前言业界对系统的高可用有着基本的要求，简单的说，这些要求可以总结为如下所示。系统架构中不存在单点问题。可以最大限度的保障服务的可用性。一般情况下系统的高可用可以用几个9来评估。所谓的几个9就是系统可以保证对外提供的服务的时间达到总时间的百分比。例如如果需要达到99.99的高可用，则系统全年发生故障的总时间不能超过52分钟。系统高可用架构我们既然需要实现系统的高可用架构，那么，我们到底需要搭建一个什
redis以键值对的形式存储的内存数据库。数据都是缓存在内存中，读写快，也可以支持持久化保存到硬盘。本文介绍redis的特点以及与memcached的比较特点Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万
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2023-07-07 16:40:01
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# 使用Redis存储int类型数据的教程
## 概述
在实际开发中，我们经常会使用Redis来存储各种类型的数据，包括int类型。对于刚入行的小白来说，可能不清楚如何实现这一功能。本文将详细介绍如何使用Redis存储int类型数据，并给出具体的代码示例。
### 流程步骤
为了更好地帮助小白理解，我们可以将整个过程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
原创
2024-04-01 05:45:59
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在MySQL中，使用`VARCHAR(100)`字段来存储汉字时，需要了解需要多少字节来存储这些字符。汉字在UTF-8编码中通常占用3个字节。因此，`VARCHAR(100)`最多可以存储约33个汉字（因为100字节 / 3字节每个汉字）。接下来，我们将探讨与这个主题相关的多方面内容，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比
在不同版本的MySQL中，
# 如何实现“mysql 存10亿数据”
## 一、流程步骤
在实现“mysql 存10亿数据”这个任务中，需要经历以下流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备好数据表结构 |
| 2 | 编写脚本生成10亿条数据 |
| 3 | 将数据插入到数据库中 |
| 4 | 进行性能测试 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：准备好数据表
原创
2024-05-23 05:41:43
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标题：MySQL varchar(100) 能存储多少汉字的解析
## 1. 引言
在MySQL数据库中，经常会使用varchar类型来存储文本数据。然而，对于新手来说，可能会对varchar的长度限制产生困惑。本文将详细介绍如何计算MySQL varchar(100)能够存储多少个汉字，帮助新手解决这个问题。
## 2. 理解varchar数据类型
在开始具体的计算之前，我们需要先了解var
原创
2024-01-12 04:29:40
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# MySQL与大数据：100亿记录的挑战与解决方案
## 引言
在当今数据驱动的世界中，处理大量数据的能力变得越来越重要。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），不仅在小型应用中表现出色，也能够扩展到处理数十亿甚至数百亿条记录的规模。本文将深入探讨如何在MySQL中管理100亿条记录，包括一些代码示例，并通过状态图和类图帮助读者理解数据库的工作原理和架构设计。
## 理
随着数据的日益增多，在架构上不得不分库分表，提高系统的读写速度，但是这种架构带来的问题也是很多，这篇文章就来讲一讲跨库/表分页查询的解决方案。架构背景笔者曾经做过大型的电商系统中的订单服务，在企业初期时业务量很少，单库单表基本扛得住，但是随着时间推移，数据量越来越多，订单服务在读写的性能上逐渐变差，架构组也尝试过各种优化方案，比如前面介绍过的：冷热分离、查询分离各种方案。虽说提升一些性能，但是在每
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2023-06-25 13:29:01
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不推荐存储的数据类型二进制多媒体数据，将二进制多媒体数据存放在数据库中，一个问题是数据库空间资源耗用非常严重，另一个问题是这些数据的存储很消耗数据库主机的CPU资源。这种数据主要包括图片、音频、视频和其他一些相关的二进制文件。这些数据的处理本不是数据的优势，如果我们硬要将他们塞入数据库，肯定会造成数据库的处理资源消耗严重。流水队列数据，数据库为了保证事务的安全性（支持事务的存储引擎）以及可恢复性，
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2024-01-10 22:18:29
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说明：这几天尝试了使用不同的存储引擎大量插入MySQL表数据，主要试验了MyISAM存储引擎和InnoDB。下面是实验过程：实现：一、InnoDB存储引擎。创建数据库和表> CREATE DATABASE ecommerce;
> CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(3
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2023-10-25 17:48:19
