2024 12/20

Redis

Redis学习（二十）：代码实战之缓存异常场景

1.缓存和数据库中数据不一致1.1.发生场景1.2.如何解决数据不一致1.3.先更新库还是先更新缓存的取舍2.缓存雪崩2.1.概念：2.2.发生场景及解决措施3.缓存击穿3.1.概念3.2.解决措施：4.缓存穿透4.1.概念4.2.解决措施应用redis缓存时，会发生如下问题：缓存和数据库中数据不一

2021 08/12

InfluxDB

InfluxDB（七）：数据写入.md

1.写入总体框架2.批量时序数据Shard路由3.倒排索引引擎构建倒排索引3.1.WAL追加写入3.2.Cache的写入（ Inverted Index在内存中构建）3.3.flush（Inverted Index Cache Flush流程）4.时序数据写入流程4.1.WAL追加写入4.2.写入C

2021 08/04

InfluxDB

InfluxDB（六）：多维查询之倒排索引.md

时序数据库的基本目标：高吞吐的写入数据分级存储TTL数据高压缩率多维度的查询能力高效聚合能力InfluxDB针对上述的实现如下：高吞吐的写入：TSM存储引擎保证了高效率的写入（数据（二级）组织+Key有序，追加写的顺序写入）数据分级存储：TSM数据组织，Range+Hash（保证了范围查找时候的性能

2021 07/22

InfluxDB

InfluxDB（五）：TSM存储引擎之TSMFile.md

1.TSM引擎核心基石：时间线2.TSM引擎工作原理－时序数据写入3.TSM文件结构3.1.Series Data Section3.2.Series Index Block4.TSM引擎工作原理-时序数据读取LSM：InfluxDB采用LSM结构，数据先写入内存以及WAL，当内存容量达到一定阈值之

2021 07/10

MySQL

MySQL缓存和存储架构

参考链接：https://www.itzhai.com/articles/insight-into-the-underlying-architecture-of-mysql-buffer-and-disk.html1.MySQL架构2.查询SQL执行流程2.1.服务端与客户端建立连接2.2.执行SQ

2021 07/01

InfluxDB

InfluxDB（四）：LSM.md

1.1.LSM数据库本质上进行的就是四个操作：1. 插入数据， 2. 删除数据， 3. 修改数据， 4. 查询数据，也就是我们常说的增删改查，市面上流行的数据库大致上分为两种：基于日志结构的存储引擎，例如大部分的NoSQL数据库（Redis的AOF日志、Zookeeper的事务日志）面向页的存储引

2021 06/26

Redis

Redis：思维导图总结

2021 06/11

InfluxDB

InfluxDB（三）：InfluxDB数据模型.md

1.存储引擎：从LSM到TSM转载于：http://hbasefly.com/2017/12/08/influxdb-1/InfluxDB 采用自研的TSM (Time-Structured Merge Tree) 作为存储引擎，其核心思想是通过牺牲掉一些功能来对性能达到极致优化，其官方文档上有项

2021 06/03

MySQL

MySQL之SQL优化

1.Count1.1.Count(主键)1.2.Count(1)1.3.Count（字段）1.4.Count（*）2.Order By2.1.如何跟踪执行优化2.1.1.排序模式2.1.2.排序算法2.2.order by走索引避免排序2.3.排序算法具体案例2.4.排序模式具体案例2.5.orde

2021 05/27

InfluxDB

InfluxDB（二）：时序数据的存储模型.md

时序数据的存储模型：由上图可以看出，时序数据由两个维度坐标来表示横坐标：表示时间轴，随着时间的流逝，数据会不断的吞吐纵坐标：由两种元素表示，分别是数据源和metric数据源：由一系列的标签（tag，也称为维度）唯一表示，图中数据源是一个广告数据源，这个数据源由publisher、advertiser

Redis学习（二十）：代码实战之缓存异常场景

InfluxDB（七）：数据写入.md

InfluxDB（六）：多维查询之倒排索引.md

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MySQL缓存和存储架构

InfluxDB（四）：LSM.md

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InfluxDB（三）：InfluxDB数据模型.md

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