Berkeley DB(BDB)是一个高效的嵌入式数据库编程库,C语言、C++、Java、Perl、Python、Tcl以及其他很多语言都有其对应的API。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对(Key/Value Pair),而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB支持让数千的并发线程同时
Berkeley DB(BDB)是一个高效的嵌入式数据库编程库,C语言、C++、Java、Perl、Python、Tcl以及其他很多语言都有其对应的API。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对(Key/Value Pair),而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB支持让数千的并发线程同时操作数据库,支持最大256TB的数据,广泛用于各种操作系统,其中包括大多数类Unix操作系统、Windows操作系统以及实时操作系统。
Berkeley DB在06年被 Oracle 收购了,现在我们在 Oracle 网站上会看到: BerkeleyDB、BerkeleyDB XML 和 BerkeleyDB JAVA Edition 这个三个东东。简单的说最开始 BerkeleyDB 是只有 C 语言版本的,但是 JAVA 也可以使用,只不过需要通过 JNI 调用,效率可能有点影响。后来出了 JAVA Edition ,用纯 JAVA 实现了一遍,也就是我们看到的 BerkeleyDB JAVA Edition (简称 JE )。JE是一个通用的事务保护的,100%纯Java(JE不作任何JNI调用)编写的嵌入式数据库。因此,它为Java开发人员提供了安全高效的对任意数据的存储和管理。
JE 适合于管理海量的,简单的数据。其中的记录都以简单的键值对保存,即key/value对。由于它操作简单,效率较高,因此受到了广泛的好评。
一些特性:
1. 大型数据库的支持:它支持从1到数百万级的数据量,数据库的大小限制基本上受限于你的硬件支持。
2. 多线程,多进程支持:JE读写操作都可以是多线程,使用记录级锁定为线程应用程序提供高并发性。此外,JE使用死锁超时检测的机制来确保不会有两个线程无限期的死锁。JE允许多个进程访问同一个DB,但在这种情况下, Berkeley 只允许一个线程进行写操作,读操作随意。
3. 事务:原子性,可恢复,隔离性。
4. 内存Cache:为了减少IO操作提高性能,将数据暂存在内存里面。
5. 索引。
简单读写操作:
Database.put(): 向数据库写入数据,如果不支持重复记录,则会覆盖更新key对应的已有记录Database.putNoOverwrite():向数据库写入数据,但是如果key已经存在,不会覆盖已有数据(即使数据库支持重复key)
Database.putNoDupData():向数据库写入数据(该方法仅用于支持重复key的数据库),如果key和value对应的记录已经存在,那么操作结果是:OperationStatus.KEYEXIST
Database.get() :检索key对应的记录,如果没有找到,操作结果返回:OperationStatus.NOTFOUND
Database.getSearchBoth() :根据key和value 检索数据库记录,如果没有找到,操作结果返回:OperationStatus.NOTFOUND
属性配置
跟Environment一样,database也可以通过DatabaseConfig进行配置。DatabaseConfig.setAllowCreate()
设置当不存在该数据库的时候是否创建一个新的库
DatabaseConfig.setBtreeComparator()
设置用来决定数据库中记录顺序的排序器
DatabaseConfig.setDuplicateComparator()
设置用来比较重复数据的排序器
DatabaseConfig.setSortedDuplicates()
设置该数据库是否允许重复的数据
DatabaseConfig.setExclusiveCreate()
设置当存在该数据库的时候是否会打开数据库失败
DatabaseConfig.setReadOnly()
设置数据库是否只读
DatabaseConfig.setTransactional()
设置事务属性
DatabaseConfig.setDeferredWrite()
设置延迟写属性
DatabaseConfig.setTemporary()
设置该数据库是否为临时数据库(Temporary Databases)
延迟写数据库
默认情况下,数据库会在操作的时候写入变化到磁盘中,如果你使用了事务,那么将会在事务提交的时候写入变化。但是如果你启用了延迟写配置,数据库不会把变化立即写入,除非1.显式的调用了Database.sync()方法;2.缓存满了;3.到达了检查点(checkpoint)。延迟写可以带来以下两个好处:
1.在多线程情况下,可以减少写操作的瓶颈。
2.可以减少写操作数据库,比如你一条记录你多次修改了它,那只会最后一次的改变会被写入到数据库中。
数据库也可以在延迟写和普通库之间进行转换,比如你要加载很大量的数据到数据库中,明显的延迟写数据库相较于普通数据库有更好的性能,这时你可以在加载大数据的时候设置延迟写,在加载完毕之后一次性的写入到数据库中。然后关闭数据库,再使用普通数据库配置属性打开。
设置DatabaseConfig.setDeferredWrite(true),可以让数据库变成延迟写数据库。
临时数据库
这是一个很特殊的数据库,打开临时数据库后,你可以像一般的数据库一样对它进行操作,但是在关闭这个数据库后所有的数据将被清除。也就是说临时数据库中的数据不是持久性的。
