MySQL之谓词下推 什么是谓词 在SQL中,谓词就是返回boolean值即true或者false的函数,或是隐式转换为boolean的函数.SQL中的谓词主要有 LKIE.BETWEEN.IS NULL.IS NOT NULL.IN.EXISTS 谓词下推的基本思想即: 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置,以使真正执行时能直接跳过无关的数据. 传统数据库中的谓词下推: 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了,谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减

HTML5 的本地存储 API 中的 localStorage 与 sessionStorage 在使用方法上是相同的,区别在于 sessionStorage 在关闭页面后即被清空,而 localStorage 则会一直保存.我们这里以 localStorage 为例,简要介绍下 HTML5 的本地存储,并针对如遍历等常见问题作一些示例说明. localStorage 是 HTML5 本地存储的 API,使用键值对的方式进行存取数据,存取的数据只能是字符串.不同浏览器对该 API 支持情况有所差

1.android下junit测试框架配置 单元测试需要在手机中进行安装测试 (1).在清单文件中manifest节点下配置如下节点 <instrumentation android:name="android.test.InstrumentationTestRunner" android:targetPackage="com.example.demo1" /> 上面targetPackage指定的包要和应用的package相同. (2)在清单文件中ap

Atitit 数据存储的数据表连接attilax总结 1.1. 三种物理连接运算符:嵌套循环连接.合并连接以及哈希连接1 1.2. a.嵌套循环连接(nested loops join)1 1.3. b.合并连接(merge join)3 1.4. c.哈希连接(hash join) 4 1.5. 所以这三种算法,没有谁好谁坏,只有合适的场景应用合适的连接算法,这样才能发挥它自身的长处,而恰巧这些就是我们要掌握的技能.6 1.6. 这三种连接算法我们也可以显示的指定,loop merger ha

目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro

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

上周通过探讨SQL Server如何执行一个查询奠定了基础.我也在那里提到页是8kb的缓存.今天我们对页进行进一步集中探讨,从性能调优角度挖掘出更多的细节. 页是SQL Server的基础,在SQL Server里一切都与页有关.当我们想提高查询性能时,我们可以减少SQL Server指定查询所需页的读取.在第二个月当我们讨论索引时,我们发现其实索引的结构也是由页组成的.当你不知道页是什么的时候,你就不能对SQL Server进行调优和故障排除. 数据页结构 在SQL Server中页的大小始终

sql 语句  结构化查询语言 通用数据库操作语言1.创建数据库create database 1407EDB2.删除数据库drop database 1407EDB3.备份use master exec sp_addupdevice ‘disk’,’testBack’,’c:\mssql7backup]myNwind_1.dat’开始备份BACKUP DATABASE pubs TO testBack4.创建表CREATE TABLE 表名 (字段名 类型 [是否为空] [是否为主键],字段名

原文:第2周 页_SQL Server 中数据存储的基本单位 上周通过探讨SQL Server如何执行一个查询奠定了基础.我也在那里提到页是8kb的缓存.今天我们对页进行进一步集中探讨,从性能调优角度挖掘出更多的细节. 页是SQL Server的基础,在SQL Server里一切都与页有关.当我们想提高查询性能时,我们可以减少SQL Server指定查询所需页的读取.在第二个月当我们讨论索引时,我们发现其实索引的结构也是由页组成的.当你不知道页是什么的时候,你就不能对SQL Server进行调优

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,

前端数据存储方案集合(cookie localStorage等)以及详解 (二) 在之前的文章中已经介绍到了 前端存储方案中的 cookie . 但是 cookie 的存储上限是 4KB. 如果超过了 4KB ,在获取cookie 的时候会返回空值. 那如果存储内容超过 4kb,我们该如何处理呢? 这里我们将分别 介绍 几种前端存储方式: localStorage, sessionStorage,websql 和indexeddb. 一.localStorage 1.1 localStorage

