MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
Wikipedia 上面提到布隆过滤器早在 1970 年就被提出来，很难想象在当时那个年代它的主要用途是什么，估计当时提出也是一个数据模型吧。
从全球知名咨询公司麦肯锡宣称“大数据”时代的到来，时至今日，数据量已经几何倍数的翻增，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 大数据的第一个特征是数据量大，大数据的起始计量单位至少是P、E甚至ZB级别；第二个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。同时，海量多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求，不仅要提供海量的数据存储空间，又要满足多种类文件的高效存储。 目前，解决这种需求最常用的方式就是采用分布式存储系统。 分布式存储存放的数据
所谓BitMap就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value，而key即是该元素，由于BitMap使用了bit位来存储数据，因此可以大大节省存储空间。
数据的布局结构深刻的影响着数据处理的效率与性能，在底层的存储系统之中如何组织数据。如何对数据进行布局会直接影响数据查询引擎的设计与实现，并且也影响着存储空间的利用效率。好的数据存储与布局能够更好的利用好存储空间，并且契合业务应用场景的查询实践。接下来，我们来看看存储数据的格式是如何随着数据需求的不同进行变迁的。
过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，但我们必须承认这些只是冰山一角。目前，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势，对象存储市场近两年保持强劲增长，IDC预计，软件定义存储（SDS）市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能分布式文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
公司在高速发展中，总会遇到各种各样的网络问题，今天笔者和大家分享一个“公司网站存储需求”的实际案例。
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。
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则，可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
随着我国政府对平安城市、“雪亮工程”以及交通运输等领域的投入，对于安防产品的需求不断提升，安防市场规模也在随之不断扩大。视频监控是整个安防系统最重要的物理基础，视频监控系统位于最前端，很多子系统都需要通过与其相结合才能发挥出自身的功能，是安防行业的核心环节。
存储网关（Cloud Storage Gateway，CSG）是腾讯云提供的混合云存储服务。您可以通过 CSG 使用标准文件共享协议访问位于对象存储 COS 中的数据，无缝接入公有云，实现数据的实时共享和冷热分层。腾讯云 CSG 可以根据您的业务需求灵活地部署在云上或者本地，让您更轻松地进行数据的云上处理、备份归档以及灾难恢复。
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据国际数据机构IDC预测，全球智能终端接入数量将从2020年的500亿个增长到2025年的1500亿个。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索；还可以借助其云端数据无缝集成特性，轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。
随着互联网深入生活的方方面面，企业需要处理的数据更多的来自外部而非内部，基于数据驱动的商业模式，平台主导着数字经济的发展。作为数字经济的中介和基础设施，在平台上的互动会产生数据，平台又能对这些数据进行收集、分析和使用，进而实现价值创造。平台覆盖面越大，上传的物理范围和数据总量就越大，由此我们需要思考海量数据从四面八方高效上传的问题。一个应用开发者要存储数据，方案之一是把数据存在某一个资源池，比如放到上海，靠近华东地区的体验是比较好的，离华东比较远的用户体验就相对较差。方案之二是自行调度，选择几个资源池分布在全国范围内，东北地区放在长春，华北放在北京等。这种情况下，作为应用开发者，当终端发起请求时首先要找到平台，平台根据发起请求的位置，再将离终端最近的资源池返回给终端，最后终端才开始访问资源池，如此一来，终端和平台之间增加了延迟。同时要自己维护这种关系，当数据量很大的时候，维护的成本和难度是很高的，针对这个问题，我们需要一个能就近写入数据的解决方案。
位图：一种常用的数据结构，代表了有限域中的稠集（dense set），每一个元素至少出现一次，没有其他的数据和元素相关联。在索引，数据压缩，海量数据处理等方面有广泛应用。
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统，也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
在上篇教程中，学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路，如果访问量较小，使用 SET 即可，如果访问量很大，可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。
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本文根据肖康在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
*杨亚强 2016 年作为数据架构师加入美图数据平台部。具有多年的数据架构经验，作为资深架构师，长期负责各类系统的架构和研发工作，也作为主程参与过多个大型系统的研发。对于分布式系统、大规模数据处理等大数据组件有着丰富的研发和优化经验。目前在美图的大数据与AI部门负责数据架构设计与核心模块代码的编写，主导数据基础设施的构建和优化。
过滤器在数据科学中的应用十分广泛，包括数据库查询、数据快速检索，数据去重等等。过滤器的出现是为了解决在大量数据的环境下，能够更好更快的（节省计算资源或者存储资源）筛查数据的需求。实际的应用场景有：
前些天，我的iPhone出现了卡顿现象，在使用微信时，总提示存储空间不够，必须清理。去设置里面查了一下，发现微信“吃”掉了大部分存储空间，高达几个GB，而我的手机容量只有16GB，为了能够正常使用微信，不得不隔段时间清空下照片、卸载不需要的App…我观察了一下，其实许多用户都有“微信烦恼”，使用微信在好友和群变多之后，“吃”存储空间确实非常快。 这时候我们有以下几个选择： 1、换一个更大容量的手机，或者对手机内存进行升级。 一般安卓手机支持扩展存储卡，iPhone则有内存升级服务了，不过需要付出失去保修的
