数据流图是软考当中比较重要的一部分考点，不仅上午的选择题会考，而且下午要考一个大题。所以对数据流图的学习不容忽视。
之前一直想有一个管理文献的好工具，但囿于麻烦都没有去做。最近需要阅读大量的文献，便重新拾起了这个念头，在几经搜索后，选定了Zotero作为文献管理工具。
Scrapy是Python开发的一个非常流行的网络爬虫框架，可以用来抓取Web站点并从页面中提取结构化的数据，被广泛的用于数据挖掘、数据监测和自动化测试等领域。下图展示了Scrapy的基本架构，其中包含了主要组件和系统的数据处理流程（图中带数字的红色箭头）。
客户端在插入，删除，查询数据时需要知道哪个Region服务器上存有自己所需的数据，这个查找Region的过程称之为Region定位。
一、ONOS集群原理简介 ONOS是一个分布式的控制器，为了提高数据的读写效率，采用自实现的基于In-Memory的Key-Value数据存储系统。针对实际的需要，不同的数据模型采用不同的数据一致性方法，即强一致性（strong consistency）和最终一致性（eventually consistency）。ONOS使用raft协议实现强一致性，使用Gossip协议实现最终一致性。 ONOS在后面的版本中使用自研的基于raft协议的分布式存储系统，ONOS使用的是基于Java实现的CopyCat版
“软件工程”课程是软件工程专业的核心课程，是用工程化方法指导软件开发、维护与管理的一门综合性课程，内容涉及软件分析、设计、实现、维护及项目管理相关的理论、技术、方法和CASE工具。
在很多业务中,咱们都会碰到需要缓存数据的时候,而缓存方案有很多,也可以借助redis,memcache等第三方来进行缓存
在目前的APM和后续的IoT场景中，InfluxDB会发挥越来越重要的作用，那么InfluxDB是如何保存数据并且高性能对外提供存取服务的呢？下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~
从版本9.4开始，PostgreSQL在使用JSON数据的二进制表示jsonb时提供了显着的加速，这可以为您提供增加性能所需的额外优势。
从顶层来看， 一个Pulsar实例由一个或多个Pulsar集群组成。实例中的群集之间可以相互复制数据。 一个Pulsar集群由下面三部分组成：
分布式存储系统需要一个一致性的协议，去保证所有的 commit 对数据的修改能在不同的情况下，不丢失数据。在设计之初，我们在深刻的考虑部署的复杂性等问题后，我们选择了 raft 协议，然而马上就出现了陷阱。
当从一个单体系统转向微服务架构（microservice architecture， MSA）时，处理分布式系统带来的复杂性是一个挑战。事务处理是其中的首要核心问题。在一个 Web 应用程序中使用本地事务完成的典型数据库事务，现在是一个复杂的分布式事务问题。在本文中，我们将讨论造成这种情况的原因、可能的解决方案以及使用 MSA 开发安全事务性软件系统的最佳实践。
引言 因特网互联设备的发展，提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据，意图从中获取一些有意义的洞悉，并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率，激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而，大多数现有时序数据体系结构的处理能力，可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司，Netflix已习惯于面对这样的挑战，多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表，我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法，如何很好地应对
我们都知道整个hdfs由nn+zkfc，dn，jn组成，这些可能运行在不同节点上的组件能组成一个集群，其中包含了共同的集群信息，并且各自将集群信息持久化存储到了本地，这个文件就是VERSION文件。本文就来聊聊VERSION文件的相关内容。
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
程序说明：有N个学生，每个学生的数据包含学号(不重复)、姓名、三门课的成绩及平均成绩，试设计一学生成绩管理系统，使之能提供以下功能：
