内部临时表是怎么存放的 】的翻译 internal_tmp_mem_storage_engine：用来指定在内存中的内部临时表的存储引擎，默认值 TempTable，而非以前默认的 MEMORY temptable_max_ram...temptable_use_mmap：定义当 TempTable 存储引擎占用的内存量超过 temptable_max_ram 变量定义的限制时，TempTable 存储引擎是否为内存中的内部临时表分配空间作为内存映射的临时文件...3.2生产磁盘临时表使用高的定位 上面说到，通过官方文档，能够解释为什么构造的大查询未创建临时表，但是生产环境Created_tmp_disk_tables计数器非常高的原因依然未找到。...而业务SQL使用临时表的存储引擎是TempTable，可以认为目前业务使用的都是内存临时表。 到这里，基本上把开篇生产环境中遇到的问题给弄清楚了。 你以为就完了吗？...不，我们接下来开始正题，8.0的磁盘临时表是什么时候消失，什么时候又回来的（主要是实验数据）。
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？...因为其维表只有一个层级，有些信息被存储了多次。比如一张包含国家、省份、地市三列的维表，国家列会有很多重复的信息。...其优点是通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能，避免了数据冗余。其缺点是增加了主键-外键关联的几率，导致查询效率低于星型模型，并且不利于开发。...表宽度 宽 窄 查询逻辑 简单 复杂 查询性能 高 低 扩展性 差 好 总结 通过上面的对比分析，可以发现数据仓库更适合使用星型模型来构建底层数据 hive 表，通过数据冗余来减少查询次数以提高查询效率...雪花模型在关系型数据库中（MySQL/Oracle）更加常见。在具体规划设计时，应结合具体场景及两者的优缺点来进行设计，找到一个平衡点去开展工作。
还有另一种既昂贵又复杂的解决方法，你可以在你的环境中添加新的数据库硬件。但这需要某种方式智能地将数据分布在多台机器上，通过在多个数据库服务器上增加一个软件层或将这个能力添加到你的应用程序中来实现。...2 何时避免分片数据库规模尚小 ：未触及存储或处理能力的上限。简单的工作量 ：数据库未面临复杂查询或高交易量的挑战。...3 垂直数据库分片垂直分片根据表列分割数据，并将列分布在不同的分片中。这种模式用于将宽表分割成多个表，其中一个表比另一个表更窄，而这个更窄的表将包含最常查询的数据。...3 手动或自动分片：使用内置分片能力的数据库如 MySQL Cluster 或 MariaDB 等数据库都包含内置分片功能，可以提供更 MySQL 原生的分片解决方案：优点：与 MySQL 生态系统的原生集成.../mysql-compatibility )：兼容 MySQL 8.0，使开发者可以利用 MySQL 生态系统中的丰富工具和框架。
分布式系统作为一个整体对用户提供服务，而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的，用户就像是指使用一个mysql 一样。 如：分布式mysql中间件 mycat ,来处理大并发大数据量的构架。...： MySQL 在现在电商以及互联网公司的应用非常多，一个是因为他的免费开源，另外一个原因是因为分布式系统的水平可扩展性，随着移动互联网用户的暴增，互联网公司，像淘宝，天猫，唯品会等电商都采用分布式系统应对用户的高并发量以及大数据量的存储...说明：在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了。...描述：随着业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，系统需要采用一些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。...：数据结构执行过程及原理 我们来谈下高并发和分布式中的幂等处理 大型分布式系统中的缓存架构 美团面试经历，贡献出来一起学习 干货：MySQL索引与优化实践 分布式事务不理解？
