作者：冯忠旗 juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863 一、背景 对于互联网应用和企业大型应用而言，多数都尽可能地要求做到7*24小时不间断运行，而要做到完全不间断运行可以说“难于上青天”。为此，对应用可用性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。 对于一个功能和数 ...
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2021-01-11 11:01:11
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Xtrabackup备份与恢复 xtrabackup介绍 ? MySQL冷备、mysqldump、MySQL热拷贝都无法实现对数据库进行增量备份。在实际生产环境中增量备份是非常实用的，如果数据大于50G或100G，存储空间足够的情况下，可以每天进行完整备份，如果每天产生的数据量较大，需要定制数据备份 ...
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2021-01-04 10:41:34
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SparseArray稀疏数组 当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。 稀疏数组可以看做是普通数组的压缩，普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组 稀疏数组的处理方法是: 1)记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值(第一行) 2)把具有不同值的元素的 ...
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2021-01-02 11:08:16
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Redis专项进阶课解决Redis工作实际问题+掌握Redis6.x特性本课程以一个实战项目为主线，整合Redis各种问题场景，不断改造项目，以问带学。学完本课后，面对Redis相关问题，你将能够快速进行排查与修复，无论实际工作还是跳槽面试你都将游刃有余。课程特色：1、整合Redis各种场景，不断改造项目、打怪升级，让你学得有趣、高效、扎实！聚焦Redis，以问带学，不做概念知识的搬运工2、多维度
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2021-01-01 12:38:01
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随着互联网信息技术的飞速发展，数据量不断增大，业务逻辑也日趋复杂，对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。 为了解决这一系列问题，系统架构也在不断演进。传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求，分布式系统被使用在更多的场景中。 ...
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2021-01-01 11:52:59
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一、RANGE分区 RANGE分区是基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。这些区间要连续且不能相互重叠，使用values less than操作符来进行定义。 mysql> create table test01 ( id int not null, fname varchar(30), ...
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2021-01-01 11:39:22
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前言 随着数据量的日积月累，数据库总有一天会不堪重负的，除了通过添加索引、分库分表，其实还可以考虑一下换个数据库。我强烈推荐使用MongoDb，我举例说一下我的经历：我的项目中有一张表的数据大概是3000万行数据，sqlserver查找的速度是16秒左右。我导入到MongoDb中后查询的速度大概能快 ...
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2020-12-30 11:39:03
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目前全球企业正处于数字化转型阶段，零售企业也不例外。随着市场规模的扩大，业务规模的猛增，零售行业的业务流程变得愈发繁琐，其所涉及的交易数据量也将持续攀升。特别是近年商业环境错综复杂，加之人力成本不断飙升，零售企业为此承受的压力徒增。据麦肯锡公司的数据显示，零售或快速消费品（CPG）行业中超过一半以上（54％）的工作有可能将被自动化所替代。而零售自动化市场预计将从2017年的87.9亿美元，增长到2
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2020-12-30 11:20:30
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大数据量在MySQL中查询分页排序，数据量就会很大 我们可以把limit与order by拆分为两个步骤 先根据条件 把limit、ordey by相关的数据的索引查出来，然后再根据索引查询具体的字段信息（也就是两层嵌套） 例： select id, user_name, id, user_name ...
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2020-12-25 13:04:20
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文档间可以通过嵌入和引用来建立联系。MongoDB 中的关系可以是： 1:1 (1对1) 1: N (1对多) N: 1 (多对1) N: N (多对多) 嵌入式关系 这种数据结构的缺点是，如果用户和用户地址在不断增加，数据量不断变大，会影响读写性能 文档嵌套的数量和深度没有限制，但MongoDB目 ...
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数据库 时间：
2020-12-25 12:02:37
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