目的 项目准备运用的Core Data进行本地数据存储,本来打算只写一下Core Data的,不过既然说到了数据存储,干脆来个数据存储基础大总结!本文将对以下几个模块进行叙述. 沙盒 Plist Preference偏好设置 NSKeyedArchiver归档 / NSKeyedUnarchiver解档 SQLite3的使用 FMDB Core Data 下图是Core Data堆栈的图示,在这里是为了做文章的封面图片,后文会介绍Core Data的使用方法. Core Data 一.沙盒 iO

“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,

Hashtable 是一个很常见的数据结构类型,前段时间阿里的面试官说只要搞懂了HashTable,hashMap,HashSet,treeMap,treeSet这几个数据结构,阿里的数据结构面试没问题. 一查才发现,这里面的知识确实不少,都很经典,因此做一个专题 通过此文章,可以了解到一下内容(我去美团,京东,阿里基本每次都问这几个问题) (1) Hashtable的存储结构 (数组+链表) (2)Hashtable的扩容原理,扩容因子0.75,bucket的初始大小11.(扩容的函数为2N+

MongoDB 认识MongoDB MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型.Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据

环境: CentOS6.5_x64 InfluxDB版本:1.1.0 InfluxDB存储引擎看起来很像一个LSM Tree,它包含预写日志和类似存储在LSM Tree中的SSTables只读数据. TSM文件包含已经排好序而且经过压缩的序列化数据. InfluxDB会为每个时间块创建一个分区.例如,如果你有一个没有时间限制的存储策略,会以7天为时间块来创建分区. 这些分区会映射到底层数据库存储引擎. 每个数据库会有自己的WAL文件和TSM文件. LSM Tree 如果要让写性能最优,最佳的实现

译官方文档:http://docs.unity3d.com/Manual/ReducingFilesize.html PDF文档:http://www.rukawa.cn/Uploads/Attachment/ReducingFilesize/ReducingFilesize.pdf 原文地址:http://www.rukawa.cn/index.php?s=/home/article/detail/id/27.html 需要这么做的目的和好处就不多说了. 第一步要做的就是:看看哪些文件是最占空

重新学习Mysql数据库3:Mysql存储引擎与数据存储原理 数据库的定义 很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识,觉得数据库就是一堆数据的集合,但是实际却比这复杂的多,数据库领域中有两个词非常容易混淆,也就是数据库和实例: 数据库:物理操作文件系统或其他形式文件类型的集合: 实例:MySQL 数据库由后台线程以及一个共享内存区组成: 对于数据库和实例的定义都来自于 MySQL 技术内幕:InnoDB 存储引擎 一书,想要了解 InnoDB 存储引擎的读者可以阅读这本书籍. 数据

Mysql+innodb数据存储逻辑. 表空间由段,区,页组成 ibdata1:共享表空间.即所有的数据都存放在这个表空间内.如果用户启用了innodb_file_per_table,则每张表内的数据可以单独放到一个表空间内.(只是数据,索引和插入缓冲Bitmap页面.其他数据还是放到共享表中.) 段 表空间是由各个段组成,有数据段,索引段,回滚段等.数据与索引段都是用B+树数据结构. 区 是由连续页组成的空间,在任何情况下每个区的大小都是1M,每个区由64个连续的大小为16K的页组成.当然64

一,存储类型 二 , MyISAM默认存储引擎 MyISAM 管理非事务表.是ISAM 的扩展格式.除了提供ISAM里所没有的索引的字段管理等的大量功能.MyISAM 还使用一种表格锁定的机制.来优化多个并发的读写操作.MyISAM 提供高速存储和检索.以及全文搜索能力:在MYSQL5.5.5版本及以下的所有MYSQL配置里被支持.也是默认的存储引擎. 特性: 1:不支持事务.不具备AICD特性(原子性.一致性.分离性.永久性); 2:表级别锁定形式(更新数据时锁定整个表.这样虽然可以让锁定的实

http://www.tuicool.com/articles/77nUZn 1.背景 1.1 Redis简介 官方网站: http://redis.io/ ,Redis是REmote DIctionary Server的缩写. Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.它跟 memcached 类似,不过数据可以持久化,而且支持的数据