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高性能NoSQL图数据库Neo4j
一、Neo4j简介 Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。 Neo4j不适合记录大量基于事件的数据、对大规模分布式数据进行处理、二进制数据存储、适合保存在关系型数据库中的结构化数据。 其它语言支持Neo4j：Node.js、Python访问Neo4j 三、Neo4j的安装及使用 1、Neo4j性能影响因素：CPU、内存、磁盘、文件系统等 2、安装Neo4j服务器 打开linux默认打开文件限制数 ，默认是1024，Neo4j最低要求是40000 支持三种不同的连接方式：Bolt、Http和Https 3、Neo4j配置优化：页面高速缓存、堆大小及垃圾收集器 4、使用Neo4j的web控制台 四、 3、Neo4j API 4、Rest API：支撑RESTful调用，具备RestAPI功能 五、使用SDN建模和设计存储库接口 1、SDN（Spring Data Neo4j）属于Spring Data
3.3K20编辑于 2022-12-05 - 来自专栏迁移内容
高性能MySQL(4)——查询性能优化
在应用层做关联，可以更容易的对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。 查询本身效率也可能会有所提升。 可以减少冗余记录的查询。 这里执行计划是一个数据结构，而不是和很多其他的关系型数据库那样会生成对应的字节码。 ** 4). 如果没有通过ORDER BY子句显式地指定排序列，当查询使用GROUP BY 子句的时候，结果集会自动按照分组的列进行排序。 尽肯能的使用索引覆盖 4). 延迟关联 5). 有时候也可以将LIMIT查询转换为已知位置的查询，让MySQL通过范围扫描找到对应的结果。 6). 参考： 《高性能 MySQL 第三版》
1.8K10编辑于 2022-12-01 - 来自专栏友弟技术工作室
高性能NoSql数据库 SSDB
今天在看一个开源项目的时候，发现作者使用一个ssdb的数据库，第一反应是ssd硬盘，当时很诧异。后面了解后才知道，原来是 nosql数据库。 ssdb介绍 一个高性能的支持丰富数据结构的 NoSQL 数据库, 用于替代 Redis. SSDB 是一个 C/C++ 语言开发的高性能 NoSQL 数据库, 支持 KV, list, map(hash), zset(sorted set) 等数据结构, 用来替代或者与 Redis 配合存储十亿级别列表的数据 架构 使SSDB命令客户端(ssdb-cli) SSDB 的命令 客户端 ssdb-cli 可 于 常管理, 包括查看 SSDB 的运 状态(info), 还能做 些 API 没有的操作, 如清空整个数据库
2.5K60发布于 2018-04-25 - 来自专栏萝卜要加油
Go高性能编程EP4: 反射
config := new(Config) b.ResetTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { config.Net = "tcp<em>4</em>" ) b.ResetTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { value.FieldByName("Net").SetString("tcp4" list 6: reflect/value.go[4] func (v Value) FieldByName(name string) Value { v.mustBe(Struct) 如何提高性能 尽量避免使用reflect 使用反射赋值，效率非常低下，如果有替代方案，尽可能避免使用反射，特别是会被反复调用的热点代码。 [4]reflect/value.go: https://go.googlesource.com/go/blob/82c371a307116450e9ab4dbce1853da3e69f4061/src
22110编辑于 2025-03-07 - 来自专栏云深之无迹
STM32F4-高性能家族
F4还是垫底 这是高性能的家族 我们的F103是主流MCU F401系列 F411系列 最小的就是这样子WLCSP的封装，不过是F411里面的最小 STM32F4系列的入门级微控制器！ DMIPS，尺寸最小、成本最低的解决方案，具有卓越的功率效率(Dynamic Efficiency™) STM32F401 –尺寸不到3 x 3mm，具有USB OTG2.0FS和SDIO接口 这就是高性能里面最小的封装 淘宝里面最多的就是这个F411了 Apple Watch充电器的里面也有MCU 不过是L4的，记错了 我也不知道人家怎么选型的，可能是使用了USB 很紧 TI TPS51604双MOS管驱动器，这颗芯片在之前的充电线中也有使用
45900编辑于 2025-02-05 - 来自专栏wayn的程序开发
高性能数据库集群：读写分离
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。 从今天开始，我会分几期来介绍高性能数据库集群。 高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，其本质是将访问压力分散到集群中的多个节点，但是没有分散存储压力；第二种方式是“分库分表”，既可以分散访问压力，又可以分散存储压力。 数据库主机负责读写操作，从机只负责读操作。 数据库主机通过复制将数据同步到从机，每台数据库服务器都存储了所有的业务数据。 业务服务器将写操作发给数据库主机，将读操作发给数据库从机。 数据库中间件自己不执行真正的读写操作，但所有的数据库操作请求都要经过中间件，中间件的性能要求也很高。 数据库主从切换对业务服务器无感知，数据库中间件可以探测数据库服务器的主从状态。
43910编辑于 2024-03-11 - 来自专栏陶辉笔记
高性能网络编程4–TCP连接的关闭
4、so_linger这个功能的用处在哪？ 5、对于监听socket执行关闭，和对处于ESTABLISH这种通讯的socket执行关闭，有何区别？ 4）若参数中有标志位为关闭写，那么下面做的事与close是一致的：发出FIN包，告诉对方，本机不会再发消息了。 以上，就是close与shutdown的主要行为，同时也回答了本文最初的5个问题。
2.2K50发布于 2019-06-21 - 来自专栏技术博文
SSDB：高性能数据库服务器
SSDB是一个开源的高性能数据库服务器, 使用Google LevelDB作为存储引擎, 支持T级别的数据, 同时支持类似Redis中的zset和hash等数据结构, 在同时需求高性能和大数据的条件下, SSDB开源数据库项目地址: https://github.com/ideawu/ssdb 作者博客地址： http://www.ideawu.net/blog/ssdb 安装 SSDB 的建议安装⽅方式是源码编译安装 compression: no work_dir: ssdb-server 的工作目录, 启动后, 会在这个目录下生成 data 和 meta 两个目录, 用来保存 LevelDB 的数据库文件 解压, 然后从开始菜单中运行 cmd.exe. 4. 在 cmd.exe 启动后, cd ssdb-server.exe 所在的目录. 5.
