对于运维来说,数据读取、安全与存储,也是至关重要的一点,数据存储的技术点也是相当的多,面比较广,今天,民工哥来给各位小伙伴聊一聊有关于数据存储的“那些事儿”
视频监控系统涉及到大量的视频数据,需要对这些数据进行存储,以备日后查看或备份。视频监控的存储需求需要根据场所的实际情况进行选择,以保证监控数据的有效存储和日后的调阅、回溯。
当我们进行集中数据备份和归档时,重复的数据块会导致存储费用快速上升,同时也会占用数据传输带宽,这时就需要去重技术(重复数据删除技术)。
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant,Hbase等
NAS、SAN、DAS是常见三种存储方式,乍一看就像是英文字母的排列组合,但实际上大有不同。这就好比一个女孩子让你修电脑,但是她们的初衷不同,实现的方法也不同,最后的结果自然也会大相径庭。比如,有的男生修完电脑后,可能会收获一个女朋友。当然,也有可能她真的只是找你修电脑。 通过这个例子,我们来看NAS、SAN和DAS似乎是同一个原理。NAS、SAN和DAS的目的是一样的:存储。但其初衷、过程和结果是不同的。
今天在公司讨论项目重构的问题时,公司的 DBA 针对表中的字段大概介绍了一下 float 和 double 的存储方式。然后,我发现这个问题又回到了浮点数类型在内存中的存储方式,即 IEEE 对浮点数存储的标准。
作为一种新型的数据存储方式,云服务器在近年来拥有了越来越多的用户。云服务器可以有效地将数据进行存储、备份和访问。它可以为各种类型的企业和行业提供数据备份和灾难恢复等方面的解决方案,并且它的成本还要比传统的服务器低得多。那么,下面我们来谈一谈哪些行业适合选择云服务器。
在前端开发工作中,常用的数据存储有三种,分别是cookie,localStorage和sessionStorage。 其中,cookie是存储在浏览器的一段文本,而localStorage和sess
存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、 安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问.
私有云项目中,将面临选择存储方案,在业内常见有四种方案,也相应针对四种不同的应用场景。我们从简单到复杂,为大家再次介绍一下。
智慧农业是智慧经济形态在农业中的具体表现。我国的农业发展经历了四个历程:1、人力和畜力为主的传统农业;2、以广泛应用杂交种和化肥、农药的生物化学农业;3、农业机械为生产工具的机械化农业;4、信息为生产要素,互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能和智能装备应用为特征的智慧农业。
最近一直在看分布式数据库的设计,不过分布式数据库大体在国内逃离不了两个设计的架构, GOOGLE 系, 和 POSTGRES-X 系, 偶然看了OB的设计,感觉的确是不一样,想法是脱离了这两个系列的思维方式.
近几年是大数据的时代,其中有一个对象存储比较火,有一款“对象存储”的产品。对象存储到底是什么东西?它与传统存储方式,有什么区别呢?下面的文章就将为您分析对象存储和传统存储的区别。
应对文件存储服务,传统做法是在服务器上部署文件服务比如FTP。但是随着数据变多,会遇到存储瓶颈。此时,本能的操作反应是:内存不够加内存,磁盘不够加磁盘—单机纵向扩展。但是单机能够扩展的内存磁盘是有上限的,不能无限制下去。
作为安防视频流媒体服务器软件的提供商,我们日常项目中遇到的需求主要是搭建一整套完整的视频监控系统,包括前端摄像头、线缆、传输系统、存储系统、解码拼控和大屏设备等组成。存储系统是整个监控系统中最为重要的组成部分,存储视频录像也是事后查询事件的重要的证据之一,录像文件必须要妥善保存,不允许丢失录像文件,今天基于不同的存储方式为大家分享在系统搭建时如何选择。
VSAN是一种以vSphere内核为基础进行开发、可扩展的分布式存储架构。VSAN通过在vSphere集群主机当中安装闪存和硬盘来构建VSAN存储层,由VSAN进行控制和管理,形成一个供vSphere集群使用的统一共享存储层。
