# MySQL存储大文件的策略与实现
在现代应用中，处理和存储大文件（如图片、视频、音频等）是相当普遍的需求。虽然MySQL是一种关系数据库管理系统，主要用于存储结构化数据，但它也能存储大文件。本文将探讨在MySQL中存储大文件的几种方法，并通过代码示例展示实现过程。
## 一、为何使用MySQL存储大文件？
将大文件存储在数据库中有其优势和劣势。
### 优势
1. **数据完整性**：
原创
2024-09-04 03:31:37
304阅读
1 # 1k => 1000 bytes
2 # 1kb => 1024 bytes
3 # 1m => 1000000 bytes
4 # 1mb => 1024*1024 bytes
5 # 1g => 1000000000 bytes
6 # 1gb => 1024*1024*1024 bytes
7 #
8 #
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2024-07-30 19:15:34
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之前在工作中需要用到将一个尾表放入redis中便于查询。但是该文件内容每天都会变化。所以得写定时器定时读取最新文件然后录入redis中。但是分析日志发现，每次执行该任务都要花费好几个小时，太慢了，作为一个程序员这怎么能接受，就想着给优化一下.首先想到的是多线程同时读这个文件，但是多线程读同一个文件感觉不好控制，就想着先把文件拆分成大小一样的小文件（分别给文件名后缀添加_1,_2...），然后每个线
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2023-06-29 13:47:01
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一、为什么需要持久化redis里有10gb数据，突然停电或者意外宕机了，再启动的时候10gb都没了？！所以需要持久化，宕机后再通过持久化文件将数据恢复。二、优缺点1、rdb文件rdb文件都是二进制，很小。比如内存数据有10gb，rdb文件可能就1gb，只是举例。2、优点由于rdb文件都是二进制文件，所以很小，在灾难恢复的时候会快些。他的效率（主进程处理命令的效率，而不是持久化的效率）相对于aof要
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2023-09-01 23:21:21
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本次主要介绍三部分：HBase简介HBase整体架构HBase安装和启动Hbase基本操作HBase简介hbase是bigtable的开源java版本，是建立在hdfs之上。 提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。它介于nosql和关系型数据库之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂
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2023-07-13 16:04:10
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Hbase一、Hbase是什么Hbase是一个开源的Nosql数据库，参考google的BigTable建模，使用Java语言实现，运行在HDFS文件系统上，为Hadoop提供类似BigTable的服务。Apache Hbase最初是Powerset公司为了处理自然语言搜索产生的海量数据而开展的项目。它可以存储海量稀疏的数据，并且具备一定的容错性、高可靠性及伸缩性。且具备Nosql数据库的特点：不
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2023-07-12 21:15:59
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HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系统。HDFS只是分布式文件系统中的一种。产生背景： 随着数据量越来越大，一个操作系统已经很难存下所有数据，此时就需要将数据分配到多个操作系统的磁盘中进行管理和维护。由于无法对多个操作系统上的文件进行高效的管理
redis介绍Redis和Memcached类似，也属于k-v数据存储
Redis官网 https://redis.io
支持更多value类型，除了和string外，还支持hash、lists（链表）、sets（集合）和sorted sets（有序集合）
Redis是可以把数据存储在磁盘上的并且使用了两种文件格式：全量数据(RDB)和增量请求(aof)。一般叫做redis持久化
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2023-09-19 16:00:35
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oracle的administrator管理数据库时：经常会产生硬盘空间被占满，解决问题的方法是：使用linux下的命令查找大文件：dudu -sh 文件路径du -sh 当前目录的大小du -sh * 当前目录下所有文件或者目录的大小du -s *|sort -nr|head显示前10个占用空间最大的命令
原创
2013-05-30 16:45:45
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hbasehttp://hbase.apache.org/index.html1.什么是hbaseHBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBASE是Google Bigtabl
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2023-08-03 11:13:45
