LAXCUS兼容行存储(NSM)和列存储(DSM)两种数据模型,实现了混合存储.同时在分布环境里,做到将数据的分发和备份自动处理,这样就不再需要人工干预了.     行存储,为了兼容广大用户对关系数据库的需求,结构上还是原来的样子,没有变化.列存储,因为是近年才流行起来的一种存储模型,以前应用得少,大家的了解不多,所以这里主要讲一讲列存储和比较两种存储模型的优缺点.     先看下图,比较一下行/列两种存储结构的差异.    图左侧是行存储模型,每一行由不同属性的列值组成,数据是从左到右…

1 引言 Redis作为基于内存的非关系型的K-V数据库.因读写响应快速.原子操作.提供了多种数据类型String.List.Hash.Set.Sorted Set.在项目中有着广泛的使用,今天我们来探讨下下Redis的数据结构是如何实现的. 2 数据存储 2.1 RedisDB Redis将数据存储在redisDb中,默认0~15共16个db.每个库都是独立的空间,不必担心key冲突问题,可通过select命令切换db.集群模式使用db0 typedef struct redisDb { di…

前言: 对于资源类的APP, 其音频/图形占据了APP本身很大的比例. 如何存储和管理这些资源文件, 成了一个颇具挑战性的难点. 移动端的碎片化, 高中低端手机的并存, 需要开发者不光是具备基础的存储知识, 更需要基本优化的能力. 本文首先介绍手机硬件的基础, 后续会分别介绍存储方式, 资源打包, 最后以一个具体例子作结. 内容还是浅显, 望能抛砖引玉. *) 硬件基础 作为手机开发者人员, 你是否知道RAM/ROM/存储卡的区别? 而产商所宣传的运行内存, 机身内存又是什么? 1). RAM/…

原地址:http://www.unity蛮牛.com/blog-1801-799.html 首页 博客 相册 主题 留言板 个人资料   ByteArrary(优化数据存储和数据流) 分类:unity3D学习篇 评论:1 条 阅读:336 次 2014-6-2 22:58 [code]csharpcode: 001 public class ByteArray 002 { 003     private MemoryStream m_Stream = new MemoryStream(); 00…

多读书多看报 数据存储 ·在javascript中,数据存储的位置会对代码整体性能产生重大的影响. ·数据存储共有4种方式:字面量.变量.数组.对象成员.   ·要理解变量的访问速度,就要理解作用域.由于局部变量处于作用域的起始位置,因此访问速度比访问跨域作用域变量(即除起始位置之外的外层作用域变量)更快.即变量处在作用域的位置越深,访问速度越慢.这也就说明,访问全局变量的速度是最慢的. 总的来说,字面量和局部变量的访问速度快于数组和对象成员的访问速度.   因此,常见的一些提高数据访问速度的方…

原文:Redis学习笔记4--Redis数据存储优化机制 1.zipmap优化hash: 前面谈到将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存,并且可以更方便的存取整个对象.省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的.这个zipmap其实并不是hash table,但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销.尽管zipmap的添加,删除,查找都是O(n),但是由于一般对象的field数量都不太多.所以使用zipmap也是很快的,…

存储器之于CPU好比仓库之于车间.车间加工过程中的原材料.半成品.成品等均需入出仓库,生产效率再快,如果仓库周转不善,也必然造成生产阻塞.如同仓库需要合理地规划管理一般,数据存储也需要恰当的处理技巧来提升CPU的运算性能. 本文基于TI C6000系列DSP,介绍了与运算性能优化有关的存储器知识.针对具体的数据存储问题,给出相应的代码优化策略,并将容易混淆的概念集中讨论.  名词说明   EMIF: External Memory Interface PMC: Program Memory Co…

第三章 数据存取 当前的很多大数据处理工作,一次计算产生几十个GB.或者几十个TB的数据已是正常现象,驱动数百.数千.甚至上万个计算机节点并行运行也已经不足为奇.但是在数据处理的后面,对于这种在网络间传输.数量巨大.且发生频率日益增加的数据处理,需要大数据系统具备极高的稳定性和可靠性才能保证完成计算任务.这是一项极其复杂的工作,需要兼顾好数据处理的每一个环节,而在这些环节中,最底层的一环:数据存取,又基本决定了大数据处理的整体效率. 在这一章里,我们将从数据的一些本质特征谈起,从多个角度去阐述数…

Laxcus是Laxcus大数据实验室历时五年,全体系自主设计研发的国内首套大数据管理系统.能够支撑百万台级计算机节点,提供EB量级存储和计算能力,兼容SQL和关系数据库.最新的2.x版本已经实现对当前大数据主流技术和功能的完整覆盖和集成,并投入到国内多个超算项目中使用.Laxcus同时保持了使用和部署的极简性,这将使所有人都能很容易学习和掌握它.下面演示在一台Linux计算机上部署Laxcus demo系统的过程.根据我们的测试,这个部署过程大约需要三分钟,或者您熟悉Linux系统 ,也许不需…

总结 以上从多个角度阐述了Laxcus主要组成部分和应用情况.所有设计都是基于现实环境下的评估.对比.测试和考量.设计的基本思路很明确,就是将各项功能分解.细化.归类,形成一个个可以独立.小的模块,每个模块承担一项职能,再把这些模块组织起来,在一个松耦合框架管理下,协同合作,来完成大规模的数据存储和计算工作. 设计中的主要问题源自有限的基础设施和变化中的应用需求之间的矛盾.如何在不损失处理性能的前提下,将有限的基础设施资源利用率做到最大化,是设计考虑的重点.这也是一个和硬件密切相关的问题. 在核…