数据和索引存储在innodb_data_home_dir和innodb_data_file_path定义的表空间中
你都工作3年了，怎么还不知道MyISAM和InnoDB有什么区别？一位粉丝被面试官这样一个问题。当时，这位粉丝直接回复“不知道”，这位粉丝自己也怪不好意思的。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
为了更方便的进行数据读写，消息在磁盘底层的文件目录设计，都需要关注和解决什么问题呢：
文章摘要：MQ分布式消息队列大致流程在于消息的一发一收一存，本篇将为大家主要介绍下RocketMQ存储部分的架构 消息存储是MQ消息队列中最为复杂和最为重要的一部分，所以小编也就放在RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍。本文先从目前几种比较常用的MQ消息队列存储方式出发，为大家介绍RocketMQ选择磁盘文件存储的原因。然后，本文分别从RocketMQ的消息存储整体架构和RocketMQ文件存储模型层次结构两方面进行深入分析介绍。使得大家读完本文后对RocketMQ消息存储部分有一个大致的了解和认识。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅（如果有童鞋没有读过之前的文章，建议先好好读下之前小编写的篇幅或者其他网上相关的博客，把RocketMQ消息发送和消费部分的流程先大致搞明白）： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） （6）消息中间件—RocketMQ消息消费（三）（消息消费重试）
使用这个问题来测试一下chatgpt和文心一言：“假设你是一个研发团队负责人，现在你要为一个业务项目做数据库设计，请详细说明你会如何做好这个事情”。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。属于NoSQL（非关系型数据库）。
其实不论客户端进程和服务器进程是采用哪种方式进行通信，最后实现的效果都是：客户端进程向服务器进程发送
近几年是大数据的时代，其中有一个对象存储比较火，有一款“对象存储”的产品。对象存储到底是什么东西？它与传统存储方式，有什么区别呢？下面的文章就将为您分析对象存储和传统存储的区别。
MySQL中InnoDB和MyISAM引擎的区别 MyISAM的结构 📷 InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务。 InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。 表的行数 InnoDB 不保存表的具体行数，执行 select count(*) from table 时需要全表扫描。而MyISAM 用一个变量保存了整个表的行数。 表锁差异 InnoDB 最小的锁粒度是行锁，MyISAM 最小的锁粒度是表锁。用户在操作MyISAM表时，select，update，delete，insert语
索引节点（inode）是持久化存储到磁盘中的，而目录项（dentry）是由内核维护（目录项缓存）的。
Kafka是什么 Kafka最初由Linkedin公司开发，是一个分区、多副本、多订阅者、且基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 1.前言 一个商业化消息队列文件存储机制设计，是衡量其技术水平的关键指标之一。 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka如何实现高效文件存储，及实际应用效果。 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词
①：slow.log 文件会记录慢查询日志，当一条语句执行时间超过在配置参数long_query_time中指定的值时，这条语句就会被记录在这个文件中；
但是，我们从来没见过，这个B+树到底在哪了？我执行了一条创建索引的语句，它到底创建在哪了？
交代下背景，之前花了半天时间试用了下，主要想解决ElasticSearch历史数据查询的问题，之前出现过在ES上查询一个月数据直接把一些节点跑挂了。然后我打算把历史数据单独出来，这个时候有三个选择：
在数据库中，索引可以理解为是一种单独的，物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据，好比字典的目录，通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
上一篇了解了RocketMQ消息发送，本文开始聊聊消息发送到Broker端后，消息存储相关的逻辑。
HBase：HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，提供高可靠性 、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
早上起来听一个数据库技术的直播论坛，讲师频繁提到一个词：Compaction。这个词以前在了解LevelDB的时候，也略有了解，不过也仅限于简单了解，今天就趁机对此做一个梳理。
普通索引: 即针对数据库表创建索引； 唯一索引: 与普通索引类似，不同的就是：MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值； 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引； 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
Hive作为Hadoop家族的重要一员，具有学习成本低，开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中，Hive也不负众望，得到了非常高的票数。为此，CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮（博客： http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang ）绘制了Hive技术图谱，帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布，速来关注！ 我要成为Hive专家团一员，筛选优质内容>>猛戳这里： http://li