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Hadoop之HBASE一、HBASE简介HBase是一个开源的、分布式的，多版本的，面向列的，半结构化的NoSql数据库，提供高性能的随机读写结构化数据的能力。它可以直接使用本地文件系统，也可以使用Hadoop的HDFS文件存储系统。不过，为了提高数据的可靠性和系统的健壮性，并且发挥HBase处理大数据的能力，使用HDFS作为文件存储系统才更为稳妥。HBase存储的数据从逻辑上来看就像一张很大的
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2023-07-12 10:59:38
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SQL>CREATE BIGFILE TABLESPACE 表名 datafile 'd:\ndo\ddo\表名.DBF‘ SIZE 500M AUTOEXTEND ON; SQL>Create Bigfile tablespace bf_images_xp datafile 'e:\datacen
原创
2021-10-22 10:52:12
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redis持久化 redis主要工作在内存中,断电后数据会清空,redis提供了两种不同级别的持久化机制. ① RDB 能够在指定的时间间隔内对数据进行快照存储 ② AOF 记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾,redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大.同时开启两种持久化
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2024-04-09 21:04:42
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一. 概述 大量的数据存储在MongoDB上，需要快速搜索出目标内容，于是搭建Solr服务。另外一点，用Solr索引数据后，可以把数据用在不同的项目当中，直接向Solr服务发送请求，返回xml、json等形式的内容，使得对数据的使用更灵活。 对于MongoDB与Solr的描述不在这里阐释了，本文旨在给大家提供整个Solr与MongoDB接合的方法，实现实时的增量索引。Mongo
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2024-07-29 11:52:32
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Database 是由一个或多个被称为表空间（tablespace）的逻辑存储单位构成。表空间内的逻辑存储单位为段（segment），段又可以继续划分为数据扩展（extent）。而数据扩展是由一组连续的数据块（datablock）构成。
大文件表空间
在Oracle中用户可以创建大文件表空间（bigfile
tablespace）。这样Oracle数据库使用的表空间（tablespace）
原创
2013-02-18 17:29:03
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Database 是由一个或多个被称为表空间（tablespace）的逻辑存储单位构成。表空间内的逻辑存储单位为段（segment），段又可以继续划分为数据扩展（extent）。而数据扩展是由一组连续的数据块（datablock）构成。大文件表空间在Oracle中用户可以创建大文件表空间（bigfile tablespace）。这样Oracle数据库使用的表空间（tablespace）可
原创
2016-09-14 20:58:38
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Database 是由一个或多个被称为表空间（tablespace）的逻辑存储单位构成。表空间内的逻辑存储单位为段（segment），段又可以继续划分为数据扩展（extent）。而数据扩展是由一组连续的数据块（datablock）构成。大文件表空间在Oracle中用户可以创建大文件表空间（bigfile tablespace）。这样Oracle数据库使用的表空间（tablespace）可以由一个单
原创
2013-11-06 09:50:03
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如何创建ORACLE大文件表空间SQL>CREATE BIGFILE TABLESPACE 表名datafile 'd:\ndo\ddo\表名.DBF‘SIZE 500M AUTOEXTEND ON;SQL>
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2011-11-22 16:22:00
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Oracle表空间Tablespace是逻辑结构的最高层次，其他分别对应段对象segment、区extent和块block。而物理层面的Oracle数据库是通过一系列的文件构成，其中数据文件datafile是与Tablespace进行对应的对象。 Tablespace与Datafile的关系是一对多的关系。一个表空间Tablespace可以对应多个Datafile，Datafile则是只能归属
原创
2021-04-09 15:55:58
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1、redis和memcache类似,也属于k-v存储；支持的value类型,有string(字符串)、list(列表)、hash(哈希)、set(集合)、有序集合；redis使用了两种文件格式：全量数据(RDB)和增量请求(aof)， 持久化；全量数据相当于把key和value都写入到磁盘里去;以便下次读取时加载；增量请求相当于mysql的binlog,每一次的请求会创建相应的ke
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2023-08-30 14:08:58
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