随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
这里写的是一个系列，这是系列的第三篇，这个系列主要是针对SQL优化，前两篇的地址下文字的最下方。
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
为什么最近一直在看分布式数据库,因为第六感给我的指示是, 分布式数据库是国产数据库下一个要发力的点, 为什么. 如果作为一个产品经理, 首先一个产品要有用户的画像, 那么什么数据库是可以找到金主"爸爸"的, 分布式数据库,并且这些金主们, 应该都很有钱. 单体数据库能吸引大量资金的时代是要过去了. 一个维护费用低,稳定性强, 扩展能力强并且将之前数据库的"毛病" 都一一扫尽的数据库产品, 银行和金融机构应该是很欢喜的. 这也是一些银行自研分布式数据库,或者使用商用分布式数据库的原因吧.
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
大型语言模型（LLM），尤其是生成式预训练 Transformer（GPT）模型在许多复杂的语言任务上表现出了出色的性能。这一突破使人们希望在移动设备上本地运行这些 LLM，以保护用户隐私。可是，即使是小型 LLM 也太大，无法在这些设备上运行。
随着应用规模的不断扩大，单一 Redis 实例往往难以满足海量数据存储和高并发访问的需求。Redis 分区技术应运而生，通过将数据分布在多个 Redis 实例上，实现了数据的水平扩展，从而提高了系统的可扩展性和性能。本文将深入探讨 Redis 分区的原理、策略以及实现方法，通过具体案例展示如何在实际场景中应用分区技术，以达到优化数据存储和查询的目的。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
Curve 是云原生计算基金会 (CNCF) Sandbox 项目，是网易主导自研和开源的高性能、易运维、云原生的分布式存储系统。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
综上所述，在ClickHouse的MergeTree中，一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分，支持范围查询和按顺序读取数据；二级索引主要用于查询优化，提供额外的查询功能和过滤条件。
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的，所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储，而OLAP对应的则是列式存储。
优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：
从数据流图（DFD）转换为实体关系图（ER图）是一个重要的步骤，可以帮助将系统的动态流程转换为静态的数据模型。以下是一些经验和步骤，帮助你完成这一过程：
在深度学习领域的实践中，一般会涉及到向量化处理的数据，如图像、文本、音频等，这些数据的存储和检索对于许多深度学习任务至关重要。传统的关系型数据库和NoSQL数据库在存储和检索这类大规模向量数据时，通常不能满足高效、精确的查询需求。因此，如何优化向量数据的存储和检索，成为了当前深度学习场景下需要解决的重要问题。
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
本文从计算机存储简介、存储设备介绍、软件定义存储(SDS)、常见的Kubernetes CSI存储插件介绍、如何平衡成本和存储性能等方面对计算机存储进行详细分析；本文最后还通过图形展示了存储在计算机体系结构中的重要作用。希望对您有所帮助！
可能是为了适应S7-1500操作系统的新功能同时还要保持原有操作习惯的原因，相对于S7-300/400，S7-1500中数据块功能和参数更多，操作灵活的同时也会感觉到可操作的地方太多了，所以详细了解DB块这些功能非常必要，否则会感到无从下手。S7-1500数据块DB带来最大变化就是优化DB，今天就介绍一下优化DB与非优化DB的区别。 S7-300/400中操作的数据块DB，在S7-1500中就是我们所说的非优化DB，所以S7-300/400移植后的程序块都是非优化的（除了DB外，FC、FB和OB也有优化和非优化的区分）。优化和非优化DB的区别如下：
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
曾几何时，数据存储合作伙伴小日子可谓滋润。用户应用环境、需求相对固定，使得合作伙伴的业务也较为固定、利润相对丰厚。但随着云计算的兴起，尤其最近几年，数据经济与实体经济加速融合，云计算、大数据、AI等新技术加速融入到各个行业的场景之中，不仅带来新场景、新需求，更带来诸多新挑战，让很多数据存储合作伙伴陷入迷茫。
在规划图系统时，需要综合考虑问题需求、数据存储和处理效率、系统可扩展性以及算法选择等因素，以达到性能高、资源消耗低和可扩展性强的目标。
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它提供了一种方便的方式来处理和分析大规模数据。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并使用类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language）进行数据操作。在本篇文章中，我们将深入探讨Hive的命令操作以及相应的过程。
总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式，专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目，提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
今天的存储可能天生就知道哪个应用程序在创建、拥有和访问存储数据的每个数据块；这些数据需要什么级别的安全和保护；应如何实现应用程序I/O性能（通过缓存、分层规划等等）和容量成本（各种压缩和重复数据消除措施）之间的最佳平衡；甚至会知道哪些用户在访问、共享和、或者可能很快再次请求哪一个比特的数据。存储平台可能还会在内部索引文本数据、分析存储内数据的法规遵从性（或安全漏洞）、自动翻译外国文字、转码数据内嵌的媒体，甚至主动学习不同分类的数据内容。 Qumulo也为前线运行的产品支持提供一套Call Home服务，但
