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TiDB适用场景解析：海量数据存储与高并发读写的利器

一、海量数据存储场景在数字化浪潮的推动下，各类数据量呈现爆炸式增长，传统数据库在存储和管理海量数据时面临着诸多挑战。TiDB作为一款分布式关系型数据库，天然具有处理海量数据的能力。其水平扩展的架构使得数据库可以随着业务的发展而轻松扩展，满足不断增长的数据存储需求。同时，TiDB提供了高效的数据压缩...

缓存面试解析：穿透、击穿、雪崩，一致性、分布式锁、Redis过期，海量数据查找

为什么使用缓存在程序内部使用缓存，比如使用map等数据结构作为内部缓存，可以快速获取对象。通过将经常使用的数据存储在缓存中，可以减少对数据库的频繁访问，从而提高系统的响应速度和性能。缓存可以将数据保存在内存中，读取速度更快，能够大大缩短数据访问的时间，提升用户体验。在业界中，通常在数据库之前添加...

Serverless 赛题设置和解题思路解析

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第八届大学生创新创业大赛阿里命题数据库命题解析

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第八届大学生创新创业大赛阿里命题IoT赛题解析

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基于 HBase 的海量数据查询与检索解析|学习笔记

开发者学堂课程【HBase 入门与实战：基于 HBase 的海量数据查询与检索解析】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/lear08/detail/13895基于 HBase 的海量...

《基于HBase的海量数据查询与检索解析》电子版地址

《基于HBase的海量数据查询与检索解析》基于HBase的海量数据查询与检索解析_游骐_202105_v3 电子版下载地址：https://developer.aliyun.com/ebook/6674 电子书： </div>

基于HBase的海量数据查询与检索解析

HBase回顾(一)HBase的历史HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样，HBa...

DTCC 2019 | 海量数据毫秒级分析的背后——《阿里超大规模实时数仓架构挑战与实践解析》

摘要：在DTCC 2019大会上，阿里云智能数据库产品事业部研究员林亮进行了题为《超大规模实时数仓架构挑战与实践解析》的分享，数据分析领域目前正在朝着在线化方向演进，数据业务在海量数据实时写入、高并发分析、稳定性、灵活性上挑战巨大。分析型数据库AnalyticDB是阿里巴巴自主研发的超大规模PB级实...

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更新时间 2024-03-18 14:43:11

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