现有一需求，能够发布5个主专题内容：要闻速览、公示公告、专题专栏、工作动态、综合服务，其中专题专栏、工作动态和综合服务下面包含n个子项，用户可以随时维护。发布者可根据上面分类发布视频、图片、压缩包、word、Excel、text等内容。
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池，另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西，本文介绍后一种Druid。
1.虚拟化技术：虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术：研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术：解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术：针对大数据或复杂计算应用，解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术：解决云计算系统的访问安全性、数据安全性（包括数据私密性）等问题 7.云计算应用：面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
https://www.cnblogs.com/skywang12345/category/455711.html
CRUSH 算法通过计算数据存储位置来确定如何存储和检索。 CRUSH 授权 Ceph 客户端直接连接 OSD ， 而非通过一个中央服务器或代理。数据存储、检索算法的使用，使 Ceph 避免了单点故障、性能瓶颈、和伸缩的物理限制。
在InnoDB中，用户定义的表及其对应的索引数据存储在扩展名为.ibd的文件中。表空间有两种类型，常规（或共享）表空间和独立表空间文件。对于共享表空间而言，来自多个不同表及其对应索引的数据可以保存在单个.ibd文件中。而对于独立表空间，单个表的数据及其索引保存在一个.ibd文件中。
在过去的几年里，NoSQL数据存储的工作让我对应用程序的方向有了一些见解，因为NoSQL成为了主流的数据存储和检索方法，至少对网络和基于云的程序来说是这样的（企业级应用最终也会这样，但这需要花费较长的时间）。多年来，我学会了相信自己的直觉，我的直觉告诉我，这种方法很有价值，应该有人去探索——即使我个人没有时间来写这个系统。
RocketMQ DLedger 的存储实现思路与 RocketMQ 的存储实现思路相似，本文就不再从源码角度详细剖析其实现，只是点出其实现关键点。我们不妨简单回顾一下 CommitLog 文件、ConsumeQueue 文件设计思想。
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
在LDAP中目录是按照树型结构组织——目录信息树（DIT） DIT是一个主要进行读操作的数据库
在过去几年工作中，对NoSQL数据存储使用经验以及随着NoSQL成为主要的数据存储和检索方式，让我洞察到应用程序必经的发展方向。至少对于基于Web和基于云的应用程序而言肯定是这样的（企业应用程序最终会朝着我所说的方向发展，但这需要更长的时间）。多年来，我学会了相信自己的直觉，我强烈的第六感告诉我，我的预言是有价值的，即使我本人没有时间实现这个系统也应该有人去探索。
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达，这是一份关于科技行业的技术趋势报告，在四个象限：技术、平台、工具以及语言和框架对每一个条目（Blip）做采用、试验、评估、暂缓的建议。（第十九期雷达已发布，点击文末[阅读原文]下载）
用过Loki的同学都知道，日志存储在Loki里主要分为两部分，日志原始文件以及日志索引。按照Loki数据的设计思路，日志原始文件可以存放在任何文件系统中，可以是filesystem，对象存储等。而日志的索引则专门存储到索引服务当中，这里面包含Loki内置的BoltDB当中。其数据存储主要的思想也是让用对象存储负责廉价地存储压缩日志，而索引则负责以快速，有效的查询方式存储这些标签。
这篇文章展示了一些使用dir命令列出目录的内容。这dircommand 不是 Linux 中常用的命令。尽管它的工作方式更不像大多数 Linux 用户喜欢使用的[ls 命令]。我们将讨论dir命令，我们将在其中查看如何使用不同的选项和参数。 dir 命令语法 # dir [OPTION] [FILE] 1. dir 命令的简单输出 # dir / 输出dir命令与/etc目录文件如下。 # dir /etc 要每行列出一个文件，请使用-1选项如下。 # dir # dir -1 2.
