数据库数据存储

干货！干货！Pivotal Greenplum管理运维之入门篇（一）

2.GPDB数据库高可用性通过GPDB数据库实例概念说明，我们可以知道，用户的数据被所有的Segment实例切分存储，全部实例数据汇聚到一起才是一份完整的用户数据。那么当任一个Primary实例故障，都会导致集群缺失部分用户的数据。对分布式集群，随着节点数量的增长、长时间运行，单个节点故障发生似乎成为必然事件。那么如何保证在这种故障发生时，GPDB通过对每一个数据库实例配置镜像（Mirror）实例的方式，实现集群的高可用：作为Master实例的镜像节点（Standby），实时同步Master实例数据；每一个活跃的Primary实例配置一个Mirror实例，系统正常时，Mirror实例仅同步Primary实例数据

发布时间：2018-12-17 00:57:35 浏览量：6451

很详细的memcache介绍——工作流程、实现原理、访问模型和指令汇总

这种MemCache集群的方式也是从分区容错性的方面考虑的，假如Node2宕机了，那么Node2上面存储的数据都不可用了，此时由于集群中Node0和Node1还存在，下一次请求Node2中存储的Key值的时候，肯定是没有命中的，这时先从数据库中拿到要缓存的数据，然后路由算法模块根据Key值在Node0和Node1中选取一个节点，把对应的数据放进去，这样下一次就又可以走缓存了，这种集群的做法很好，但是缺点是成本比较大。

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基于erp下建立数据仓库简单步骤及注意事项

建立基于ERP的数据仓库面临的问题集中在两个方面：1.如何将事务处理逻辑模型和数据仓库模型对应起来，并将ERP事务处理和外部数据传入数据仓库中。2.在数据仓库基础上如何构建企业的商业智能来支持企业的管理决策活动。ERP的业务逻辑非常复杂，ERP系统中，一般数据库的表会达到几千张，要将数据从ERP向数据仓库迁移，构建这种数据转换抽取程序也是非常困难的。由于数据仓库中存放的数据量很大，通常是一些合计表，而这些合计表的建立是为决策支持程序所使用的，与这些程序相关，如多维分析和报表查询对数据模式的要求就不一样。因此，合计表如何建立要重点考虑。在建立商业智能应用时，如报表查询、多维分析和数据挖掘等，要结合企业具体的需求和一些高级商业应用系统所提供的功能进行考虑，还有可能要针对各个部门需要建立各自相应的分析应用系统。

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大数据的概念，什么叫大数据？

实际上，SOA组件应将MapReduce和类似数据分析功能作为一种查询功能应用。效率问题数据访问开销，但它不能克服存储系统本身的问题。因为这些存储系统已经通过水平模型脱离了SOA组件，很容易被忽略与延迟和数据传输量相关的问题，特别地，如果数据库是云分布的，那么使用他们就会产生可变的网络延迟。上述问题的一个解决方案是现代分层存储模式。数据库不是磁盘，而是一组相互连接的高速缓存点，其存储于本地内存中，也可能转向固态硬盘，然后到本地磁盘，最后到云存储。缓存算法处理这些缓存点之间的活动，从而来平衡存储成本（同时也是平衡同步地更新成本）和性能。大数据应用领域对于大

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35个值得一看的Redis面试总结

和众多其它数据库一样，Redis作为NoSQL数据库也同样提供了事务机制。在Redis中，MULTI/EXEC/DISCARD/WATCH这四个命令是我们实现事务的基石。相信对有关系型数据库开发经验的开发者而言这一概念并不陌生，即便如此，我们还是会简要的列出Redis中事务的实现特征：在事务中的所有命令都将会被串行化的顺序执行，事务执行期间，从而保证了事物中的所有命令被原子的执行。和关系型数据库中的事务相比，在Redis事务中如果有某一条命令执行失败，其后的命令仍然会被继续执行。我们可以通过MULTI命令开启一个事务，有关系型数据库开发经验的人可以将其理解为"BEGINTRANSACTION"语句。

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朋友说｜第39说｜我们一起建设商业智能库和产业同盟

197、极视角——基于机器视觉技术的智能摄像头产品研发198、进化动力——基于机器视觉技术的虚拟场景应用开发199、集买——商业地产O2O200、NewATech（排名不分先后，数据库持续更新中）秦朔朋友圈朋友们，你们在这个库里面吗？

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怎么找回被删除的微信聊天记录,恢复微信聊天记录

发现当中没有我们想要的数据，可是我们也的确已经删除了该记录，而且相隔的时间不长，那么我们选择这个”恢复残留数据“对数据库进行深度扫描检测。

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Java程序员面试前必看

3.行锁，表锁；乐观锁，悲观锁悲观锁：在读取数据时锁住那几行，其他对这几行的更新需要等到悲观锁结束时才能继续乐观锁：读取数据时不锁，更新时检查是否数据已经被更新过，如果是则取消当前更新一般在悲观锁的等待时间过长而不能接受时我们才会选择乐观锁mysql存储引擎中索引的实现机制；使用B-Tree优势在于出度大，磁盘预读效果好，与之相比，二叉树，红黑树则不好。理论上来讲，出度越大，索引的效率越高。尽量采用自增字段作为索引，因为按页存储的时候不需要移动数据块，而不重复的字段则类似于随机方式，需要移动数据块，效率会差点。这就是因为innodb的聚集特性（数据在磁盘上的存储顺序和索引顺序一致）决定的

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信和大金融反欺诈决策系统升级风控再加强

信和大金融携手汇诚信用建立“AI机器人+爬虫+第三方+互联网+人工智能”的融合运营体系，提供全维度风控信息解析，为反欺诈决策保驾护航，进一步夯实信和大金融反欺诈实力，有效防范互联网金融领域的欺诈行为与风险，为信和大金融大数据风控体系建设添砖加瓦。实际上，信和大金融平台成立初期就与汇诚信用建立了战略合作关系，长期以来，汇诚信用为信和大金融提供了强大的风险控制方面的支持，保证了业务的正常快速运转。更多精彩：汇能网www.cbskc.cn

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你去过吗？这些知名酒店的开房记录全泄漏，近5亿条！

据了解，此次数据泄露涉及的酒店包括：汉庭、美爵、禧玥、诺富特、美居、CitiGO、桔子、全季、星程、宜必思尚品、宜必思、怡莱、海友。实际上早在2013年，汉庭等酒店就出现过数据泄露，当时是因为酒店所使用的WiFi管理和认证管理系统存在漏洞，数据传输过程并未加密，导致数据泄漏。

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阿里巴巴创下双十一历史新高，背后的努力有我们……

“别看一个小小的数字，背后涉及应用和数据库日志的实时计算、存储和展示等全链路所有环节，是真正的跨团队技术攻关。”张瑞表示，经过三个月攻坚战，当年双11大屏上GMV第一个数字跳动时间是在3秒。

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