在所有这些选项中，要选择适合自己的工具很容易迷失方向。...我们想通过讨论以下三个工具/引擎及其关联的存储格式来进行比较： 1、Apache Hive使用Apache ORC作为高效的列存储格式，可以为OLAP和深度SQL查询处理提供性能优势。...然而，当使用类似于许多列式存储格式所使用的内存缓存机制时，可以避免重复整个步骤，允许进程在几分之一秒内访问先前查询的数据。...Hive + LLAP的组合用于自由查询分析、计算大量聚合和低延迟报告。Hive的一个很好的用例是为用户每天生成报表；重复查询不仅利用了LLAP缓存，还利用了“查询结果缓存”功能。...除此之外，通过使用Hive来创建一个数据仓库，用户可以从多个数据源中组合和查询数据，同时运行多个查询，并使用ACID事务来保持数据一致性。
Map 集合中存储的是键值对，键不能重复，值可以重复。根据键得到值，对 map 集合遍历时先得到键的 set 集合，对 set 集合进行遍历，得到相应的值。 4、多线程 ?...转发（forward）和重定向（redirect）的区别？ 怎么防止表单重复提交？ web.xml 文件中可以配置哪些内容？ ? 这些面试题，你都会做吗？...如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择 InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。 MyISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。...存储过程是可编程的函数，在数据库中创建并保存，可以由 SQL 语句和控制结构组成。当想要在不同的应用程序或平台上执行相同的函数，或者封装特定功能时，存储过程是非常有用的。...2、事务的 ACID 是什么？事务并发会产生哪些问题？ 3、数据库性能优化有哪些方式？ 9、数据库笔试题 （1）用一条 SQL 语句查询出每门课都大于 80 分的学生姓名 ?
这里的时间序列问题是没有关于哪些片段应该被索引的约定，所以我们需要随时注意我们的模式。 查询范围 当一个查询结果让我失望时，我通常跳入命令行。当我第一次发现时间序列数据库时，我就是这么做的。...使用* (all)运行查询可能会在数据库检索点时锁定数据库。 有几个选项可以限制您的查询，同时改善它。 使用时间范围。...大量的数据点使得无限期地存储时间序列数据变得困难，并且即使磁盘空间允许大量数据，查询也必须运行在一个巨大的数据集中。 假设您忽略了我之前的一些建议，您需要运行一个没有时间窗口或子查询的查询。...您可以通过设置进程来删除过期数据来控制数据量。这是另一篇文章，其后台依赖于您正在使用的数据库，但这是一个常见的时间序列问题，因此您的数据库选择的解决方案比比皆是。除过期数据，节省一些……时间。...随着索引和基数的增长，运行查询的开销也会增加。 在列式数据库中，我们可以通过确保拥有更多点的序列更少而不是拥有更少点的序列来提高性能。
3、熟悉MySQL的整体架构吗？ 4、说说存储引擎 Inno DB和MyISAM的区别 5、熟悉哪些日志文件？ 6、熟悉慢查询吗？ 7、MySQL优化手段有哪些？ 8、什么是事务？...MySQL的查询语句在服务层内进行解析、优化、缓存以及内置函数的实现和存储。 引擎层：负责MySQL中数据的存储和提取。MySQL中的服务器层不管理事务，事务是由存储引擎实现的。...MyISAM 提供了大量的特性，包含全文索引，压缩，空间行数等， 但不支持事务和行级锁，有个缺陷就是崩溃后无法恢复 Memory Memory存储引擎使用存在内存中的内容来创建表。...where id = 1001 \G 作用 表的读取顺序 数据读取操作的操作类型 哪些索引可以使用 哪些索引被实际使用 表之间的引用 每张表有多少行被优化器查询 explain变种 explain...30 秒的 sql，可以通过定时任务周期性的来执行这个 sql，就能找到查询缓慢的 sql 语句。
