对于Linux软件开发人员肯定已经非常熟悉Linux系统的目录结构。文件系统可以根据它们的结构而变化，但在大多数情况下，它们应该符合文件系统层次标准。执行ls -l /命令查看根目录下列出的目录，你的目录可能与我的目录有些许的不同，但目录应该大致如下所示:
ElasticSearch6.3.2下载地址（Linux、mac OS、Windows通用，下载zip包即可）：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-3-2。ES历史版本下载页面：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch。
内存就像是一个书包，容量有限，只能带着一部分东西。而图书馆则是一个专门存储和管理文件的地方，拥有更大的容量，并且可以永久保存文件。为了能够快速找到需要的文件，我们需要有一个书单来记录每本书放在哪里，这个书单就相当于文件系统的索引区，记录着文件的位置和相关信息。同时，为了提高访问效率，热门借阅的书会放在最前面供大家选择，避免每次都要去远处找书。通过良好的文件系统规划，我们可以提高数据管理的效率和安全性，本文将通过类似于图书馆的组织和管理方式再一步一步的讲解文件是如何放入磁盘的、索引节点等这些知识点。
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统，说简单点，就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中，因为即使计算机断电了，磁盘里的数据并不会丢失，所以可以持久化的保存文件。
linux常见的文件系统有以下几类： 1、文件系统 Linux是通过文件系统在存储设备上存储文件和目录的。Linux的文件系统为我们在硬盘中存储的0和1和应用中使用的文件与目录之间搭建起了一座桥梁。
----时间过得好快，不知不觉又到了周末了。记得上周发的文章，有前辈帮忙指出了一些需要改进的地方-----在手机上看代码不是很好，还有就是文章的字体比较小，看的比较累（这里非常感谢前辈们提出的不足之处），在往后我想把示例代码还是写到文章里，再把源码传到github上，感兴趣的朋友到时候可以去github上下载源代码看。好了，废话不多说，进入今天的主题-------linux系统如何管理文件系统？其实说到这里，记得在学校的时候，学过一段时间的文件管理，那个时候还是第一次接触linux，但是接触的是Linux运维方面的知识，学的很浅；通过这几天再次对文件管理的学习，让理解的更深，现在总结分享出来给大家：
机械磁盘由磁头（head）、磁道（track）、柱面（cylinder）、扇区（sector）和盘片（platter）组成。其中，磁头悬浮在盘片上，并且每张盘片上下各有一个磁头；每张盘片的磁道数是相同的，每张盘片相同位置的磁道组成柱面；而每一个磁道由数量相同的扇区组成，我们知道离主轴越远的扇区面积越大，而扇区大小一般为512B，必然导致存储密度越低，这样做明显浪费空间，为了解决问题，我们将磁盘密度改为等密度结构，这就意味着外围磁道的扇区数量要大于内圈的数量。
翻译成中文大致意思：文件系统主要是管理数据存储以及数据如何检索的，而数据存储在磁盘或内存中。上期我们聊过了漫谈虚拟内存，本期我们就重点介绍磁盘中的机械磁盘的组成以及工作原理，然后引申到文件系统。
在计算机出现之前其实就有文件系统的概念了，此时的文件系统指的是用于管理（存储和检索）纸质文件的系统，而在计算机发明之后，文件系统逐渐指的是管理存储介质的系统，它通过简单的接口给用户，方便用户使用存储设备。
在本节中，我们列出了在 NDB Cluster 中发现的与标准 MySQL 中发现的限制不同的限制，或者在标准 MySQL 中找不到的限制。
在 InnoDB 中，从二级索引回到主键索引查询数据，这个过程称作回表过程，而且这个回表过程是可以被优化的，这个优化就是利用覆盖索引。
elasticsearch 6 (和elasticsearch 5 的区别在于，root用户权限、一个库只能建立一个表)
对于全栈而言，数据库技能不可或缺，关系型数据库或者nosql，内存型数据库或者偏磁盘存储的数据库，对象存储的数据库或者图数据库……林林总总,但是第一必备技能还应该是MySQL。从LAMP的兴起，到Mariadb的出现，甚至PG的到来，熟练的MySQL技能都是大有用武之地的。
(3) 索引列处于不同的位置对索引影响比较大。比如在WHERE子句中，对索引字段进行计算会造成索引失效。
刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题
ext：最早的文件系统，叫扩展文件系统。使用虚拟目录操作硬件设备，在物理设备上按定长的块来存储数据。
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