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。
a.Hbase是建立在hdfs之上的一个数据库， b.不支持join等SQL复杂操作 c.支持的数据类型：byte[]， d.依靠横向扩展，一个表可以有上十亿行，上百万列。 e.面向列(族)的存储和权限控制 f.对于为空(null)的列，并不占用存储空间，是一个稀疏表。
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间，仅能通过主键（row key）和主键的 range 来检索数据，仅支持单行事务（可通过hive支持来实现多表join等复杂操作）。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单，不支持 join 等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务。 HBase中支持的数据类型：byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点：
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据，例如海量的图片，海量的视频，海量的xml等数据。在这种分布式存储中，是不支持随机的读写的，要么直接覆盖，要么删除然后再修改。
本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景，例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性。
ClickHouse通过列式存储、数据压缩算法、数据字典压缩、稀疏列压缩以及数据分区和分布式存储等创新技术和策略，实现了高效的数据压缩和存储。这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。
Elasticsearch（以下简称ES）是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎，通过简单部署，就可以轻松实现日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多重诉求，并大幅降低挖掘数据价值的成本。本文即将介绍腾讯云 Elasticsearch Service（以下简称腾讯云ES）在“腾讯防疫健康码”应用落地过程中，遇到的挑战、优化思路、优化成果，希望能为开发者们提供参考。
随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)，以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统，若直接用来存储图片，由于元数据膨胀，在扩展性和性能方面均存在严重问题。
在之前的 拜托，面试官别问我「布隆」了 一文中，很多小伙伴留言说并不能看出布隆过滤器有比位图更方便，今天的文章就补充更详细一点。
过去的相当长的一段时间里，商用对象存储占据了市场上的大量的份额。国外的Amazon S3，国内的阿里云OSS都成为了大多数公司的选择。但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？
原文链接：海量数据文本相似度解决方式SimHash+分词方法+基于内容推荐算法 – 约翰史密斯 – CSDN博客
谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！
TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端，完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005)，可外接串口工业智能控制屏做数据显示和设置(用户自配智能串口屏幕)，可对阀门、闸门、报警器等设备进行控制、可精准采集各种污染治理设备工作状态。支持定制第三方上位机通信协议。支持市电和太阳能供电。适用于环境和污染源在线监测设备监测数据的采集、存储和传输。
CleanMyMac X是苹果认可的工具，可以放心使用。如果你对它是否是恶意软件有疑问，请不要担心，可以免费试用。如果你真的亲自尝试，会更容易发现它的感觉和表现。安装只需要一分钟，而且很快，所以如果你有一点好奇心，为什么不试一试呢？
Elasticsearch（以下简称 ES）是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎，通过简单部署，就可以轻松实现日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多重诉求，并将挖掘数据价值的成本大幅降低。 之前分享过一篇相关文章： 腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密 本文将深入介绍腾讯云 Elasticsearch Service（以下简称腾讯云 ES）在“防疫健康码”应用落地过程中，遇到的挑战、优化思路、优化成果，希望能为开发者们提供参考。 2 月 9 日，腾讯联合各方推出“防疫健康码”，民
平常在学习一些东西或者研究一些东西的时候会整理一下然后发到博客网站上，然后编辑时候一般使用的都是markdown格式，然后图片的存储有时候就很闹心，开始用的公共图床，但是没几天不是图片失效了就是图床网站倒闭了，然后现在很多网站都加限制防外链的。就想着自己搭建个图床，费用不高，可玩性较高，最主要资源自主管控，没有那么多限制。
智慧健康养老服务管理系统是北京怡养科技有限公司的建设项目，是内嵌智能家居、健康管理、综合评估、服务管理、呼叫中心、决策支持等模块在内的专业养老服务管理系统。基于老年人健康数据，以老年人综合评估管理和老年人风险预测分析模型与专家系统为技术支持，整合养老服务资源，为老年人提供精细化、专业化的照护管理计划和个人健康档案管理。
（1） 分档的储存 （2） 自由的查询 （3） 智能的优化 （4） 分层的安全 （5） 方便的接口 （6） 弹性的多租户
随着城市规模扩大所带来的公共安全问题越来越受到重视。传统城市安全视频监控系统前端摄像机内置计算能力较低，以边缘计算和万物互联技术为基础的新型视频监控系统是未来发展趋势。在移动计算和物联网进步的推动下，数十亿移动和物联网设备连接到互联网，在网络边缘生成数以亿计的数据字节。计算负载高、带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署。
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