LSM-tree 是大数据时代一个经典的存储结构，是 Bigtable，Habse，LevelDB，RocksDB 等大数据存储的构建基础。LSM-tree 高效的设计建立在磁盘随机访问要比顺序访问慢两个数量级的基础上。但近年来 SSD 的大规模应用对此基础提出了挑战，而 WiscKey 正是基于 SSD 存储介质对 LSM-tree 的痛点：读写放大，进行了优化。
（1）高速缓冲存储器：提高主存储器速度的存储技术。目的是解决CPU和主存储器之间的小容量存储器，但存储速度很快。
简单说，忽略列存储概念，将之认为压缩的行存储。列存储是这个概念的扩展，在下节解释。最基本的磁盘数据结构是B-tree，以TID为索引列。注意，这不是现有的Btree索引，而是独立于表数据存储的另外新Btree。
损坏问题已于2021年4月14日解决。建议在2021-04-15年度之前已经下载过这些字段的用户重新下载。
Hydra是企业级数据仓库的开源替代品。速度快且功能丰富，开发人员可以更快的构建更好的分析。支持列存PG的更新和删除是#1客户功能请求，现在GA了。之前博文“如何为分析构建最快的PG数据库”中，回顾了Hydra团队如何将列存、向量化和查询并行化添加到PG中，以及使用ClickBench的基准测试结果。目前对WHERE进行了向量化。但未用SIMD，声称很快会提供。平均下来，查询性能比基本PG提高了23倍！这也太夸张了吧，可以弄下来测试下，文末有源码地址。
大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps，尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的？几天前，我阅读了大量 java.util.HashMap 的源代码（Java 7 然后是 Java 8），以便深入了解这个基本数据结构。在这篇文章中，我将解释 java.util.HashMap 的实现，介绍 JAVA 8 实现中的新功能，并讨论使用 HashMap 时的性能、内存和已知问题。
除了b+树索引外，还有hash索引，使用hash表去实现<key,value>，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个hash code，将hash code 存放在索引中作为key，同时将数据行的地址存储在 value中。
摘要：消息存储对于每一款消息队列都非常重要，那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢？ Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存（page cache）分别存储和缓存消息，摒弃了Java的堆缓存机制，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统，相信很多对硬盘存储了解的同学都知道：“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s，而随机写的速度只能是100多KB/s，线性写的速度是随机写的上千倍”，由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此，Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的，因为是顺序追加，通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化，并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下，只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外，Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间，提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
条件的存取顺序（access sequences）可以设置若干个条件表（Condition Table），但仅有存取顺序还不能维护条件的记录。能够维护条件记录的是条件类型(Condition Types)，在条件类型里可以设定存取顺序（也可以不设定），外加多个参数。
本文实例为大家分享了ExpandableListView实现手风琴效果的具体代码，供大家参考，具体内容如下
非易失性内存的出现从根本上改变了数据库管理系统的内存和持久存储的架构。这些新型NVM设备具有堪比DRAM的速度，但是写到NVM设备后这些数据就具备了持久性。因为现现有的数据库管理系统基于内存是易失的这样的条件下，所以并不能充分利用这项技术。通过NVM，传统数据库管理系统的很多部件都将变得不再必要，并且会降低数据库的性能。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
最近关注了一些缓存框架的特性和实现，包括 OSCache、JCS、Ehcache、Memcached 等等，公司的两个缓存框架，以及一个标准 JSR 107（JCache），发现一些诸多类同的方面。如果你不够熟悉以上，不妨先看看这两篇文章：《OSCache框架源码解析》和《Ehcache详细解读》，再看下面的内容也许会有更多想法。之后再思考，如果要自己去实现一套缓存框架，需要考虑哪些东西？
示例：在一个表中，如果有名称、地址列，并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”，则不会使用它，因为该列未在架构中定义。
作者：Eric Lin (林晨辉)， Cloudera高级售后技术支持工程师。毕业于Monash大学计算机科学， Sir John Monash的奖学金获得者。曾就业于数据收集公司如Hitwise（现为Experian的子公司）和Effective Measure，担任高级工程师，负责设计，开发和管理用于采集， 处理和报告网络数据的平台（基于PHP，Java和CDH）。现任职Cloudera， 担任高级售后技术支持工程师，主要擅长解决在CDH生态系统中出现的各种疑难杂症。
该研究团队对现代芯片中发现的内存管理系统略有修改，从而避免元数据繁杂传输过程。 传统的计算机上，微处理芯片是封装在主板上的，其底部装有杜邦线，数据通过线路在微处理器和主存之间传输。 后来，随着晶体管数的增加，微处理器和主存之间的传输速度成为提升计算机性能的主要障碍，因此，近年来，芯片制造商已经开始将动态随机存取存储器（DRAM）作为主存储器的存储器类型。 虽然DRAM可以实现高容量缓存且可以快速得将常用数据存储到本地，但是DRAM与通常用于片上高速缓存的内存类型截然不同，现有的缓存管理方案不能有效的使用它，
我们在 2020 年面向开发者推出了开源的 CloudBase CMS，得到了不少用户的好评，只需要点击部署按钮，就可以在你的云开发环境里跑起来一个完整的内容管理系统。 但这种模式下始终存在一些问题：比如 CMS 是部署、运行在用户环境内的，如果环境内的资源被修改或者误删除，亦或是网络配置变化，那么会直接影响到CMS系统的运行，导致不可用。云开发的服务团队也很难为客户深入到他的环境内修复 CMS 系统。 为了能提供更加优质、标准、一致的服务，我们以业界新颖的无头（Headless）的形式重新构建了 Clou
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