TEXT & BLOB 一般在保存少量字符串的时候,我们会选择 CHAR 或者 VARCHAR:而在保存较大文本时,通常会选择使用 TEXT 或者 BLOB,二者之间的主要差别是 BLOB 能用来保存二进制数据,比如照片:而 TEXT 只能保存字符数据,比如一篇文章或者日记.TEXT 和 BLOB 中有分别包括TEXT.MEDIUMTEXT.LONGTEXT 和 BLOB.MEDIUMBLOB.LONGBLOB3 种不同的类型,它们之间的主要区别是存储文本长度不同和存储字节不同,用户应该根据实际

锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁

Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,

说明:当我们创建表 “test”表时 CREATE TABLE test ( id INT(11) default NULL auto_increment, s char(60) default NULL, PRIMARY KEY(id) ENGINE=InnoDB; 一般情况这样没任何问题.但是,如果MySQL服务器配置中未启用InnoDB存储引擎.则在创建表 test 时,MySQL还是会自动选择默认的存储引擎MyISAM来创建test表.因为通过SHOW CREATE TABLE 表名 来

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hadoop Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢? 在 Hadoop Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速

作为解决方案厂商,MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢? MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGIS SDE的基础之上,针对地理大数据的特点,构建了MapGIS DataStore分布式数据库引擎,其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统,分别用来存储和管理关系型数据,切片型数据,实时型数据和非结构化数据,形成针对地理大数据应用场景相关的解决方案. 传统关系型数据库在存储海量矢量数据时,只能部署在单个服务器上,无法承受海量数据的存储和查询请求,尤其是对于对象个数超过千万条的复杂空

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢?在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速度,容量,容错性.速度和容量的重要性毋庸置疑,如果容量不够大

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

说明:本文是作者对MySQL数据库数据存储类型的小小总结. Numeric Type (数字类型) 1.TINYINT.SMALLINT.MEDIUMINT.INT.BIGINT主要根据存储字节长度不一样划分: TINYINT:1字节 SMALLINT:2字节 MEDIUMINT:3字节 INT:4字节 BIGINT:8字节 如果不需要符号数时,建议加上unsigned,会扩充存储长度一倍,提高存储性能.如TINYINT UNSIGNED(0~255)/TINYINT(-128~127). 2.

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup.innobackupex 1.xtraback

原文:http://blog.51yip.com/mysql/1650.html 作者:海底苍鹰 大数据量备份与还原,始终是个难点.当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了.在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多. 一.Xtrabackup介绍 1,Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品. Xtra

最近学到一招关于使用java代码操作MySQL数据库,对大文本数据(LOB)进行CRUD的技巧,虽然向数据库很少向中存入大文本文件(一般都是存储在硬盘上),但是还是很有必要知道这一技巧的.下面我就来说一说我学到的这个小技巧咯. CLOB操作 所谓CLOB,一般是指关于文本文件的数据,今天我就拿txt文件来测试吧. 必要的流程如下: 在MySQL数据库中建好testclob表 向Eclipse中导入相关的jar包 写代码进行测试 textblob.sql如下: create table testc

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM

由于疫情原因在家办公,导致很长一段时间没有更新内容,这次终于带来一篇干货,是一篇关于 Hbase架构原理 的分享. Hbase 作为实时存储框架在大数据业务下承担着举足轻重的地位,可以说目前绝大多数大数据场景都离不开Hbase. 今天就先从 Hbase 基础入手,来说说 Hbase 经常用到却容易疏忽的基础知识. 本文主要结构总结如下: Hbase 主从架构 Hbase 安装依靠 Hadoop 与 Zookeeper,网上有很多安装教程,安装比较简单,这里我们就着重看下 Habse 架构,如图:

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库

1.开机启动Hadoop,输入命令:  检查相关进程的启动情况: 2.对Hadoop集群做一个测试:   可以看到新建的test1.txt和test2.txt已经成功地拷贝到节点上(伪分布式只有一个节点,如果是完全分布式,则会显示3个节点都拷贝成功).这证明HDFS工作正常,其中,hadoop dfs –put [本地地址] [hadoop目录] 代表将本地的地址目录存放到hadoop目录下:hadoop dfs –ls [文件目录] 则表示查看指定目录下的内容.更多Hadoop的常用指令请参考

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 在实际项目运行中,时常会出现希望搜索周边所有数据的需求.但是以常规的存储方案,每种资源均为一个图层或一个表,比如人员轨迹表.车辆轨迹表.各类空间图层表等.在进行全文空间收索时,基于传统空间关系库或后台图层服务的遍历查询则过于耗时.这里,我们研究基于ElasticSearch来进行所有数据的整合,以及全文查询服务的提供,并且分别从查询效率.查询精度.查询类型.

MySQL 3种text类型的最大长度如下: TEXT 65,535 bytes ~64kb MEDIUMTEXT 16,777,215 bytes ~16Mb LONGTEXT 4,294,967,295 bytes ~4Gb . varchar存储规则: 4.0版本以下,varchar(20),指的是20字节,如果存放UTF8汉字时,只能存6个(每个汉字3字节) 5.0版本以上,varchar(20),指的是20字符,无论存放的是数字.字母还是UTF8汉字(每个汉字3字节),都可以存放20个

作为一个初出茅庐的菜鸟,这几天做了一下附件的上传与下载,附件文件存储在mysql中,数据类型为blob.在此做一下总结.望指正. 一.先总结附件的上传.(实质是将文件传到controller,后处理成二进制数据 才能够保存到数据库blob数据中) 我的目的是将文件保存在mysql的某一条记录中,需要通过页面上传文件到后台. 1.通过页面进行文件的上传,使用ajax,通过form表单以formData来将文件上传,删除不必要的内容. 前台代码:<form id="file"  me