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,底层基大数据存储与管理于Hadoop的HDFS来存储数据。 HBase的系统架构包括客户端、Zookeeper服务器、HMaster服务器、和RegionServer服务器这些组件。HBase集群也是主从模式,HMaster是主服务器,regionServer是从服务器,在集群中可允许有多个regionserver。
公司从自建大数据,服务器,网络,大数据技术组件经常出问题,基本每周异常达到2次,不能够很少的保障业务应用。同时因为投入人力在这块进行服务保障效果不好评估的情况下,我们考虑大数据上云的决策。主要是: 1.释放和大数据平台,技术组件开发运维的人力;
MongoDB时一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
随着“云”的热度不断升温,作为最新兴的产业之一,如果连云存储是什么,你都不知道,是不是离Out不远啦~
1.倾斜原因:map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中,由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。
什么是Redis?在百度百科中给了如下定义:“Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API”。 Redis官
在云存储系列中,有很多产品可以供大家选择,它们中各有利弊,每个产品都有不同的优势。而对象存储和云硬盘则是其中非常常见的。两者之间是有一定差别的,也经常被拿来做对比。那么,对象存储与云硬盘的区别是什么呢?下文会有一个详细介绍。
软件定义存储(SDS)是一个软件层,在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层,实现存储虚拟化功能,将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式,提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件,基于分布式环境构建存储。
在家里呆了有15天了,空闲时间只有看书,不断充实自己。细致研究,发现简单的事,细细品味,也有新的体会,就像喝葡萄酒细细品尝的感觉相同。
Protocol buffers 在序列化数据方面,它是灵活的,高效的。相比于 XML 来说,Protocol buffers 更加小巧,更加快速,更加简单。一旦定义了要处理的数据的数据结构之后,就可以利用 Protocol buffers 的代码生成工具生成相关的代码。只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述,即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。 Protocol buffers 很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式
所谓的WebStorage指的是客户端存储,在这里指的是浏览器端存储,比如在网站上自动登陆这些功能,其实就是把一些少量的数据存储在浏览器等客户端中,这样可以减少没必要的请求到服务器,降低服务器的压力,给用户提供更好的体验.
在上篇文章我们讨论了数据模型,今天试着讨论更基础的数据存储和搜索。数据存储根据开发者使用,可以分为一般的事务处理和数据分析,因为这两者面临的情况不一样。事务处理聚焦于快速的存储和搜索少量的数据,但是数据分析需要读取大量的数据去进行聚合,而不怎么考虑读取花费的时间。后者一般称为数据仓库。 首先我们先看看传统数据库和大部分NoSQL的数据存储引擎。这个实际上分为两个流派,一个是基于日志结构,主要使用了LSM树,另一个是基于OS的页的结构,就是所谓的B树。这么说可能比较难懂。让我们想象一下,假设你有一个excel,里面存储了一条数据a,b,如果我们想查询a,我们可以遍历excel找到满足以a开头的数据a,b。这就是一个简单的数据库,存储数据时,只要简单的添加在下一列。查找时进行遍历,找到符合条件的。让我们想想这会有什么问题。对于数据存储,我们只需要简单的添加数据,对于磁盘这样极有效率,当然实际上的数据库还要考虑并行处理、磁盘存储空间不足等等情况。存储数据的file,就是所谓的log。另一方面,对于搜索数据,这个效率就相当慢了,因为每次搜索数据都需要遍历整个文件,时间复杂度是线性的增长,这时候我们就需要索引了。