2.4K40发布于 2018-04-16 - 来自专栏张善友的专栏
SSDB：高性能数据库服务器
SSDB是一个开源的高性能数据库服务器, 使用Google LevelDB作为存储引擎, 支持T级别的数据, 同时支持类似Redis中的zset和hash等数据结构, 在同时需求高性能和大数据的条件下, SSDB开源数据库项目地址: https://github.com/ideawu/ssdb 作者博客地址： http://www.ideawu.net/blog/ssdb 安装 SSDB 的建议安装⽅方式是源码编译安装 compression: no work_dir: ssdb-server 的工作目录, 启动后, 会在这个目录下生成 data 和 meta 两个目录, 用来保存 LevelDB 的数据库文件 解压, 然后从开始菜单中运行 cmd.exe. 4. 在 cmd.exe 启动后, cd ssdb-server.exe 所在的目录. 5.
3.6K90发布于 2018-01-29 - 来自专栏Linyb极客之路
浅谈高性能数据库集群——读写分离
本文主要介绍高性能数据库集群读写分离相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 1 读写分离概述 ? 基本架构图： ? 2 适用场景 ? 问题二 分配机制 如何将读写操作区分开来，然后访问不同的数据库服务器？ 解决方案1 客户端程序代码封装实现 基本架构图 ? ? 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。 ? 它可以用于各种各样的用例，例如通过有效地将数据库流量路由到适当的后端MySQL服务器来提供高可用性和可伸缩性。可插拔架构还使开发人员能够扩展MySQL Router以用于自定义用例。 常见的开源数据库中间件对比 功能 Sharding-JDBC TDDL Amoeba Cobar MyCat 基于客户端还是服务端 客户端 客户端 服务端 服务端 服务端 分库分表 有 有 有 有 有
1.1K10发布于 2018-08-16 - 来自专栏芋道源码1024
浅谈高性能数据库集群 —— 读写分离
本文主要介绍高性能数据库集群读写分离相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 1. 读写分离概述 ? 读写分离概述 基本架构图： ? 基本架构图.jpg 2. 适用场景 ? 主从复制延迟.png 问题二 分配机制 如何将读写操作区分开来，然后访问不同的数据库服务器？ 解决方案1 客户端程序代码封装实现 基本架构图 ? 程序代码封装实现分配基本架构图 ? 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。 ? 它可以用于各种各样的用例，例如通过有效地将数据库流量路由到适当的后端MySQL服务器来提供高可用性和可伸缩性。可插拔架构还使开发人员能够扩展MySQL Router以用于自定义用例。 常见的开源数据库中间件对比 功能 Sharding-JDBC TDDL Amoeba Cobar MyCat 基于客户端还是服务端 客户端 客户端 服务端 服务端 服务端 分库分表 有 有 有 有 有
88150发布于 2018-12-07 - 来自专栏架构师修炼
数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群
一般我们业务在读多写少的场景下，遇到的第一个瓶颈就是数据库这块，大量的读请求会来到数据库，这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加，使得请求变慢，甚至会卡死整个数据库，到了这个阶段，我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理 01 读写分离架构原理 正如上面所说，读写分离是为了将请求流量分散到不同的数据库节点上，将写入数据的请求分发到主数据库，读取数据的请求分发到从数据库，从数据可以有多台，即一主多从。如下图： ? 同时，从数据库还可以作为备份数据库来使用，万一主库突然故障了，它可以顶上去防止数据丢失。 4，使用缓存，将新增的数据同时添加一份缓存，然后查缓存数据，这种建议新增的数据使用缓存较好。 02 如何优雅使用读写分离 我们现在使用了数据库读写分离的机制，但是我们代码该怎么去友好的去访问数据库呢？
2.5K31发布于 2020-07-20 YashanDB数据库高性能存储引擎设计
在现代数据库技术领域，存储引擎的性能直接影响到整体系统的表现。随着数据量的不断增长和应用场景的多样化，性能瓶颈和数据一致性问题愈发凸显。 YashanDB作为一款新兴的数据库解决方案，致力于在高性能存储引擎的设计上解决这些行业挑战。 本篇文章将对YashanDB的高性能存储引擎设计进行深入探讨，帮助读者理解其架构及优势，并提供可操作的技术建议。 结论YashanDB的高性能存储引擎设计通过多层存储结构和高效的事务管理机制，能够有效应对现代数据库面临的性能瓶颈和数据一致性问题。 通过合理部署和持续优化，开发人员和数据库管理员能够显著提升数据库的整体性能和可用性。建议读者在实际项目中关注YashanDB的存储引擎特性和最佳实践，充分发挥其技术优势。
