用户信息表（t_user_info）字段名称字节数类型描述User_id4uint32用户编号（主键）User_name20Char[20]名称Msg_count4uint32发布消息数量,可以作为t_msg_info水平切分新表的auto_incrementFans_count4uint32粉丝数量Follow_count4Uint32关注对象数量备注：以User_id取模分表 用户之
转载
2023-07-09 19:02:45
131阅读
近日，墨天轮社区发布了《2022年中国数据库行业年度分析报告》,在公众号回复：下载 可以找到链接。以下是关于报告中的简要摘录，供参考。1. 国产数据库持续丰富：墨天轮中国数据库流行度排行榜于 2019 年 6 月推出，2022 年全年新增收录 55 款数据库， 每月排行榜收录数持续增加，截至 2022 年 12 月共收录 249 款产品。2. 排行榜TOP 10 各领风骚：2022 年排行榜前三有
转载
2023-11-16 20:02:21
114阅读
由影视工业网主办的第五届“一录同行”影视行业设备展，已经在全国多个城市陆续开启巡回展会。炙热9月，Infortrend携手西部数据将参与福州、上海、苏州、济南、北京五大城市的巡回展会。届时，将为影视行业同仁分享存储最新资讯，带领大家近距离了解前沿广电存储解决方案产品，深度体验存储产品性能及优势。本届“一录同行”影视设备展，Infortrend推出各类广电应用解决方案，如：适合中小型企业的桌面级统一
大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过Flume、Sqoop、Kettle等etl工具导入到HDFS，并映射到HIVE的数据仓库表中。2、事实表是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（
转载
2023-07-07 15:15:33
157阅读
# 微博数据库架构浅析
在当今的社交媒体应用中，微博作为一款热门的社交平台，每天都会产生海量的数据。要高效地存储、检索和处理这些数据，我们需要一个合理的数据库架构。本文将为大家深入浅出地介绍微博的数据库架构，包括数据表的设计、关系图的展示以及相关代码示例。
## 数据库架构概览
微博的数据库架构主要由几个核心模块组成，涵盖用户信息、微博内容、评论及转发等数据。下面是一个简化的数据库结构示意图
原创
2024-09-28 04:34:36
301阅读
通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随
转载
2024-06-07 17:54:29
56阅读
说起大数据生态，不得不提大数据生态系统图，而大数据行业却不断的发生着巨变，目前的这张图应该还算比较新了。
创业者们蜂拥至这个行业，这个行业正变得越来越拥挤。Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分，Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架，它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。 分析工具领域变得异常活
转载
2023-07-22 14:08:41
116阅读
文章目录Hbase数据库介绍特点表结构逻辑视图RowKey列簇时间戳cellHbase集群架构 Hbase数据库介绍HBase 是基于 Apache Hadoop 的面向列的 NoSQL 数据库，是 Google 的 BigTable 的开源实现。HBase 是一个针对半结构化数据的开源的、多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。HBase 和传统关系数据库不同
转载
2023-08-16 17:24:22
71阅读
本周四下午14:30-15:00，我们不见不散
原创
2023-03-28 10:02:08
88阅读
时光的脚步匆匆，博睿数据又将迈入新的征程。回望2022，博睿数据步风雨兼程，刚刚走过的2022年是不平凡的一年，在多种复杂局面下，我们上下一心，砥砺奋进，博睿数据在产品创新、技术突破、人才升级以及行业拓展上持续取得进展。这一年，我们直面挑战，不断成长，荣誉加身的背后，是博睿人追求卓越、坚韧务实的初心
原创
2023-01-19 16:47:19
193阅读
中大型数据库指的是数据库比较大，数据变化量比较大。对应中大型数据库来说，一般都不允许数据出现丢失情况，那么我们应该把数据库的恢复模式设置成完整。比如我们有一个数据库周一大小为200GB，周二大小变为230GB，周三大小变为250GB，周四大小270GB，周五大小变为290GB，如果我们制定数据库的备份策略是每天进行完整备份，那么一个星期我们的磁盘使用量就要达到了上千G，此外每次备份这样大的文件使用
