- 纯 Go 编写
- 支持亿级数据量
- 先进先出数据支持
- KV 集合支持
- TTL 超时自动删除
- 嵌入式设备使用
- 中文手册
YIYIDB 高性能 NoSQL 数据库
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深入探索高性能NoSQL数据库ArangoDB实战指南
ArangoDB 是一个开源的高性能数据库,提供灵活的数据模型支持,包括 Document、Graph 和 Key-Value,让用户可以选择适合的模型构建高效的数据库应用。以下是 ArangoDB 的核心特性:
多数据模型支持:允许灵活选择 Key-Value、Document、Graph 模型,或结合使用,适应不同的数据库需求。
便捷的查询支持:支持类似 SQL 的查询语言 AQL,并且兼容 REST 接口和其他查询方式,满足不同查询需求。
Ruby 与 JavaScript 扩展:ArangoDB 不限制使用的编程语言,可以实现前后台统一的语言环境。
高性能和低空间占用:相较于其他 NoSQL 数据库,ArangoDB 的查询速度更快,且对存储空间的占用较小。
简单易用:用户可以在几秒钟内启动并配置 ArangoDB,支持图形界面管理,方便操作。
开源且免费:遵循 Apache 协议,ArangoDB 完全开源。
此外,更多详细功能和性能数据可以参考官方的介绍幻灯片。
NoSQL
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2024-10-25
深入理解MongoDB高性能的NoSQL数据库解析
MongoDB是一款高性能、开源、无模式的文档型数据库,属于NoSQL数据库中的热门选择。它使用C++开发,适用于需要高伸缩性、高性能以及存储非结构化数据的场景。MongoDB的特点包括:
主要特点
面向集合存储:适合存储复杂的数据结构。
动态查询:支持丰富的查询表达式和JSON格式查询指令。
全面的索引功能:支持对内嵌对象和数组的索引。
查询监视工具:用于分析和优化查询性能。
复制和故障恢复:提供数据冗余和高可用性。
自动分片:支持数据库集群的水平扩展。
大对象存储:高效存储图片和视频。
多语言支持:提供Python、PHP、Java等多种编程语言的驱动程序。
NoSQL简介
NoSQL(Not Only SQL)数据库解决大规模Web应用的需求,具备模式自由、分布式、开源、水平可扩展性等特点。NoSQL数据库主要包括键值存储、文档型、列存储和图型数据库。MongoDB作为文档型数据库,特别适合存储JSON格式数据。
应用场景
实时网站数据存储:支持高并发读写。
缓存层:作为持久化缓存,减轻底层数据源压力。
大规模集群:适合高伸缩性需求的场景。
JSON数据存储:BSON格式适合文档化存储。
MongoDB安装步骤
下载最新版本安装包,选择合适的操作系统版本。
解压缩安装包,将bin目录下的.exe文件复制到指定目录,例如“D:MongoDB”。
创建数据存放目录,如“D:MongoDBdata”。
在命令行切换至MongoDB目录,运行mongod --dbpath D:MongoDBdata启动服务。
访问http://localhost:27017/验证MongoDB是否正常运行。
MongoDB的这些特性使其成为现代应用程序开发的重要工具,特别适合处理非结构化数据并满足高可用性和可扩展性的需求。
MongoDB
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2024-10-31
高性能MySQL数据库详解
《高性能MySQL(第3版)》是MySQL领域的经典著作,具有深远影响力。第3版全面更新,涵盖了MySQL 5.5版本的最新特性,深入讨论了固态盘、高扩展性设计以及云计算环境下的数据库应用。基准测试和性能优化部分得到大幅扩展,共包括16章和6个附录,涉及MySQL架构与历史、性能优化、高可用性与扩展性、云端MySQL及相关工具等核心内容。每章独立成篇,读者可根据需要选择阅读。
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高性能MySQL数据库指南
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MySQL数据库的高性能优化
MySQL在过去几年间,随着MariaDB和Percona/XtraDB等分支的出现,MySQL的生态圈发生了显著变化,这些竞争推动了MySQL在性能和功能上的不断改进。例如,InnoDB的改进如XtraDB,在优化器和集群方面的进步,如MariaDB的优化器改进以及MySQL/Oracle在5.6版本后的Server层优化。尽管经历了收购事件,MySQL和MariaDB在竞争压力下依然保持快速发展。最新的《High Performance MySQL》第三版引入了分区、视图、存储过程的改进,优化了高可用性、集群和复制功能,增强了优化器和全文索引的性能,同时适配了SSD和多核CPU,提供了在线备份和恢复工具,是数据库领域值得阅读的重要著作。
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2024-08-25
高性能MySQL数据库优化指南
根据提供的信息,我们可以推断出《高性能MySQL(第2版)中文版》这本书主要关注的是如何优化MySQL数据库系统的性能,使之能够支持高并发、大数据量的应用场景。虽然给出的部分内容并未直接涉及本书的具体章节或核心知识点,但从其标签“高性能”以及标题中提到的“高性能MySQL”,我们可以围绕MySQL的性能调优进行深入探讨。 ### MySQL性能优化概述MySQL作为一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统,在企业级应用中扮演着至关重要的角色。随着业务规模的增长和技术需求的变化,提高MySQL的性能成为许多企业必须面对的问题。《高性能MySQL(第2版)中文版》正是针对这一需求而编写的,帮助读者掌握MySQL性能优化的方法和技巧。 ### MySQL性能优化的关键领域#### 1.系统架构优化- 分库分表:通过将数据分散到多个物理数据库或表中,可以显著减轻单个数据库的压力。 - 读写分离:将读操作和写操作分离到不同的服务器上,以减轻主服务器的压力。 - 缓存策略:利用缓存技术如Memcached或Redis来减少对数据库的直接访问。 #### 2.数据库配置调优- 内存优化:合理设置buffer pool大小,确保常用数据能够被缓存在内存中。 - 索引优化:创建合适的索引类型,如B树索引、哈希索引等,以加快查询速度。 - 查询优化:避免使用SELECT ,减少JOIN操作的使用,合理利用EXPLAIN分析查询计划。 #### 3.查询语句优化- 避免全表扫描:尽可能使用索引来限制返回的结果集大小。 - 使用恰当的数据类型:选择合适的数据类型可以减少存储空间的占用,同时也可能提高查询效率。 - 减少子查询的使用:子查询会增加额外的开销,应尽量用JOIN替换。 #### 4.存储引擎选择- InnoDB vs MyISAM:InnoDB支持事务处理,并提供了行级锁,适合高并发环境;MyISAM不支持事务,但适用于只读查询较多的场景。 - 其他存储引擎:如Memory存储引擎可用于临时表或高速缓存,而Federated存储引擎则可以用来连接外部数据库。 #### 5.监控与诊断- 性能监控工具*:如MySQL自带的慢查询日志、Percona Toolkit等,可以帮助诊断性能瓶
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2024-08-31
高性能大数据数据库GridDB介绍
GridDB是一种高性能、高可扩展性和高可靠性的大型数据数据库,其数据模型类似于KVS(键值存储),特别适合存储时序数据,如传感器数据。它设计灵活,能够轻松应对大量传感器的数据存储需求。系统具备高可靠性,采用了先进的节点结构。
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