关于压缩表，可以调整的参数看起来只有key_block_size，在建表时指定，意味着innodb会将page压缩到指定的大小，例如，如果设置Key_block_size=8，则将其压缩到8k。Key_block_size的值应根据记录的长度来确定，如果设置的过小，可能由于一个page无法压缩太多行而出现高概率的压缩失败，导致不得不split page.但设置为16k则不会取得太好的压缩
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2024-02-19 10:55:30
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编写存储过程CREATE OR REPLACE FUNCTION totalRecords () RETURNS integer AS $total$ declare total integer; BEGIN SELECT count(*) into total FROM EMPLOYEES; RETURN total; END; $total...
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2021-07-28 10:44:39
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存储结构一、逻辑存储结构逻辑存储结构通常指表、索引、视图、函数等逻辑对象（也称数据库对象）创建一个 Database时会为这个Database创建一个名为public的默认Schema。每个Database可以有多个Schema，在这个数据库中创建其他数据库对象时如果没有指定Schema，都会在public这个Schema中。Schema可以理解为一个数据库中的命名空间，在数据库中创建的所有对象都
原创
精选
2023-09-05 14:08:16
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什么是PL/SQL？结构化查询语言(Structured Query Language，简称SQL)是用来访问关系型数据库一种通用语言，属于第四代语言（4GL），其执行特点是非过程化，即不用指明执行的具体方法和途径，而是简单地调用相应语句来直接取得结果即可。显然，这种不关注任何实现细节的语言对于开发者来说有着极大的便利。然而，有些复杂的业务流程要求相应的程序来描述，这种情况下4GL就有些无能为力了
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2024-10-23 18:21:34
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一、存储过程结构： Create or replace function 过程名(参数名 参数类型,…..) returns 返回值类型 as $body$
//声明变量
用了这么久的sql，从来没有写过存储过程，总是觉得它是个非常复杂并且高大上的技术来的，今天鼓足勇气尝试一下，然后就来了下边这个处女作，虽然是比较简单的，但是基本的格式还是有的，并且这个简单的存储过程中，出现了好多问题 1. 就是第一个 $body$ 这个地方注意，后边是没有分号的，结尾处的$$ 后边 ...
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2021-10-08 22:33:00
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PostgreSQL 是一个功能强大的关系型数据库系统，但在某些场景下，开发者可能会遇到需要使用 NoSQL 存储的情况，尤其是在处理半结构化数据或大的数据集时。通过以下记录的方法，我们能较好地解决 PostgreSQL 集成 NoSQL 存储的问题。
## 背景定位
在现代应用中，数据存储需求的多样性越来越显著。许多团队选择 PostgreSQL 作为主要的数据库，因为它支持复杂的查询和强大
1、用BACKUP LOG database WITH NO_LOG清除日志
把数据库属性中的故障还原模型改为“简单”可以大大减慢日志增长的速度。
如果把还原模型调到简单，这样就不支持时间点还原了，但是日志文件会很小，如果数据比较重要推荐还是把数据库的还原模型调为完全
用BACKUP LOG database WITH NO_LOG命名
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2024-05-11 18:32:52
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8.2. myisampack：生成压缩、只读MyISAM表
myisampack工具可以压缩MyISAM表.MYIsampack分别压缩表中的每一列。通常，myisampack可以将数据文件压缩到40%-70%。
当以后使用表时，解压缩列需要的信息被读入内存。当访问具体的记录时性能会更好，因为你只需要解压缩一个记录。
MySQL使用mmap()对压缩的表进行内存映射。如果mmap()不工作，My
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2023-08-30 08:48:02
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深入了解Redis底层数据结构 说明 说到Redis的数据结构，我们大概会很快想到Redis的5种常见数据结构：字符串(String)、列表(List)、散列(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)，以及他们的特点和运用场景。不过它们是Redis对外暴露的数据结构，用于API的操作，而组成它们的底层基础数据结构又是什么呢？简单动态字符串（SDS） 链表 字典 跳跃表 整数集合
# RedisTemplate压缩存储
## 引言
Redis是一种高性能的内存键值存储数据库，广泛应用于分布式缓存、消息队列等场景。但是，随着数据量的增加，内存的消耗也会变得越来越高，存储空间成为了一个问题。为了解决这个问题，Redis提供了一种压缩存储的机制，可以有效地减少存储空间的占用。
在本文中，我们将介绍如何使用RedisTemplate对数据进行压缩存储，并提供相关的代码示例。
原创
2023-12-30 06:38:10