视频会议是一个传统又新兴的行业，新技术正在逐步得到应用。LiveVideoStack对华创视讯研发主管孙俊伟进行了采访，畅谈了视频会议系统的难点与发展趋势。...高可用关键在于去除整体系统的单点故障点，包括媒体节点组成互为热备的资源池，中心节点双机热备。 LiveVideoStack：视频会议系统是否面临存储和带宽成本的压力呢？又是如何通过技术方案解决的？...孙俊伟：视频会议系统确实是带宽和存储开销较大的业务，技术上可以通过调整音视频编码参数来缓解。...LiveVideoStack：关于Codec，视频会议行业是否有向下一代Codec（如HEVC、AV1）过渡的趋势？视频会议系统对Codec有哪些评估标准和特别要求？...LiveVideoStack：音视频技术往往非常专业，这就导致需要钻研到足够的深度才能脱颖而出。但这会导致职业的选择空间变窄。如何在技术深度与广度上做好平衡呢？
以下是V 哥对2025年数据库相关高频面试题的汇总整理，结合了MySQL的核心知识点和大厂实际考察方向，涵盖索引、事务、存储引擎、锁机制、优化策略等关键内容。...它们的优缺点是什么？**答案：** - **聚簇索引**（InnoDB）： - 数据与索引存储在同一B+树中，主键即索引，物理存储有序，适合范围查询。...- **非聚簇索引**：适用于写多读少的场景，如日志记录表。 **高级程序员解决方案：** - 根据业务场景选择合适的存储引擎。...---## 三、存储引擎对比### 1. InnoDB和MyISAM的区别是什么？如何选择？**答案：** - **InnoDB**：支持事务、行锁、外键，适合高并发、数据一致性要求高的场景。...---## 最后以上问题和答案涵盖了数据库面试的核心知识点，并结合企业实际场景提供了高级程序员的解决方案。在实际工作中，需要根据业务需求灵活运用这些知识，确保系统的高性能和高可用性。
使用NameNode的好处HDFS中DataNode怎么存储数据的直接将数据文件上传到HDFS的表目录中，如何在表中查询到该数据?...OLAP、OLTP解释(区别)三范式是什么，举些例子维度设计过程，事实设计过程维度设计中有整合和拆分，有哪些方法，并详细说明事实表设计分几种，每一种都是如何在业务中使用单事务事实表、多事务事实表区别与作用说下一致性维度...存储格式的选择，行式存储与列式存储的优劣Hive、HBase、HDFS之间的关系Hive中的数据在哪存放，MySQL的在哪存放?...和Java有什么区别十一、数据库面试题数据库中的事务是什么，MySQL中是怎么实现的MySQL事务的特性?...数据库中存储引擎MvlSAM与InnoDB的区别Mylsam适用于什么场景?InnoDB和Mvlsam针对读写场景?MySQL Innodb实现了哪个隔离级别?
不同的数据库，不同的引擎，里面的存储数据的结构还可能存在差异。 事务 概念 事务指逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要么全部成功，要么全部失败。 在不同的环境中，都可以有事务。...（具体场景，具体实现） mysql给我们提供了不同档位即mysql的隔离级别（就可以控制隔离性的高低、并发程度的高低，执行效率的高低，数据准确性的高低） 举个例子： 有一天，A看到B正在写一道很难的高数题...A看的时候，此时B觉得自己还闲的不行。就想做这个高数题的扩展部分。B在做的时候发现原题可以有更好的解法，就把答案给改了。此时A看到的答案突然又被改了。...此时这个情况就叫做“不可重复读”（即一个事务中，连续两次读到的数据，结果不一致）。如何解决这个问题呢？给读这个操作，也加锁~也就是A在看B的答案的时候，B不能修改！...此时 A读到的高数题内容虽然没有变，但是他发现B在这段时间写的作业量变了！这个问题，就叫做“幻读问题（即在同一个事务中，两次读到的结果集不同）” 针对以上情况，MySQL提供了四个隔离级别。
