在看着章节的时候,我简单的回顾了一下关系型数据库的事务处理的ACID原则,其中原子性和持久性比较好理解.由于以前没有深入去研究.关于一致性和隔离性上我产生了疑问,在整理后分析如下:   一致性:书中所说的一致性是指数据库要保证事务处理前后,数据从一种一致的状态转移到另外一种一致的状态.书中举的例子是银行转账前后总账是不应该变化的.但是我困惑的是,转账前后总账的一致性应该是在应用程序中控制的,数据库怎么能保证呢?最后我的理解是,数据库本身不保证你的数据的一致性,但是它有一些处理,只要你的应用程序写…

NoSQL产生的原因: 关系型数据库不擅长的操作,是NoSQL应运而生的原因: 大量的数据写入操作书上写的是“大量数据的写入操作“,我理解的应该是“大量的数据写入操作”,因为大量的数据写入操作才会引起并发,并发和锁是关系型数据库的瓶颈,NoSQL将表拆分到不同的节点上,可以将写入操作分发到各个节点上.为何关系型数据库无法解决大量的数据写入操作?在数据读入方面,关系型数据库可以通过增加节点,主从复制,来提高高并发的时候的压力.但是在写入方面,为了保证每个节点上数据的一致,仍然要把写入请求发送到每个…

键值存储数据库临时性:如Memcached.临时性的键值数据库把数据存储在内存中,在两种情况下会造成上数据的丢失,一是断电,而是数据内容超出内存大小.这种处理的好处是非常快.永久型:如Tokyo Tyrant .Flare和ROMA两者兼有型:Redis.Redis首先把数据存在内存中,然后在满足特定条件(默认是15分钟1次以上,5分钟10个以上,1一分钟10000个以上的键发生变化)的时候,将数据同步到硬盘,这样既可以保证数据的处理速度,又可以保证数据的永久性.我的疑惑是:按照这种特定条件的话…

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各…

本文摘抄于:<纵横大数据--云计算数据基础设施> 何小朝著 Chapter5. NewSQL--关系数据库联邦/联合 5.4.2  互联网的神话 对强一致性的要求放松,是因为 互联网的分布式特性,使数据一致性的要求水平不得不降低,而对于用户来说是可以接受的. 更重要的一点:知名的互联网企业,除了其业务经营与发展以外,他们同时拥有最强的.最庞大的IT研发支持体系.为了满足其业务的需要,他们都在公共开源的基础上进行了大量的研发工作:开源能满足的,就采用拿来主义,不能满足需求的,就自行研发.互联网企…

1月中旬,阿里云云栖社区 联合 博文视点 为大家带来十本技术书籍(机器学习.Java.大数据等).以下为书籍详情,文末还有福利哦! 书籍名称:Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册 内容简介 <Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册>提供了全面.实用的建议,以保证在复杂的生产环境中,能可靠且高效地运行Oracle 数据库. 七位主要的Oracle 专家对Oracle 12c.11g 和其他最近版本的Oracle 数据库汇集了一系列经过验证的解决方案.实践的例子以及循序渐进的技巧.每…

线上服务的有效监控和数据收集,一直是后端服务离不开的话题.直播作为一种经典的分布式系统,监控以及数据收集更是必不可少的工作.如何对海量的服务集群有效的监控和保活,又如何抓取集群中的碎片数据中来优化服务?网易云信音视频研发工程师将和大家共同探讨. 推荐阅读 视频私有云实战:基于Docker构建点播私有云平台 高清音质背后:网易云信音乐教学方案技术解密 机器站在巨人的肩膀上用着轮子 作为分布式集群,物理层上的最小单位自然是机器.对于一台机器而言,常规性能指标自然就是CPU.内存.网卡的使用情况.这些…

批量的的数据导入数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据. 经过几次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert into方法不止快很多倍. 下面看代码: /// <summary> /// 批量插入数据 /// </summary> /…

0×00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节. 这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才,李兴才,王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌…

数据库设计方面: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.             如: select id from t where num is null              可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3…

分布式系统和大数据处理平台是目前业界关注的热门技术. 1.RabbitMQ RabbitMQ是一个支持AMQP的开源消息队列实现,由Erlang编写,因以高性能.高可用以及可伸缩性出名.它支持多种客户端,如:Java.Python.PHP.Ruby..NET.JavaScript等. 它主要用于分布式系统中存储和转发消息,方便组之间的解耦,消息的发送无需知道消息使用者的存在,反之亦然. AMQP架构中有两个主要组件:Exchange和Queue,两者都在服务端,又称Broker,由RabbitM…

