转载:https://blog.csdn.net/fx677588/article/details/72471357 1.外排序  传统的排序算法一般指内排序算法,针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况.但是面对海量数据,即数据不可能一次全部载入内存,需要用到外排序的方法.外排序采用分块的方法(分而治之),首先将数据分块,对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序.然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序,得到所有数据的一个有序序列. 例如,考虑一个1G文件,可用内存100M的排序方法.首

第三部分 数据库和缓存(46题) 列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些? 关系型数据库: Oracle.DB2.Microsoft SQL Server.Microsoft Access.MySQL 非关系型数据库: NoSql.Cloudant.MongoDb.redis.HBase 两种数据库之间的区别: 关系型数据库 关系型数据库的特性 1.关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库: 2.关系型数据库的最大特点就是事务的一致性: 3.简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,

整理-----数据库技术,磁盘冗余阵列,IP分配, ECC内存,ADO, DAO,JDBC 1.MySQL MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统,它由 MySQL AB开发.发布和支持.MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司,它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司.MySQL是MySQL AB的注册商标. MySQL是一个快速的.多线程.多用户和健壮的SQL数据库服务器.MySQL服务器支持关键任务.重负载生产系统的使用,也可以将它嵌入到

当数据库中的信息发生变化的时候,应用程序能够获取变化的通知是缓存依赖得以实现的基础.应用程序可以通过轮询获取数据变化的信息,使用轮询的话也不可能重新查一次后再和以前的数据做比较,如果这样的话如果我一个表里面有1000行数据我要是读100次的话是不是得比较1000 x 100 次,显然这种方法是不可行的,那怎么办呢?大家都学过触发器吧,实现数据库依赖缓存的轮询机制就是通过触发器来实现的. 实现步骤简单分析:     首先创建一个用于记录监控信息的表,表的字段就两个一个是表名,一个是版本号.然后,对

Python之路,Day9 - 异步IO\数据库\队列\缓存   本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 Python连接Mysql数据库操作 RabbitMQ队列 Redis\Memcached缓存 Paramiko SSH Twsited网络框架 引子 到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显,我们一起来回顾下 协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是

iOS超全开源框架.项目和学习资料汇总--数据库.缓存处理.图像浏览.摄像照相视频音频篇 感谢:Ming_en_long 的分享 大神超赞的集合,http://www.jianshu.com/p/f3e7008791f2?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io与大家共享 iOS超全开源框架.项目和学习资料汇总(1)UI篇 iOS超全开源框架.项目和学习资料汇总(2)动画篇 iOS超全开源框架.项目和学习资料汇总

问题背景: 最近做一个非常简单的功能,就是使用ajax请求的方式从服务端请求一段下拉表的数据. 以前也有做过这个功能,只不过这次做这个功能的时候冒出了一个想法: 我请求的这段数据它是一段相对比较固定的数据,也就是说它不怎么改变,也许几个月才会改变一次.由于这种数据的变化周期很长,所以以前做这种功能的时候,会使用缓存进行优化,可以直接从缓存中读取数据,避免每一次接收了ajax请求后都要向数据库要数据,减少服务器与数据库之间的交互,减轻数据库服务器的压力.但是问题来了,数据的变化周期再长终究是要变化

#查看每个数据库所占磁盘大小 SELECT TABLE_SCHEMA AS "库名", , ) AS "表所占空间(MB)", , ) AS "索引所占空间(MB)", ,) AS "空间累计(MB)" FROM information_schema.`TABLES` GROUP BY `TABLE_SCHEMA`;  #查看某个数据库各表所占磁盘大小 SELECT TABLE_NAME, , ) AS "DATA_

redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的

描述:用NBU无法还原数据库到ASM磁盘,却可以还原到数据库本地磁盘 错误提示: ORA-15025: could not open disk "/dev/mapper/DATA1"ORA-27041: unable to open fileLinux-x86_64 Error: 13: Permission deniedAdditional information: 9ORA-15025: could not open disk "/dev/mapper/DATA3&quo

ASP.NET MVC 数据库依赖缓存   问题背景 最近做一个非常简单的功能,就是使用ajax请求的方式从服务端请求一段下拉表的数据. 以前也有做过这个功能,只不过这次做这个功能的时候冒出了一个想法: 我请求的这段数据它是一段相对比较固定的数据,也就是说它不怎么改变,也许几个月才会改变一次. 由于这种数据的变化周期很长,所以以前做这种功能的时候,会使用缓存进行优化,可以直接从缓存中读取数据,避免每一次接收了ajax请求后都要向数据库要数据,减少服务器与数据库之间的交互,减轻数据库服务器的压力.

