一.数据库发展 1.早期出现的数据库包括平面文件数据管理系统.分层数据管理系统和网络数据管理系统,分别对应的数据结构是线性表.树和图. 平面文件数据管理系统是使用磁带对数据进行顺序存储的,带来的问题不言而喻,就是查找效率低下.重复数据较多(重复数据会带来修改数据时的一致性问题).数据结构修改时存储结构和程序都可能要面临修改. 分层数据管理系统是类似树状的结构,通过根节点可以找到相关的从属信息,查找效率有所提升. 网络数据管理系统是把数据记录在节点中,通过有向图的边来标明数据之间的联系,是一种多对

1. 列族数据库的基本组件 键空间,行键,列,列族 2. 什么是键空间 keyspace? 键空间 keyspace 是列族数据库的顶级数据结构,它在逻辑上能够容纳列族,行键以及与之相关的其他数据结构. 一般来说,每个数据库应用都会有自己的一套键空间. 键空间有些类似于关系型数据库的 schema 3. 什么是 row key ? 行键用来分辨列族数据库中各个数据行的身份,其用途与关系数据库的主键有些相似. 要想准确的定位某个数值,除了 row key,还需要用到列族的名称,列的名称,以及时间戳

FASTER 在过去十年中,云中的数据密集型应用程序和服务有了巨大的增长.数据在各种边设施(例如,设备,浏览器和服务器)上创建,并由云应用程序处理用来获得数据价值或做出决策.应用程序和服务可以处理收集的数据,也可以实时监控数据.这些应用程序通常是更新密集型的,并且涉及大量的状态,超出了适合主存储器的处理能力.但是,它们在其访问模式中显示出重要的时间局部性(时间局部性解释维基百科=>https://en.wikipedia.org/wiki/Locality_of_reference).一种用于点

丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣.不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与.redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景. 下面举一些常见适合kv数据库的例子来谈谈键值的设计,并与关系型数据库做一个对比,发现关系型的不足之处. 用户登录系统 记录用户登录信息的一个系统, 我们简化业务后只留下一张表. 关系型数据库的设计 mysql> select * from login; +-------

获取数据库自动生成的主键 [孤立的技术是没有价值的],我们这里只是为了了解具体的实现步骤:我们在插入数据的时候,经常会需要获取我们插入的这一行数据对应的主键值. 具体的代码实现: /** * 获取数据库自动生成的主键 */ @Test public void testGetKeyValues(){ Connection connection=null; PreparedStatement preparedStatement=null; ResultSet rs=null; try { conne

转自:http://www.cnblogs.com/ysw-go/ 获取数据库自动生成的主键 我们这里只是为了了解具体的实现步骤:我们在插入数据的时候,经常会需要获取我们插入的这一行数据对应的主键值. 具体的代码实现: 1 /** 2 * 获取数据库自动生成的主键 3 */ 4 @Test 5 public void testGetKeyValues(){ 6 Connection connection=null; 7 PreparedStatement preparedStatement=nu

前面介绍了利用Orabbix监控了,参考zabbix通过Orabbix监控oracle数据库,这里我们原先的模板中进行了修改,使用自动发现功能实现监控tablespace的使用情况. 1. 在被监控的数据库机器上创建3个shell脚本 1.1 得到表空间的使用情况 [oracle@oracledb shellScripts]$ cat /home/oracle/shellScripts/query_tablespace_usage.sh source /home/oracle/.bash_pro

add by zhj: 关系数据库表的一条记录可以映射成Redis中的一个hash类型,其实数据库记录本来就是键值对.这样,要比本文中的键设计用更少的键,更节省内存,因为每个键除了它的键值占用内存外,还额外占用一定的内存. 原文:http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣.不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与.redis的D

市面上主流的分布式文件系统(FS): (Hadoop的)HDFS,(Google的)GFS     详见ppt   1.数据服务与键值对数据库: 数据服务:data serving数据服务:数据的简单读写数据库事务:也算一种数据服务,但属于mission-critical,较为复杂的数据服务 1)数据服务起源:优化布局:日志分析,用户画像,写用户属性:高并发的简单数据读写:数据规模大:属性动态增减: 2)键值对数据库 3)数据库v.s.键值对数据库:   吞吐量大;可扩展性好,复杂性简单;最终一

