Cassandra属于NoSQL数据库,NoSQL和传统关系型数据库不同,NOSQL偏好数据冗余,因为NoSQL一般无法做表关联查询. (1) keySpace 基本上可以将Keyspace 理解成MySQL 之中的Database. 只不过Cassandra的"database" 包含了更多的内容: Replication Factor : 复制因数. 表示一份数据在一个DC 之中包含几份.常用奇数~ 比如我们项目组设置的replication_factor=3 Rep

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例. 本文是这个系列的第一篇,在本文中,我们将讨论的Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建.读取.更新和删除)操作的工作原理. Elasticsearch是当今最流行的分布式搜索引擎,GitHub. SalesforceIQ.Netflix等公司将其用于全文检索和分析应用.在Insight,我们用到了Elasticsearch的诸多不同功能,比如: 全文检索 比如找

10-5. 在存储模型中使用自定义函数 问题 想在模型中使用自定义函数,而不是存储过程. 解决方案 假设我们数据库里有成员(members)和他们已经发送的信息(messages) 关系数据表,如Figure 10-4 所示: Figure 10-4. A simple database of members and their messages 可能有这种情况,我们不允许入门级的程序员在数据库中创建存储过程,然而,又想封装members和他们发送的messages条数最多的业务逻辑,这个时候我

HBase底层存储原理——我靠,和cassandra本质上没有区别啊!都是kv 列存储,只是一个是p2p另一个是集中式而已! 首先HBase不同于一般的关系数据库, 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库. 另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. 什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map, 这个map被行键,列键,和时间戳索引. 每一个值都是连续的byte数组. (A Bigtable is a sparse, distributed,

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A Bigtable is a sparse

概述 Java存储模型(JMM),安全发布.规约,同步策略等等的安全性得益于JMM,在你理解了为什么这些机制会如此工作后,可以更容易有效地使用它们. 1. 什么是存储模型,要它何用. 如果缺少同步,就会有很多因素会导致线程无法立即,甚至永远无法看到另一个线程的操作所产生的结果: 编译器生成指令的次序,可以不同于源代码书写的顺序,而且编译器还会把变量存储在寄存器,而不是内存中. 处理器可以乱序或者并行地执行指令. 缓存会改变写入提交到主内存的变量的次序. 存储在处理器本地缓存中的值,对于其他处理器

1.概述 1.1.Java语言规范  规定了  JVM要维护  内部线程类似顺序化语意(只要程序的最终结果  等同于  它在严格的顺序化环境中执行的结果): 2.平台的存储模型 2.1.现代的处理器.编译器 为了从你的程序中榨取性能,会用尽手段: 2.2.在  可共享内存的多处理器 体系架构中,每个处理器都有自己的缓存,并且周期性地   与主内存协调一致: 2.3.处理器 牺牲 存储一致性的保证来换取性能的提升: 同时定义了一些特殊的指令(存储关卡.栅栏),用以在需要共享数据时,得到额外的存储协

前言 在架构篇中我们介绍了现代IM消息系统的架构,介绍了Timeline的抽象模型以及基于Timeline模型构建的一个支持『消息漫游』.『多端同步』和『消息检索』多种高级功能的消息系统的典型架构.架构篇中为了简化读者对Tablestore Timeline模型的理解,概要性的对Timeline的基本逻辑模型做了介绍,以及对消息系统中消息的多种同步模式.存储和索引的基本概念做了一个科普. 本篇文章是对架构篇的一个补充,会对Tablestore的Timeline模型做一个非常详尽的解读,让读者能够

前言 SQLite作为嵌入式数据库,通常针对的应用的数据量相对于DBMS的数据量小.所以它的存储模型设计得非常简单,总的来说,SQLite把一个数据文件分成若干大小相等的页面,然后以B树的形式来组织这些页面.而对于大型的数据库管理系统,比如Oracle,或者DM ,存储模型要复杂得多.就拿Oracle来说吧,它对数据文件不仅从物理上进行分块,而且从逻辑上进行分段,盘区和页的一个层次划分DM也一样.不管怎么说,数据库文件要存储大量的数据,为了更好管理,查询和操作数据文件,DBMS不得不从物理上.逻

Bitcask 存储模型 Bitcask 是一个日志型.基于hash表结构的key-value存储模型,以Bitcask为存储模型的K-V系统有 Riak和 beansdb新版本. 日志型数据存储 何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而不修改老的数据,就像我们的各种服务器日志一样.在Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一定的大小限制,当文件大小增加到相应的限制时,就会产生一个新的文件,老的文件将只读不写.在任意时间点,只有一个文件是可写的,在Bi