inux ext2/ext3文件系统使用索引节点来记录文件信息，作用像windows的文件分配表。索引节点是一个结构，它包含了一个文件的长度、创建及修改时间、权限、所属关系、磁盘中的位置等信息。一个文件系统维护了一个索引节点的数组，每个文件或目录都与索引节点数组中的唯一一个元素对应。系统给每个索引节点分配了一个号码，也就是该节点在数组中的索引号，称为索引节点号。 linux文件系统将文件索引节点号和文件名同时保存在目录中。所以，目录只是将文件的名称和它的索引节点号结合在一起的一张表，目录中每一对文件名称和索
UUID 是 通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写，是一种软件建构的标准，亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分。其目的，是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。如此一来，每个人都可以创建不与其它人冲突的UUID。在这样的情况下，就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。目前最广泛应用的UUID，是微软公司的全局唯一标识符（GUID），而其他重要的应用，则有Linux ext2/ext3文件系统、LUKS加密分区、GNOME、KDE、Mac OS X等等。另外我们也可以在e2fsprogs包中的UUID库找到实现。
Linux 文件系统使用索引节点来记录文件信息，作用于 Windows 的文件分配表类 似，索引节点是一个数据结构，它包含了一个文件的文件名，位置，大小，建立或修改 时间，访问权限，所属关系等文件控制信息，一个文件系统维护了一个索引节点的数组， 每个文件或目录都与索引结点数组中的唯一一个元素对应，系统为每个索引结点分配了 一个号码，也就是该结点在数组中的索引号，称为索引结点号。
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，简称ES。它是使用Java语言开发的，并提供了简单易用的RestFul API，是一种流行的企业级搜索引擎。
大家好，我是小菜，一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚，点赞则柔，白嫖则刚！ 死鬼~看完记得给我来个三连哦！
之前我写过有关 Linux 文件系统源码分析的文章，但从源码角度分析文件系统略显枯燥（对新手不友好），所以这次主要通过图文的方式来讲解 Linux 文件系统的原理，而不用陷入源代码的深渊之中。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一，请他审核您的SQL语句和表结构设计，我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB，我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关，在设计任意索引（不仅仅是主键）时都应该考虑这方面因素。
文件中有两个配置，删除其中任意一个，修改剩下的一个配置将address改为系统新分配的mac地址，将NAME改成eth0,保存退出
你答：我听过一个这样的故事：讲的是蚯蚓一家人，有一天，蚯蚓爸爸特别无聊，就把自己切成了俩段愉快的打羽毛球去了，蚯蚓妈妈见状，把自己切成了四段，打麻将去了，蚯蚓哥哥接近狂热，把自己切成很多段，结果死掉了，因为他想踢足球。蚯蚓哥哥的死震惊了整个蚯蚓界，各蚯蚓专家呼吁大家要谨慎使用自己的能力。蚯蚓哥哥的死同时对蚯蚓一家造成了不可磨灭的伤害，蚯蚓弟弟为了弥补家庭的残缺，决定把自己切成俩段。第二天蚯蚓弟弟也死掉了。你知道为什么吗？
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 这个案例发生在某天早上，运行在配置为128GB内存、64CPU的HP Superdome上的系统出现CPU占用将近100%，运行队列达到60~80，应用反应速度很慢的异常情况。 在用户反映速度很慢后，检查Oracle，发现很多的会话在等待latch free，latch#为98： SQL> select * fromv$latchname where latch#=98; LATCH# NAME -
Hbase理论知识点概要 问题01：Hbase的功能与应用场景？ 功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02：Hbase有什么特点？ 分布式的，可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存，可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS，可以实现大数据 按列存储，基于列实现数据存储，灵活性更高 问题03：Hbase设计思想是什么？ 设计思想
