存储策略

Kafka 无论消息是否被消费，都会保留所有消息。两种策略可删除旧数据： 基于时间：log.retention.hours=168 (保留 168 小时) 基于大小：log.retention.bytes=1073741824 (保留 1GB) Kafka 读取特定消息的时间复杂度为 O(1)，与文件大小无关，因此删除过期文件与 Kafka 性能无关。 Topic 创建与删除 Topic 创建的序列图请参考 RK3288 Technical Reference Manual 图 5。

在互联网应用中，高效存储和检索域名或URL地址至关重要。以下是一些优化技巧： 域名存储： 字符颠倒存储: 以 com.example.www 形式存储域名，便于索引和检索。 URL存储: 散列存储: 使用散列函数（如MD5）生成URL的整型散列值，并将散列值存储在数据库中。 索引创建: 在散列值字段上创建索引，加速查询速度。 示例：```sql-- 生成URL散列值SELECT CONV(RIGHT(MD5('http://www.example.com/'), 16, 10) AS HASH64; -- 创建存储散列值的字段ALTER TABLE url ADD COLUMN url_hash INT; -- 查询URLSELECT id FROM url WHERE url_hash = CONV(RIGHT(MD5('http://www.example.com/'), 16, 10) AND url = 'http://www.example.com/';```* 程序端散列: 为了减轻数据库服务器的负担，可以使用应用程序代码生成散列值，然后将散列值传递给数据库。

探讨了数据仓库实施的方法和技术，并详细介绍了OLAP系统的建立过程。

为增强存储过程的稳定性，防止运行时错误，设计存储过程时应嵌入异常处理机制。异常(EXCEPTION)包括预定义异常、非预定义异常和自定义异常：预定义异常由PL/SQL系统提供，处理Oracle的系统错误；非预定义异常用于应对数据库完整性约束等问题；自定义异常则可应对其他运行时异常，通过RAISE_APPLICATION_ERROR实现自定义错误消息，消息号需在-20000至-20999范围内。

在硬盘内，LV的大小取决于创建LV所在VG定义的PP大小，由smite mklv创建，分布策略决定了LP的位置。

在数据存储与索引方面，SQL技术提供了多种优化策略，以提升数据库性能和查询效率。这些策略包括索引优化、表分区、查询优化等，通过这些方法可以有效管理和加速数据访问。

随着数据库技术的不断发展，优化分页存储过程显得尤为重要。当@currentPage和@pageSize同时有值时，存储过程会进行精确分页，否则将返回前N条记录，确保查询效率和用户体验的最佳平衡。简单实用，适用于各种数据需求。

针对Oracle迁移的遗留SQL，处理超过1万行的代码量，提出长期支持的解决方案。

在处理示例二中的有参数存储过程时，我们可以采用以下方法进行优化：执行 au_info 'CA' 或者 EXECUTE au_info @state = 'CA'。如果这个过程是批处理的第一条语句，推荐使用 au_info @state = 'CA' 来返回结果。

如果条件允许且经济可行，外部数据和非结构化数据可以直接存储在数据仓库中。然而，在任何情况下，都需要将外部数据和非结构化数据与其元数据一同登记，具体存储则依据其规模和访问频率来决定是否存入数据仓库。