在解释磁盘读写慢之前，我们首先要了解它底层到底是个什么东西，数据到底是如何存储在物理设备上面，是以一个什么的形式存在。所以我们先来了解一下：磁盘究竟是什么，是用什么介质来存储数据的，数据在介质中的形式是什么样的？
前面两讲我们介绍了B-/+树的特性对比，数据库系统普遍采用B-/+树作为索引结构。
存储管理中的磁盘管理涉及到几个核心概念：磁道、扇区、磁头、盘面。它们共同构成了磁盘存储的物理和逻辑结构，进而影响到数据的存取速度和效率。此外，取指时间是理解磁盘性能的一个关键参数，它由寻址时间和等待时间两部分组成。下面是对这些概念的详细讲解。
大家在面试的时候，肯定都会被问到MySql的知识，以下是面试场景： 面试官：对于MySQL，你对他索引原理了解吗？ 我：了解 面试官：MySQL的索引是用什么数据机构的？ 我：B+树 面试官：为什么要用B+树，而不是B树？ 我：… 面试官：用B+树作为MySql的索引结构，用什么好处？ 我：…
不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，让我讲讲B+树。知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。
首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java
导读]本文作者认为讨论不同RAID保护类型的性能，用户考虑的因素是RAID Write Penalty（写惩罚）。本文从原理上解释了不同RAID保护级别的写惩罚，以及通过写惩罚计算可用IOPS的方法。
非易失存储器（Non-Volatile Memory，NVM）是一种能够在断电后保持存储数据的计算机存储器。
外存储器（External Storage or Secondary Storage）指的是除了计算机的主存储器（通常是RAM）之外用于存储数据和程序的设备。与主存相比，外存储器提供了更大的存储容量和持久存储能力，但访问速度较慢。外存储器主要用于保存不需要立即访问的数据，以及在系统关闭后仍需要保留的信息。
一、硬盘的基本结构和工作原理 1956年9月，IBM一个工程小组向世界展示了第一台磁盘存储系统Ramac，1968年，Winch?鄄ester技术（温盘技术）被提出，从此人类开始从顺序存储时代来到随机
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。
磁盘阵列（RAID, Redundant Array of Independent Disks）是将多个磁盘驱动器组合成一个或多个阵列以提高速度和/或数据可靠性的一种技术。下面是常见的几种RAID级别的概念、特点和利用率概述：
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
计算机系统中的存储系统指的是用于存储和访问数据的硬件和软件组件。存储系统的主要目的是提供计算机系统运行所需的数据和程序的长期存储和快速访问。
我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=... 数据仓库存储来自
但后续的问题我模糊了,例如磁盘和内存的数据是否完全一致，压缩的比率是多少，等等。人无完人，我也不是DB 百科全书。不过好在还不是中年油腻大叔，模糊了那就learning 去。
想必咱们许多朋友在挑选香港VPS、云服务器的时分，是不是看到有一些服务器方案中硬盘介质是有区别的。有的是HDD机械硬盘，有的是SSD固态硬盘，有的甚至是这两年开端比较流行的NVMe固态硬盘。那关于这些硬盘的主机和服务器挑选，咱们挑选哪个好呢？
磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Drives，RAID），简单地说，就是讲若干块独立磁盘构成具有冗余能力的阵列。 他将很多块磁盘组合到一起构成一个磁盘组，来提升整个磁盘系统的读写性能及安全性。 利用同位检查（Parity Check）的观念，通过数据冗余实现磁盘系统中任何一个磁盘故障时整个磁盘系统仍然可以继续工作。 对于服务器开发和运维人员，RAID 是必须了解和使用的磁盘系统管理方式，随着时代的进步，越来越多的人在家庭、日常工作中使用简单的磁盘阵列来增加磁盘读写性能或提高数据安全性，甚至一些主板都已经提供了支持 RAID 的功能。 然而，RAID 概念很多，有时候会引起混淆，本文我们来详细介绍一下 RAID 技术的概念特征、基本原理、关键技术、各种等级和发展现状等方面的内容。
当一台服务器需要较大存储空间时，由于单块磁盘的空间容量相对较小，那么则需要连接多块磁盘。但是我们知道，一般计算机上的磁盘接口只有2-4块，服务器的磁盘接口可能有4-8块，不管怎样，接口数总是较少的。当需要连接更多磁盘时，则需要外界设备的辅助，磁盘阵列就是最常用的外界设备之一。
在我们之前的讲解中，我们已经详细介绍了CPU和内存的物理结构，这是计算机系统中至关重要的组成部分。然而，除了CPU和内存之外，磁盘也扮演着非常重要的角色，它在数据存储方面起着至关重要的作用。因此，我们将继续向大家介绍磁盘的物理结构，以便更全面地了解计算机系统的工作原理。通过深入了解磁盘的物理结构，我们可以更好地理解数据的存储和访问过程，从而帮助我们更好地进行系统优化和性能提升。让我们一起深入研究磁盘的组成部分和工作原理，为进一步的学习打下坚实的基础。
