文件系统是我们常见的存储形式，内部主要由数据和元数据两部分组成。其中数据是文件的具体内容，通常会直接展现给用户；而元数据是描述数据的数据，用来记录文件属性、目录结构、数据存储位置等。一般来说，元数据有非常鲜明的特点，即占用空间较小，但访问非常频繁。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查
火山引擎边缘云是以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础，构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务，形成以边缘位置的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。
据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、
一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求，使用合适的存储引擎，将会提高整个数据库的性能
元数据是存储系统的核心大脑，元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段，会存在大量的元数据 create，open，rename 和 delete 操作。因此，在进行文件系统选型时，元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
MySQL是基于SQL查询的开源跨平台数据库管理系统。它最初是由瑞典MySQL AB公司开发的。现在它是Oracle Corporation的分支机构。
数据库存储引擎： 是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是插件式存储引擎。
JuiceFS v1.0 beta3 在元数据引擎方面继续增强，新增 etcd 支持小于 200 万文件的使用场景，相比 Redis 可以提供更好的可用性和安全性。同时支持了 Amazon MemoryDB for Redis 和 Redis Cluster。至此，JuiceFS 支持的元数据引擎有：
「数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据」。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引、锁等功能。许多数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。
在MySQL 5.1之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。
Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。
Flush tables with read lock (FTWRL)-会让整个库处于只读状态
分别是InnoDB、MRG_MYISAM、MEMORY、BLACKHOLE、MyISAM、CSV、ARCHIVE、PERFORMANCE_SCHEMA、FEDERATED。
AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台，它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。
最近研究文件系统，把近期比较火的JuiceFS代码翻出来看了一下，研究为啥其性能要比CephFS要好。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎。
记录一款好用的大屏工具，DataGear，官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等，SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎，可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集，也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析，距离tableau等专业工具还很远，个人感觉仅是数据的展示工具。
数据库存储引擎：是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。测试面试宝典
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
其实这个开源项目在可视化领域还是挺火的，我当前所处的公司，似乎也看到过它的身影。除此之外，我也有搜到过相关的公司专门做redash二次开发的。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
JuiceFS 是一个创新性的软件产品，很多初次尝试的小伙伴对产品和用法感到很多疑惑，所以为了帮助大家快速理解并上手 JuiceFS，我们整理了24个关于 JuiceFS 经典的问题答案，相信经过这 24 问，大家对 JuiceFS 会有更清晰的认识，使用上也会更加得心应手。
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
数据库是 Java 程序员面试必问的知识点之一，它和 Java 的核心面试点共同组成了一个完整的技术面试。而数据库一般泛指的就是 MySQL，因为 MySQL 几乎占据了数据库的半壁江山，即使有些公司没有使用 MySQL 数据库，如果你对 MySQL 足够精通的话，也是会被他们录取的。因为数据库的核心与原理基本是相通的，所以有了 MySQL 的基础之后，再去熟悉其他数据库也是非常快的，那么接下来的几个课时就让我们好好的学习一下 MySQL。
ijiangtao_local_db_mysql表的action列包含索引。使用explain分析下面的查询语句，对于索引覆盖查询(index-covered query)，分析结果Extra的值是Using index，表示使用了覆盖索引 :
传统的机器学习模型，数据集比较小，模型的算法也比较简单，使用单机存储，或者本地硬盘就足够了，像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。
