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hhdb数据库介绍(2-3)
数据库运维管理 HHDB Server在参数配置、服务监控、数据检测、安全防护、故障告警等多方面提供智能化运维服务。 可检测业务数据是否按配置的分片规则正确路由，也可校验从其他关系集群数据库系统导入至HHDB Server的分片数据是否存在路由错误的问题。 平台支持从MySQL和Oracle两种类型数据库，同步数据到计算节点端。计算节点本身也可以作为数据库源端数据库，导入到计算节点或者存储节点目标端。 一键迁库 支持在线一键迁库功能。 数据库用户 该用户为访问计算节点服务的用户。HHDB Server的用户权限体系兼容MySQL提供全局权限、库权限、表级权限多维度配置。 单机部署 单机部署可为已部署好的关系集群数据库集群增加存储节点实例或其他所需组件，也可通过单机部署实现新增组件的关系搭建与服务启动。
74610编辑于 2025-03-07 - 来自专栏大数据与微服务架构
千亿级海量数据库OceanBase
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量。 一、OceanBase系统架构： 1、客户端：使用OceanBase的方式与MySQL完全相同，支持JDBC、C客户端访问，基于MySQL数据库开发的应用可以直接迁移至OceanBase。 三、OceanBase扩展 OceanBase融合了分布式存储系统和关系型数据库这两种技术，UpdateServer相当于一个高性能内存数据库，底层采用关系型数据库技术实现，ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统
2.7K10发布于 2020-04-11 - 来自专栏Eliauk的小窝
项目如何适配国产海量数据库
postgresql即可 注意：postgresql的驱动类是：org.postgresql.Driver 要注意的是：postgresql的url中需要指定currentSchema=xxxx 这是一个默认访问的数据库
1.2K10编辑于 2024-03-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
69110编辑于 2022-11-08 YashanDB数据库海量数据存储方案解析
在现代的数据库应用中，如何有效存储与管理海量数据，一直是技术发展与应用实践中的重大挑战。面对不断增长的数据量，传统数据库的存储方案往往难以满足高效性、扩展性和可靠性的需求。 因此，合理的海量数据存储方案显得尤为重要。本文将重点讨论YashanDB的各类存储方案与技术架构，帮助读者理解其背后的原理与优势。 适合高并发、海量数据分析等应用场景。共享集群部署共享集群通过共享存储，所有实例均可读写，提高了数据访问的效率。该模式通常用于对高可用、高性能以及可扩展性都有较高要求的场景。 YashanDB数据库将数据组织成不同的逻辑结构，以应对不同的业务需求。段页式存储管理YashanDB在段的管理能力上，可将数据库对象划分为多个段，段根据不同的存储需求可以被细分。 结论YashanDB提供了多样化的海量数据存储解决方案，结合先进的存储架构、逻辑管理、并发控制与高可用机制，能够高效支撑不同规模业务场景下对数据的存储与管理需求。
16900编辑于 2025-07-06- 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
腾讯云数据库海量数据交互之道
TDSQL-A是在腾讯业务场景下诞生的在线分布型OLAP数据库系统，在处理海量数据分析业务的过程中持续对产品构架进行升级调整，是PG生态中分析型MPP产品的又一力作。 本文将由腾讯云数据库专家工程师伍鑫老师为大家详细介绍TDSQL-A的发展历程、技术架构和创新实践，以下为分享实录： TDSQL-A发展历程 TDSQL-A是一款基于PostgreSQL自主研发的分布式在线关系型数据库 是一个面向海量数据实时在线分析产品，采用无共享MPP构架。面向分析型场景的极致性能优化，我们自研了列式存储，同时也支持行列混合存储模式。 这样整体在海量数据下计算量消耗降低会比较明显。其实做优化最高效方法还是通过优化执行计划去做计算裁剪，第二步才是在必要相同计算量前提下去进行执行优化，不管是你的算子优化，还是机器资源物理层优化。 ﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 揭秘TDSQL-A：兼容Oracle的同时支持海量数据交互 十问十答，带你全面了解TDSQL-A核心优势 ↓↓点击阅读原文，了解更多优惠
2.3K30编辑于 2022-02-15 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
，因为B+树是特殊优化后的多路查找树，是专门为数据库结合磁盘文件系统定制的。 2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ?
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏JavaQ
支撑海量数据的数据库架构如何设计？
如果你运气不太好，数据库服务器的配置不是特别的高的话，弄不好你还会经历数据库宕机的情况，因为负载太高对数据库压力太大了。 那么百万并发的数据库架构如何设计呢？多数都是分库分表加主从吧？ 分库分表 说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。 在写入数据的时候，需要做两次路由，先对订单 id hash 后对数据库的数量取模，可以路由到一台数据库上，然后再对那台数据库上的表数量取模，就可以路由到数据库上的一个表里了。 然后多台数据库的拆分方式，可以保证每台数据库服务器承载一部分的读写请求，降低每台服务器的负载。 写入的时候写入主数据库服务器，查询的时候读取从数据库服务器，就可以让一个表的读写请求分开落地到不同的数据库上去执行。 这样的话，假如写入主库的请求是每秒 400，查询从库的请求是每秒 1600。
1.4K20发布于 2019-06-02 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
76040发布于 2019-11-08 - 来自专栏小工匠聊架构
Oracle海量数据优化-02分区在海量数据库中的应用-更新中
---- 概述 以前梳理了一篇文章， 案例不是很充分 Oracle-分区表解读 故本篇博文系统的再重新阐述一下 当我们对海量数据的Oracle数据库进行管理和维护时，几乎无一例外的使用了分区（partition 分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。 有一个分区裁剪功能，只对需要处理的分区进行扫描，这样扫描的数据块会大大的减少，使查询效率提高 分区更利于数据维护， 可以只对单独分区进行备份、恢复，这样就可以大大的缩短数据备份、恢复的时间 分区有利于数据库数据的过期化处理
2.1K20发布于 2021-08-16 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.4K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 标量函数的基本分类 函数分类 解释 配置函数 返回当前的配置信息 游标函数 返回有关游标的信息 日期和时间函数 对日期和时间输入值进行处理 数学函数 对作为函数参数提供的输入值执行计算 元数据函数 返回有关数据库和数据库对象的信息 系统函数 系统函数用于返回有关SQL Server系统、用户、数据库和数据库对象的信息。系统函数可以让用户在得到信息后，使用条件语句，根据返回的信息进行不同的操作。 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.3K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏Cloud Native - 产品级敏捷
海量数据, 为何总是 海量垃圾 ?!
