RAID（独立磁盘冗余阵列）是一种将多个硬盘驱动器组合成一个单一逻辑单元的数据存储虚拟化技术，主要目的是提高数据的可靠性、安全性或性能。下面是对常见的RAID模式的概述和比较：
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数据越冗余越难保证数据一致性，分布式存储就是这样，但是维度退化到事实表后相当于预聚合了，所以查询分析效率高。
在数据库设计中，非规范化的关系模型会引发一些常见问题，包括数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。为了让这些概念更易于理解，我们可以把数据库中的数据比作一个超市的库存清单。让我们逐一解释这些问题，并举例说明它们的区别。
在数据库设计中，三范式（3NF）是一种关系型数据库设计规范，通过消除数据冗余和依赖，旨在提高数据库的数据存储效率和数据完整性。本文将深入讨论数据库的三范式，包括每一范式的定义、优点以及在实际数据库设计中的应用。
针对这个问题，我们怎么破呢？我们对上面这个表拆分为3个表：学生表、课程表、学生课程关系表。其中，学生表和课程表只有一个主键，而学生课程关系表有一个复合主键（学生编号，课程），分数完全依赖于这个复合主键，因此符合第二范式。
🐱 猫头虎博主再次为你服务！在数据中心、企业服务器或家用NAS中，RAID配置是确保数据安全性和性能的关键。如果你想对RAID有更深入的了解，这篇文章正是你所需要的。我为你提供了一个完整的RAID配置指南，详细介绍各种RAID级别以及其应用场景。🖥️
一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。 例如：订单业务，对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果用buyer
本文将以“好友中心”为例，介绍“多对多”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是多对多关系 所谓的“多对多”，来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型，用来描述实体之间的关联关系，一个学生可以选修多个课程，一个课程可以被多个学生选修，这里学生与课程时间的关系，就是多对多关系。 二、好友中心业务分析 好友关系主要分为两类，弱好友关系与强好友关系，两类都有典型的互联网产品应用。 弱好友关系的建立，不需要双方彼此同意： 用户A关注用户B，不需要用户B同意，此时用
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
订单中心，是互联网业务中，一个典型的“多key”业务，即：用户ID，商家ID，订单ID等多个key上都有业务查询需求。
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。
软件系统经常使用各种长期保存的信息，这些信息通常以一定方式组织并存储在数据库或文件中，为减少数据冗余，避免出现插入异常或删除异常， 简化修改数据的过程，通常需要把数据结构规范化。
数据规范化通过一系列的步骤和规则，将数据库设计得更加合理和有序，以满足数据库的存储和维护需求。
粉丝与关注，社交好友，都是典型的“多对多关系”的业务，这类业务的核心服务是好友中心，当关系链达到百亿之后，好友中心架构设计要考虑哪些因素，是本文将要分享的内容。
纠删码概述 存储节点或者存储介质失效已经成为经常的事情，提高存储可靠性以及保障数据可用性已经变得非常重要，纠删码具有高存储效率和高容错能力。在体量非常大的存储中纠删码存储方式相比副本方式存在编码开销，又由于其特有的IO访问路径，其改进空间比较大 保障数据可用性的常用方法就是数据冗余，传统的数据冗余方式就是副本和纠删码方式，副本是将每个原始数据分块都镜像复制到其他设备上来保证原始数据丢失或者失效时有副本可恢复；副本方式不涉及数据变换，而纠删码会对数据进行变换和运算，得到支持数据冗余的编码数据,比如k+r(k个
反规范化（Denormalization）是数据库设计中的一种技术，它通过增加冗余数据以提高查询性能或简化数据模型，通常用于解决由规范化（Normalization）带来的性能问题。规范化旨在减少数据冗余并确保数据一致性，但在某些情况下，规范化会导致查询变得复杂且缓慢，特别是在涉及多个表连接的情况下。
比如一个类表示汽车，另一个类表示飞机。现在你希望创建一个新的类，使得它既可以像汽车一样在地上跑，又可以像飞机一样在天上飞，即这个新的类继承这两个基类的属性和行为，同时拥有汽车和飞机的特性。那这就是一个多继承。
●关系型数据库逻辑设计： ➠针对一个具体问题应如何构造一个适合于它的数据模式，即应构造几个关系，每个关系由哪些属性组成等 eg：
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
基类定义了static静态成员，则整个继承体系里面只有一个这样的成员。无论派生出多少个子类，都只有一个static成员实例。
数据库水平切分是一个很有意思的话题，不同业务类型，数据库水平切分的方法不同。 本篇将以“订单中心”为例，介绍“多key”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是“多key”类业务 所谓的“多key”，是指一条元数据中，有多个属性上存在前台在线查询需求。 订单中心业务分析 订单中心是一个非常常见的“多key”业务，主要提供订单的查询与修改的服务，其核心元数据为： Order(oid, buyer_uid, seller_uid, time,money, de
高可用性的背景是因为数据库系统作为应用的核心基础设施，一旦发生故障将会对整个应用系统造成严重影响甚至导致系统瘫痪，因此保证数据库系统高可用性对于确保应用系统的稳定运行至关重要。
当单个数据库数据量达到一定程度后，我们可以采用多个从库解决读请求的系统瓶颈。 而写请求的系统瓶颈往往需要通过分库解决。
举个例子： 部门和员工 ，1个部门下可以有N多个员工 ，部门：员工 = 1：N 1对多的关系。
为了解决菱形继承的二义性和数据冗余的问题，提出了虚继承 探讨一下虚继承是如何解决数据冗余和二义性的
