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摘要: 13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制。 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制。要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况。 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远 阅读全文
posted @ 2017-01-06 15:11 bonelee 阅读(901) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 摘自:http://www.ituring.com.cn/article/4002# NoSQL系统的数据操作接口应该是非SQL类型的。但在NoSQL社区,NoSQL被赋予了更具有包容性的含义,其意为Not Only SQL,即NoSQL提供了一种与传统关系型数据库不太一样的存储模式,这为开发者提供 阅读全文
posted @ 2017-01-06 15:06 bonelee 阅读(1262) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: apt-get install sshpass sshpass -p **your_password** ssh -o StrictHostKeyChecking=no "root@$ip" "du -sm /home/bone/ext_disk/splunk/var/lib" 参考: https: 阅读全文
posted @ 2017-01-06 11:17 bonelee 阅读(927) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转自:http://blog.jqian.net/post/dynamo.html Dynamo是Amazon开发的一款高可用的分布式KV系统,已经在Amazon商店的后端存储有很成熟的应用。它的特点:总是可写(500+ per sec, 99.9% <300ms),并且可以根据需求优化配置(调整R 阅读全文
posted @ 2017-01-06 10:12 bonelee 阅读(1575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table)、B树(BTree)、队列(Queue)、记录号(Recno)。在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种 阅读全文
posted @ 2017-01-05 10:05 bonelee 阅读(1821) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 4.10 同义词文件/Synonym 同义词文件格式 from=>to AT &T => AT&T AT & T => AT & T standarten fuehrer => Standartenfuehrer standarten fuhrer => Standartenfuehrer Ms-D 阅读全文
posted @ 2017-01-05 09:08 bonelee 阅读(334) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 概述 这是基于开源的sphinx全文检索引擎的架构代码分析,本篇主要描述index索引服务的分析。当前分析的版本 sphinx-2.0.4 1 概述 这是基于开源的sphinx全文检索引擎的架构代码分析,本篇主要描述index索引服务的分析。当前分析的版本 sphinx-2.0.4 这是基于开源 阅读全文
posted @ 2017-01-05 09:07 bonelee 阅读(779) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 摘自:http://blog.csdn.net/yang_yulei/article/details/46337405 哈希树的理论基础 【质数分辨定理】 简单地说就是:n个不同的质数可以“分辨”的连续整数的个数和他们的乘积相等。“分辨”就是指这些连续的整数不可能有完全相同的余数序列。 (这个定理的 阅读全文
posted @ 2017-01-04 17:44 bonelee 阅读(1378) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 摘自:http://blog.csdn.net/cangyingzhijia/article/details/8592441 Sphinx使用的文件包括 “sph”, “spa”, “spi”, “spd”, “spp”, “spm” ,还有锁文件。其中sph是系统的配置文件。其它则为索引文件。 . 阅读全文
posted @ 2017-01-04 17:18 bonelee 阅读(1899) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 转自:http://github.tiankonguse.com/blog/2014/12/03/sphinx-token-inverted-sort.html 外部排序 现在我们的背景是有16个已经排序的数据存在磁盘上。由于数据量很大,我们不能一次性全部读进来。 我们的目标是依次挑出最小的hit, 阅读全文
posted @ 2017-01-04 17:09 bonelee 阅读(575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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