优势是可以提高数据查询速度，劣势是对于包含大量数据的表，创建和维护索引可能会消耗大量的时间和磁盘空间。 全文索引（Full-Text Index）：主要用于文本搜索。...在包含大量重复数据的列上，因为这种情况下索引的效果并不明显。 问题4： 能否详细解释一下索引的最左前缀原则？ 答案： 最左前缀原则是指，如果查询不是从索引的最左边开始，则不会使用索引。...聚簇索引将数据和索引存储在一起，可以更快地访问数据，而非聚簇索引需要额外的查找操作来获取数据。但是，非聚簇索引可以创建多个，以支持不同的查询模式，而聚簇索引只能有一个。...节省存储空间：如果你知道查询条件只会涉及字段值的前N个字符，那么使用前缀索引可以节省大量的存储空间。...可以考虑使用视图、存储过程或数据库中间件等方式来简化查询逻辑和提高性能。 考虑使用缓存：对于频繁查询且不经常变化的数据，可以考虑使用缓存来减少对数据库的访问次数和提高查询性能。
ACID 什么是脏读、不可重复读、幻读 脏读 在事务A修改数据之后提交数据之前，这时另一个事务B来读取数据，如果不加控制，事务B读取到A修改过数据，之后A又对数据做了修改再提交，则B读到的数据是脏数据...不可重复读的重点是修改：在同一事务中，同样的条件，第一次读的数据和第二次读的「数据不一样」。...隔离级别 各个隔离级别可以不同程度的解决脏读、不可重复读、幻读。隔离级别各有所长，没有完美的解决方案，脱离业务场景谈具体实施都是耍流氓。 隔离级别对比 MySQL中哪些存储引擎支持事务？...MySQL存储引擎类型有哪些？ 最常用的存储引擎是InnoDB引擎和MyISAM存储引擎，InnoDB是MySQL的默认事务引擎。...MyISAM提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数（GIS)等，但MyISAM不「支持事务和行级锁」，对于只读数据，或者表比较小、可以容忍修复操作，依然可以使用它。
存储内容BLOB：用于存储二进制大对象，可以包含可变的二进制数据，如图片、音频、视频等。TEXT：用于存储字符串数据，如大量的文本。...采用基于开销的优化策略，选择最优的执行计划来执行SQL语句。缓存：有一系列小缓存组成，如表缓存、记录缓存、权限缓存等。用于存储常用的查询结果和数据，提高查询效率。...包括访问数据库表、读取数据行、应用条件过滤等。存储引擎操作：服务器会调用存储引擎的接口来执行具体的数据操作。返回结果：查询结果：如果是查询语句，服务器将查询结果返回给客户端。...索引选择性地：即索引列的值重复很多，MySQL可能会选择全表扫描而不是使用索引。隐式类型转换空值比较不等式操作符：在where子句中使用!、操作符，尤其是与范围查询结合使用时。...索引类型选择避免过度索引优化查询语句选择合适的JOIN类型使用ON条件避免在聚合函数中使用DISTINCT使用GROUP BY优化使用索引排序减少排序的数据量合理使用临时表避免不必要的子查询使用批处理和事务查询缓存应用层缓存使用
总结： 每种索引类型对多列索引的支持和效果略有不同，应根据具体查询模式、数据类型和性能需求选择合适的索引类型。...在创建 B 树索引时，可以通过包括 ASC、DESC、NULLS FIRST 和 NULLS LAST 选项来调整索引的排序顺序。...因此，对于需要大量扫描的查询，可能会选择使用简单的索引扫描，而不是结合多个索引。 索引设计策略： 在设计索引时，数据库开发人员需权衡决策哪些索引能够最好地支持常见的查询模式。...总体而言，优化索引的过程涉及实验、分析和调整，需要根据具体的查询工作负载和实际数据来进行。通过这些步骤，可以更有效地提升 PostgreSQL 数据库的查询性能和响应速度。...索引的选择和使用 在设计和选择索引时，需要考虑以下因素： 查询模式：经常执行的查询类型是什么？ 数据类型：表中存储的数据类型及其特点。 数据分布：索引列上数据的分布情况，是否均匀？
