随着5G、大数据、人工智能等新兴技术的发展，数据进一步大幅增长，存储的可扩展性、容量等问题逐渐凸显，需要大规模的数据中心来支持，而海量数据存储就成了企业的刚性需求，随着企业业务逐步迁移到云平台中，云环境下的大数据存储成为未来数据存储的发展趋势。 新一代对象存储产品单桶支持百PB容量、百亿级文件实现“双百”跨越超高扩展性最大可支持EB级存储容量规模有效支撑海量数据高吞吐场景下的存储需求在云存储平
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2023-07-27 09:34:15
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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
百万级的数据，无论侧重OLTP还是OLAP，当然就是MySql了。过亿级的数据，侧重OLTP可以继续Mysql，侧重OLAP，就要分场景考虑了。实时计算场景：强调实时性，常用于实时性要求较高的地方，可以选择Storm;批处理计算场景：强调批处理，常用于数据挖掘、分析，可以选择Hadoop;实时查询场景：强调查询实时响应，常用于把DB里的数据转化索引文件，通过搜索引擎来查询，可以选择solr/ela
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2023-09-06 21:55:25
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我在数据库大会有一个报告：<<Oceanbase – 千亿级海量数据库>>，ppt已上传到Slideshare上。有一些同学问我，Oceanbase的创新点在哪里？从大学的数据结构课程可以知道，数据量比较大时，有两种数据结构很常用：哈希表和B+树，分布式系统也是类似的。如下图：Amazon的系统实现了一个分布式哈希表，而Google Bigtable, Yaho
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2023-08-30 14:12:33
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图数据库的开发设计，是对点、边、属性这些数据内容的存储。典型的存储数据模型理解：需要用户完成类似的数据模型抽象，但图的数据抽象更加简单，基本上是把数据之间的关系“翻译”成有向属性图，我们称之为“构图”过程如果想把用户关系存入 ByteGraph，第一步就是需要把用户抽象为点，第二步把"关注关系”、“好友关系”抽象为边就完全搞定了。典型的架构分层可以包括：查询层、内存存储层、磁盘存储针对字节的特有场
使用情景开始之前，我们先设定这样一个情景：1.一百万注册用户的页游或者手游，这是不温不火的一个状态，刚好是数据量不上不下的一个情况。也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候。2.数据库就用一台很普通的服务器，只有一台。读写分离、水平扩展、内存缓存都不谈。一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高，恐怕公司的日子还不是那么宽裕，能够在数据库上的投资也有限。以此情景为例，设每个用户都拥有100个道具
## MongoDB百亿级数据查询
随着互联网的快速发展，数据量的爆发式增长成为了当下的一个主要问题。在这个大数据时代，如何高效地查询和处理海量数据成为了一个重要的挑战。在数据库领域，传统的关系型数据库在处理百亿级数据查询时面临着性能瓶颈，因而出现了一些新的解决方案。其中，MongoDB作为一种NoSQL数据库，以其高性能和良好的扩展性，在处理大规模数据时表现出色。
本文将介绍MongoDB在
1.理解索引优化作用索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传
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2023-06-29 10:19:37
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你好，是我琉忆。对于一个项目来说，用户数达到百万已经是一个不小的量级，这时对数据库的性能要求很高。那么我们如何对百万级别的数据库进行优化，让它更会的支撑百万用户呢？需要知道的是，如果百万级别的用户都支撑得起，那么千万级别的优化方式也是差不多的。核心的知识点都是相同的。本次文章涉及的内容较多，我将分别发布三篇文章进行讲解如何优化，：1、数据库、表的合理设计；2、数据库的性能优化；3、数据库性能
腾讯关系型数据库-企业级MySQL（原CDB，腾讯云TencentDB for MySQL）达成了 百万核 和 百PB 的“双百”里程碑！存储规模同比增速高达 80% ，连续两年在全球 TOP5 公有云厂商中增速位列第一！作为腾讯云规模最大的数据库产品，在11月携手腾讯云数据库入选Gartner云数据库管理系统魔力象限，意味着腾讯云数据库进入全球顶级序列！截止目前，已经为Bilibili、水滴筹、
数据库，培养计划中学习过，自考中学习过，软考中学习过，项目中用过。这次的实践课，上手一操作，图形化操作比较熟练，sql语句来操作还是有些不熟练哒，不过没关系，知识是需要反复的，技能也是需要反复操练的。这次实践课是一次操练的机会。三道数据库的题，新建库、表和索引；插入数据；修改表结构；查询特定数据。 &
软考初级数据库考试：掌握数据库基础技能的关键一步
软考初级数据库考试是衡量程序员在数据库领域基础技能和知识的重要考试，通过该考试可以获得初级数据库工程师的认证。本文将介绍软考初级数据库考试的重要性以及备考建议。
首先，软考初级数据库考试是衡量程序员在数据库领域基础技能和知识的重要标准。数据库作为计算机科学的重要分支，广泛应用于各个领域。通过软考初级数据库考试，可以检验程序员在数据库设计、管理、
SQLiteOpenHelper子类关键代码:
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2017-04-21 11:54:00
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## MySQL多级数据库的实现
### 1. 概述
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，可以通过创建多级数据库来组织和管理数据。本文将介绍如何实现MySQL多级数据库，并提供相应的代码示例。
### 2. 实现流程
以下是实现MySQL多级数据库的流程：
```mermaid
journey
title MySQL多级数据库的实现流程
section 创建顶级数据库
引用自：维基百科 SQLite是遵守ACID的关系数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp创建的公有领域项目。不像常见的客户端/服务器结构范例，SQLite引擎不是个程序与之通信的独立进程，而是连接到程序中成为它的一个主要部分。所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用。这在消耗总量、延迟时间和整体简单性上有积极的作用。整个数据库（定义、表、索引和
软考数据库与等级数据库：深入解析与应用展望
在信息技术迅猛发展的今天，数据库作为数据存储与管理的核心组件，其重要性日益凸显。特别是在我国的软件行业，数据库技术的应用与掌握已成为衡量专业人才水平的重要标准之一。在这样的背景下，软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）中的数据库相关内容，尤其是与等级数据库相关的知识点，受到了广泛的关注。
首先，我们来了解一下软考数据库。软考数据库是软考
JDBC连接数据库 ◆ 创建一个以JDBC连接数据库的程序，包含7个步骤： 1、加载JDBC驱动程序： 在连接数据库之前，首先要加载想要连接的数据库的驱动到JVM（Java虚拟机）， 这通过java.lang.Class类的静态方法forName（String className）实现。 例如：try{ //加载MySql的驱动类 Class.forName("com.mysql.j
2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
GreenPlum 安装1. Greenplum数据库简介Greenplum是基于开源PostgreSQL的分布式数据库，采用shared-nothing架构，即主机、操作系统、内存、存储都是每台服务器独立自我控制，不存在共享。Greenplum本质上是一个关系型数据库集群，实际上是由多个独立的数据库服务组合而成的一个逻辑数据库。与Oracle的RAC不同，这种数据库集群采取的是MPP（Massi
当业务规模达到一定规模之后，像淘宝日订单量在5000万单以上，美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力，分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题，最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey，比如订单表按照用户ID作为shardingkey，那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页？又比如更多的多维度的查询都没有shar
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2021-07-16 11:50:22
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