可以用SQL句子多个表之间做非常繁杂的查询； 关系型数据库提供对事务的支持。 1.1.4 关系型的不足之处 （1）存储的是行记录。 不能存储数组、嵌套字段等格式的数据。 （2）扩展表结构不方便。...操作不存在的列会报错，而增加列又需要执行 SQL 语句才行。而且修改时需要特别注意，因为更新表时会长时间锁表，这对线上环境可能造成严重影响。 （3）占用内存高。...头部大厂如腾讯、字节跳动、美团也开始使用分布式数据库，还有各大银行也上线了分布式数据库。 所以说分布式数据库是一种趋势，如果业务场景要求高性能和高可靠，就可以考虑使用分布式架构下的数据库了。...、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。...原理如如下： 来自 Google 论文 3.3 CockroachDB 蟑螂数据库 CockroachDB (蟑螂数据库）是一个可伸缩的、支持地理位置处理、支持事务处理的数据存储系统。
分层每个公司不太一样，我们公司是分了四层：ODS层、DWD和DWS层、应用层：ODS层：数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这成为ODS(Operation Data Store)层。...4、Hive的元数据存储在哪？你们如何配置的？Hive将元数据存储在RDBMS中，比如MySQL、Derby中。...RDD分区传入到不同的RDD分区中，中间可能涉及到多个节点之间数据的传输，而窄依赖的每个父RDD分区通常只会传入到另一个子RDD分区，通常在一个节点内完成。...ORC文件代表了优化排柱状的文件格式。ORC文件格式提供了一种将数据存储在Hive表中的高效方法。这个文件系统实际上是为了克服其他Hive文件格式的限制而设计的。...低级API中需要手动控制offset值。点评：【kafka根据VIP成员反馈，这个是比较常问的问题，大家对这个问题需要重视，上面答案仅供参考，可以根据自己的理解，写出自己的答案。】
1：N关系的设计 大字段 分库分表 命名规范 数据库表名，字段名，索引名等都要命名规范，可读性高 表名，字段名必须使用小写字母或者数字，禁止使用数字开头，禁止使用拼音，一般还不使用英文缩写 主键索引名为...，不预先分配空间，长度不要超过500 如果存储的值太大，建议字段类型修改为text,同时抽出单独一张表，用主键与之对应 同一表中，所有varchar字段的长度加起来，不能大于65535，如果又这样的需求...合适的字段长度 在MySQL中， varchar 和 char 类型表示字符长度，而其他类型表示的长度都表示字节长度。...索引过多的话，可以通过联合索引的方式来优化，然后的话，索引还有一些规则，如覆盖索引，最左匹配原则等等 避免使用MySQL保留字 如果有MySQL的保留着，可能会使得SQL语句编写，SHELL脚本中变量的转义变得非常复杂...又或者是把商品需要频繁增删改查的数据和基本不怎么用的数据给分离开来。 参考视频：21个MySQL表设计的经验准则
可以用SQL句子多个表之间做非常繁杂的查询； 关系型数据库提供对事务的支持。 1.1.4 关系型的不足之处 （1）存储的是行记录。 不能存储数组、嵌套字段等格式的数据。 （2）扩展表结构不方便。...操作不存在的列会报错，而增加列又需要执行 SQL 语句才行。而且修改时需要特别注意，因为更新表时会长时间锁表，这对线上环境可能造成严重影响。 （3）占用内存高。...（4）全文搜索性能差 类似于 MySQL 的关系型数据库，只能用 like 进行整表扫描的匹配，效率很低。现如今，有很多场景需要支持模糊匹配，而且必须支持高效查找。...头部大厂如腾讯、字节跳动、美团也开始使用分布式数据库，还有各大银行也上线了分布式数据库。 所以说分布式数据库是一种趋势，如果业务场景要求高性能和高可靠，就可以考虑使用分布式架构下的数据库了。...、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。
