数据类型
2025/9/1大约 22 分钟
2025/3/24大约 25 分钟
综合
【简单】什么是索引？为什么要使用索引？
“索引”是数据库为了提高查找效率的一种数据结构。
日常生活中，我们可以通过检索目录，来快速定位书本中的内容。索引和数据表，就好比目录和书，想要高效查询数据表，索引至关重要。在数据量小且负载较低时，不恰当的索引对于性能的影响可能还不明显；但随着数据量逐渐增大，性能则会急剧下降。因此，设置合理的索引是数据库查询性能优化的最有效手段。
【简单】索引的优点和缺点是什么？
✔️️️️️️️️ 索引的优点：
2025/3/24大约 23 分钟
2025/3/17大约 22 分钟
概述
CRUD 由英文单词 Create, Read, Update, Delete 的首字母组成，即增删改查。
本文通过介绍基本的 MySQL CRUD 方法，向读者呈现如何访问 MySQL 数据。
扩展阅读：SQL 语法必知必会
2025/3/13大约 3 分钟
概述
数据类型在 MySQL 中扮演着至关重要的角色，它定义了表中每个字段可以存储的数据种类和格式。
MySQL 支持多种类型，大致可以分为三类：数值、时间和字符串类型。
2025/3/13大约 9 分钟
概述
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的 RDBMS 应用软件之一。
本文简单介绍了 MySQL 的功能、特性、发行版本、简史、概念，可以让读者在短时间内对于 MySQL 有一个初步的认识。
2025/3/13大约 5 分钟
2025/3/4大约 41 分钟
HBase 简介
【简单】什么是 HBase？
要点
HBase 是一个构建在 HDFS（Hadoop 文件系统）之上的列式数据库。
HBase 是一种类似于 Google’s Big Table 的数据模型，它是 Hadoop 生态系统的一部分，它将数据存储在 HDFS 上，客户端可以通过 HBase 实现对 HDFS 上数据的随机访问。
HBase 的核心特性如下：
- 分布式
- 伸缩性：支持通过增减机器进行水平扩展，以提升整体容量和性能
- 高可用：支持 RegionServers 之间的自动故障转移
- 自动分区：Region 分散在集群中，当行数增长的时候，Region 也会自动的分区再均衡
- 超大数据集：HBase 被设计用来读写超大规模的数据集（数十亿行至数百亿行的表）
- 支持结构化、半结构化和非结构化的数据：由于 HBase 基于 HDFS 构建，所以和 HDFS 一样，支持结构化、半结构化和非结构化的数据
- 非关系型数据库
- 不支持标准 SQL 语法
- 没有真正的索引
- 不支持复杂的事务：只支持行级事务，即单行数据的读写都是原子性的
HBase 的其他特性
- 读写操作遵循强一致性
- 过滤器支持谓词下推
- 易于使用的 Java 客户端 API
- 它支持线性和模块化可扩展性。
- HBase 表支持 Hadoop MapReduce 作业的便捷基类
- 很容易使用 Java API 进行客户端访问
- 为实时查询提供块缓存 BlockCache 和布隆过滤器
- 它通过服务器端过滤器提供查询谓词下推
2025/3/4大约 13 分钟
存储流程
ES 存储数据的流程可以从三个角度来阐述：
- 从集群的角度来看，数据写入会先路由到主分片，在主分片上写入成功后，会并发写副本分片，最后响应给客户端。
- 从分片的角度来看，数据到达分片后需要对内容进行格式校验、分词处理然后再索引数据。
- 从节点的角度来看，ES 数据持久化的步骤可归纳为：Refresh、写 Translog、Flush、Merge。
2024/11/25大约 13 分钟