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"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.9.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"}, “tagline” : “You Know, for Search” }## 数据建
Oracle 表压缩(Table Compression)介绍1、官方文档说法： As your database grows in size, consider using table compression. Compression saves disk space, reduces memory use in the database buffer cache, and can signi
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2024-02-23 15:46:38
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redis基础数据结构 之 ziplist压缩链表给新观众老爷的开场ziplist是什么？ziplist的设计目的ziplist的作用ziplist的小瑕疵ziplist 的空间布局zlbytes的含义zltail的含义zllen的含义zlend的含义ziplist的节点格式ziplist insert!ziplist上的基本操作ziplist 节点上的基本操作ziplist节点插入流程zipl
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2023-09-19 16:18:47
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1 前言怎么使用和结合Sprintboot + redis 这里主要讲述当生产环境中，单个redis数据很大时，我们可能就要考虑压缩数据后再存入redis了。压缩数据优缺点：优点1：压缩会减少redis存储数据量，增加redis的吞吐量优点2：压缩会较少网络带宽缺点就是会增加CPU消耗2 Sprintboot redis配置有两种配置方式，如下2.1 方式1：RedisTemplate 配置@Co
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2023-07-11 15:50:10
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压缩和存储数据压缩开启Map输出阶段压缩开启Reduce输出阶段压缩数据存储格式创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式的表 数据压缩hive和hadoop一样，也可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽。 其中压缩格式和性能，也和hadoop类似。开启Map输出阶段压缩开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。 在hive中执行： 1）开启hive中间
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2023-07-12 18:48:00
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文章目录1. 压缩1.1 Hodoop压缩1.2 Map输出阶段压缩1.3 Reduce输出阶段压缩2. 存储2.1 文件存储格式2.2 主流文件存储格式对比3. 压缩和存储结合 1. 压缩1.1 Hodoop压缩详见 Hadoop（十二）—— Hadoop压缩1.2 Map输出阶段压缩开启map输出阶段压缩，可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：开启hive
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2023-07-12 19:01:30
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当一个列表只包含少量列表项,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就会使用压缩列表来做列表的底层实现。当一个哈希只包含少量键值对,比且每个键值对的键和值要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就会使用压缩列表来做哈希的底层实现。2.1 Redis压缩列表的构成压缩列表是Redis为了节约内存而开发的,是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型
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2023-08-30 09:37:30
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Redis 是一个非常耗费内存的数据库，它所有的数据都放在内存里。如果我们不注意节约使用内存，Redis 就会因为我们的无节制使用出现内存不足而崩溃。Redis 作者为了优化数据结构的内存占用，也苦心孤诣增加了非常多的优化点，这些优化也是以牺牲代码的可读性为代价的，但是毫无疑问这是非常值得的，尤其像 Redis 这种数据库。 32bit vs 64bit Redis 如果使用
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2023-07-04 13:13:34
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MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小，从而可以让更多的索引可以放入内存中，这在某些情况下能极大地提高性能。默认只压缩字符串，但通过参数设置也可以对整数做压缩。MyISAM压缩每个索引块的方法是，完全保存索引块中的第一个值。然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数和剩余的不同后缀部分，把这部分存储起来即可。例如，索引块中的第一个值是“perform”，第二个值是“performance
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2023-09-03 15:54:28
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