按照业务划分，如流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。...比如我们经常说的报表数据，一般就放在这里。 四、维表层（Dimension） 最后补充一个维表层，维表层主要包含两部分数据： 高基数维度数据：一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表。...业务库的存储一般是Mysql 和 PostgreSql。 ODS 层：ODS 的数据量一般非常大，所以大多数公司会选择存在HDFS上，即Hive或者Hbase，Hive居多。...APP 层：应用层的数据，一般都要求比较快的响应速度，因此一般是放在 Mysql、PG、Redis中。 计算引擎的话，可以简单参考图中所列就行。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
为什么要分库分表 任何数据库存储系统，每一次查询数据的时候所耗费的时间，都取决于两个因素： 1、查找时间的复杂度； 2、数据总量； 查找时间的复杂度，又取决于两个因素： 1、查找算法； 2、存储数据的数据结构...MySQL 在 InnoDB 存储引擎下创建的索引都是基于 B+ 树实现的，所以查询时的 I/O 次数很大程度取决于树的高度，随着 B+ 树的树高增高，I/O 次数增加，查询性能也就越差。...所以，我们就开始分库分表。 搞不定算法，就搞定数据量。 这里，问你一个问题，如果是并发高，侧重点是分库？还是分表？...答案是分库，分库涉及到数据库实例的粒度，一个数据库实例扛不住，就把请求分散到更多的实例上，这跟我们的应用维度抗用户量的道理是一样的。 不过呢，我们一般分库分表是同时进行的。...Redis极大的帮助我们处理了分布式环境下既需要抗住用户的高并发请求又需要保证数据一致性的”窘境“。
这个问题，涉及MySQL表锁的一些细节，借着这个问题，系统性说下表锁的“所以然”。 画外音：网上不少文章只说结论，不说为什么，容易让人蒙圈。 MySQL表锁知识系统性梳理。 哪些存储引擎使用表锁？...MySQL，除InnoDB支持行锁外，MySQL的其他存储引擎均只使用表锁，例如：MyISAM, MEMORY, MERGE等。 表锁有什么好处？...（1）表锁占用内存少很多，行锁的数量与行记录数相关，非常耗内存； （2）如果业务经常读写表中很大一部分数据时，表锁会更快，因为此时只涉及一个锁，而不是同时管理N多个锁； （3）如果业务经常使用group...说了半天，还是没有讲到点子上，为什么在并发插入量比较大的时候，比较适合使用MyISAM呢？不会因为表锁频繁冲突而导致吞吐量降低吗？ 画外音：知识的系统性，比问题答案更重要。...； （2）此时，并发select和insert又恢复了； 结论 虽然MyISAM只支持表锁，但高并发select与insert的业务场景，上述机制使得MyISAM的表锁依然有非常强劲的性能。
提高模型性能：某些机器学习模型（如支持向量机、K近邻等）对输入数据中不同尺度和范围非常敏感。当存在明显差异的尺度时，在距离计算、权重分配等方面可能会产生偏差，并且影响模型性能。...，他们的等高线是一个又窄又高的等高线，如下图： 图片 因为一个他们量化纲位不同会出现 （1，299），（3，800） 这种特征实例，那么等高线就会又窄又高，在梯度下降算法中，参数更新就会如上图左右震荡...，为了达到局部最优点或全局最优点，作为下山者，你肯定希望地形比较平缓，比较清楚的知道往哪里走能够最快下山，而如果这个山又陡又窄，那下山者是不是下山肯定速度慢很多（更新中不能较快收敛，左右震荡），往哪里都是下降...收敛加速：在某些机器学习算法（如梯度下降）中，如果不进行数据标准化或归一化，则可能需要更多迭代次数才能收敛到最优解。...在这种情况下，你应该根据算法要求来选择适当的预处理方法。实验结果：尝试不同的预处理方法并比较它们在模型性能上的效果。根据实际结果来选择最佳方法。总而言之，没有单一正确答案。