比如上文所述Heap表使用MVCC控制update和delete之后数据的可见性，而AO表则使用一个附加的bitmap表来实现，这个表的的内容就是表示AO表中哪些数据是可见的。...： compresstype：支持2种压缩格式，zlib和RLE_TYPE，其中RLE_TYPE（Run-length Encoding）对于有较多重复值的列压缩比很高，因为它会将多个重复值存储为一个值...物理文件： AOCO表之所以能够按照列来设置压缩等参数，本质原因在于AOCO表中每一列的数据都会单独存储在一个文件中。因此不同文件之间可以按不同的参数进行存储，互不影响。...由于AOCO表一般用于大表，因此经常搭配压缩和分区，以减少表的实际存储量来提升性能。...一般情况下，压缩格式选择zlib，压缩级别可以采用折中的4或者5，但是对于有大量重复值的字段，记得要采用RLE_TYPE压缩格式。
比如上文所述Heap表使用MVCC控制update和delete之后数据的可见性，而AO表则使用一个附加的bitmap表来实现，这个表的的内容就是表示AO表中哪些数据是可见的。...物理文件： AOCO表之所以能够按照列来设置压缩等参数，本质原因在于AOCO表中每一列的数据都会单独存储在一个文件中。因此不同文件之间可以按不同的参数进行存储，互不影响。...由于AOCO表一般用于大表，因此经常搭配压缩和分区，以减少表的实际存储量来提升性能。...一般情况下，压缩格式选择zlib，压缩级别可以采用折中的4或者5，但是对于有大量重复值的字段，记得要采用RLE_TYPE压缩格式。...写在最后 切记，从其它系统迁移数据到GP上来，第一件事情就是给每张表选择合适的存储格式，特别是核心表。
然而，如果你认为优化器错过了一个更好的查询方案，则该选项可以关闭(optimizer_prune_level=0)，风险是查询编辑花费的时间更长。...由于是常量只需要读一次 index：全索引扫描 eq_ref：最多只有一条匹配结果 通过主键和唯一索引来访问的 range：索引范围扫描 possible_keys：该查询可以利用到的索引有哪些 key...比如该字段重复上千万；即使你创建了索引优化器模块是不会选择使用的；会有极大的性能问题 有很多重复值，会带来大量的随机 IO 甚至是重复 IO。...MyISAM 存储引擎的话索引键长度总和不能超过 1000 字节。（好像从 5.7 之后，大多默认 innodb 存储引擎） 当有唯一性索引和非唯一性索引都存在时，往往只会选择唯一性索引。...尽可能通过分析统计信息和调整 Query 的写法来达到选择合适索引的目的。减少通过使用 Hint 认为控制索引的选择，如果使用 Hint 会使得后期维护成本比较高。
这种自动化节省了手动测试所需的时间和精力，并提高了API的可靠性。 使用本地存储处理离线请求：Thunder Client可以将请求数据存储在本地存储中，从而使您能够离线工作。...如果请求数据未存储在本地存储中，Thunder Client将向API发送请求并将响应数据存储在本地存储中。通过Thunder Client，可以为缓存数据设置特定的时间或无限期缓存数据。...无脚本API测试：与Postman和其他API测试工具不同，用户无需重复编写样板代码来进行基本的API测试，Thunder Client提供了直观简单的图形用户界面，可以使用下拉菜单来定义请求，而无需编写测试脚本...让我们来探索如何使用Thunder Client传递查询参数： 点击查询选项卡以输入每个查询参数的参数和值，URL将相应更新。 在查询选项卡中，您会找到可以添加查询参数及其对应值的字段。...控制输出数据 在Thunder Client CLI中，我们可以使用 --log 参数来控制请求的输出。这个参数使我们能够指定我们想要在输出中包含请求数据的哪些元素。
