从根节点作为起始检索点，逐层向下检索，直至找到目标数据。检索的路径复杂度度跟树的高度成正比。
尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据，但信息孤岛的壁垒一直没有打破，对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理，不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。目前的公司现状：
这两天，我一直在做“测试人员”，不过跟一般的测试人员不同的是，我是在写代码做测试，这些代码是我头脑中的某种设计理念的表示，我坚信，只有不断的“测试”我的这些设计，才能够找到最优的解决方案。 最近我在设计开发一个“wcf邮件通信系统”，目的是为了在两个不能够直接通信的环境中使用邮件作为消息通道，所以系统的关键之一就是邮件收发的效率和稳定性，怎么样才能够使得邮件内容最小？哪种格式的邮件内容处理最快？哪种方案能够消耗最小的cup资源而又占用合适的内存大小？下面是我的一个测试过程： 1，对象序列化测试
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在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
导语 | 数据库正处在变革期，变革的动力同时来自于外因和内因，外因是用户需求的变化，内因是新技术的爆发。用户需求从强调物理上拥有数据到逻辑上拥有数据，因此云服务的形式被越来越广泛地接受；新技术的爆发体现在新的存储介质的产品化。腾讯云原生数据库就是这种变革的产物，腾讯云原生数据库以云服务的方式提供更好的数据库性能，可用性和可靠性。本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享
物联网系统中，需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎；不需要实时处理的数据，用于离线分析或数据挖掘，需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多，要根据实际场景来选择。
本文共2600字，建议阅读9分钟。 如果能物理地减少数据存储量，也就自然而然地减少了外存访问量。
所谓的WebStorage指的是客户端存储,在这里指的是浏览器端存储,比如在网站上自动登陆这些功能,其实就是把一些少量的数据存储在浏览器等客户端中,这样可以减少没必要的请求到服务器,降低服务器的压力,给用户提供更好的体验.
免费云数据库mysql足以提升人们的业绩，打造业务高峰。这款数据库拥有着一系列的服务项目，在被使用时方便又安全，产生了保护的作用，同时又不会加剧工作压力。
看完这篇文章，你能搞清楚以下问题： 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里？ 2、varchar能存多少汉字、数字？ 3、varchar的最大长度是多少呢？ 4、字符、字节、位，之间的关系？ 5、mysql字段类型存储需要多少字节？ 接下来请仔细看，整理不易啊。 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里？ 一般初学会认为，二者占用的空间是一样的。比如说我存储5个char，二者都是实际占用了5个char了【不准确的想法：varchar在实际存储的时候会多一个b
日前，腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版（开源代号TBase）宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨，上万张表访问场景下，内存占用节省60%；查询性能提升百倍；SQL语句兼容性增强。同时，大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品，是腾讯云数据库团队在开源的 PostgreSQL 基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统，能够提供成熟的一站式解决方案。腾讯云数据库技术总监李跃森介绍到，“在首次开源的10天内，TD
啊啊啊好多天没更新,都因为我是个懒狗!!!最近回到学校,之前和小胡还有小猪都去吃了饭 ^ ^ 回到学校我要好好学习了。
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
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。
大牛不必浪费时间了，适合初学者。 今天遇到一个问题，数据库字段问题。 有一张表存储着用户消费记录，设计表时使用的是整形，后来增加需求，需要对业务做些改动，改过之后测试发现存储0.2，0.51这样的浮点类型无法保存上，结果是0，1之类的，经过调试发现数据库字段问题，于是修改了字段类型，sql语句： ALTER TABLE `db_action`.`money_record` CHANGE `c_money` `c_money` decimal(11,2) unsigned NOT NULL DEFAULT
在 Kubernetes 中，Volume 和 Persistent Volume 是与数据存储和管理相关的两个重要概念。
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “大数据已死。” 说这话的，正是来自Google十年员工，数据分析产品BigQuery创始成员之一，Jordan Tigani。 在最新发布的一篇博文中，他表示—— 大数据概念在十多年前开始兴起，时至今日，销售们仍用“海量数据带来指数级增长曲线”说法，来勾起（唬住）客户为相关服务买单的欲望，否则就将被数字时代抛弃。作者自己也曾是其中之一。 但现在，Jordan Tigani不仅认为这种说法行不通，还称——“数据大小根本不是问题所在。” 那么问题在哪？他
对于运维来说，数据读取、安全与存储，也是至关重要的一点，数据存储的技术点也是相当的多，面比较广，今天，民工哥来给各位小伙伴聊一聊有关于数据存储的“那些事儿”
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
数据库模式分为三个层次：外模式、概念模式和内模式。这三个层次分别对应不同的抽象级别，帮助数据库管理员和用户以不同的视角理解数据库结构。
InnoDB 主要包括了内存池、后台线程以及存储文件。内存池又是由多个内存块组成的，主要包括缓存磁盘数据、redo log 缓冲等；后台线程则包括了 Master Thread、IO Thread以及 Purge Thread 等；由 InnoDB 存储引擎实现的表的存储结构文件一般包括表结构文件（.frm）、共享表空间文件（ibdata1）、独占表空间文件（ibd）以及日志文件（redo文件等）等。
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
数据库与服务器一样分为物理和虚拟两种类型，尽管都是同样的用途，但是在选择的应用途径上的差异，在实际的使用当中特别是当系统的网络流量增加，数据信息内存需求扩大的过程当中，就会逐渐地形成较大的反差。因此从扩展性而言，更多的客户都开始偏向于云数据库使用。那么云数据库怎么安装呢，需要现安装完成云服务器主机之后，再下载安装数据库，并且将数据库连接到云服务器上就可以开始进行使用了。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据，如果一家公司的数据量超过100T，且能通过数据产生新的价值，基本可以说是大数据公司了 。起初，一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS，后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘，该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展，数据量在不断地增大，其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求，只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES，再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
所有在使用“utf8”的MySQL和MariaDB用户都应该改用“utf8mb4”，永远都不要再使用“utf8”。
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理，大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
像这个就不属于第一范式，因为部门字段可以分割成部门名称和部门领导两个字段，分割后：
文字的起始是因为公司的第三方的开发要开发一套, 和各个银行对接的系统,(商业机密就不提了),具体的情况是我们将数据推送给各个银行,银行接受,然后就能看到滚滚的 原型包方块了.
