什么是InfluxDB? InfluxDB介绍 InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。 该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据。 InfluxDB特征: 无结构(无模式):可以是任意数量的列 可以设置metric的保存时间 支持与时间有关的相关函数(如min、ma

监控   数据库   influxdb   kubernetes   golang  

这是我写的一篇研究生申请的writing sample,关于数据库索引的,对关系型数据库的索引从数据结构到用途再到作用对象简单分析了一下,因为我发现在实际工作中,index是个好东西,但是很多DBA并不能找到合适的index使用,这样会使查询效率提高得不大,甚至影响查询效率。所以这篇文章希望帮助大家理解一下index。我没有在算法上展开太多,因为很多index算法相似,如果展开容易喧宾夺主。等过段

数据库设计   数据库  

(一)MyBatis简介 MyBatis 是支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射的优秀的持久层框架。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以对配置和原生Map使用简单的 XML 或注解,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。 (二)源码分析 项目是用

java   mybatis   数据库   java-ee  

【编者按】每个公司都想知道客户对自身的感受。而情绪分析可以获取更具细粒度的信息,还能用于提高员工的满意度。本文作者为 Andrew C. Oliver,文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现。 在世界的某个角落,有人发推特说“这家航空公司太糟糕了!”在过去,这些抱怨就被忽视了。现在,许多航空公司会充满歉意地回应(“对于您的不愉快经历,我们深感抱歉——请发私信给我们,我们会努力解决”

客户满意度   数据库  

优化sql的一般步骤 通过show status了解各种sql的执行频率 定位执行效率低的sql语句 通过explain分析效率低的sql 通过show profile分析sql 通过trace分析优化器如何选择执行计划 确定问题,采取措施优化 索引优化措施 mysql中使用索引的典型场景 匹配全值,条件所有列都在索引中而且是等值匹配 匹配值的范围查找,字段必须在索引中 匹配最左前缀,复合索引只会

数据库性能优化   数据库   mysql  

越来越多的公司言并称大数据,而大数据管道和存储集群的规模甚至可以是业务集群的一百倍的规模。这里有多少机器是真正在做有价值的事情,而有多少cpu cycle是白白被浪费掉了呢?data pipeline 中充斥着惊人的浪费!只是我们选择视而不见。廉不知耻地把集群规模到了xxx台做为自己的功劳。殊不知机器只是成本,集群规模只说明我们在大量浪费,不说明任何其他问题。以下是我的吐槽正文: 重复建设 大数据

数据库  

数据库检索效率时,一般首要优化途径是从索引入手,然后根据需求再考虑更复杂的负载均衡、读写分离和分布式水平/垂直分库/表等手段;索引通过信息冗余来提高检索效率,其以空间换时间并会降低数据写入的效率,因此对索引字段的选择非常重要。 Neo4j可对指定Label的Node Create Index,当新增/更新符合条件的Node属性时,Index会自动更新。Neo4j Index默认采用Lucene实现

全文索引   中文分词   lucene   数据库   nosql  

【编者按】你会怎么选择数据库,是关系数据库、XML 数据库、资源描述框架(RDF),还是图形数据库?本文的第1部分深入而生动地探讨了各种选择。在第2部分,将深入介绍使用 Neo4j 的注意点。文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现。 过渡到 Neo4j 之后的经验和教训 下面介绍一些有关运行 Neo4j 的实用技巧: 1. 如果你是 Java 商城,请嵌入式地运行 Neo4j Ne

框架   数据库  

【编者按】你会怎么选择数据库,是关系数据库、XML 数据库、资源描述框架(RDF),还是图形数据库?这篇演讲深入而生动地探讨了各种选择。本文系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现。 备注:在去年十月于旧金山举办的 GraphConnect 大会上,FactGem 公司首席技术官 Clark Richey发表了这篇演讲,解释了他决定选择 Neo4j 数据的原因。 我是 FactGem 的

框架   数据库  

原文出自【听云技术博客】:http://blog.tingyun.com/web/article/detail/600 断断续续写了将近一个月,听云第一版数据库管理平台终于写完了,期间来来回回的改了好多次小毛病,现在已经部署到生产环境上去了。 在刚开始的时候,后端的数据库集群只有10多个节点组,日常的巡检工作并不会花费太多的时间和精力。随着业务的增长,在较短时间内后端集群扩展到数百节点时,这时的日

数据库  
1 2 3 4 5 6 7 8 9