即两个派生类继承同一个基类，同时两个派生类又作为基本继承给同一个派生类。这种继承形如菱形，故又称为菱形继承。
H264 无疑是目前应用最广泛的编码技术。一些比较优秀的开源库x264/openh264， ffmpeg等让人们处理h264编解码变得相对容易。为了能更好地理解和处理h264问题，还是有必要了解相关的原理
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？下面，咱们就来一探究竟。
对于数据库范式这个知识点，我们很多人在设计数据库的时候，都会去考虑多表结构的基本设计。但是有时候想要具体说出一个明确的设计方法时又说不出来。
截至 2023 年，Amazon S3 自 2006 年上线以来，已经 17 岁了。在开始之前，我们首先看下Andy Warfield 给出的一组数据，来感受下星球最强的对象存储已经到了什么量级：
该商城按照微服务划分原则把商品相关的接口放在了商品服务中，把订单相关的接口放在订单服务中，把采购相关的接口放在采购服务中。并且后台管理系统具有如下查询功能：
设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这样的规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。眼下关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足很多其它要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来。数据库仅仅需满足第三范式（3NF）即可了。以下我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。 在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。 以下是范化的一个样例 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt 40 Maria Tennis shoes 35 Evelyn Shirt 40 Pajaro Trousers 25 假设上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除当中的一个顾客，这时你就必须同一时候删除一个价格。范化就是要解决问题，你能够将这个表化为两个表。一个用于存储每一个顾客和他所买物品的信息，还有一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对当中一个表做加入或删除操作就不会影响还有一个表。
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，
H264视频压缩算法现在无疑是所有视频压缩技术中使用最广泛，最流行的。随着 x264/openh264以及ffmpeg等开源库的推出，大多数使用者无需再对H264的细节做过多的研究，这大降低了人们使用H264的成本。
因为单向存储文件, 会被Nginx轮询, 导致上传到一台Tomcat上, 会导致后续如果该请求没有被轮询到指定的Tomcat, 就会无法访问该文件, 导致访问失败, 并且该文件应为只存储在Tomcat一中, 一旦该节点宕机, 那么该节点上的所有资源将进入不可用状态, 应为没有数据冗余备份, 所以所有存在Tomcat1中的资源将全部不可用
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
2.1 数据库结构优化的目的 减少数据冗余 尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常 插入异常 如果表中的某个实体随着另一个实体而存在 先看一个表结构 为学号,课程名
候选码通常有一个或多个，用于唯一确定一个元组（行，对象）。举例：主键，唯一索引都可以是候选码。
GFS 1.GFS核心的思想 2. GFS的优点 3.GFS架构(含GFS特点) 1.GFS核心的思想 是硬盘横向扩展以及数据冗余 全球化。这意味着任何客户端都可以访问（读写）任何文件，允许在不同的应用程序之间共享数据。 支持在多台机器上自动分片大文件。这可以通过允许对每个文件快进行并行处理来提高性能，并且还可以处理无法放入单个磁盘的大文件。 支持故障自动恢复。 针对大文件的顺序访问以及最常见的读取和追加操作进行了优化 2. GFS的优点 理论上能存储无限数据，因为硬盘可以横向扩展。 容错性，数据冗余多份，
在实际工作中，数仓分层、元数据管理、数据质量管理一直是一个持续优化的过程，我们公司业务也是在持续的做数仓的优化工作，在数据治理这方面还是欠缺很多的经验的。下面先简单整理了一下第一个理论部分的相关笔记。
星型模式 展示 : 中间有一个表 , 称为 事实表 , 周围有很多小表 , 这些表称为 维表 ;
沉默十秒钟，感觉像回到了学校，做个类似留言板，BBS类的学生系统；不是鄙视学生时代，而是有些恍惚
本文介绍了亚马逊Aurora数据库实例的存储架构设计，重点在于Aurora如何通过存储层实现数据冗余和自动容错，以确保数据库服务的持续可用性和弹性。Aurora将存储与计算分离，支持多租户，具有水平扩展能力。同时，Aurora还通过存储虚拟化技术实现数据冗余和自动容错，以确保数据库服务的持续可用性和弹性。
数据库范式是指设计数据库时遵循的一系列规范，目的是消除数据冗余，确保数据的一致性和完整性，提高数据存储和检索的效率。范式分为一般范式和特殊范式两种，一般范式分为第一范式、第二范式、第三范式、BC范式和第四范式。
如学生（学号，姓名，性别，出生年月日），如果认为最后一列还可以再分成（出生年，出生月，出生日），它就不是一范式了，否则就是；
Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。
以上是我在图数据库的数据模型设计中经常使用的一些最佳实践和设计原则。每个设计都应该根据具体情况进行评估和调整，以满足实际需求并提高数据库的性能和可维护性。
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