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建表原则：使用可以正确存储数据的最小数据类型。为每一列选择合适的字段类型：1.数值类型1.1 整型整数类型占用字节范围TINYINT1有符号：[-128,127] 或无符号：[0,255]SMALLINT2有符号：[-32768,32767]或无符号：[0,65535]MEDIUMINT3有符号：[-8333608,8388607]或无符号：[0,1677215]INT、INTEGER4有符号:[
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2023-08-29 19:31:28
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1 Redis 内存存储结构 本文是基于 Redis-v2.2.4 版本进行分析. 1.1 Redis 内存存储总体结构 Redis 是支持多key-value数据库(表)的,并用 RedisDb 来表示一个key-value数据库(表). redisServer 中有一个 redisDb *db; 成员变量, RedisServer 在初始化时,会根据配置文件的 db 数量来创建一个 redi
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2024-05-23 08:52:52
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坊间有很多传说MongoDB会丢数据。特别是最近有一个InfoQ翻译的Sven的一篇水文（为什么叫做水文？因为里面并没有他自己的原创，只是搜罗了一些网上的博客，炒了些冷饭吃），其中又提到了丢数据的事情。大家知道作为一个数据库来说，数据的持久性基本上是数据库的最低要求了。如果MongoDB真的有那么糟糕的数据安全问题，它早就在技术选择众多的今天被无情地淘汰掉了。那么真相到底如何呢？实事求是地来说，M
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2023-11-28 07:02:22
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1、何谓海量数据处理？ 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/tri
1.在测试的时候为了测试大数据量的情况下项目的抗压能力我们通常要创造一些测试数据那么现在这个方法绝对好用其中可能会有sql空间的报错可以自己尝试解决，这里做了分批插入，每次插入30万条，所以没有遇到类似的空间问题首先，创建要插入100万数据的表格SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
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2023-10-26 17:08:14
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# MySQL8中varchar(100)能存多少汉字？
在MySQL8中，varchar(100)表示字段最大长度为100个字符。那么，如果我们要存储汉字，到底能存储多少个呢？
## MySQL中varchar存储汉字的方式
在MySQL中，汉字通常采用UTF-8编码存储。UTF-8是一种变长编码，一个汉字通常需要占用3个字节的存储空间。因此，varchar(100)在存储汉字时，实际上可
原创
2024-03-28 05:35:17
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实现“mysqlvarchar100能存多少汉字”的问题，其实可以分为以下几个步骤：建表、插入数据、查询数据。下面我将详细介绍每个步骤需要做的事情以及所需的代码。
## 1. 建表
首先，我们需要创建一个表来存储数据。在MySQL中，可以使用CREATE TABLE语句来创建表格。下面是一个示例代码：
```sql
CREATE TABLE my_table (
id INT AUTO_I
原创
2024-01-15 11:33:34
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my.ini参数table_cache=512
bulk_insert_buffer_size = 100M
innodb_additional_mem_pool_size=30M
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
innodb_buffer_pool_size=207M
innodb_log_file_size=128M innodb_flush_log
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2023-10-28 22:08:42
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一、转换 StringUtils中涉及大小写转换以及判断字符串大小写的方法如下：1）StringUtils.capitalize(String str)
2）StringUtils.uncapitalize(String str)
3）StringUtils.upperCase(String str)
4）StringUtils.upperCase(String str
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2023-10-16 16:09:37
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目录应用场景clickhouse 安装clickhouse 使用教程Springboot 接入 clickhouse数据同步到clickhousemysql --> canal --> kafkakafka --> clickhouse kafka引擎表mysql --> clickhouseClickHouse SQL语法创建数据库快速创建表 使用mysql表里的字段创
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2023-10-08 15:53:24
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