一.开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的,写数据都是先缓存到内存中,所以RocksDB的写请求效率比较高.RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据,每次获取数据时,先从内存中blockcache中查找,如果内存中没有再去磁盘中查询.使用 RocksDB时,状态大小仅受可用磁盘空

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算

关于LevelDB的资料网上还是比较丰富的,如果你尚未听说过LevelDB,那请稍微预习一下,因为RocksDB实际上是在LevelDB之上做的改进.本文主要侧重在架构上对RocksDB对LevelDB改进的地方做个简单介绍并添加一些个人的看法,更详细的信息读者可参考其官网:http://rocksdb.org/ RocksDB是在LevelDB原来的代码上进行改进完善的,所以在用法上与LevelDB非常的相似.如下,就是简单的把原来Leveldb信息替换为Rocksdb,从继承的角度看,Roc

一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上,需要快速搜索出目标内容,于是搭建Solr服务. 另外一点,用Solr索引数据后,可以把数据用在不同的项目当中,直接向Solr服务发送请求,返回xml.json等形式的内容,使得对数据的使用更灵活. 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了,本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法,实现实时的增量索引. MongoDB的官网:http://www.mongodb.org/ Solr项目的主页:http://lucene.apac

今天,老周有小故事讲,国庆期间.有一次老周在某站台上候公交车.老周旁边也站满了人,突然,有一位头发弄得像电线杆的小伙子,不知为何,没有先兆地就大笑起来. 老周先是看了那小伙子一眼,他手上没有拿什么东西(一瓶水),也没在看书或手机,就这样忽然大笑不止.随即,老周便后退了两步,观察一下其他人有什么反应. 一位年轻妈妈拉着小女儿走开了,接着,一位大叔走到垃圾桶旁边拨弄烟灰:然后,一位女孩后退了一两步:站在发笑者旁边的一位先生蹲下身来,不知道在做什么…… 如果是你,你会有什么反应? ==========

接上篇Mysql性能优化二 对表进行水平划分 如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了.如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录.当然这需要数据在逻辑上可以划分.一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势.比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了.如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了.所以一个好的拆分依据是 最重要的.关键字:UN

当底层实现涉及到扩容时,容器或重新分配一段更大的连续内存(如果是离散分配则不需要重新分配,离散分配都是插入新元素时动态分配内存),要将容器原来的数据全部复制到新的内存上,这无疑使效率大大降低. 加载因子的系数小于等于1,意指  即当 元素个数 超过 容量长度*加载因子的系数 时,进行扩容. 另外,扩容也是有默认的倍数的,不同的容器扩容情况不同. List 元素是有序的.可重复 ArrayList.Vector默认初始容量为10 Vector:线程安全,但速度慢 底层数据结构是数组结构 加载因子为

概述 compaction主要包括两类:将内存中imutable 转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minor compaction:磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction或者是major compaction.对于myrocks来说,compaction过程都由后台线程触发,对于minor compaction和major compaction分别对应一组线程,通过参数rocksdb_max_background_flushes和rocksdb_max_b

Rocksdb是一个kv引擎,由facebook团队基于levelDB改进而来,Rocksdb采用LSM-tree存储数据,良好的读写特性以及压缩特性使得其非常受欢迎.此外,Rocksdb引擎作为插件已经集成在facebook维护的MySQL分支,用户可以通过SQL来访问rocksDB.本文主要通过分析Rocksdb引擎的记录格式,并通过对比innodb,来让大家了解Rocksdb.Rocksdb作为一个kv引擎,用户通过put(key,value)来写入key,或者通过get(key)接口来获

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

Redis与KV存储(RocksDB)融合之编码方式 简介 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.Redis 作为内存数据库,所有的数据全部都存在内存中,特别适合处理少量的热数据.当有巨量数据超过内存大小需要落盘保存时,就需要使用 Redis + KV存储的方案了. 本文涉及的Ardb就是一个完全兼容Redis协议的NoSQL的存储服务.其存储基于现有成熟的KV存储引擎实现,理论上任何类似B-Tre

