优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。...以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。...2、解决方案使用Elasticsearch批量索引APIElasticsearch的批量索引API具有很高的效率，可以处理大量的数据。具体性能会根据源文档和分析器的复杂性有所变化。...队列缓冲系统可以自动重试发送失败的数据，确保数据最终能够被成功处理。使用消息代理可以使用消息代理来实现队列缓冲系统。消息代理是一种中间件软件，它可以存储和转发消息。...如果Elasticsearch无法及时处理数据，那么消息代理会将数据存储起来，等到Elasticsearch能够处理数据时再转发给Elasticsearch。
今天看了篇文章，谈到SNS站点应用中的分库分表问题，这里我也谈谈我对SNS站点和应用数据存储的看法。 一、数据存储 SNS站点中数据层根据业务和访问特性可分为几类： 1....读频繁写不频繁，重要数据。 比如用户等级数据、评论、留言等。...这类数据一定要落到DB里，保证数据的终极存储，前端用内存cache保证快速响应，因为写并不是很频繁，因些DB足以支持，通常mysql可以支持每秒200-400次写请求。 3....如果cache机掉电的话，可以采用上面提到的方案，从DB中恢复数据，用户资料回档到10分钟之前，同时对用户进行补偿与告知，平息用户投诉。...三、总结 本文主要讨论了SNS站点和应用数据存储的问题，上面给出的方案基于业务可用性、稳定性、冗灾以及成本的综合考虑，用一位前辈的话就是“一切都是均衡”，业务的稳定性不能单独靠高成本去保证。
使用对象存储和商业硬件是进入云计算服务的一种方案，但并非最佳方式。...自从Taneja Group在2008年首次提出面向企业客户的公有云存储方案之后，这套解决方案已经得到极大发展。...尽管亚马逊依然是这方面的领导者，但当今客户拥有了更多厂商以及存储方案的选择权，可以追求最佳性价比的服务。不断创新和不断升级的竞争使得云存储方案变得比以往更具吸引力。...对象存储方案是开发者基于下一代框架编写云应用时主要的兴趣点，而块存储方案则主要为了满足当前应用老旧的存储要求。...与此同时，公有云存储厂商通常提供额外的存储相关服务来满足特定用例的需求，例如关系型和非关系型数据库应用、数据库同步、长期归档存储（比如亚马逊Glacier）以及云存储网关（比如AWS存储或微软StorSimple
sort=created 请问，在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构方案可以借鉴的？...统一存储具体概念： 统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。...当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。 存储架构方案。...统一存储具体概念： 统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。...存储架构方案 分布式文件系统与服务器存储方式 分布式文件系统比较 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/26993542/answer/129451667
本文主要从数据备份角度来介绍目前可用的实施方案。...版本控制方案数据安全架构图片流程与实施资源准备开启对应存储桶的版本控制选项COS控制台---选中指定存储桶---容错容灾管理---版本控制---开启版本控制图片环境搭建版本控制无需其他资源，在当前桶开启版本控制功能即可...回滚方案控制台停用版本控制（注：多版本开启后不可关闭，只可暂停）图片容灾收益对桶内的数据实现了多版本冗余，可避免覆盖同文件，误删除，等常见的数据损失操作，但无法防止恶意带版本号删除，生命周期删除等主动式删除行为...如果为两地主备，建议目标存储类型为归档存储或深度归档存储。配置完成后，增量数据即可自动同步。存量数据需要进行手动复制，可选用MSP产品进行操作。...回滚方案业务侧代码回滚存储桶复制功能暂停或删除图片容灾收益跨园区存储桶复制功能是一种可靠性极高的容灾方案，可避免单园区级的故障影响，及时切换备份桶，持续提供服务。