于是，介于海量数据存储和生产级别的查询性能保证之间的空缺，便是druid的生存之地。Druid的实现借鉴了大量优秀的经验，比如OLAP系统、交互查询系统、内存数据库以及分布式数据存储。...列存储在查询时可以只加载和扫描所需内容，降低了负载。druid的列共有三种类型，如前文所述，并且使用不同的压缩方法来降低在内存和磁盘上存储的成本。 比如字符串。...直接存储字符串是不必要的，druid使用字典压缩的方式存储字符串。对于每个字符串将之映射为一个唯一的整数标识符，于是可以用一个整数数组和一个map来表示原本的字符串列。...字典将字符串映射到整数，以便字符串可以在2、3中紧凑表示，同时避免了重复字符串占用大量存储。而3中的bitmap（这里用作倒排索引）可以进行快速过滤操作（比如AND、OR）。...但是配置又过于繁琐，很多参数选项配置实际上重复了，完全可以用部分参数推导剩下的部分。 由于druid仍在成长期，后续改进可能日新月异。希望druid能成为apache的另一面招牌。
这时候我们首选择的存储方式就是AsyncStorage，那我们先来看下AsyncStorage给我提供了哪些基本方法： AsyncStorage_methods.png 可以看出AsyncStorage...通过在网上大量的搜索与对比，我把大家的封装方式分为三类： 重复造轮式 这种封装方式，基本上是新建一个可导出的类，加入几个静态的CURD方法，然后在相应的静态方法里面直接调用AsyncStorage的CURD...【这种‘‘简陋’’的封装，还不如不封装】 类型转换式 这种封装方式，相较于重复造轮式，增加了类型转换和异常捕获，使得 AsyncStorage的数据存的类型不再局限于string，可以保存对象、数组等结构数据类型...，对于取数据的时候也做相应的转换【基本满足开发需求，但使用不够简单】 过度封装式 这种封装方式，给AsyncStorage的操作增加了很多附加的存、取可选项，经如增加Where条件查询，保存，这种表面上看着封装之后对...被设计出来的初衷就是用于存取一些结构相对简单的数据，如果真要操作大量、复杂的数据那就应该选择RN的 sqlite库去实现。
“独立的列”是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数 2.前缀索引和索引选择性 * 通常可以索引开始的部分字符，可以大大节约索引空间，但也会降低索引的选择性 * 索引的选择性是指，不重复的索引值...以后每次执行这类查询，客户端都指定使用这个句柄 2.可以更高效地执行大量的重复语句： * 在服务器端只需要解析一次SQL语句 * 在服务器端某些优化项的工作只需要执行一次，因为它会缓存一部分的执行计划...选项打开内存映射 F.配置MySQL并发 1.InnoDB并发配置 * InnoDB有自己的“线程调度器”控制线程怎么进入内核访问数据，以及它们在内核中一次可以做哪些事，最基本的限制并发的方式是使用...，NAS设备通过基于文件的协议来访问 2.SAN允许服务器访问非常大量的硬盘驱动器，并且通常配置大容量智能高速缓存来缓冲写入 3.哪些工作放在SAN上不合适：执行大量的随机I/O的单线程任务 4.SAN...2.可以采用两种方法来为系统增加冗余：增加空余容量和重复组件 3.共享存储或磁盘复制 * 能够为数据库服务器和存储解耦合，通常使用的是SAN * 两个优点：可以避免除存储外的其他任何组件失效所引起的数据丢失
在探讨数据库分片之前，我们需要了解为什么我们需要对数据存储进行分片，以及在我们决定进行分片之前有哪些可行的选择。 图片 当数据表达到一定的规模时，人们常常寄希望于分片技术，认为它能解决所有的扩展问题。...现在，既然我们已经讨论了潜在的服务器架构，接下来让我们来谈谈数据布局。 您可以选择几种方式来对数据进行分区，并将特定的表移动到其数据库中。...这可以帮助您避免数据库分片的一些复杂性。通过增加数据库的副本数量，可以改善读取性能。当然，这里假设您已经使用了缓存。这可以通过负载均衡或根据副本的位置来路由查询来完成。...我们如何将数据分配到各个分片上？如果数据没有均匀分配，是否存在潜在热点？ 我们运行哪些查询，表之间如何交互？ 数据将如何增长？稍后需要如何重新分配数据？...总结 在之前的讨论中，我们探讨了分片的概念，以及何时应该使用它和如何设置它。对于需要处理大量数据的应用程序，分片是一种很好的解决方案，它可以随时进行大量的读取和写入操作。