显然索引对于整个数据存储文件而言,是额外的存储结构,维护索引结构会牺牲write的效率。 对于索引结构,首先想到的是key-value结构。例如对于数据a,b c,f,d这种数据,我们可以用一个索引a,0 b,3这种hash map的形式0和3代表着文件的offset,我们查找数据的时候,先去hash map找到对应的key值,获得offset,我们就能获得key值对应的value。这听起来很简单,然而这就是Bitcask的实现方式。这个索引结构是完全存储在内存当中,如果超出内存的话,就会放在磁盘上。如果数据一直在增长,磁盘空间肯定会有不足的那一刻,解决办法就是将数据拆分为固定大小的segment,以及在合适的时候,合并segment,根据时间戳,保留最新的value值,重新写入新的segment,对旧的进行删除。对于实际的工程,我们还需要考虑 1.文件存储的格式,一般而言应该是以bytes存储 2.删除数据时,应该加上一个标签,比如tombstone,在合并segment时,对数据进行删除 3.数据库崩溃重新恢复,Bitcask使用的是快照的方式在磁盘保存索引结构 4.并发的写入数据,这个需要检查点来处理数据写入时数据库崩溃 5.并发控制,因为文件的immutable,所以并发控制相当简单。 但是这个依然存在问题,让我们想想,那就是hash table必须存储在内存中,这个对于大数据时很不友好,即使你是存储在磁盘上。并且对于范围查找很不友好,因为你需要遍历所有key去查找一个范围内的一个key。 为了解决范围查找,人们又提出了在创建索引时,我们可以按照key值进行排序,这样的存储方式叫做SSTable。这样有下面的几个好处,合并segment变得更有效率了,因为你只需要读取开始的key和结束的key就可以了。在保存索引时,也不需要将所有的key存储在内存里,只需要保存每个segment的开始key和结束key。读取数据时,也不需要遍历所有的key值了。那么对于维护索引呢?我们在写入数据时,会先写入memtable(存储在内存的例如红黑树之类的数据结构)。当memtable超过某个阈值时,会将memtable写入到磁盘的segment中。在读取数据时,我们会首先在memtable中查找数据,然后再根据时间逐步读取segment。每隔一段时间,后台进程便会合并segment,清理垃圾数据。这样处理的唯一问题,就是memtable遇到服务器崩溃。我们可以牺牲一部分write的效率,生成一个独立的log去立马保存写入的数据,这个log的唯一用途就是防止memtable的丢失。 上面的就是现在HBase、LevelDB、Lucene这些使用的LSM树结构。对于其的优化,目前可以使用布隆过滤器、size-tiered等方式去优化读取和合并segment。除了LSM树,目前还有一个广泛使用的索引,那就是B树。 B树主要是利用了操作系统的页结构,将数据拆分成一个固定尺寸的block块,使用存储address和location,类似于指针的方式存储数据。具体细节不多说,网上的文章一大堆。我们需要考虑的是负载因子和二叉树的平衡。对于每次的写入和修改数据,我们都需要找到key值在系统里对应的address去修改数据,重新写入,同样为了防止数据崩溃,一般的数据库会使用预写日志(WAL)去保存每一次数据的修改和写入。 除了这些索引,还有所谓的二级索引。这个类似于倒排索引。不仅如此,还有基于列的存储方式,这个大多是为了数据仓库服务的。
外壳式脚本编程和Linux程序设计类似。Linux is not Unix. Unix 是美国大学较早进行研究的大学操作操作系统。系统商用之后会附加在机器上面。操作系统是运行在机器的驱动程序上面的应用程序。程序可以驱动硬件就是十分巨大的进步。
在 django.http 模块中定义了 HttpResponse 对象的 API。
大大的世界,小小的人儿;喜欢夜的黑,更爱昼的白。因为热爱安全,所以想起该做些什么了?!公众号主要将不定期分享个人所见所闻所感,包括但不限于:安全测试、漏洞赏析、渗透技巧、企业安全...... 1 Android数据存储方式 本文简单介绍Android APP的五种数据存储方式(其中本地存储方式四种、网络存储方式一种,分别为:文件存储数据、SQLite数据库存储数据、使用ContentProvider存储数据、使用SharedPreferences存储数据、网络存储数据)与相关风险点,从安全的角度出发,对本地