一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。
一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。
架构师在做架构设计时一定绕不开存储的设计，本文我们一起来了解一下存储的相关知识。主要内容包括存储使用方式、常见协议、链接方式以及分布式存储架构中的典型架构案例。
这门课主要是关于如何开发一个功能全面的数据库管理系统，而不是如何编写复杂的 SQL 查询以及设计出最合理的关系模型数据库表。这门课会告诉你从低往上设计一个数据库管理系统需要的这些技术栈层：
在阅读了大量关于数据库的资料后，笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。
“不识庐山真面目，只缘身在此山中”，跳出技术的范畴，用业务发展的角度去审视技术，答案就会非常清晰。
从 Confluence 3.0 开始，附件的存储方式有了重大的改变和升级。如果你是从 Confluence 2.10 及其早期版本升级上来的，请参考 Upgrading Confluence 页面中推荐的升级路径，同时请阅读 Confluence 3.0 文档中 Hierarchical File System Attachment Storage 页面来获得新系统文件存储结构的相关信息。
转载来源: https://www.cnblogs.com/Roboduster/p/16695083.html
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
这一节我们来介绍缓冲池的内部结构。如果不清楚缓冲池是什么东西可以查看之前系列的第一篇文章。缓冲池最简单的理解为数据库磁盘文件在内存对应的映射，是一个十分重要的核心组件，缓冲池的内容和细节还是挺多的，这部分内容个人会限制篇幅让读者更好的消化。
对于一门技术的学习，尤其是像Oracle database这种知识体系极其庞杂的技术来讲，从宏观上了解其体系结构是至关重要的。同时，个人认为，未必是专业DBA人员才需要了解其体系结构（固然对于数据库专业人员来讲，这些都是必备知识了），一般的技术人员如果对其有较深入的了解，也是大有益处的，毕竟技术思想很多时候都是相通的嘛。本文就从不同维度，如Oracle的内存结构，进程结构，存储结构等方面做相应描述。
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前），由早期的ISAM（Indexed Sequential Access Method：有索引的顺序访问方法）所改良。虽然性能极佳，但却有一个缺点：不支持事务处理（transaction）。不过，在这几年的发展下，MySQL也导入了InnoDB（另一种数据库引擎），以强化参考完整性与并发违规处理机制，后来就逐渐取代MyISAM。
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
微风拂面只在瞬间，如若没有对这一刻的思索，往往少许了些对于问题本质的思考、推敲，这一刻的感受，将不会激荡起心灵中对于本质的追寻。而后渐渐得将失去对于任何事物的看法，仅仅在自己的认知圈里面找到所认知的方案，从而忽视了对与更好事物的探索。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，将分别从RocketMQ的消息存储整体架构、PageCache与Mmap内存映射以及RocketMQ中两种不同的刷盘方式三方面来分别展开叙述。
这篇文章的题目，是我真实在面试过程中遇到的问题，某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题，我当时还是比较懵的，没想到这年轻人不讲武德，不按套路出牌，一般的问MySQL的相关知识的时候，不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗？怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
存储系统是linux系统非常重要，也是非常基础的知识点。整个存储系统涉及到知识点也非常的多。 本文主要通过磁盘简介->分区管理->文件系统管理->文件存储结构->软连接和硬链接->挂载原理->常见存储
软件定义存储(SDS)是一个软件层，在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层，实现存储虚拟化功能，将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式，提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件，基于分布式环境构建存储。
物联网系统中，需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎；不需要实时处理的数据，用于离线分析或数据挖掘，需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多，要根据实际场景来选择。
Elasticsearch（简称ES）是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式，高实时的搜索引擎，覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效，为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程：
导读：MySQL支持很多存储引擎，包括MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDB Cluster、ARCHIVE等，其中InnoDB和BDB支持事务安全。它还支持一些第三方的存储引擎，例如TokuDB（高写性能高压缩存储引擎）、Infobright（列式存储引擎）
Kudu设计是面向结构化存储的，因此Kudu的表需要用户在建表时定义它的Schema信息，这些Schema信息包含：
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
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