今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面数据存储的问题的方案，以前做PAAS遇到过这种问题，不过自己也设计了相应的方案解决了问题。.../userguide/dockervolumes/ 在介绍具体方案以前先说说基于container运行的程序有什么样的数据存储问题。...，其次小公司或者个人开发者不一定能够可以自己使用的云存储系统（第三方往往需要收费，而且不一定好用），数据库不合适存储文件。...通过这种方案我们解决了基本上99%以上的数据存储问题。 下面我们在来看看docker的解决方案，他们的方案优越的一点就是在同一台主机的多个container之间可以共享数据。...对比了docker的数据存储方案和我们以前自己的方案，思路和架构基本上一样，我们也同样可以做到同主机的container共享数据，但是因为我们的需求并没有这一条所以就没做了。
作为数据安全的重要组成部分，数据存储安全是安全的基础之一。本文，将描述数据存储加密的主流方案并进行对比，同时针对痛点难点问题进行说明。 1....数据存储加密的场景方案 要对数据进行有效的存储安全管理，可遵循如下步骤： 步骤1：分析并确定要保护的关键数据 要对数据进行保护之前，首先要确定哪些数据需要保护和为什么要保护这些数据。...下图就是就是按数据敏感程度做的一个划分示例 步骤2：选择适合技术方案和加密算法 作为数据防护是否能够成功实施的关键，企业需要在关键数据的安全性、保持应用系统的功能可用性，和系统可维护性方面综合考虑，来确定适合企业需要的加密保护的技术方案...应用层加密 应用层加密，可以说是一种终极方案，其可保证在数据到达数据库之前，就已经做了数据加密，可实时保护用户敏感数据。这里关键需要提供应用透明性，保证应用无需改造或仅需少量改造。...针对上述难点，应用层方案，无疑是比较好可以解决此问题的。 安全计算问题 数据最终是要参与到计算中的，不能因安全需求而影响到计算。对于数据安全计算，取决于其所处的位置在何处。
今天看到德哥分享的基于postgresql的prometheus数据远端存储方案，于是有了本文的实验。...通常，prometheus的外置存储方案有好几种选择，例如influxdb，m3db， es，postgresql。 m3db一般在云原生环境下，用的更趁手些。...这里我们演示下postgresql的远端存储方案（可读可写），具体看下面的实验。...PG库里来捞数据，而是直接查prometheus本地缓存的数据，这样提高查询的速度并且能降低PG库的负载。...优化方案待定： 调整remote_write 写入策略，通过drop操作来降低存储到PG的metrics的体积？
前言 在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。...因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。...这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方式为切入点，深入探讨不同类型的数据库背后的存储引擎方案选型取舍。...关系型数据库中为了适配不同的应用场景，通常会将存储引擎设计为插件式的接口。然而主流的存储引擎，仍然是读多写少的特点。以MySQL为例，InnoDB存储引擎被广泛运用，它通过B+树来存储索引和数据。...随着存储数据量的不断增加，造成资源的浪费和成本的上升不容忽略。于是工业界和学术界都在寻找更好的解决方案，直到2010年左右，诞生了NewSQL数据库（也称为分布式数据库）。
，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。...EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。 EMC Isilon是一个强大但简单的横向扩展NAS方案，适用于希望投资数据管理而不是单纯存储的企业。...HDS UCP：统一平台 应用优化 HDS中国区解决方案与专业服务事业部总监陈戈认为，大数据存储应该是一个解决方案：“大数据解决方案是由基础架构的各部件组成的，包含数据存储、计算和分析，而存储是此架构中的一部分...内容（Content）是指无限的安全数据存储。此类解决方案着重于满足可扩展的安全数据存储需求。...内容解决方案必须支持存储的无限扩展能力，以便企业可以根据需要存储任意多的数据，并能在需要时找到所需的数据。 NetApp致力于通过一系列解决方案来提供高性能的运算和大数据的应用。
