图片要在Lua脚本中实现对Redis数据库的读取和写入操作，可以使用Redis的EVAL命令执行Lua脚本，在脚本中调用Redis的读写操作。...Lua脚本读写操作实例下面是一个示例脚本，演示如何在Lua脚本中实现对Redis数据库的读写操作。...("GET", key)return result在示例中，首先声明了一个key和value变量，然后通过redis.call函数调用Redis的SET命令将数据写入数据库。...接着通过redis.call函数调用Redis的GET命令读取刚才写入的数据。最后将读取的结果作为返回值返回。执行EVAL命令执行这个Lua脚本，可以使用Redis的EVAL命令。...= redis.call('GET', key)\n\nreturn result" 0"myvalue"执行结果返回了之前写入的"value"。
这意味着，写入16字节的样本和写入一个完整的4KiB的页是相等的。...做个总结：对于旋转磁盘和SSD来说，顺序和批量写入都是理想的写模式。...当查询结束后，需要释放加载的数据，但通常会缓存较长时间来满足后续对该数据的查询。 最后，看下SSD上下文中的写放大，以及Prometheus是如何通过批量写入来缓解该问题的。...然而，当处理小批量的写入以及当数据没有对齐页边界时仍然会造成写放大。对于大型Prometheus服务，可以观察到对硬件寿命的影响。...总之，我们使用这种之字形的模式对两个列表进行扫描，由于只会在任意列表中移动游标，因此总的开销为O(2n) = O(n)。 对两个以上不同集合操作列表的过程也是类似。
mysql 通过 sync_binlog 参数控制 biglog 的刷盘时机，取值范围是 0-N： 0：不去强制要求，由系统自行判断何时写入磁盘； 1：每次 commit 的时候都要将 binlog 写入磁盘...； N：每N个事务，才会将 binlog 写入磁盘。...那么 mysql是如何保证一致性的呢？ 最简单的做法是在每次事务提交的时候，将该事务涉及修改的数据页全部刷新到磁盘中。...一个事务可能涉及修改多个数据页，并且这些数据页在物理上并不连续，使用随机IO写入性能太差！...log 实际上记录数据页的变更，而这种变更记录是没必要全部保存，因此 redo log实现上采用了大小固定，循环写入的方式，当写到结尾时，会回到开头循环写日志。
在上一篇的笔记之中，我们讨论了数据模型和查询语言。在第三章之中我们来聊一聊不同的数据引擎内部是如何实现存储和检索的，以及不同设计之间的折中与妥协。...通过两个Shell函数就可以实现简易的键值对数据库 底层存储格式也十分简单：一个文本文件，其中每行包含一个键值对，用逗号分隔（类似于CSV文件，忽略转义问题）。...（2）范围查询效率不高，每查找一个值都需要一次键值对映射。...只需要保留部分键的索引 可以进行分组压缩，每个索引可以指向压缩块的起始点，来节省存储空间与减少I/O带宽的使用。 但是，如何让我们写入的键值对有序呢？...B树索引保证了：N个键总是有深度的O（log n）树，大多数数据都可以放入到一个三或四层的B树之中，（一个4页的四级树，分支系数为500，可以存储256TB）。
，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令，这个过程只需要花费几十秒。...如何采用load指令大批量添加数据？...主键乱序插入，不是依此往后插入，因为叶子节点主键之间是有序的，所以就产生了页分裂现象 假设1页和2页都已经存满，而此时主键50想要插入，不会直接写入新的页，因为索引结构的叶子节点是有顺序的。...最后2#中被标记的数据删除，同时2#和3#进行合并： 3.总结 插入多条数据时，尽量选择批量插入 因为批量插入只需要远程请求一次数据库，且代码更加简洁 插入多条数据时，尽量选择手动控制事务插入 因为通过手动控制事务...因为每次生成的UUID之间无序，插入时为主键乱序插入，会产生“页分裂”，消耗性能 业务操作时，避免对主键的修改。 因为修改主键后还需对索引结构进行修改，花费代价较大。
mysql 通过 sync_binlog 参数控制 biglog 的刷盘时机，取值范围是 0-N： 0：不去强制要求，由系统自行判断何时写入磁盘； 1：每次 commit 的时候都要将 binlog 写入磁盘...； N：每N个事务，才会将 binlog 写入磁盘。...那么 mysql是如何保证一致性的呢？最简单的做法是在每次事务提交的时候，将该事务涉及修改的数据页全部刷新到磁盘中。...一个事务可能涉及修改多个数据页，并且这些数据页在物理上并不连续，使用随机IO写入性能太差！...image.png redo log记录形式 前面说过， redo log 实际上记录数据页的变更，而这种变更记录是没必要全部保存，因此 redo log实现上采用了大小固定，循环写入的方式，当写到结尾时
binlog使用场景 在实际应用中， binlog 的主要使用场景有两个，分别是 主从复制 和 数据恢复 。...mysql 通过 sync_binlog 参数控制 biglog 的刷盘时机，取值范围是 0-N： 0：不去强制要求，由系统自行判断何时写入磁盘； 1：每次 commit 的时候都要将 binlog 写入磁盘...； N：每N个事务，才会将 binlog 写入磁盘。...那么 mysql是如何保证一致性的呢？ 最简单的做法是在每次事务提交的时候，将该事务涉及修改的数据页全部刷新到磁盘中。...一个事务可能涉及修改多个数据页，并且这些数据页在物理上并不连续，使用随机IO写入性能太差！
可以看出ck在单表查询是非常出色的，那么ck究竟是如何实现高效查询的呢?...，若没有命中，还要访问磁盘文件 LSM的原理: 把一颗大树拆分成N棵小树，数据先写入内存中，随着小树越来越大，内存的小树会flush到磁盘中。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。...所以ck官方也是建议大批低频的写入，提高写入性能。实际场景中建议在业务与数据库之间引入一层数据缓存层,来实现批量写入。...分析ClickHouse对zookeeper相关的使用，以副本复制流程为例，ck对zookeeper频繁的分发日志、数据交换是引起瓶颈原因之一。 图片7.