输出如下，缺省的集群名称为elasticsearch，已经启动一个名为“yO9AEg-”的节点。
Linux使用了虚拟文件系统(VFS，Virtual Filesystem，下文统称“虚拟文件系统”)，它不是磁盘文件的组织格式，而是抽象出来的文件树的集合，它通过标准接口动态的向其中增加或移除对应的目录。虚拟文件系统支持以下归类的三种类型的文件系统：
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB，没有使用 MongoDB 的分片，他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用，而且不够稳定（这里就不去深究了）。消息数到达一亿条时，RAM 里已经存不下这么数据和索引，MongoDB 的延时开始变得不可控。
MySQL客户端连接成功后，通过show [session | global] status命令可以提供服务器状态信息。还可以通过show global status like 'Com_______'命令，查看当前数据库的INSERT \ UPDATE \ DELETE \ SELECT的访问频次。
buffer pool 是主内存中的一块儿存储区域，用于存储访问的表及索引数据。这样从内存中直接访问获取使用的数据可以极大的提升访问效率。在一些特殊专用的服务里，几乎 80% 的内存区域都被赋于 buffer pool。
MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的==示意图==所示 :
这篇文章主要面向实战，因为平时搭建mysql场景很少，包括主从搭建，等问题，所以在这里写一个工具集，方便后续使用，大家也可用参考。
当 mysql 的一个大表总数达上亿时，mysql 性能变的很差，且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间，至少十几个小时。这种情况，一般的做法是分库分表，这种方法需要业务层根据规则，物理分库分表，比如按照时间分表，业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库，兼容了大部分 mysql 协议和操作，业务不需要调整，数据库性能也能保证。
1 问基本的操作技能，这里当然不会直接问sql语法，而会挑些点来问，比如左连接怎么做，with语句或merge语句的含义和用法。
Elaticsearch 简称为 es，es 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB(1PB=1024TB) 级别的数据。es 也使用 java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
单机 & 集群 单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器 性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。 除了负载能力，单点服务器也存在其他问题：
数据的世界无奇不有，常常会遇到一些超出常识之外的故障的发生。这就要求广大的DBA要深入了解数据库的内部机制，面对一些奇葩的故障或者问题能够拨开迷雾找到真相。今天我们一起来盘点一下Oracle数据库中，
(2).非聚簇索引 联合索引 前缀索引 普通索引 唯一索引 全文索引
在实际开发过程中，统计一个表的数据量是经常遇到的需求，用来统计数据库表的行数都会使用COUNT(*)，COUNT(1)或者COUNT(字段)，但是表中的记录越来越多，使用COUNT(*)也会变得越来越慢，本文我们就来分析一下COUNT的性能到底如何。
1、什么是NTFS－新(N)技术(T)文件(F)系统(S)？ 想要了解NTFS，我们首先应该认识一下FAT。FAT(File Allocation Table)是"文件分配表"的意思。对我们来说，它的意义在于对硬盘分区的管理。FAT16、FAT32、NTFS是目前最常见的三种文件系统。 FAT16：我们以前用的DOS、Windows 95都使用FAT16文件系统，现在常用的Windows 98/2000/XP等系统均支持FAT16文件系统。它最大可以管理大到2GB的分区，但每个分区最多只能有65525个簇(
“机会总是留给有准备的人的”，从作者这一周的面试经历来看，Linux运维工程师必备的基础知识可谓是由点及面、由浅入深。尤其是在云原生潮流趋势下，我们需要持续拥抱新技术、新思想，而不是在自己的舒适区原地踏步。
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