引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.HDFS是A

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

数据存储结构: Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message. partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目录中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有这样5个目

Cassandra 的数据存储结构 Cassandra 的数据模型是基于列族(Column Family)的四维或五维模型.它借鉴了 Amazon 的 Dynamo 和 Google's BigTable 的数据结构和功能特点,采用 Memtable 和 SSTable 的方式进行存储.在 Cassandra 写入数据之前,需要先记录日志 ( CommitLog ),然后数据开始写入到 Column Family 对应的 Memtable 中,Memtable 是一种按照 key 排序数据的内存

在本文中的HBase术语:基于列:column-oriented行:row列组:column families列:column单元:cell 理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable:Bigtable是一个疏松的分布式的

Hashtable 是一个很常见的数据结构类型,前段时间阿里的面试官说只要搞懂了HashTable,hashMap,HashSet,treeMap,treeSet这几个数据结构,阿里的数据结构面试没问题. 一查才发现,这里面的知识确实不少,都很经典,因此做一个专题 通过此文章,可以了解到一下内容(我去美团,京东,阿里基本每次都问这几个问题) (1) Hashtable的存储结构 (数组+链表) (2)Hashtable的扩容原理,扩容因子0.75,bucket的初始大小11.(扩容的函数为2N+

今天去中关村软件园面试,被问到:你做项目用到的Redis处理数据用的什么结构?顿时石化,”用到的结构,不就是key-value嘛,还有什么结构?“.面试官说:“平时除了工作,要加强学习,下面的面试我觉得没有了.”,之后...... 后来一想,面试官说的结构是不是指数据类型?他管数据类型叫结构,看来文字游戏害死人啊. 一.Redis和Memcache区别 我们先来看一下redis的一个定义,来自官方的: 1 Redis is an open source, BSD licensed, advanc

转自https://yq.aliyun.com/articles/59256?spm=5176.100239.blogcont59257.9.5MLR2d 摘要: 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T 最终发现,原来有很多字段,10个varchar,1个text 这么大的表,会给运维带来很大的痛苦:DDL咋办?恢复咋办?备份咋办? 基本知识:InnoDB Storage Architecture for InnoDB On 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大

一.背景 1.1文件组织架构 首先看一下mysql数据系统涉及到的文件组织架构,如下图所示: msyql文件组织架构图 从图看出: 1.日志文件:slow.log(慢日志),error.log(错误日志),general.log(基本日志) 2.配置文件:my.cnf 3.数据库:performance_schema,mysql,information_schema,sys 4.innodb存储引擎(框中部分),主要包括有:两个日志文件ib_logfile0和ib_logfile1,由参数inn

​ 数据库磁盘读取与系统磁盘读取 1,系统从磁盘中读取数据到内存时是以磁盘块(block)为基本单位,位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来. 2,innodb存储引擎中有页(Page)的概念,页是数据库管理磁盘的最小单位,innodb存储引擎中默认每个页的大小为16kb,每次读取磁盘时都将页载入内存中. 3,系统一个磁盘块的大小空间往往没有16kb这么大,因此innodb每次io操作时都会将若干个地址连续的磁盘块的数据读入内存,从而实现整页读入内存 问题:数据库的数据结构时怎样的?B树和B

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, 它解决了 MySQL 的那些问题呢? 每一个新事物的出现, 都是为了解决原本存在的问题. 对写入友好, 支持异步大批量并发写入 可动态添加列 按列存储数据, 不存在的列不会落盘, 节省空间. 而 MySQL 中不存在的内容也要用 null 填充 支持海量数据分布式存储(BigTable 最开始就是

MySQL服务器上 存储引擎 负责对表中数据的读取和写入工作,不同存储引擎中 存放的格式 一般是不同的,甚至有的存储引擎(Memory)不用磁盘来存储数据. 页 (Page) 是磁盘和内存之间交互的基本单位 ,也就是说数据库管理存储空间的基本单位是页,数据库I/O操作的最小单位是页 (InnoDB页默认大小16KB) 区 (Extent) 是比页大一级的存储结构,在InnoDB存储引擎中 ,一个区会分配64个连续的页.因为InnoDB中页的默认大小为16KB,所以一个区的大小是1MB=64*16