排序的时间主要取决于归并的轮数（run），每一轮都读取和写入同样数量的文件。 以上两个阶段都涉及到排序。...其一，省去了每次从根节点到最右节点的寻路过程，因为我们为每层保存当前插入页和插入位置；其二，一个页的所有记录插入用一个mtr（mini-transaction）完成，而之前都是一条记录使用一个mtr完成...当这个脏页被写入磁盘之后，则对flush observer对象的remove计数器加一。索引创建完成之后，等待flush计数和remove计数相等，则所有脏页写盘完成。...2.3 压缩表（compressed table）的处理 压缩表正常的插入流程是同时插入到压缩页和非压缩页中。为了简化流程，在批量建索引中，记录只插入到非压缩页中。...2.4 填充因子（fillfactor） 在批量建索引中，我们添加了全局配置参数innodb_fill_factor，其取值范围为10-100，即数据页（包括叶子节点和非叶子节点）的填充比例从10%
binlog使用场景 在实际应用中， binlog 的主要使用场景有两个，分别是 主从复制 和 数据恢复 。...mysql 通过 sync_binlog 参数控制 biglog 的刷盘时机，取值范围是 0-N ： 0：不去强制要求，由系统自行判断何时写入磁盘； 1：每次 commit 的时候都要将 binlog...写入磁盘； N：每N个事务，才会将 binlog 写入磁盘。...那么 mysql 是如何保证一致性的呢？最简单的做法是在每次事务提交的时候，将该事务涉及修改的数据页全部刷新到磁盘中。...一个事务可能涉及修改多个数据页，并且这些数据页在物理上并不连续，使用随机IO写入性能太差！
我们分别来分析一下，这个组合对查询速度的影响。 首先，我们分析有序存储和无序存储对查询速度的影响。我们一般在做查询时，大致可以分为按值查询和按范围查询两种。...两种查询对的磁盘访问 从表中可以看出，在都使用了索引的情况下，如果是按值查询那么有序存储和无序存储基本都能做到一次磁盘IO就能实现数据读取。...但按范围读取，因为是有序存储，因此只需要一次对磁盘的访问即可读取所有数据。而对于无序存储的数据来说，最坏的情况可能需要读取n次磁盘。...当然，任何架构都有两面性，在节省磁盘读取时间的情况下，也带来了如下缺点： 适合数据的大批量写入，如果写入频繁，会影响写入性能 如果范围查询的数据量大，那么性能提升会低。...当然，clickhouse并没有使用到这个特性。下面会将简单介绍下leveldb是如何使用LSM的。 clickhouse借助LSM实现了预排序的功能，提高了磁盘的利用率，但也同时带来了一些牺牲。
MySQL通过sync_binlog参数控制biglog的刷盘时机，取值范围是0-N： 0：不去强制要求，由系统自行判断何时写入磁盘； 1：每次commit的时候都要将binlog写入磁盘； N：每N个事务...MIXED：基于STATMENT和ROW两种模式的混合复制（mixed-based replication，MBR），一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog，对于STATEMENT模式无法复制的操作使用...那么MySQL是如何保证持久性的呢？最简单的做法是在每次事务提交的时候，将该事务涉及修改的数据页全部刷新到磁盘中。...一个事务可能涉及修改多个数据页，并且这些数据页在物理上并不连续，使用随机IO写入性能太差！...，redo log实际上记录数据页的变更，而这种变更记录是没必要全部保存，因此redo log实现上采用了大小固定，循环写入的方式，当写到结尾时，会回到开头循环写日志。
，最后会展示一些典型的使用场景和案例，让大家了解如何使用 IoTDB Connector 落地到生产环境。...IoTDB 的架构如下图所示，分为三个部分：时序文件、数据库引擎和分析引擎。...IoTDB 的 INT32 在写入过程会涉及到 TINYINT 和 SMALLINT 的数据类型提升，其他数据类型均可一对一转换。 下图为对应的代码，实现逻辑需要看我们具体的映射。...4.3 批量提交与异常重试 另外，Sink 在写入时需要做处理批量和重试。对于批量，可以配置相应的批量配置，包括支持配置批量提交的条数与间隔；如果数据缓存到内存，可以开启独立线程定时提交。...这个例子批量写入频次为每 1024 条或每 1000 ms 提交一次，提取元数据为 device、timestamp，measurement。