摘要:用户使用Mogdb 2.0.1版本进行业务上线测试,发现在插入数据时,应用日志中提示primary key冲突,用户自查业务SQL没有问题,接到通知后,招手处理故障. 本文分享自华为云社区<使用MTK迁移Mysql源库后主键自增列导致数据无法插入问题>,作者:Gauss松鼠会. 故障背景 用户使用Mogdb 2.0.1版本进行业务上线测试,发现在插入数据时,应用日志中提示primary key冲突,用户自查业务SQL没有问题,接到通知后,招手处理故障. 故障描述及根源分析 通过对用户数据

1 Statement和PreparedStatement的特点   a)对于创建和删除表或数据库,我们可以使用executeUpdate(),该方法返回0,表示未影向表中任何记录   b)对于创建和删除表或数据库,我们可以使用execute(),该方法返回false,表示创建和删除数据库表   c)除了select操作返回true之除,其它的操作都返回false   d)PreparedStatement有发下的特点:          >>解决SQL注入问题,在绑定参数时,动态检测    

 Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以再Linux终端使用. 键值相关命令: Keys:返回满足给定pattern的所有key 用表达式*表示取出所有的key 127.0.0.1:6379> keys * 1) "age" 2) "name" 3) "age2" 127.0.0.1:6379> keys a* 1) "age" 2) "age2&

一.简介 Etcd按照官方介绍: Etcd is a distributed, consistent key-value store for shared configuration and service discovery 是一个分布式的,一致的键值对存储,主要用于共享配置和服务发现. Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值对(key-value)数据库,基于GO语言实现. 在分布式系统中,最基本最重要的问题就是各种信息的一致性,包括对

key-value键值型数据库:Redis redis Redis是in-memory型(内存型)的键值数据库,数据在磁盘上是持久的,键类型是字符串,值类型是字符串.字符串集合(Set).sorted set.字符串列表(List).哈希(Hash)等. 其中,Hash类型是一种字符串为键.字符串为值的键值对集合,类似键值类型都为字符串的Map. 使用场景: 数据可全部放入内存 频繁访问数据 redis-server使用snapshot(快照)机制进行数据持久化,这种机制是不时地遍历in-mem

本章对Redis服务器的数据库实现进行介绍,说明Redis数据库相关操作的实现,包括数据库中键值对的添加.删除.查看.更新等操作的实现:客户端切换数据库的实现:键超时相关功能的实现.键空间事件通知等. 以上这些功能,键空间事件通知是在src/notify.c中实现的,其他功能都是在src/db.c中实现的. 在redis.h中定义的redisServer数据结构,定义了redis服务器相关的所有属性,其中就包含了数据库的结构: struct redisServer { ... redisDb *

1.Redis的安装以及客户端连接 安装:apt-get install redis-server 卸载:apt-get purge --auto-remove redis-server 启动:redis安装之后默认会自动启动,但是也可以手动启动,service redis-server start 停止:service redis-server stop 客户端连接,一种方式是使用python等语言去连接,还可以使用redis-cli 2.Redis的字符串以及过期时间 3.Redis的列表操

public class Demo4 { /* create table test1 ( id int primary key auto_increment, name varchar(20) ); */ @Test public void test1() { Connection conn = null; PreparedStatement st = null; ResultSet rs = null; try { conn = JdbcUtils.getConnection(); Strin

好久不碰数据库底层细节的东西,前几天,一个小家伙跑来找我,非要说复合b*tree index branch block中只包含先导列键值信息,并不包含非先导列键值信息,而且还dump了branch block,用以证明他的说法,从常理和SQL的语句执行信息就可以知道,他的说法是有问题的,但如何证明这一点呢?为了证明这点,也麻烦一次,玩玩多年不碰的dump.下面是他证明自己观点的两个dump结果(一个为单键索引,另一个是复合索引): 下面是本人的测试过程和结果: create table t1(c

array_column() 函数 从记录集中取出 last_name 列: <?php // 表示由数据库返回的可能记录集的数组 $a = array( array( 'id' => 5698, 'first_name' => 'Bill', 'last_name' => 'Gates', ), array( 'id' => 4767, 'first_name' => 'Steve', 'last_name' => 'Jobs', ), array( 'id'

Hbase与Oracle比较(列式数据库与行式数据库) 1 主要区别 Hbase适合大量插入同时又有读的情况 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度,Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间.   Hbase本质上只有一种操作,就是插入,其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行,而删除是插入一个带有插入标记的行. 其主要操作是收集内存中一批数据,然后批量的写入硬盘,所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度. Oracle则不同,因为他经常要随机读写,这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在,所以瓶颈在于硬盘寻道时间.