提高模型性能：某些机器学习模型（如支持向量机、K近邻等）对输入数据中不同尺度和范围非常敏感。当存在明显差异的尺度时，在距离计算、权重分配等方面可能会产生偏差，并且影响模型性能。...，他们的等高线是一个又窄又高的等高线，如下图： 因为一个他们量化纲位不同会出现 （1，299），（3，800） 这种特征实例，那么等高线就会又窄又高，在梯度下降算法中，参数更新就会如上图左右震荡（权重更新一点就会导致输出变大...，作为下山者，你肯定希望地形比较平缓，比较清楚的知道往哪里走能够最快下山，而如果这个山又陡又窄，那下山者是不是下山肯定速度慢很多（更新中不能较快收敛，左右震荡），往哪里都是下降，不能准确找到方向。...收敛加速：在某些机器学习算法（如梯度下降）中，如果不进行数据标准化或归一化，则可能需要更多迭代次数才能收敛到最优解。...在这种情况下，你应该根据算法要求来选择适当的预处理方法。 实验结果：尝试不同的预处理方法并比较它们在模型性能上的效果。根据实际结果来选择最佳方法。 总而言之，没有单一正确答案。
1.6 大表场景 在未二次开发的 MYSQL 中，上亿的表肯定算大表，这种情况即使在索引、查询层面做到了较好实现，面对频繁聚合操作也可能会出现 IO 或 CPU 瓶颈，即使是单纯查询，效率也会下降。...且 Innodb 每个 B+ 树节点存储容量是 16 KB，理论上可存储 2kw 行左右，这时树高为3层。...到这就知道为啥快了，就是因为有了内存中的 Term Index , 它为 term 的索引 Term Dictionary 又做了一层索引。 不过，也不是说 ES 什么查询都比 MySQL 快。...以上思路都是经典的索引与数据存储隔离的方案了。 当然，摊子越大越容易出事，也会面临更多的问题。使用 ES 作索引层，数据同步、时序性、mapping 设计、高可用等都需要考虑。...基本的 CRUD 支持都是完全 OK 的。 3. HBASE 前面有提到 HBASE , 什么是 HBASE ，鉴于篇幅这里简单说说。 3.1 存储结构 关系型数据库如 MySQL 是按行来的。
这里再细化一下单体系统相较中台战略的局限性： 技术和业务架构上： 单体系统功能重复，而抽调出中台可以大幅减少冗余代码的开发 业务集成度高，开发和运维成本高，而中台模式下，基础业务也下沉到技术部门，甚至通过技术反推业务发展...MySQL，后来更换为了 Oracle，直到 2007 年又从 Oracle 回迁为了 MySQL，这个历程中实现了主从库的部署与读写分离。...为了解决单库的数据局限性问题，又引入了分库分表的解决方案： 水平分库：将一个库的数据拆分到多个库中 水平分表：将一张表的数据拆分到多个表中 垂直分表：将一张表的多个字段拆分到多个表中、 对于垂直分库，...因此，又提出根据数据的冷热划分，热点数据如类目、商品基础信息放在告诉缓存中，再其他数据延迟加载方案： redis：性能可靠，纯内存，自带分片，集群，哨兵，支持持久化，几乎成为当前的标准方案 memcache...，如：Redis，MongoDB，Neo4j 分布式文件存储：存储不同文件，如：Hdfs，Fastdfs，CephFs，MinIO 搜索引擎：解决海量数据搜索问题，如：Lucene，Elasticsearch
从程序员的角度来说，就是如何在计算机存储层次体系[2]中组织数据。...Schema 进行校验 不同的是，由于查询语言属于声明式语言[7]，因此在执行上可以有很大的自由发挥的空间，所谓： Planner：使用模式信息将语法树中对用户有意义的元素（如名字），转为内部标识（如...，真正的去访问我们存储于计算机体存储体系结构中的数据 树是在数据系统中应用非常深入的一种数据结构。...大部分的数据查询，在逻辑上都可以抽象为对数据集的不断变换，对应到树中： 叶子节点：数据集合。有不同粒度，如一列、一行、一个表 中间节点：变换算子。...——锁、信号量、队列 而数据如何在内存中组织，是两个引擎都会涉及到的事情。
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