我们使用的很多数据库，其实数据库里面的所有内容都是分析好的。我们在使用数据库的时候，其实就是在所有的结果里面去寻找我们想要的数据结果。类似于一个检索的功能。而这些分析好的数据，很多网站也都提供了下载的功能，通过下载的功能，我们就可以得到和这个数据库有关的结果结果。例如，我们在之前介绍的多基因转录因子富集的数据库当中([数据库推荐]多基因转录因子调控网络预测)，这个网站就提供了数据下载的功能。
针对单个网站的信息收集，可能没什么难度，有大量一键信息收集的工具，比如 oneforall，但是如果你面对的目标是一千一万个，该如何信息收集？数据该如何使用？
日常开发中，大家经常使用缓存，但是你知道大型的互联网公司面对高并发流量，要注意缓存穿透问题吗!!! 本文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。
无论先操作db还是cache，都会有各自的问题，根本原因是cache和db的更新不是一个原子操作，因此总会有不一致的问题。想要彻底解决这种问题必须将cache和db的更新操作归在一个事务之下（例如使用一些分布式事务，或者强一致性的分布式协议）。或者采用串行化，可以保证强一致性。
目前，Web应用的核心数据通常存放在数据库中，比如说用户信息、订单信息、交易信息等，同时，数据库和编程语言是无关的，通过SQL交互，Java、Php等语言写的程序需要访问数据库，执行业务逻辑，展示结果给用户。但是数据库有一定的局限性，譬如：1.数据库连接是非常 "昂贵 "的资源，为了复用这些资源，目前采用连接池技术，2. 连接池的连接数是有限的，如果用户过多，势必要等待，3. 读写数据时需要加锁。
显而易见，如今的 Redis 已经进入了成熟期，但依旧存在很多疑难杂症。数以千计的开发者都在开发和使用这个数据库，它拥有非常完善的文档。
很多人，这里说的是运维工程师们，一提到写某某方案，很是头疼。不是上某度一统搜索，就是同样一句话在N个群全部群发一遍：“有没有某某方案，可以共享一下的吗？？求助，各位大佬们”，估计十有八九，全部石沉大海，杳无音讯。
1)、关于定期删除, Redis默认会每隔100ms就随机选取一些已经过期了的key，检查其是否过期，如果已经过期就删除。
第二章讲了上层抽象：数据模型和查询语言。本章下沉一些，聚焦数据库底层如何处理查询和存储。这其中，有个逻辑链条：
网上查了很多资源，说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。
有一个功能，提供两个接口，一个是A服务查询列表某天的数据，一个是B服务查询列表中单个对象某天的数据。
Bloom Filter是一个占用空间很小、效率很高的随机数据结构，它由一个bit数组和一组Hash算法构成。可用于判断一个元素是否在一个集合中，查询效率很高（1-N，最优能逼近于1）。
Jason Brownlee 在研究、应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。 这引出一系列问题： 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件？ 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办怎么处理内存不足导致的错误？ 本文将讨论一些常用的解决办法，供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 1. 分配更多内存 有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如 Weka。这便是一个限制因素。 你需要检查一下：是否能重新设置该工具/库，分配更多内存。 对于 Weka，你可以在打开
流处理比起之前的批处理而言，需要考虑的东西更多。批处理有个前提，那就是输入必定是固定的大小，而流处理处理的数据是不会暂停的，与线上服务需要处理的数据也不一样，线上服务需要等待使用者发送请求再回复请求。流(stream)这个概念应用的相当广泛，例如TCP协议，Unix里的pipeline，而流处理的流特指的是‘event stream’，什么是event呢？它指的是一个携带着时间以及信息的不可变，self-contained的对象，event可以是一个文本，或者其他什么的二进制文件。相关的event可以包含进一个topic或者stream。说完了概念，那我们再看看两种主要的流处理框架。
非叶子节点只存储与搜索有关的key 叶子节点存储数据。从小到大有序，并且使用指针连接在一起。 B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性。B-tree将数据库拆分成了固定大小的块，通常为4K,块是内部读写的最小单元。这种设计更接近底层硬件，因为磁盘也是以固定大小的块排列的。 问题：如果固定大小的块已经满了该怎么办、 答案：分裂多个块解决，空的空间使用空闲空间。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
在我们的实际项目中，在一些QPS比较高的场景下，经常引入缓存来缓解数据库的查询压力，以缓存的空间来换取查询效率的提升。但是一旦引入了缓存，就一定会遇到缓存中的数据与数据库中的数据如何保持一致的问题，本文就是针对两者之间的数据一致性问题进行分析，一步一步分析以及解决。
我们通常会遇到这样的一个场景，就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
TRON 的数据还原点checkpoint指的是数据在某一刻建立的一个快照的备份，给内存快照(snapshot)生成一个临时持久化存储。
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式，将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来，业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
对于数据库，可能很多数据分析师或者算法工程师都认识不深，但是他们的日常工作又经常用到，所以想起了写一个关于数据库主题的文章。准备从大家都非常熟悉的文件系统出发，来介绍数据库系统的各种基础概念。
有木有遇到过这种情况？电脑或者服务器需要重装系统？可是你电脑上存着n多个网站的数据库，怎么办？把数据库文件夹拷贝出来，重装系统之后再拷回去？如果你使用了InnoDB引擎，恐怕那样做会出麻烦的，一个一个往外导数据库？天哪，那要搞到何年何月啊？今天就来介绍一下如何一口气导出全部数据库，再把数据库恢复回来，其实利用mysqldump的—all-databases参数可以一口气把你数据库root用户下的所有数据库一口气导出到一个sql文件里。然后，重装系统后使用source命令可以再一口气倒回来。 导出全部数据库m
那些有效期到了的数据，Redis并不是真的一到期立刻就把它删了，因为删除数据相比于其他客户端命令并不那么重要，这些数据会暂留在内存中，最终根据Redis的删除策略删除
Redis中的数据特征： Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql数据库忘记密码怎么办[linux数据库忘记密码怎么办],希望能够帮助大家进步!!!