14610编辑于 2025-08-27- 来自专栏用户2442861的专栏
高性能网络编程4--TCP连接的关闭
4、so_linger这个功能的用处在哪？ 5、对于监听socket执行关闭，和对处于ESTABLISH这种通讯的socket执行关闭，有何区别？ 4）若参数中有标志位为关闭写，那么下面做的事与close是一致的：发出FIN包，告诉对方，本机不会再发消息了。 以上，就是close与shutdown的主要行为，同时也回答了本文最初的5个问题。
1.7K20发布于 2018-09-20 - 来自专栏逸鹏说道
维护索引（4）——通过重组索引提高性能
前言： 如果碎片程度小于30%，建议使用重组而不是重建。因为重组不会锁住数据页或者数据表，并且降低CPU的资源。 总得来说，重组会清空当前的B-TREE，特别是索引的叶子节点，重组数据页和消除碎片。和重建不同，重组不会添加任何新数据页。 准备工作： 为了了解是否有必要重组索引，需要首先查看碎片程度，如果在10%以下，那一般没必要做什么维护，如果在10%~30%，就建议进行重组。 步骤： 1、 以下各种重组索引的方法： --不指定参数重组索引： ALTER INDEX [idx_refno] ON [or
96080发布于 2018-04-11 - 来自专栏芋道源码1024
浅谈高性能数据库集群 —— 分库分表
本文主要介绍高性能数据库集群分库分表相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 分库分表概述 ? 读写分离分散数据库读写操作压力，分库分表分散存储压力 适用场景 ? 数据库操作问题 ? 实现方法 ? 参考 从0开始学架构 —— 李运华 《浅谈高性能数据库集群——读写分离》—— 陈彩华 《架构设计方法初探》 —— 陈彩华 《分库分表、主从、读写分离》
69410发布于 2018-10-26 YashanDB高性能数据库设计与实现技术
如何优化数据库查询速度是提升业务系统性能的关键技术难题。现代数据库面临的数据规模复杂、查询请求高并发且多样化，若无法实现高效的数据存取与处理，将严重制约业务响应能力和系统扩展性。 因此，设计一款既保证高性能又兼顾高可用性和易管理的数据库系统显得尤为重要。 YashanDB以创新的架构设计、先进的存储机制及完善的事务控制，实现了面向多场景的高性能数据库解决方案，助力用户有效提升数据处理效率和系统稳定性。 先进的事务控制与并发机制YashanDB支持ACID事务特性及多版本并发控制(MVCC)，确保读写操作高性能并发执行且数据一致。 结论本文详细介绍了YashanDB数据库的高性能设计与实现技术，涵盖多形态部署架构、多样化存储结构、内存管理、事务控制、SQL优化执行、主备复制及高可用机制等核心内容。
27310编辑于 2025-08-19- 来自专栏Spark学习技巧
ClickHouse高性能分布式分析数据库
向大家介绍ClickHouse的基本特性和概念，特别是性能对比数据，包括和Hive/Spark/Druid的性能对比。
1K30发布于 2019-05-09 解密YashanDB数据库的高性能查询能力
在现代数据库技术领域，随着数据规模的爆炸式增长和复杂度的提升，数据库系统面临着性能瓶颈、数据一致性难以保证、以及高并发处理的挑战。高性能查询能力成为数据库系统核心竞争力之一。 本文旨在深入分析YashanDB数据库的结构和关键技术，帮助技术人员深入理解其高性能查询能力的技术原理和优势。 多样化的部署方案为不同业务场景提供灵活的高性能基础架构。创新存储引擎与数据组织优化YashanDB数据库的存储引擎支持四种存储结构：HEAP、BTREE、MCOL和SCOL，适应不同的业务需求。 SCOL稳态列式存储基于对象式管理，支持压缩和编码，适合海量稳态数据的高性能分析查询。 结论YashanDB数据库凭借其多形态部署架构、创新的存储引擎、先进的优化器和执行引擎、多版本并发控制及完善的缓存及后台优化体系，实现了在海量数据和复杂业务场景下卓越的高性能查询能力。
22900编辑于 2025-08-12- 来自专栏Linyb极客之路
浅谈高性能数据库集群——分库分表
本文主要介绍高性能数据库集群分库分表相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 分库分表概述 ? 读写分离分散数据库读写操作压力，分库分表分散存储压力 适用场景 ? 数据库操作问题 ? 实现方法 ?
58060发布于 2018-08-16
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