一、C文件概述1.基本概念文件是指一组相关数据的有序集合，这个数据集有一个名称，叫做文件名。我们在前面的已经使用到了很多文件，例如源程序文件、目标文件、可执行文件、库文件(头文件)等。文件通常是驻留在外部介质(如磁盘等)上的，在使用时才调入内存中来。操作系统是以文件为单位对数据进行管理的，示意如下：2.文件分类从不同

在项目中使用mybatis做为持久层框架，mysql数据库。项目上线前，DBA要求我们将每张数据库表中的字段都设置默认值和notnull。之前项目中有一些insert语句是将表中所有字段都列出来，然后把它做为一个通用的插入语句来使用。举个简单的例子：假如一张数据库表blog中有如下几个字段：id,title,content,author，除id外，每个字段

摘要Redis是一款优秀的、开源的内存数据库，我在阅读Redis源码实现的过程中，时时刻刻能感受到Redis作者为更好地使用内存而费尽各种心思，例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不同底层编码的实现（如压缩列表、跳跃表等）。今天我们暂时放下对Redis不同数据结构的探讨，来一起看看Redis提供的另一种机制——内存淘汰机制。

作者：李坤热点问题概述一直以来，TiDB的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点

前面我们一直说NIO能够提高性能，那么到底如何提高效率。本篇就接着上一篇文章的缓冲区，来看看直接缓冲区和非直接缓冲区。非直接缓冲区首先看看非直接缓冲区。我们之前说过NIO通过通道连接磁盘文件与应用程序，通过缓冲区存取数据进行双向的数据传输。物理磁盘的存取是操作系统进行管理的，与物理磁盘的数据操作需要经过内核地址空间；而我们的Java应用

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1概述mysql中的单表增删改查操作,可以说是基本中的基本.实际工作中,常常会遇到一些基本用法难以处理的数据操作,譬如遇到主从表甚至多级关联表的情况(如一些历史问题数据的批量处理),考虑到效率问题,需要将请求次数控制在一个常量级别.这种情况下,由于需要操作的(作为参数的)数据量较大,或者获取参数较为复杂,往往不太容易处理.以下

浏览记录系统主要用来记录京东用户的实时浏览记录，并提供实时查询浏览数据的功能。在线用户访问一次商品详情页，浏览记录系统就会记录用户的一条浏览数据，并针对该浏览数据进行商品维度去重等一系列处理并存储。然后用户可以通过我的京东或其他入口查询用户的实时浏览商品记录，实时性可以达到毫秒级。目前本系统可以为京东每个用户提供最近200条的浏览记录查询展示。

本文主要以介绍方法为主，落地过程可以归纳为方案收益测算数据安全验证系统稳定性验证灰度与回滚。文中的账单系统通过step1大表压缩32%，step2大JSON字段序列化12%，step3删除无效数据10%，3个方案的顺利落地，有效的减少了50.7%的磁盘空间，成本下降也非常显著。最后，希望此文能够给还在迷茫，不知从何处下手落地数据库存储成本降低的同学一些启发和灵感