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。...innodb是基于聚簇索引建立的，和myisam相反它支持事务、外键，并且通过MVCC来支持高并发，索引和数据存储在一起。 2. 说下mysql的索引有哪些吧，聚簇和非聚簇索引又是什么？...单个多列组合索引和多个单列索引的检索查询效果不同，因为在执行SQL时，MySQL只能使用一个索引，会从多个单列索引中选择一个限制最为严格的索引(经指正，在MySQL5.0以后的版本中，有“合并索引”的策略...“合并索引”策略简单来讲，就是使用多个单列索引，然后将这些结果用“union或者and”来合并起来 4. 锁的类型有哪些呢 mysql锁分为共享锁和排他锁，也叫做读锁和写锁。...读锁是共享的，可以通过lock in share mode实现，这时候只能读不能写。 写锁是排他的，它会阻塞其他的写锁和读锁。从颗粒度来区分，可以分为表锁和行锁两种。
在这篇文章中，我将带你详细了解如何有效解决磁盘空间已满的问题，避免数据丢失和系统故障。无论你是初学者还是有一定经验的用户，都能通过本文提供的技巧和方法，快速恢复系统的运行状态。...在本文中，我将向你展示如何检测磁盘空间、清理不必要的文件、扩展存储以及使用更智能的工具来管理磁盘空间。即使你是一个新手小白，也能轻松应对磁盘空间不足的问题！...检查磁盘空间使用情况 在解决磁盘空间不足之前，首先需要了解哪些文件或文件夹占用了大量的磁盘空间。下面是几种常见操作系统中查看磁盘空间使用情况的方法。...Linux ：你可以使用以下命令卸载不需要的软件： sudo apt-get remove [软件名称] 删除大文件或重复文件 有些大文件可能不再使用，但却占用了大量磁盘空间。...你可以手动搜索并删除这些文件，或者使用第三方工具来帮助你查找和删除重复文件。 Windows：使用工具如 WinDirStat 或 TreeSize 来查看哪些文件夹或文件占用了大量空间。
我想我们不是重新发明轮子的忠实拥护者。 在长期存储方面，大小确实很重要。不仅因为......良好的存储成本......而且因为它使异地复制和查询更快。两种互补的技术可以实现这一点。...首先，压缩——一些项目需要，但不是全部——以更紧凑（可能查询速度较慢）的格式存储指标。压缩——正如我们在这里理解和使用的术语——意味着不会丢失信息。 然后，聚合意味着通过降低数据的分辨率来丢失信息。...但是有些地方需要对冗余收集的指标进行重复数据删除，除非您的产品经理要求您对每个用户进行两次计数。重复数据删除确保指标仅显示一次，尽管它们被收集和存储两次。...我们甚至需要执行灾难恢复，还是项目可以将所有关键数据存储在仅附加的 S3 兼容对象存储中？...它们都是开源的 Apache 2.0 许可的。他们都有自己的 Kubernetes operator 来简化操作。在功能方面，他们勾选了所有选项。
show engines，可以查看mysql中有哪些数据引擎，最常用的就是innodb和myisam，还有memory存储引擎，还有一种存储引擎，可以在/dev/null情况下使所有数据都消失，还有一种...所以，我应该把我的技术专精方向选择在在体系构建，但是如果大体系构建的话，可能很多小公司又用不到。...-1到0，0到15，15到20，20到正无穷，你可以在有限范围那些加锁的部分 show tables transaction isolation 大数据的查询排序是可以用asc和desc的？...为啥nacos作为服务发现的时候效率更高，因为数据的存储格式是二进制的，而不需要serialized这种，所以查询和转化的效率是特别高的，而用zookeeper做注册服务中心的话，数据格式是json，json...碎片整理，碎片清理 需要准备一些组件类的项目，什么是组件类的项目？ 如果我现在要构建一个有影响力的组件类项目，我应该怎么来构建？
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