如图,为B+树组织数据的方式: 实际存储时当然不会每个节点只存3条数据. 以InnoDB引擎为例,简单计算一下一颗B+树可以存放多少行数据. B+树特点:只有叶子节点存储数据,而非叶子节点存放的是用来找到叶子节点数据的索引(如上图:key和指针) InnoDB存储引擎的最小存储单元为16k(就像操作系统的最小单元为4k 即1页),在这即B+树的一个节点的大小为16k 假设数据库一条数据的大小为1k,则一个节点可以存储16条数据 而非叶子节点,key一般为主键假设8字节,指针在InnoDB中是6字…

阅读本文大概需要 5 分钟. 作者:李平 | 来源:个人博客 一.InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? 这个问题的简单回答是:约 2 千万. 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是 512 字节,而文件系统…

一.InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?(约2千万) 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Page),一个页的大小是16K. 磁盘扇区.文件系统.InnoDB存储引擎都有各自的最小存储单元. 在MySQL中我们的InnoDB页的大小默…

https://www.jianshu.com/p/3578beed5a68 https://www.cnblogs.com/tongongV/p/10952102.html InnoDB 存储引擎最小储存单元——页(Page),一个页的大小是 16K.…

在HDInsight中从Hadoop的兼容BLOB存储查询大数据的分析 低成本的Blob存储是一个强大的.通用的Hadoop兼容Azure存储解决方式无缝集成HDInsight.通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)接口,完整的组件集合在HDInsight能够 在Blob存储数据的直接操作.在本教程中,学习怎样建立一个容器的Blob存储,然后在里面处理的数据. 在BLOB存储中存储的数据能够用于计算的HDInsight集群被安全地删除,而不会丢失用户数据. 注意: 该ASV://语法中不支持…

MYSQL单表可以存储多少条数据??? 单表存储四千万条数据,说MySQL不行的自己打脸吧. 多说一句话,对于爬虫来说,任何数据库,仅仅是存储数据的地方,最关心的是 能否存储数据和存储多少数据以及存储数据的速度而已. 至于后期的处理需要查询,完全可以用ES或者其他的数据库.…

查询数据时只能获得collection集合中的的一条数据,相关情况如下: 结果集resultMap: <resultMap id="ManagerRolesAcls" type="com.meikai.shop.entity.TSystemManager"><id column="ID" jdbcType="BIGINT" property="id" /><result col…

    在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都 觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一些, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能 怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面…

分情况来说:普通单应用并发.多应用或多台服务器并发 情况一:普通单应用并发 使用关键字synchronized就可实现. 情况二:多应用或多台服务器并发 因多个应用之间并非同一个jvm(应用)内,因此使用synchronized并不能满足需求. 具体处理方案包含以下几种: 1)数据库行级索,优点:简单粗暴:缺点:容易死锁&性能差,非数据库专业人士不建议使用. 2)写入请求分离到一个独立应用项目中,这个实现与“情况一”一致.优点:实现技术难度低:缺点:高并发性能相对不是特别高. 3)使用分布式事务…

为什么选择b+树作为存储引擎索引结构 在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置.往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写.往复杂了说,怎么快速.高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题.在绝大部分介绍.讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是b+树,而极少有人来剖析选择b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论: 在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树…