如果您曾经在 PC、Mac 或笔记本电脑上保存过文件,那么您已经体验过文件存储,文件作为一个整体存储在硬盘上的特定位置。
埋点:又称为事件追踪(Event Tracking),指的是针对特定用户行为或事件进行捕获,处理和发送的相关技术及其实施过程。
本篇文章会向读者展示几个架构设计的关键点,使一个社交应用能够成为真正的下一代社交产品。以下几个属性将会影响到架构的设计: a)可用性 b)可扩展性 c)性能和灵活性可扩展 目标 a)确保用户的内容数据能够很方便的被其他用户发现和获取. b)确保内容推送是相关的,不仅在语义上,也是从用户设备的角度。 c)确保实时更新生成、推送和分析。 d)尽可能地节省用户的资源。 e)不论服务器负载变化如何,用户体验应保持不变。 f)确保应用整体上是安全的 总之,我们要处理一个相当大的挑战,我们必须处理不断扩大的海量用户
本节介绍数据库的基本概念,包括数据库存储方式、数据库技术的发展历史、数据库的存储结构以及数据库在开发中的作用。
大数据、云计算和虚拟化等技术的出现,使得传统的 IT 架构难以满足企业日益增长的数据存储需求。为应对这一挑战,软件定义存储(SDS,Software Defined Storage)和超融合基础架构(HCI,Hyper-Converged Infrastructure)应运而生,打破了传统 IT 系统复杂和繁冗的现状,优化了网络的可扩展性和管理方式。
状态保持 http协议是无状态的:每次请求都是一次新的请求,不会记得之前通信的状态 客户端与服务器端的一次通信,就是一次会话 实现状态保持的方式:在客户端或服务器端存储与会话有关的数据 存储方式包括cookie、session,会话一般指session对象 使用cookie,所有数据存储在客户端,注意不要存储敏感信息 推荐使用sesison方式,所有数据存储在服务器端,在客户端cookie中存储session_id 状态保持的目的是在一段时间内跟踪请求者的状态,可以实现跨页面访问当前请求者的数据 注意:不同
互联网的高速发展,各行各业所产生的数据量,呈现爆炸式的增长,当今的网络数据存储空间已经不能满足时代的需求,对于未来的存储容量问题,大家都存储很多疑问咨询威ipfs-899,信息数据本身对用户的价值越来越大,对数据的存储方式和处理有了更高的需求和要求。
Web Storage为浏览器提供了方便的key value存储,是一种比cookie更加方便简洁的存储方式。也是诸多客户端存储方式中非常常见的一种。
上期文章,小枣君给大家详细介绍了数据存储技术的基本知识,其中重点对DAS、SAN和NAS技术进行了对比分析。
翻译:[原文地址](https://www.upwork.com/resources/nosql-vs-sql#use-nosql)。
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文章不是简单的的Ctrl C与V,而是一个字一个标点符号慢慢写出来的。我认为这才是是对读者的负责,本教程由技术爱好者成笑笑(博客:http://www.chengxiaoxiao.com/)写作完成。如有转载,请声明出处。
虽然Redis 支持持久化,但是Redis的数据存储全部都是在内存中,成本昂贵。建议根据业务场景只将高频热数据存储到Redis 中,其他低频数据可以使用es、mongoDb等存储方式,不仅节省内存成本,而且数据量小操作速度更快,效率更高。
MongoDB简介 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库。先解释一下文档的数据库,即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性(self-describing)
Cookie、Session和Token都是用来做持久化处理的,目的就是让客户端和服务端互相认识。HTTP请求默认是不持久的,没有状态的,谁也不认识谁的。
RedisJSON是Redis的一个扩展模块,它提供了对JSON数据的原生支持。通过RedisJSON,我们可以将JSON数据直接存储在Redis中,并利用丰富的命令集进行高效的查询和操作。RedisJSON不仅简化了数据处理的流程,还大幅提升了处理JSON数据的性能。
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