l 尽可能使用最效率(最小)的数据类型。比如，使用更小的整型以便于获取更小的表。相比INT，MEDIUMINT 通常是个更好的选择，因为MEDIUMINT列少使用25%的空间。
谈到大数据，离不开google的三剑客：big table、mapreduce、gfs。作为该体系的开源版本，主要是hbase、mapreduce和hdfs。今天主要谈一谈大数据处理最基础的hdfs，hadoop data file system。hdfs主要用于对在低廉的pc服务器上实现高可靠的数据存储，满足大数据处理的底层数据存储需求。
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如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表
redis:支持比较多的数据类型(String/list/set/sortset/hash)，redis支持集合计算的(set类型支持)，每个key最大数据存储量为1G，redis是新兴的内存缓存技术，对各方面支持不完善，支持持久化操作。
边缘计算是一种分布式计算架构，其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘，即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽，减少延迟，提高处理效率，并增加系统的可靠性。
云计算的发展让越来越多的企业开始考虑迁移到云端。而关于云计算的商业价值，形形色色的云计算服务商通常会告诉企业：云计算可以帮助企业节省成本，增强it系统与业务灵活性，加快应用部署速度，增强业务创新能力…相比复杂的传统应用，使用云计算服务更是像打开空调开关一样简便，甚至企业的cmo 和销售主管都可以自行搞定。但在现实中，企业“云端漫步”的道路从来都不是康庄大道，而是隐藏着各种陷阱和困难。 企业的应用实例通常分为“生产”、“开发”、“培训”和“测试”四大类。对于那些拥有必要工具的企业来说，可以很容易就
CHDFS（云 HDFS）是腾讯云一种提供标准 HDFS 访问协议和分层命名空间的高性能分布式文件系统，主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析，为实现计算与存储分离提供解决方案。
今天分享一下文件存储的一些心得，在软件开发过程中，必然会涉及到文件存储，文件存储的方案有很多，市面上也出现了很多文件系统，我们需要根据自己的需求去选择选择存储方式和规格等等，例如是采用公有云存储还是私有云存储，还是混合云存储，这都需求根据项目的特征去选择，没有哪一种方式是十全十美的，完全根据场景去选择，软件领域没有银弹嘛。
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。
日志服务为用户提供云服务日志采集、搜索、转储、监控、告警等功能，同时支持通过图表的方式进行图表转化，给用户提供云服务日志采集、API上传、日志搜索、日志分析的功能，用户无需开发，即可完成数据采集处理等，对云产品运维管理提供了极大的便利。
前端本地化存储算是一个老生常谈的话题了，我们对于 cookies、Web Storage（sessionStorage、localStorage）的使用已经非常熟悉，在面试与实际操作之中也会经常遇到相关的问题，但这些本地化存储的方式还存在一些缺陷，比较明显的缺点如下：
在选择公共云服务提供商之前，企业必须了解每个供应商提供的服务，以及他们的服务如何最好地满足自己的需求。 将企业业务转向公共云是组织架构的重大转变，它提供了许多计算和性能优势，这些优势不能从本地安装的存储网络获得。但在选择公共云存储提供商之前，必须确保其产品适合企业的需求。 （1）存储成本 随着存储成本越来越低，云存储在供应商之间的成本变得更具竞争力，企业希望达成可能最好的交易。在许多情况下，每月结算可能是成本最低的选择。所有公共云存储提供商的成本模型都可以提供在线访问服务，因此应该很容易估测企业的帐单。许多
在初次安装mysql 的时候将数据库目录安装在了系统盘。（第一个磁盘）使用了一段时间之后数据库存储量变大，快将20GB的存放空间占满了。因此必须将存放数据空间换地方了。下面是简单的操作。 检查mysql数据库存放目录 mysql -u root -prootadmin #进入数据库 show variables like '%dir%'; #查看sql存储路径 （查看datadir 那一行所指的路径） quit; 停止mysql服务 service mysql stop 创建新的数据库存放目录 m
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