转载
2024-01-06 11:38:41
87阅读
一、什么是大数据，4V？大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 二、数据 结构+
转载
2024-07-16 12:51:05
48阅读
# Java 大数据数据库实现指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Java进行大数据数据库的开发，可能会觉得有些困难。不过，没关系！本文将为你详细介绍整个实现流程，并提供必要的代码示例，让你能够逐步上手。
## 整体流程
实现大数据数据库的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 05:15:56
20阅读
python通过ODBC连接南大通用数据库，进行数据库查询环境说明window平台安装了VMware虚拟机（为了安装Gbase 8s数据库），并在window平台通过ODBC连接Gbase 8s数据库，通过pyodbc的DSN方式对数据库进行查询。Gbase 8spython3.7redhat7数据库服务器配置创建实例 按照官方的Gbase 8s的安装手册进行典型安装，会创建ol_gbasedbt
转载
2024-01-02 10:03:08
193阅读
首先声明：数据库的大数据处理一般不在实际操作中应用，这是为了避免数据库被占用，而导致资源不能被访问，还有内存分配等方面出现。基本概念：大数据也称之为LOB(Large Objects)，LOB又分为：clob和blobclob用于存储大文本。Textblob用于存储二进制数据，例如图像、声音、二进制文等。对MySQL而言只有blob，而没有clob，mysql存储大文本采用的
转载
2023-11-15 21:51:16
45阅读
数据库知识作为面试必考题，在面试的过程中占比很好，尤其是后端开发，一定要精通，尤其是索引和事务，每个专业的面试官都会问，一定不能只停留在增删查改上。1、数据库三范式第一范式：要求每列都是最小的数据单元，不可分割。比如学生表（学号、姓名、性别、出生年月），出生年月还可以分为（出生年、出生月、出生日），那么它就不符合第一范式了。第二范式：在第一范式的基础上，要求每列都和主键相关。比如学生表（学号、姓名
转载
2024-06-17 15:33:21
71阅读
大数据简介: 大数据（Big Data）指的是规模巨大、复杂多变的数据集合。这些数据集合一般具有以下特点： 1、高容量：数据集合通常包含海量数据，可以是数TB或PB的级别。 2、高速度：数据集合的更新和处理速度非常快，要求系统能够在实时或近实时的时间内处理数据。 3、多样性：数据集合中包含多种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。 4、高价值：数据
转载
2023-11-10 11:01:31
74阅读
2. 第一个演示程序2.1 常用DOS命令（应用）在接触集成开发环境之前，我们需要使用命令行窗口对java程序进行编译和运行，所以需要知道一些常用DOS命令。1、打开命令行窗口的方式：win + r打开运行窗口，输入cmd，回车。2、常用命令及其作用操作说明盘符名称:盘符切换。E:回车，表示切换到E盘。dir查看当前路径下的内容。cd 目录进入单级目录。cd itheimacd …回退到上一级目录
存储过程如同一门程序设计语言，同样包含了数据类型、流程控制、输入和输出和它自己的函数库。存储过程作用：(1) 存储过程通过参数传递,安全性高,可防止注入式攻击.(2) 查询的语句在存储过程里,与程序不相关,如果以后要修改程序或者数据库,都不会出现连锁反应,增加系统可扩展性.(3) 网站执行查询的时候,只需要传递简单的参数就可以了,无论是代码优化上还是查询优化上都可以做到高效.(4) 允许模块化编程
转载
2024-08-27 13:08:12
70阅读
前言学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。在本文中，给大家介绍一下——数据分析中最常用的5个Python库。看看这些库你都用过吗？01、Pandas 在数据分析师的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理数据，也就是数据探索和数据挖掘。Pandas主要用于数据分析，这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工
转载
2024-01-23 17:07:09
32阅读