geo server做图层和位置信息展示，而pg则用来存储地理位置数据。一转眼至今已有十年光景，真是让人感慨，十年，弹指一挥间。...二 GEO存储方案与空间索引2.1 存储方案 目前支持空间数据存储的方案很多，Esri公司的ArcSDE（Spatial Database Engine，空间数据库引擎），包括Oracle，SQL...在真实的系统中，还需要考虑以下几个问题：1、redis作为缓存还是数据库使用？2、redis geo中存储的信息是否完整？是否还需要存储其他辅助信息？...4、当发生数据迁移时，怎样保证redis geo中的数据完整？最多支持存储多少个空间数据？.......一些比较容易想到的可能方案，比如结合其他持久化存储使用，做好一致性保障；member中包含id信息，用于查询明细信息；通过多个key对位置数据分类存储等等。
数智中国AIGC科技周开幕式 杨冠军 腾讯云存储解决方案专家架构师 针对在AIGC的场景下，如何解决在AIGC训练过程中数据的存储和数据处理的问题，杨冠军从三个方面进行介绍与解读：一是AIGC对存储提的新需求...；二是介绍腾讯云可以给用户提供的整体存储解决方案；三是腾讯云提供的整体数据处理方案。...腾讯云存储解决方案 AIGC的整体存储解决方案，总共用到了腾讯云的三种产品：对象存储COS、GooseFS、GooseFSx。...从最原始的数据集上云、到模型训练、推理应用、内容治理中的数据存储，腾讯云提供了一站式的整体存储解决方案。...从最原始的数据集上云、到模型训练、推理应用、内容治理中的数据存储，腾讯云提供了一站式的整体存储解决方案。
Oracle数据库部分迁至闪存存储方案 1.实施需求 2.确认迁移表空间信息 3.确认redo信息 4.确认undo信息 5.表空间迁移到闪存 6.redo迁移到闪存 7.undo迁移到闪存 8.备库修改参数...1 实施需求 为提高数据库IO性能，采购了全闪存阵列存储，但由于前期预算有限，只能将部分数据迁移到闪存存储上(当然，如果条件允许，还是强烈建议将数据库整体全部迁移到闪存)。...经评估，最终确认将业务高峰时刻，IO压力最大的表空间整体迁移到闪存存储上，此外，将数据库的redo和undo迁移到闪存存储上。...注：本文方案实际是我对某生产环境的真实需求而编写，由于该场景具有普适性，故脱敏后发表。...比如我这里确定数据库需要迁移到闪存的表空间是TBS_D_JINGYU。
一、背景简介 在项目研发的过程中，对于数据存储能力的依赖无处不在，项目初期，相比系统层面的组件选型与框架设计，由于数据体量不大，在存储管理方面通常容易被轻视，当项目发展进入到中后期阶段，系统的复杂性很大程度来源于数据层面...； 从常规的微服务架构体系来看，对于系统中的数据存储可以划分如下几个模块：组件库、应用库、业务库、公共库、中间件数据、第三方；不同的场景下对数据存储能力的要求和依赖程度也各不相同； 组件库：微服务架构下...，诸多基础的框架组件都依赖数据的持久化存储，以此来确保服务能力的稳定可控，避免异常情况下的数据丢失问题； 应用库：作为系统中的应用层，需要对请求的动作有记录和识别能力，并且存储诸多拦截和过滤的规则信息，...用来维护下层业务服务的安全稳定； 业务库：做为系统中最核心的数据资产，对业务数据的存储和管理有极高的要求，并且要对数据的变化有一定的评估能力，提前做好数据膨胀的情况下系统测试和拆分方案，保障业务的稳定和持续发展...，微服务架构下存在不同服务依赖同一服务不同版本的情况，另外不排除新老版本的接口存在逻辑冲突问题，此时可能需要版本回滚，重新依赖原有的分支包，再寻求问题的解决方案；关于代码工程涉及的相关存储基本都是使用第三方的云端仓库
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流...人的主要属性有：用户ID、人员名称等，是典型的结构化数据，我们只需要根据数据量去选择合适的存储方案就可以，不是本文的重点，就不细说了。 我们重点分析Excel文档的存储。...方案设计 经过上面的分析我们对数据库的需求有： 需求 是否必须 低延迟 必须 支持CP模型 必须 支持非结构化数据存储 必须 有亿级数据的存储方案 必须 有成熟的扩容方案 必须 冷热数据 非必须 各类数据库对比...最终选型 需求 MySQL MongoDB TiDB S3 低延迟 ✅ ✅ ✅ 支持CP模型 ✅ ✅ ✅ 支持非结构化数据存储 ❌ ✅ ❌ 有亿级数据的存储方案 ✅ ✅ ✅ ✅ 有成熟的扩容方案...综上所述：采用「MongoDB」来存储元数据和Excel文档的热数据，采用「对象存储」来存放冷数据是一个比较不错的方案。