用js写了一个类似redis存储结构的类库,目前只有的存储类型只有hash.set两个, 还没测试过性能,欢迎各位猿友能够帮我指出程序代码的缺陷, 后期有时间会完善其他几个类型的存储结构. /************************************************************************** * 类名: CRedis * 描述: Redis数据库的JS版本 * 版本: 2.0 * 作者: 老狼 * 创建日期: 2016-07-13 * 更新日期:

一.MI流程指示结构 二.产品型号树结构(即盲埋孔板型号结构) 三.MI流程指示UI 小结:1.MI流程指示使用的表非常之多(30多张表),存储的数据分散到各个表中,而NOSQL 一个产品型号一条记录,对MI流程的数据完整性整体操作掌握的更好, 2.保证并发最高,SQL数据库读写,而NOSQL数据库是只读库,当MI流程指示状态上网后,数据定时从SQL数据库向NOSQL数据库同步. 3.从NOSQL的JSON查看,每个值都副带字段名,当是数组结构时,字段重复量是特别的多的,无形中占用了大量存储空间

B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引.B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的.在讲B+树之前必须先了解二叉查找树.平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树即由这些树逐步优化而来. 二叉查找树 二叉查找树的性质:左子树的键值小于根的键值,右子树的键值大于根的键值. 平衡二叉树(AVL Tree) 平衡二叉树(AVL树)在符合二叉查找树的条件下,还满足任何节

前言: 在Redis使用中,我们最常使用的操作是set key value,或 get key value .这里面包含了redis最基本的数据类型:String,字符串类型是redis中最基本的类型,它能存储任何形式的字符串,包括二进制数据(JSON,Image...). 大家有没有思考过redis是通过何种数据结构来存储数据的呢?今天来带大家一探究竟. 源码打开方式: 打开我们下载好的redis源码包,进入src目录,思考,怎么才能知道哪一个是String的结构类型的源码呢? 然后我们慢慢找

问题背景是,在进行机器性能可视化的前端开发时,使用折叠面板将不同机器的性能图表画到不同的折叠面板上去.而机器的选择利用select下拉选项来筛选. 由于在折叠面板中,通过 如下v-model双向绑定了currentPanel变量,用于记录当前哪些面板是展开的. v-model = "currentPanel" 并且在每个面板上将name绑定为选中的机器列表的index: <Panel class="panel" v-for="(item,index)

在SQLServer中,每当新建一个数据库时,则会有一组相应的SQLServer文件被创建,这些单独的SQLServer文件构成的总体称为文件组. 一个数据库对应着一个文件组,在这个文件组里,会包括三种文件:主要数据库文件:.mdf,次要数据库文件.ndf及日志文件.ldf.其中,主要数据库文件和日志文件是必须存在的,而次要数据库文件则可以存在多个或不存在. 由于次要数据库文件可以存在一个或多个,并且可以存放在磁盘上的不同位置,可以有效提升IO性能的同时,也为我们以后的分区提供了可能及方便. 我

Items 爬取的主要目标就是从非结构性的数据源提取结构性数据,比如网页. Scrapy提供 Item 类来满足这种需求. Item 对象是种简单的容器.保存了爬取到得数据. 其提供了 类似于词典(dictionary-like) 的API以及用于声明可用字段的简单语法. 声明Item Item使用简单的class定义语法以及 Field 对象来声明. 比如: import scrapy class Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() pric

为了适应不同项目对不同感兴趣属性的解析存储,数据存储结构采用纵向的属性列表方式,即一个url页面多个属性存储多条记录方式,并且按照text,html, data,num几大典型类型分别对应存储. 创建UTF-8字符集的nutch数据库,并执行表初始化脚本,参考DDL: CREATE TABLE `crawl_data` ( `url` varchar(255) NOT NULL, `code` varchar(255) NOT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT

REDOLOG文件里的用户数据和数据文件里的用户数据存储结构相同 几个月前同事给台湾一家公司培训<pg9 ad admin>时,有个学员提及WAL里记录的内容为Query时的SQL语句(比如insert等),同事告知WAL里记录的tuple信息,而非SQL,该学员坚持里面是SQL或SQL+tuple,并说oracle的redo日志里记录的是SQL(不知到这个从哪里知道的,也许是日志挖掘出来SQL的缘由吧).便看了一下源码(还是开源的好). 前面我写过一篇文章<PostgreSQL的存储系