LSM存储模型 数据库有3种基本的存储引擎: 哈希表,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是不错的选择: B+树,支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库(Mysql等). LSM树(Log-Structured Merge Tree),LSM树和

3.5 Property 的存储 下面是neo4j graph db 中,Property数据存储对应的文件: neostore.propertystore.db neostore.propertystore.db.arrays neostore.propertystore.db.arrays.id neostore.propertystore.db.id neostore.propertystore.db.index neostore.propertystore.db.index.id neo

写在前面:SQLite作为嵌入式数据库,通常针对的应用的数据量相对于通常DBMS的数据量是较小的.所以它的存储模型设计得非常简单,总的来说,SQLite把一个数据文件分成若干大小相等的页面,然后以B树的形式来组织这些页面.而对于大型的数据库管理系统,比如Oracle,或者DM ,存储模型要复杂得多.就拿Oracle来说吧,它对数据文件不仅从物理进行分块,而且从逻辑上进行分段,盘区和页的一个层次划分,DM也一样.不管怎么说,数据库文件要存储大量的数据,为了更好管理,查询和操作数据文件,DBMS不得

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L

Adding a model to an ASP.NET Core MVC app在 asp.net core mvc 中添加一个model (模型)2017-3-30 8 分钟阅读时长 本文内容1. Add a data model class添加一个数据模型类2. Scaffolding a controller控制器基架3. Add EF tooling and perform initial migration添加EF工具并做基本迁移4. Test the app测试应用5. Depen

Java原子类中CAS的底层实现 从Java到c++到汇编, 深入讲解cas的底层原理. 介绍原理前, 先来一个Demo 以AtomicBoolean类为例.先来一个调用cas的demo. 主线程在for语句里cas忙循环, 直到cas操作成功返回true为止. 而新开的一个县城new Thread 会在4秒后,将flag设置为true, 为了让主线程能够设置成功.(因为cas的预期值是true, 而flag被初始化为了false) 现象就是主线程一直在跑for循环. 4秒后, 主线程将会设置成

1       neo4j 中节点和关系的物理存储模型 1.1  neo4j存储模型 The node records contain only a pointer to their first property and their first relationship (in what is oftentermed the _relationship chain). From here, we can follow the (doubly) linked-list of relationshi

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/analysis-of-elasticsearch-cluster-part01 1.辨析Elasticsearch的索引与Lucene的索引 Elasticsearch中的索引是组织数据的逻辑空间(就好比数据库).1个Elasticsearch的索引有1个或者多个分片(默认是5个).分片对应实际存储数据的Lucene的索引,分片自身就是一个搜索引擎.每个分片有0或者多个副本(默认是1个).Elasticsearch的索引还

参考官网, 序列化原理 底层二进制存储 message Test1 { optional int32 a = 1; } 并设置为a=150,序列化到一个文件中,查看文件,得到下面的二进制: 08 96 01 从底层存储的二进制值看出,Protobuf为什么这么快,节省内存了吧. 有以上的结果是因为 varints 这个特殊的东东.它可以让已个int数据类型的存储根据值的大小而自动改变存储的字节数. varint 中的每个字节,除了最后一个字节,都有最重要的位集--这表示还会有更多的字节.每个字节

名词解释 页面: 页面大小: 页表: 页表项: 以上名词解释见: coursera <现代操作系统> -- 第七周 存储模型(1) 页表项大小: 问:以上是怎么计算出来的? 32位指什么? 页缓冲技术 问:为什么置换出去还要保留到内存,置换不就是为了减少内存的消耗吗?而留在内存中还是消耗的. 快表 (TLB) 引入快表的原因 解决办法 加快地址访问速度,以改善系统性能 程序访问的局部性原理1 -> 引入快表 快表是什么 加入 TLB 后的地址转换过程 首先第一件事是先查 快表 TLB,我

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 近期一直在分析OceanBase的源代码,恰巧碰到了OceanBase的核心开发人员的新作<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>.看完样章后决定入手,果然物有所值. 对于准备学习分布式的同学,这是一本不错的书籍,相对系统,全面的介绍了分布式的相关技术和项目,基本都是干货. 另一半是在介绍OceanBase的内容,对我来说,正是踏破铁鞋无觅处.接下来会有几篇专门研究存储引擎的读书笔记哟.废话不多说,转入正题. 1.存