简单的方法是两者都做，例如以柱状和行状两种格式存储数据。通过这种方式，用户可以访问其中之一，或者其他更有意义的。当然，这个选择是有代价的。在这种情况下，数据需要存储两次——将优点和缺点结合起来。
数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。
在项目中，有些类是需要对它们进行“计划生育”的，即这个类只能有一个实例，如果出现多个实例则会有数据不一致的风险。
为了更快响应请求，减少不必要的查询，加速数据的处理，数据缓存是我们日常开发绕不过去的环节
数据库发展至今，已经有许多人为的分类和产品，开发者使用最多的关系型数据库，包括MySQL、PG和SQL Server；为适应新的业务逻辑和场景而生的缓存数据库Redis、Memcached；顺应数据爆炸时代的分析型数据库ClickHouse；以及一些其他的图数据库和时序数据库等。 而在开发者眼中，这些分类并不是这么重要，大多数开发者使用数据库的日常是这样的：申请资源——设计表结构——写SQL语句——找DBA审核语句——复现诡异问题——申请扩缩容。而在一遍遍的日常中，总有些痛点让人糟心。接下来就给大家盘点开
在GEO公共数据检索的时候，发现有一个数据集想要分析，但是发现是二代测序的数据，没有相关的原始数据处理经验，要怎么办呢？
企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据，甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。
数据库的弹性伸缩与WebServer相比，复杂了很多倍，对于WebServer的弹性伸缩直接用负载均衡+弹性伸缩组件搞定。但对于数据库的扩容、缩容将面临数据不一致等问题。这些问题在互联网企业上云是必须解决的，为提升我们对大型业务上云的理解，我们今天一起来看一看。
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？ 2）假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？ 3）假设两个线程同时更新同一个数据，A线程先完成第一步，B线程先完成第二步怎么办？ 其中，第1个问题就存在5种组合方案，下面逐一进行介绍（以上3个问题因为紧密关联，无法单独考虑，下面就一起说明）。 ◆ 组合1：先更新缓存，再更新数据库 对于这个组合，会遇到这种情况：假设第二步更新数据库失败了，要
RDB持久化方式能够在指定的时间间隔内（N秒内有M次改动时），对实例的数据进行快照存储，也就是全备的意思。
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操作其实本质上都是在访问页 面（包括读页面、写页面、创建新页面等操作）。而磁盘 I/O 需要消耗的时间很多，而在内存中进行操 作，效率则会高很多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS 会申请 占用内存来作为 数据缓冲池 ，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的 Buffer Pool 之后才可以访 问。
在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
我有一个好朋友广军，为了体验生活，在学校旁边盘了个店面，开了家奶茶汉堡店。 店面新开张，首先要做的事儿就是去工商局登记一下，然后做个章。
前面我们讲解了数据库的读写分离方案（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动，我们注册用户越来越多，同时订单量以及用户行为数据等持续的增加，导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
摘要：接下来的几篇博客将要讲到如何使用ado.net实现简单的数据库操作，包括增删改等内容。首先会介绍基础的数据库操作，然后以一个实例来进行讲解，这个实例会把一个数据表读取到winform上，然后在winform上有一些按钮和文本框，通过这些实现对数据库里的内容的增删改的操作。我个人比较菜，因此记录计较详细，说话也啰嗦，因此可能会写几篇才能介绍完。
对于同步，写请求提交数据后，当前写操作的线程会等到批量落库完成后才开始启动。这种设计的优点是用户预约成功后，可在“我的预约”页面立即看到预约数据；缺点是用户提交预约后，还需要等待一段时间才能返回结果，且这个时间不定，有可能需要等待一个完整的时间窗。
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
由于工作需求，需要对一大批C/S架构的系统进行测试，所以这几天一直在摸索怎么个套路法，踩过的坑就不发了，直接奔我个人的套路： C/S架构的系统，说最直白一点就是一堆.exe的系统，他们大部分没有web端，这就给我们这种web狗带来了难题了，怎么测试呢，网上没有详细资料，我这里也是个人的摸索经验。 1.走http协议的，这里就不说了，因为都走的是http协议了，跟有没有web端已经无所谓了，直接挂上全局代理，用burp抓包进行分析吧。和测试web的一个套路 2.不走http协议的，如我下面举的例子，走的是MS
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