二叉搜索树依旧只能获取特定的值，如果我需要进行范围查找，即查找两个数之间的所有数据，就需要去遍历树中的每一个节点，去判断节点是否在此范围内，这种情况下，时间复杂度又下降到了 O(N)。...相对于之前的 O(N) 的二叉搜索树有以下好处： 不需要读取整棵树，这样可以减少读取磁盘的次数(索引数据一般按页存储在磁盘上) 大多数情况下 M (约等于检索范围)会远小于整个数据量 N，因此这里的 O...读写 数据存储系统就是一个与磁盘和网络打交道的系统，所以数据存储系统在这方面的优化可谓精益求精，比如异步IO、缓冲批量读写、append写数据、按磁盘页读写数据，预读数据和磁盘内存映射技术等等。...将缓冲和批量发送结合，可以提高数据在在网络和磁盘中的写入速率。...另一方面也可以按磁盘物理页写入数据，这样充分利用了磁盘的写入特性。 在 Elastisearch 和 Kafka 的客户端中，都采用了缓冲批量写入的功能来减少写入并发情况。
mysql通过sync_binlog参数控制biglog的刷盘时机，取值范围是0-N： 0：不去强制要求，由系统自行判断何时写入磁盘； 1：每次commit的时候都要将binlog写入磁盘； N：每N个事务...和ROW两种模式的混合复制(mixed-based replication, MBR)，一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog，对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog...那么mysql是如何保证一致性的呢？最简单的做法是在每次事务提交的时候，将该事务涉及修改的数据页全部刷新到磁盘中。...一个事务可能涉及修改多个数据页，并且这些数据页在物理上并不连续，使用随机IO写入性能太差！...3、redo log记录形式 前面说过，redo log实际上记录数据页的变更，而这种变更记录是没必要全部保存，因此redo log实现上采用了大小固定，循环写入的方式，当写到结尾时，会回到开头循环写日志
优点 缺点 方案一：列表结果缓存 实现简单 一致性维护的困难过于频繁的维护缓存缓存扩散的场景维护困难 方案二：ID查询+元素缓存 缓存数据库一致性维护简单没有缓存扩散的问题数据库能命中聚簇索引 批量缓存获取的实现较为困难存在一次...如果这里的页码越来越深，这里的性能会指数级的下降。 如下图的一个例子所示：要搜索第三页的数据，实际上不能看两个数据源的第三页数据，而是要在第二页中找到的数据才是对的。...虽然数据库的数据量非常大（上亿级别）但因为这个接口的业务功能并不复杂（就只是查询属于自己的录制文件），而且只开放给了企业的管理员，调用量很低，所以从实现上后台老的实现就是直接使用数据库的查询来完成的。...但是引入分页后这个问题变得几乎无解，因为在一个分布式系统中，要聚合第 N 页的数据需要合并所有系统的前 N 页数据才能计算得出，注意是计算前 N 页不是第 N 页，相当于做一个多路归并排序！...均匀分配的分区数据 部分分区存储了过多的数据，即数据倾斜 2. 数据避免单调性。即如何让写入数据的性能能尽可能横向扩展。
本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。...该页面包含若干个键和对子页的引用，每个子页都负责一系列连续范围内的键，相邻引用之间的键可以指示这些范围之间的边界。...1.3.2 优化 B-tree 下面列举一些针对 B-tree 的优化措施： 某些数据库不使用覆盖页和维护 WAL 来进行崩溃恢复，而是使用写时复制方案，修改的页被写入不同的位置 保存键的缩略信息以节省页空间...，只需要提供足够的信息来描述键的起止范围 许多 B-tree 的实现尝试对树进行布局，以便相邻叶子页可以按顺序保存在磁盘上，提升读取效率 添加额外的指针到树中，如每个叶子页面可能会向左和向右引用其同级的兄弟页...内存中的存储可以是面向行或面向列（不重要），当积累了足够的写入时，它们将与磁盘上的列文件合并，并批量写入新文件。
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