在日常的软件开发和使用过程中,我们发现同一套系统的同一配置项在不同的客户环境中是存在各种各样的差异的.在差异较为分散时,如何较好的管理这些差异,使得维护过程能够更加安全和快速,一直在这样那样的困扰着开发者和维护者. 例如,有系统中需要配置日志的记录路径和日志文件的命名方式.默认的日志是放在C盘目录下并以Log_XXX.txt进行命名. <?xml version=""1.0"" encoding=""utf-8""?&g

重建主索引和增量索引: [plain] view plain copy /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_main /usr/local/coreseek/bin/indexer--config /usr/local/coreseek/etc/csft.conf -rotate index_add 合并建主索引和增量索引: [plain] view pla

1.在多数情况下,因为Coreseek索引速度高达10MB/s,所以只需要创建一个索引源即可满足需求,但是在数据量随时激增的大型应用中(如SNS.评论系统等),单一的索引源将会给indexer造成极大的性能负荷 2.增量索引能够在一定程度上提升Coreseek索引性能,降低CPU使用率.增量索引的原理非常简单,即使用"主索引+增量索引"的方式创建索引.其中主索引存放放50%以上的数据量,增量索引表通常只需要存放较近插入的数据即可(增量索引表允许有多个索引表组成).增量索引是通过主从素银

综述 移动 App 的运行环境具有带宽不稳定,流量收费,启动速度比较重要等特点,所以混合 App 如何加载 Web 资源并不是一个新问题.本文目的是总结出一种资源打包下载的思路和方案,并且提供一种打包工具.本文提到的思路只是一家之言,基本没有参考现有方案,各位方家有不同意见欢迎留言.另外本文没有涉及到 App 内部如何加载资源的问题,这部分我会专门撰写一篇文章讨论. 需求梳理 一般来说,Hybrid-app 对于 Web 资源下载有如下需求: 页面开启速度要快,所以资源的下载和使用不是在同一时间

官网对vue.js的介绍是这样的: 一套构建用户界面的 渐进式框架.与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计. 那么到底什么是渐进式框架.自底向上增量开发又是什么呢? 其实我觉得这两个概念是比较相似的,对于我的话还需要进一步去深入学习研究.不过我找了一些相关资料作进一步的理解. Vue作者尤雨溪:Vue 2.0,渐进式前端解决方案 知乎上的相关回答

1.安装相关依赖软件 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install libsnappy-dev zlib1g-dev libbz2-dev libgflags-dev 2.下载源码 git clone https://github.com/facebook/rocksdb.git cd rocksdb 切换至分支2.8f git checkout 2.8.fb 3.编译源码,后续步骤均在rocksdb文件夹下进行 make s

背景介绍 配合CppUTest单元测试框架,lcov提供了一套比较完整的工程工具来对UT覆盖率进行度量.但对有些团队来说,历史负担太重,大量的遗留代码没有相应的UT.在这种情况下,对新增代码进行覆盖率检查,可能对团队来说是一种可行性较强的措施.在此目标基础上,并提出如下需求: 1)利用现有的lcov资源: 2)可以对指定git cmmit提交的代码进行UT覆盖率检查: 3)可以指定需要UT覆盖率检查的软件模块.文件: 4)可以设置UT覆盖率阈值: 5)检查结果可视化展示,有良好的用户体验: 为实

一般来说,ETL实现增量更新的方式有两种,第一种:记录字段的最大值,如果数据源中存在持续增加的数据列,记录上次处理的数据集中,该列的最大值:第二种是,保存HashValue,快速检查所有数据,发现异动的数据之后,只同步更新被修改的数据. 1,记录字段的最大值,使用DateTime记录源数据上次更新的时间,或使用TimeStamp或RowVersion记录上次更新的数值 一般情况下,DBA在设计表时,都会在表中创建LastUpdatedTime字段,数据类型是DateTime 或 DateTime

增量统计日志行数(只统计上一秒) dns_qps.py #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ import datetime import re import os log_files = './dns_logs' #填写要分析的源日志 seek_files = './seek_log.tmp' #生成的临时文件,只用于保存位置seek信息,建议放/tmp/下 last_second = datetime.datetime.now() - datet