京东技术 https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1551342955&ver=1455&signature=0hYp8OsxYpqMVp8FmFh7SQa1nt*QeAIfoqo4kk7LZ50ZFybvyg7hC4-JtgxSoIwKlrmLWD-3RNEYiRfsaX3BPB8OKIR3uAOEVQFm4GzPREzSz0aaCEsSY*dgZvvEZ72S&new=1…

SqlBulkCopy类是System.Data.SqlClient下的类,我们开发中不常用,甚至不知道有这么一个类的存在,但确实比sql插入,事务批量插入,sql批量拼接插入快很多,比调用存储过程插入方便 下面是它的用法: public static bool ExecuteTransactionScopeInsert(DataTable dt, int batchSize) { int count = dt.Rows.Count; string tableName = "TestTable&…

共计28课,每节课程在1个小时左右. 每天至少2个课程.预计在11.30号完成. ——————————————————…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

Hhbase集群搭建 一 第一步 准备:搭建hadoop集群,搭建zookeeper 二 第二步:上传安装包 解压 1 tar -zxvf  hbase-1.2.1-bin.tar.gz 重命名 2 mv hbase-1.2.1 hbase 删除不需要的文件 3 rm -rf docs 4修改conf的相关配置 hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下 cd apps/hadoop/etc/hadoop cp hdfs-site.xml /…

1:书籍下载方式: SQL Server2016从入门到实战 PDF 下载  链接:https://pan.baidu.com/s/1sWZjdud4RosPyg8sUBaqsQ 密码:8z7w 学习视频:https://pan.baidu.comjsjlclBYKtq (密码: pjeb ) 本书详细讲解了SQL Server 2016数据库的基本概念.安装和卸载.创建数据库.操作数据表和视图.T-SQL语言.数据查询.数据操作.存储过程.触发器.索引.游标.SQL函数.事务.性能优化等内容,…

2014年9月,delphi xe7 出来了,这次在数据库技术方面,彻底抛掉了从1995 年 delphi 1.0 就自带的(Borland Database Engine)数据库访问技术.从而宣告了这个持续 了20余年delphi 访问数据库技术进入历史. 纵观delphi 数据库技术的20年发展史,其实也是delphi 的发展史.通过数据库技术的 变化,也可以了解delphi的发展历史及未来的方向. 一. 话说当初 Delphi 1.0 是16 位的编译器,当时的互联网几乎是不存在,拿到的第…

<C#语言和数据库技术基础> 第一章1．.NET Framework   框架2．sharp            尖锐,强烈的3．application      应用程序4．developer        开发者5．network          网络6．build            建立,构造7．console          控制台8．debug            调试9．namespace        命名空间10．project         项目11．solut…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方式,发送…

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo…

一.什么是大数据 进入本世纪以来,尤其是2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB(1MB大约等于一百万字节).GB(1024MB).TB(1024GB),一直向上攀升,目前,PB(等于1024TB)级的数据系统已经很常见,随着移动个人数据.社交网站.科学计算.证券交易.网站日志.传感器网络数据量的不断加大,国内拥有的总数据量早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

最近由于某大型网站社区论坛运行效率比较低用户反馈论坛有些卡需要对系统进行优化,论坛性能影响了公司的形象还有网站的流量,当然这也会影响到公司的收入,而且后期还需要长期维护网站的社区论坛服务. 1:并发访问的人多,其实访问的人少,偶尔才被请求几次页面,那是性能一般不会受到多少影响,也没什么技术高要求凑合能用就可以了. 2:数据量庞大,访问的人多了,自然数据积累也多了,持续几年每天上千人留言后,这数据量就很庞大了. 3:系统稳定运行了好几年,不能轻易修改,积累了不少个性化的业务数据.个性化的程序逻辑,…

第 14 章 可扩展性设计之数据切分 前言 通过 MySQL Replication 功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术. 14.1 何谓数据切分 可能很多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,只不过在有些文章中称之为数据的 Sharding.其实不管是称之为数据的 Shard…

本文由云+社区发表 作者:堵俊平 在数据爆炸与智能革命的新时代,新的平台与应用层出不穷,开源项目推动了前沿技术和业界生态快速发展.本次分享将以技术和生态两大视角来看大数据和人工智能技术的发展,通过分析当下热门的开源产品和技术,来梳理未来的行业生态以及技术趋势. 我们今天的主题分为三块,第一是从开源的角度看技术.产品和生态,第二,我们从腾讯云大数据的角度梳理开源的实践,并跟大家分享一下我们最近一段时间或者最近一年以来我们的贡献和成果.最后会跟大家一起探讨一下开源的大数据以及AI这个生态当中的一些热…

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业务的挑战 存储量量/并发计算增大 现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 .起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务.存储.索引和计算力.随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化. 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变…