每个字段都是有数据的,可是就是is_new插不进去, 最后的原因就是TP有数据库字段缓存,FUCK 把RunTIme下面的Data文件夹删除掉,在开发模式中就把自动缓存改成Fasle

查询Mysql数据库所有数据库所占磁盘空间大小: /,),' MB') as data_size, concat(truncate(sum(index_length)//,),'MB') as index_size from information_schema.tables group by TABLE_SCHEMA order by data_length desc; 查询某个数据库的所有表所占存储空间大小:只要加个where条件:where TABLE_SCHEMA = '数据库名称' /

原文:Python之路,Day9 - 异步IO\数据库\队列\缓存 作者:金角大王Alex add by zhj: 文章很长 引子 到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显,我们一起来回顾下 协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈.因此: 协程

采用三级缓存:nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构 时效性要求非常高的数据:库存 一般来说,显示的库存,都是时效性要求会相对高一些,因为随着商品的不断的交易,库存会不断的变化 时效性要求不高的数据:商品的基本信息(名称.颜色.版本.规格参数,等等) 商品价格/库存等时效性要求高的数据,而且种类较少,采取相关的服务系统每次发生了变更的时候,直接采取数据库和redis缓存双写的方案,这样缓存的时效性最高 商品基本信息等时效性不高的数据,而且种类繁多,来自多种不同

简单的场景: 直接使用 1. 使用Cache Aside pattern 读取的时候,先读取缓存中是否有数据,缓存中没有数据,再去数据库中进行查询,查询出来以后,然后再存入到缓存中 更新的时候,先删除缓存库,然后再更新数据库. 为什么是先删除缓存,然后再更新数据库? 因为有可能存入到缓存中的是一个经过复杂运算的数值. 我更新数据库的时候,并不是每次都要将这个经过复杂运算的值取出来,所以使用一个lazy的加载思想,先删除缓存库,然后等我什么时候需要,什么时候再进行加载.   在高并发的情况下,出现

1. mongodb是什么? NoSQL 非关系型数据库,主要用于数据的海量存储.分为server数据存储端和client数据操作端. 1.1 关系型与非关系型数据库的区别? 1.sql:数据库--表--数据 nosql:数据库---集合--文档 2.mongoddb优势 扩展性 大数据型,高性能 灵活的数据模型 3.启动 本地测试启动:功能受限,验证数据库的完整功能 ps aux|grep mongodb ps -- process 进程 ps aux 显示所有进程 grep --- 文件查询

Redis作为高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库,受到了广大用户的喜爱和使用,大家在项目中都用到了Redis来做数据缓存,但有些问题我们在使用中不得不考虑,其中典型的问题就是:缓存穿透.缓存雪崩.缓存击穿和与关系型数据库的一致性. 一.缓存穿透 1.概念 缓存穿透是指查询一个缓存和数据库不存在的数据.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存. 大致流程如下图所

1.     答: 关系型数据库:Mysql,Oracel,Microsoft SQL Server 非关系型数据库:MongoDB,memcache,Redis. 2.     答:     MyISAM:默认的MySQL插件式存储引擎,它是在Web.数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一.注意,通过更改STORAGE_ENGINE配置变量,能够方便地更改MySQL服务器的默认存储引擎. InnoDB:用于事务处理应用程序,具有众多特性,包括ACID事务支持.(提供行级锁) BDB:可

一直想总结一下关于iOS的离线数据缓存的方面的问题,然后近期也简单的对AFN进行了再次封装.全部想把这两个结合起来写一下.数据展示型的页面做离线缓存能够有更好的用户体验,用户在离线环境下仍然能够获取一些数据.这里的数据缓存首选肯定是SQLite,轻量级.对数据的存储读取相对于其它几种方式有优势,这里对AFN的封装没有涉及太多业务逻辑层面的需求.主要还是对一些方法再次封装方便使用.解除项目对第三方的耦合性.能够简单的高速的更换底层使用的网络请求代码.这篇主要写离线缓存思路.对AFN的封装仅仅做简单