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？ 当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？ 大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。 海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？ 这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？
1.6K50发布于 2018-01-05 如何在YashanDB数据库中高效处理海量数据
在现代数据库技术中，海量数据的管理和处理成为了一个普遍存在的挑战。随着数据规模的不断扩大，性能瓶颈、数据一致性问题以及易用性需求等问题日益凸显。 YashanDB作为一款专为处理海量数据而设计的数据库，凭借其高可扩展性、高并发性能和高可用性，提供了一系列技术手段以应对这些挑战。 本文旨在探讨如何在YashanDB中高效地管理和处理海量数据，目标读者为数据库管理员、数据工程师及相关技术人员。 定期监控数据库性能，分析慢查询，优化执行计划，确保海量数据高效处理。启用数据加密保护机制，加强数据安全，防止数据泄露风险。 通过合理运用多版本并发控制、分区技术、ACID特性、PL语言支持、数据加密与监控优化等手段，数据库管理员和数据工程师可以在实际项目中有效地管理和处理海量数据，保证数据的安全、性能和可靠性。
19600编辑于 2025-07-18YashanDB数据库如何保障海量数据安全与隐私
在现代信息技术迅猛发展的时代，数据库管理系统面临着数据安全与隐私保护的重大挑战。随着企业集成越来越多的海量数据，确保这些数据在存储、传输及访问过程中的安全性和隐私保护变得尤为重要。 YashanDB作为一个高性能、高可用的数据库系统，实施了多种措施以保障数据安全与隐私内容。 高可用性与容灾备份YashanDB设计了高可用性架构，支持主备复制机制，确保一旦主数据库故障，备库能够快速接管服务。同时，系统定期进行数据备份，以支持数据恢复，进一步保护数据的安全性。 定期执行数据库备份并测试恢复过程，确保在紧急情况下数据能够快速恢复。结论YashanDB通过加密、访问控制、完整性约束、多版本控制和高可用性等技术手段，有效保障了海量数据的安全与隐私。 在实际应用中，应结合行业最佳实践，对数据库安全策略进行定期评审和调整，以适应不断变化的安全环境。
23110编辑于 2025-07-05巧用YashanDB数据库实现海量数据快速查询
在现代数据驱动的业务场景中，如何应对海量数据的快速查询需求成为数据库技术的核心问题。数据量的持续增长给存储和计算带来巨大压力，查询性能瓶颈不仅影响用户体验，还制约业务决策的实时性。 因此，挖掘数据库内核技术的潜力，通过系统性的优化手段，实现海量数据的高效访问，是提升整体系统竞争力的关键。 本文针对YashanDB数据库，通过深入分析其架构与核心技术，解析其如何支持海量数据场景下的高效查询，提供系统的技术方法与优化策略，帮助开发与运维人员提升对该技术体系的理解和应用能力。 随着数据采集和处理需求的持续增长，数据库技术的体系化优化将成为提升核心竞争力的重要方向。 未来，结合智能调度、自动化运维及机器学习辅助优化，YashanDB的查询性能和系统可用性将更进一步，满足复杂业务对海量数据实时、高效访问的挑战，引领行业数据库技术的演进。
27500编辑于 2025-06-27YashanDB数据库如何帮助企业应对海量数据挑战
传统数据库系统在面对多样化的数据类型和复杂的业务场景时，性能瓶颈和管理复杂性逐渐显现。 YashanDB作为一款先进的企业级数据库产品，通过其多态部署架构、高性能存储引擎和智能优化器，有效提升了海量数据环境下的处理能力与业务连续性。 分布式部署结合MN（管理节点）、CN（协调节点）、DN（数据节点）实现数据的横向扩展，适用海量数据分析和复杂事务处理。 身份认证支持数据库认证和操作系统认证，多因素密码策略增强安全防护。审计功能涵盖系统权限、对象操作及角色变更，异步审计机制降低性能影响。 利用主备自动选主和共享集群高可用特性，实现数据库的故障自动检测与快速恢复，保证关键业务连续性。
42210编辑于 2025-08-29- 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 YashanDB数据库如何支持海量用户的高并发访问
在当前数据密集型应用快速发展的时代，数据库系统面临着海量用户同时高并发访问的挑战，如何优化数据库以保证快速响应和稳定运行成为关键问题。 SCOL（稳态列式存储）采用切片和对象式管理，支持大规模冷数据的编码压缩及稀疏索引，极大提升海量数据的分析查询性能。 多版本机制结合分布式和共享集群的全局缓存协同，实现了海量并发读写访问的稳定响应和数据一致性。 结论随着数据规模和业务复杂度的持续增长，数据库系统对高并发处理能力的需求愈加迫切。 未来，随着硬件技术进步和分布式计算模式的发展，YashanDB将持续加强其性能与可扩展性，推动数据库技术在各行业核心应用中的深化与广泛落地。
40610编辑于 2025-08-30
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