冷热数据分离 数据库 了解更多有关冷热数据分离 数据库的内容
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如何解析HBase冷热分离技术原理
本篇文章给大家分享的是有关如何解析HBase冷热分离技术原理，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。前言HBase是当下流行的一款
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如何用多流写技术提高SSD的性能和寿命
本篇文章为大家展示了如何用多流写技术提高SSD的性能和寿命，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。今天学习FMS16的会议材料。有一个三星的多流写技术，
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如何使用高并发大对象处理
这篇文章主要介绍"如何使用高并发大对象处理"，在日常操作中，相信很多人在如何使用高并发大对象处理问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"如何使用高并发大对象处理"
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如何处理Java中的大对象
这篇文章主要介绍"如何处理Java中的大对象"，在日常操作中，相信很多人在如何处理Java中的大对象问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"如何处理Java中的大
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POLARDB v2.0 技术解读
回顾POLARDB 1.0POLARDB 1.0 主要的改进包括采用了计算存储分离的架构，完全兼容MYSQL，性能是原生MySQL的6倍。一个用户集群可以在分钟级弹性扩展到16个计算节点，对业务完全透
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宅米网性能优化实践（内附小强点评）
背景介绍宅米是一家专注校园电子商务的互联网企业，目前主营校园超市O2O。公司成立于2014年11月，仅仅一年多的时间，公司即经过4轮融资，覆盖近200座城市，1000多所大中专院校，10000多栋宿舍
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从ES迁移到ClickHouse的原因有哪些
这篇文章主要讲解了"从ES迁移到ClickHouse的原因有哪些"，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习"从ES迁移到ClickHouse的原因有
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你管这叫关注流
本文来自微信公众号：低并发编程 （ID：dibingfa），作者：闪客有这样一个场景，需要你来做个架构设计。一、有一群作者，可以发布文章。二、有一群用户，可以关注作者。三、用户有一个页面，可以展示所关
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OLTP场景下的数据分布式设计原则是怎样的
本篇文章给大家分享的是有关OLTP场景下的数据分布式设计原则是怎样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。前言最近几年做分布式项
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深度 | 带领国产数据库走向世界，POLARDB底层逻辑是什么？
POLARDB 是阿里云自主研发的下一代云原生分布式数据库，100%兼容MySQL、PostgreSQL等开源数据库，高度兼容Oracle语法，使用RDS服务的客户不需要修改应用代码，可以一键迁移到P
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未来数据库发展畅想
突发奇想，对于数据库，想到了一些有意思的事情和功能，算是对未来数据库发展的一种畅想吧，期待未来有实力的公司或是科研机构能真正实现。一：分布式操作系统---永动机型操作系统聊数据库，先要说说操作系统，毕
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阿里如何将“高峰前扩容、高峰后缩容”的梦想照进现实？
一、2017年我们做了什么？记得早在2017年的时候，王坚博士就曾召大家就关于"IDC As a Computer"是否能做到，进行过激烈的讨论。而要做到此，必须要实现存储计算分离，分离后由调度对计算
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干货 | 阿里如何将“高峰前扩容、高峰后缩容”的梦想照进现实？
双11已圆满落幕，但技术的探索，仍未止步。"阿里巴巴数据库技术" 特此推出《赢战2018双11--阿里数据库 & 存储技术揭秘》系列干货文章，为你讲述2135亿这个超级数字背后的故事，敬请关注！导读：
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数据库的读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表是什么
本篇内容主要讲解"数据库的读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表是什么"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"数据库的读写分离、垂直拆分、水平拆分、
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搭建高可用的Replication集群归档大量的冷数据
冷热数据分离业务不断地在增长，集群分片中的数据也会随着时间的推移而增加，其中有相当一部分的数据是很少被使用的，例如几年前的订单记录、交易记录、商品评论等数据。这部分数据就称之为冷数据，与之相反经常被使
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Mysql 通过frm&ibd 恢复数据
mysql存储在磁盘中，各种天灾人祸都会导致数据丢失。大公司的时候我们常常需要做好数据冷热备，对于小公司来说要做好所有数据备份需要支出大量的成本，很多公司也是不现实的。万一还没有做好备份，数据被误删除
2022-06-01 数据 数据库 文件 结构 公司 备份 不好 数据恢复 日志 时候 模式 部分 生产 不好意思 不行 一致 天灾人祸 无所谓 也就是 人祸 -
数据库架构演变及分库分表
当生产环境中业务量激增，数据库数据量也会极具增加。当数据库的数据量达到一定程度时（数据库瓶颈），数据库宿主机负载超高，会严重影响业务，严重时会导致数据库宕机。为了避免这种极端情况的发生，我们应当在发生
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elasticsSearch的示例分析
小编给大家分享一下elasticsSearch的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！一、前言在分布式搜索
2022-06-02 数据 节点 搜索 文件 集群 索引 性能 过程 字段 磁盘 副本 数量 系统 内存 客户 客户端 算法 篇文章 结果 缓存 -
MySQL垂直拆分和水平拆分的优缺点和共同点总结
数据的拆分（Sharding）根据其拆分分规则的类型，可以分为两种拆分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）拆分；另外一种则是
2022-06-01 数据 水平 不同 性能 规则 问题 业务 事务 数据库 系统 应用 复杂 主机 优点 模式 类型 缺点 节点 管理 共同点 -
“百变”Redis带你见识不同场景下的产品技术架构
2018飞天技术汇24期-云数据库Redis产品发布会，由阿里云数据库技术组技术专家王欢、怀听、梁盼分别带来以"Redis全球多活产品"、"Redis混合存储产品"、"Redis多线程性能增强版"为题
2022-06-02 数据 线程 存储 产品 性能 内存 实例 业务 架构 同步 处理 应用 磁盘 支持 混合 直播 不同 场景 异地 一致