JuiceFS 企业版是一款为云环境设计的分布式文件系统，单命名空间内可稳定管理高达百亿级数量的文件。
为了满足企业大数据对联邦查询、高性能交互式查询、成本优化的需求，DLC团队正式发布数据湖计算DLC2.2.5版本！该版本推出联邦查询增强、网络配置模块、日志信息、原生函数等重磅特性～全方位提升产品能力，助力企业数据资产分析与管理！ 重点特性 重点特性一：联邦查询分析增强，支持更多数据源 联邦查询新增Postgresql， SQLServer， ClickHouse三种数据源支持，支持数据源连通性测试。联邦查询分析覆盖更多用户使用场景，提高用户使用便捷性。 重点特性二：新增网络配置管理模块，规范数据引擎
因为InoDB使用聚集索引组织数据，如果二级索引中包含查询所需的数据，就不用在聚集索引中查找了。
MySQL 有很多存储引擎（也叫数据引擎），所谓的存储引擎是指用于存储、处理和保护数据的核心服务。也就是存储引擎是数据库的底层软件组织。在 MySQL 中可以使用“show engines”来查询数据库的所有存储引擎，如下图所示：
etcd 是一款兼具一致性和高可用性的键值数据库，简单、安全、快速、可信，目前是 Kubernetes 的首要数据存储。我们先来看一段 etcd 官方对于名字的解释。
索引：是一种特殊的文件，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更 新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引 擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。存储引擎主 要有： 1. MyIsam , 2. InnoDB, 3. Memory, 4. Archive, 5. Federated 。
一面问的全都是基础知识，java的基础，Java内存分区，GC，类加载机制，集合类的源码结构，
4月24日，百度第四届技术开放日在北京举行。此次会议以“大数据引擎驱动未来”为主题，是百度在互联网与传统产业深度融合的时代背景下，以大数据为主题举办的一次高规格技术盛会。百度董事长兼CEO李彦宏、百度
在昨天（4月24日）的百度技术开放日上，李彦宏现身并推出了百度大数据引擎。这在百度，表明对相关产品最高的重视了。 这个发布是什么意思呢？简单地讲，大数据引擎将百度在大数据的数据、能力和技术开放给行业，行业可以近身距离甚远的大数据盛宴，百度则寻到了一个新的增长点。 大数据引擎三件套 百度大数据引擎一共分三个部分。 开放云：百度的大规模分布式计算和超大规模存储云。过去的百度云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。 百度的开放云拥有超过1.2万台的单集群，超过阿里飞天计
许多同学都把 MySQL 作为自己的数据库，但是可能用过最多的就是 SQL 语句，以及一些 ORM 的写法，而对底层的实现了解甚少，比如上述问题中，InnoDB 和 MyISAM 分别是什么，可能都不是非常清楚。然而在一些大型公司（比如腾讯）的面试题中，可能会高频率地出现这类的问题，所以对于这类问题的正确理解，就显得非常重要了。
定义 数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。 常用的MySQL存储引擎 InnoDB InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎，只有在需要 InnoDB 不支持的特性时，才考虑使用其它存储引擎。 采用 MVCC 来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别，默认级别是可重复读。 表是基于聚簇索引建立的，它对主键的查询性能有很高的提升
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
作者简介 妙成，携程云原生研发工程师，主要从事Elasticsearch、JuiceFS的研发运维，关注分布式数据库、NoSQL。 小峰， 携程云原生研发工程师，主要专注于数据库容器化领域，对分布式存储有浓厚兴趣。 一、摘要 携程的冷数据规模在 10PB+，包括备份数据、图片语音训练数据和日志数据等，存储方案主要是本地磁盘和GlusterFS。在实际使用中这些方案遇到了不少痛点： GlusterFS 在单目录下文件众多时，ls命令速度很慢； 受疫情期间机器采购周期的制约，无法灵活地根据实际需求弹性扩缩容
在说明如何基准测试之前，我想聊聊我为什么要做这个事儿，话说最近做某后台的时候需要一个 ID 生成器，我不太想用 snowflake 等复杂的解决方案，也不太想用 redis 来实现，因为我手头只有 mysql，所以我琢磨着就用 mysql 实现吧。
如今，许多企业都在采用“云优先”的策略，并建议IT团队评估云存储是否是一个可以接收所有请求的可行选项。实施这种策略是可以理解的，因为云计算提供了许多好处，包括促进协作工作，提高灵活性和弹性，提供具有成本效益的数据存档，更不用说可以节省更多的成本。事实上，调研机构Gartner的Sid Nag报告说，“公共云的增长得到了支持，采用公共云的组织可以节约14%的预算。” 然而，“云优先”政策的实施仍然很慢，因为Nag还指出：“使用云服务的愿望超过实际采用率。毫无疑问，组织内部使用云服务有很大的需求，但组织仍
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域，本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
SessionAnalytics是一个基于互联网用户Session会话的用户路径分析和挖掘系统，综合利用OLAP、数据挖掘、数据可视化等前沿技术，在互联网业务的用户流量和路径分析中，为产品、运营、商业化等企业数据用户提供强大和友好的数据洞察功能。在数据治理、数据分析、数据挖掘等场景，大幅提升数据科学家和工程师的工作效率。 项目特点一：覆盖挖掘/治理/洞察的全链路 智能数据挖掘 支持Kmeans、DTW、中心性分析等多种机器学习算法，为用户提供一站式建模及可视化体验，适用于多种业务场景，助力用户挖掘数
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