Lakehouse最早由Databricks公司提出，其可作为低成本、直接访问云存储并提供传统DBMS管系统性能和ACID事务、版本、审计、索引、缓存、查询优化的数据管理系统，Lakehouse结合数据湖和数据仓库的优点：包括数据湖的低成本存储和开放数据格式访问，数据仓库强大的管理和优化能力。Delta Lake，Apache Hudi和Apache Iceberg是三种构建Lakehouse的技术。
列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。
摘要：参数化语言模型（LMs）通过在大量网络数据上进行训练，展现出了显著的灵活性和能力。然而，它们仍然面临着诸如幻觉、难以适应新数据分布以及缺乏可验证性等实际挑战。在这篇立场论文中，我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储，检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强，并且具有可归因性。尽管具有潜力，但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用：具体来说，当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务（如问答）的文本利用方面遇到困难，检索和LM组件之间的互动有限，缺乏用于扩展的基础设施。为了解决这些问题，我们提出了开发通用检索增强型LMs的路线图。这涉及重新考虑数据存储和检索器，探索具有改进的检索器-LM交互的流水线，并且在高效训练和推理的基础设施上进行重大投资。
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
导读：本文将从构成运营成本的主要运营资源（设备资源、带宽资源、专线资源）出发，以实际案例分别阐述精细化技术运营实施的要点。
背景 广州银行成立于1996年9月，自成立以来，依托中国经济腾飞的大好形势，乘广东改革开放先行先试的东风，不断深化改革、强化管理、优化服务，各项业务持续快速发展，竞争实力显著增强，已成为国内具有一定知名度与地方特色的商业银行。 随着银行业务的快速发展，现有的数据中心基础设施的资源已经无法满足业务需求，需要对多个系统进行扩容，包括办公系统、文档中台系统、数据分析系统、数据存储等。新建的系统，除了要满足银行的业务需求外，还要符合自主可控、安全可信等信息技术创新标准。 作为一家国有银行，广州银行积极响应国家政策，
国家发改委、工信部等机构联合印发通知，同意在京津冀、粤港澳大湾区、宁夏等8地启动建立国家算力枢纽节点，并规划10个国家数据中心集群。这标志着全国一体化大数据中心体系设计布局完成，“东数西算”工程正式全面启动。
1. Who we are 腾讯TEG云架构平台部数据库&块存储团队为腾讯自研业务和腾讯云提供业界领先的云原生数据库CynosDB/CDB、块存储CBS和文件存储CFS服务。在这里，你有机会洞察到腾讯面向用户的国民级应用的数据存储奥秘，比如QQ、微信红包等。在这里，你有机会参与腾讯面向企业的腾讯云这艘航空母舰的数据存储技术底座。在这里，你还可以与前沿科技携手共行，为腾讯AI等业务构建全新数据存储能力。在这里，你可以和MariaDB基金会董事会成员、Oracle原厂工程师、国产数据库/存储知名架构师一
Hive 性能优化，可以从三个方面来考虑，即存储优化、执行过程优化和作业调度流程优化。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://levelup.gitconnected.com/4-reasons-why-single-threaded-redis-is-so-fast-414e0106f921
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
随着互联网的迅速发展和数据量的爆炸性增长，现代应用程序对于快速、可靠的数据存储和高效的数据处理需求日益增长。在这种背景下，Redis作为一种高性能的内存数据库和缓存服务器，被广泛应用于各种场景中。在本文中，我们将探讨Redis在不同领域的应用场景，以及它如何加速和优化现代应用程序的性能。
Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎：Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式： 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务，使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’
💃 Hive架构 💃Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Dri
数据流图（DFD）是一种图形化的系统分析和设计工具，它用以描述系统中数据的流动、数据的输入和输出以及数据的存储。它通过图形符号来表示系统中的数据流、处理过程、数据存储和数据源/终点，是理解系统如何处理数据的有效方式。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
MySQL是目前最流行的关系型数据库管理系统之一，它的体系结构和存储引擎是MySQL性能和功能的重要组成部分。了解MySQL的体系结构和存储引擎，可以帮助开发人员更好地理解MySQL的工作原理，并在实际开发中优化数据库性能。
Elasticsearch（简称ES）是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式，高实时的搜索引擎，覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效，为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程：
数据选择算法LESS， 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调，效果比用整个数据集还要好。
最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
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。
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