这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。...如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据...那么我们如何做数据切分呢？ 数据切分 数据切分，简单的说，就是通过某种条件，将我们之前存储在一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，从而达到降低单台数据库负载的效果。...这样，原本存在一个数据库中的订单数据，被水平的切分成了两个数据库。...无论是垂直切分，还是水平切分，它们解决了海量数据的存储和访问性能问题，但也随之而来的带来了很多新问题，它们的共同缺点有： 分布式的事务问题； 跨库join问题； 多数据源的管理问题 针对多数据源的管理问题
存储过程是目前复杂数据计算的首选工具，在数据计算领域起着很大的作用。然而，存储过程也会造成各种不便。例如，许多函数难以调试或迁移，某些数据库对存储过程的支持也不是很好。...这些问题影响了数据库开发人员的效率。 存储过程的不方便之处体现在逐步计算的不完善，对集合化数据计算的支持较差，不能为数据集编号，也没有对象引用机制。...这样，如果数据库供应商在用户需要升级服务器、存储和授权时收费过高，那么用户也没有很大的议价空间。 任何数据库都有基本的SQL功能，但存储过程就不一定了。...有的数据库提供的存储过程功能较弱，有的干脆就不提供。...综上，我们讨论了存储过程的不便之处，下面是esProc的解决方案。
使用 JuiceFS 存储数据，数据本身会被持久化在对象存储（例如，Amazon S3），相对应的元数据可以按需持久化在 Redis、MySQL、TiKV、SQLite 等多种数据库中。...在使用 JuiceFS 存储数据时，数据会按照一定的规则被拆分成数据块并保存在你自己定义的对象存储或其它存储介质中，数据所对应的元数据则存储在你自己定义的数据库中。...等文件系统接口的实现； 数据存储：存储数据本身，支持本地磁盘、公有云或私有云对象存储、HDFS 等介质； 元数据引擎：存储数据对应的元数据（metadata）包含文件名、文件大小、权限组、创建修改时间和目录结构...，支持 Redis、MySQL、TiKV 等多种引擎； 作为文件系统，JuiceFS 会分别处理数据及其对应的元数据，数据会被存储在对象存储中，元数据会被存储在元数据服务引擎中。...与传统文件系统只能使用本地磁盘存储数据和对应的元数据的模式不同，JuiceFS 会将数据格式化以后存储在对象存储（云存储），同时会将数据对应的元数据存储在 Redis 等数据库中。
3) 现有解决方式：通过数据切分提高网站性能，横向扩展数据层 水平切分DB，有效降低了单台机器的负载，也减小了宕机的可能性。 集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。...这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？...为什么要切分数据？ 1) 像Oracle这样成熟稳定的DB可以支撑海量数据的存储和查询，但是价格不是所有人都承受得起。 2) 负载高点时，Master-Slaver模式中存在瓶颈。...而Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。...4) 接下来对分布式数据库解决海量数据的存访问题做进一步介绍 分布式数据方案提供功能如下： （1）提供分库规则和路由规则（RouteRule简称RR），将上面的说明中提到的三中切分规则直接内嵌入本系统
第一种就不解释了，我们看下第二种加密算法（php代码）$salt是一个随机字符串，每个用户都不一样，并且要存储下来用于验证 md5($password....[:r] 然后在django.contrib.auth.hashers里使用，密码以“algorithm$number of iterations$salt$password hash”的格式返回，并存储在同一个字段中...当然，如果你自己编写PBKDF2函数，你可以将salt存储在任意字段。只要让每个用户都不一样就行了。
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