LiteDB是一个开源的 .NET 开发的小型快速轻量级的 NoSQL 嵌入式数据库,特性: 无服务器的 NoSQL 文档存储,数据存储在单一文件中类似 MongoDb 的简单 API100% C# 代码,支持 .NET 3.5,单一 DLL,可从 NuGet 安装: Install-Package LiteDB支持 ACID 事务控制日志模式下的写失败恢复可存储 POCO 类或者 BsonDocument支持文件存储和数据流存储 (like GridFS in MongoDB)单一数据文件存储

序言: 在 UWP 中,常见的存储数据方式基本上就两种.第一种方案是 UWP 框架提供的 ApplicationData Settings 这一系列的方法,适用于存放比较轻量的数据,例如存个 Boolean 类型的设置项这种是最适合不过的了.另一种方案是用 Sqlite 这种数据库,适合存放数据量大或者结构复杂,又或者需要根据条件查询的场合,例如开发个宝可梦数据查询,或者 Jav 图书馆(咳咳). 场景分析: 在某些场合,我们很可能是要持久化一个复杂的对象的,例如通过 OAuth 授权成功获取到

问题: 注意到自己负责kafka的某个topic最小的偏移量为0,而最大的偏移量都7亿多了,说明存储在kafka里面的数据没有定时删除,通过登陆到kafka服务器,查看配置文件services.properties,发现log.retention.hours=876000(100年),我猜想配置kafka的人是怕数据丢失,直接保存了所有的数据. 方法: 我这边修改为log.retention.hours=4320(半年,根据实际情况设置),然后重启kafka,就生效了. (其中,当该配置生效之后

ios NSUserDefaults存储数据(偏好设置) 1.NSUserDefaults用于存储数据量小的数据,主要是用户配置,但也可以支持存储一些小数据包括:NSString, NSNumber, NSDate, NSArray, NSDictionary2.数据存放于一个plist文件中.这个文件位于在 app同级目录的/Library/Preferences目录下 3.NSUserDefaults主要是 setObject 和 object ForKey,大数据使用其他的存储,如Sqli

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjUxMzk2NQ==&mid=2247484743&idx=1&sn=04337e020d268a951139ea1b36e74854&chksm=e8d7fa85dfa07393964671f307159a0a6eb13598b242e0b2a674b33d6b672d10383cc9ceb9df&mpshare=1&scene=23&srcid=0309zXCe6mDBW

场景:HBase存储在Azure上,现在通过访问Azure Storage的接口,获取HBase中各个表的数据量. 注意: 1.Azure存储,默认的副本数为2,即共存3份,但只收1份的费用,取到的size也是1份的大小.如果是自建HDFS,则不同. 2.此处访问的是Azure Storage的接口,还可以访问HBase的接口来获取数据量(另行验证). c#代码: using Microsoft.WindowsAzure.Storage;using Microsoft.WindowsAzure.

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

一.有没有遇到过问题,怎么进行解决的 1.空值问题 本质:hive底层存储空数据使用\n<==>MySQL存储空数据使用null 解决:双向导入均分别使用两个参数☆,之前讲过 2.数据一致性问题 Hive            ==>         MySQL 默认是4个map 2个成功,2个失败 原则:数据可以没有,但不能有错误 原因:数仓是为决策使用的 保证数据一致性的参数:--staging 3.ads层是parquet列式存储/ORC   ==>  导出到MySQL,能否

要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储. 一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据. SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以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. 初次实验,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方法不止快很多倍.下面,我将用代码,介绍其用法. #region S

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

首先说明使用的环境是:java和Sqlserver. 最近公司需要进行大数据量的导入操作.原来使用的是Apache POI,虽然可以实现功能,但是因为逻辑处理中需要进行许多校验,处理速度太慢,使用多线程之后也不尽如人意.在网上搜索之后,找到了OPENROWSET和OPENDATASOURCE,发现使用OPENROWSET,可以非常快速的把Excel导入到数据库中.之后的各种校验,我可以通过编写sql来实现.最终结果是6w条数据可以在10秒内完成.当然数据量增加之后,完成时间并不会明显增加.这需要

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup.innobackupex 1.xtraback

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

原文:http://blog.51yip.com/mysql/1650.html 作者:海底苍鹰 大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtra

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都