现代操作系统都使用虚拟内存来印射到物理内存，内存大小有限且价格昂贵，所以数据的持久化是在磁盘上。虚拟内存、物理内存、磁盘都使用页作为内存读取的最小单位。一般一页为4KB（8个扇区，每个扇区512B，8*512B=4KB）。
前面文件介绍了dn的持久化文件与对应的数据结构，本文来介绍写dn的整体架构，以及dn的启动流程。
索引（Index）是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构，数据库索引本质上是以增加额外的写操作与用于维护索引数据结构的存储空间为代价的用于提升数据库中数据检索效率的数据结构。
随着我们更深入地编写智能合约，我们将遇到诸如“ PUSH1”，“ SSTORE”，“ CALLVALUE”等术语。他们是什么，我们什么时候应该使用到他们？
存储容量是指存储器可以容纳的二进制信息量，用存储器中存储地址寄存器MAR的编址数与存储字位数的乘积表示。
前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树。2-3树种，一个节点最多有2个key，而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key。
Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
ClickHouse是一个真真正正的列式数据库，同时也是一个完美的数据库管理系统；因为它允许在运行的时候创建数据库和表，同时加载数据和运行查询，而且无需重新配置和重启服务。
目前，实现云环境中数据的高效存储是云计算提供服务的基本要求。云计算和云存储已经成为提供信息和在线功能的首选方法。
“磁盘”这个词，对于程序员来说并不陌生，我们知道它是一种存储介质，主要用来存储数据的，可以说常用的中间件基本上都离不开它，比如我们常用的MySQL数据库、kafka消息引擎，甚至redis缓存都离不开磁盘。
I/O设备，包括磁盘、键盘、显示器、各种网络传输设备、及各种驱动程序等。计算机系统参与I/O的外设大体分为三类：
我们的大多数应用程序都是某些后端的REST客户端。在开发此类应用程序期间，我们希望使其保持脱机状态。在这种情况下，我们必须将数据缓存在设备本地的某处，以使其无需互联网即可读取。
官方定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率，就像书的目录。
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎，本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎，请读者自行搜索学习。
与前一篇描述的B树相比，本篇文章所谈论的B+树在定义上似乎没有官方的定义，从论坛上看，目前还是对定义存在两点争论:
存储介质：它具有保存信息的物理特征。例如磁盘就是一个存储介质的例子，它是用记录在盘上的磁化元表示信息。
上文说过，红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。
虽然分为上下篇介绍，但两篇文章的内容之间比较独立，完全可以单独阅读。 下篇链接如下： lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(下篇)
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。
这里有一篇关于存储引擎的文章：https://blog.csdn.net/qq_41618510/article/details/84680226
因为只是简单的右键删除，市面上有大量的磁盘恢复工具可以恢复。尤其是换工作需要还电脑的时候，不懂抹除使用记录的人交上去的电脑，毫无隐私可言。
| 作者 刘国斌，腾讯微信事业群研发工程师，目前从事企业微信的后台研发工作，已经参与企业微信消息系统、群聊、客户联系等企业微信多个核心功能的迭代。 ---- 数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。 最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），然而这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binary search）、二叉树查找（
RAID简述 磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），是把多个物理磁盘组成一个阵列，当作一个逻辑磁盘使用。将数据以分段或条带的方式存储在不同的磁盘中，这样可以通过在多个磁盘上同时存储和读取数据，来大幅提高存储系统的数据吞吐量。使用RAID大热主要目的是为了在发生单点故障时保存数据，当使用单个磁盘来存储数据，如果它损坏了，那么就没有机会取回自己已存有的数据了，为防止数据丢失，需要一个容错的方法，所以，额可以使用多个磁盘组成RAID阵列。
传统的考古学家和历史学家认为，楔形文字起源于美索不达米亚特殊的渔猎生活方式。这是较为通行的看法，西方的各种百科全书大都持这一观点。约在公元前3400年左右，楔形文字雏形产生，多为图像。到公元前 500 年左右， 这种文字甚至成了西亚大部分地区通用的商业交往媒介。楔形文字一直被使用到公元元年前后，使用情景如同现今的拉丁文。
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