并且临时数据库内部采用了延迟写,但是这并不意味着临时数据库将不会发生I/O操作,当缓存满的时候,数据库仍然会把数据写入到磁盘上。临时数据库拥有延迟写数据库的所有优点,但是有一点不同于延迟写数据库,它不会在到达检查点的时候进行写入。
设置DatabaseConfig.setTemporary(true),可以让数据库变成延迟写数据库。
//URL队列的实现,讲访问过的URL存到另外一个数组中,并删除队列中已经访问过的URL package com.mycrawler.berkeleydb; import java.io.File; import com.sleepycat.je.Cursor; import com.sleepycat.je.Database; import com.sleepycat.je.DatabaseConfig; import com.sleepycat.je.DatabaseEntry; import com.sleepycat.je.DatabaseException; import com.sleepycat.je.Environment; import com.sleepycat.je.EnvironmentConfig; import com.sleepycat.je.LockMode; import com.sleepycat.je.OperationStatus; import com.sleepycat.je.Transaction; public class OperatingDB { //讲URL写入队列中 public boolean writerURL(String fileName, String url, String databaseDBName, String rankPage) { boolean mark = false; // 配置环境 https://community.oracle.com/thread/996592?start=0&tstart=0 问题地址 EnvironmentConfig envConfig = new EnvironmentConfig(); // 设置配置事务 envConfig.setTransactional(true); // 如果不存在就创建环境 envConfig.setAllowCreate(true); File file = new File(fileName); file.mkdirs(); try { Environment exampleEnv = new Environment(file, envConfig); Transaction txn = exampleEnv.beginTransaction(null, null); DatabaseConfig dbConfig = new DatabaseConfig(); dbConfig.setTransactional(true); dbConfig.setAllowCreate(true); dbConfig.setSortedDuplicates(false); Database exampleDb = exampleEnv.openDatabase(txn, databaseDBName, dbConfig); txn.commit(); DatabaseEntry theKey = new DatabaseEntry(url.getBytes("utf-8")); DatabaseEntry theData = new DatabaseEntry( rankPage.getBytes("utf-8")); exampleDb.put(null, theKey, theData); exampleDb.close(); exampleEnv.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); mark = false; } return mark; } // 读取没有访问过的URL public String readerURL(String fileName, String databaseDBName) { // boolean mark = false; // 配置环境 EnvironmentConfig envConfig = new EnvironmentConfig(); // 设置配置事务 envConfig.setTransactional(true); // 如果不存在就创建环境 envConfig.setAllowCreate(true); File file = new File(fileName); String theKey = null; // file.mkdirs(); try { Environment exampleEnv = new Environment(file, envConfig); // Transaction txn = exampleEnv.beginTransaction(null,null); DatabaseConfig dbConfig = new DatabaseConfig(); dbConfig.setTransactional(true); dbConfig.setAllowCreate(true); dbConfig.setSortedDuplicates(false); Database myDB = exampleEnv.openDatabase(null, databaseDBName, dbConfig); // txn.commit(); // txn = exampleEnv.beginTransaction(null,null); Cursor cursor = myDB.openCursor(null, null); DatabaseEntry foundKey = new DatabaseEntry(); DatabaseEntry foundValue = new DatabaseEntry(); // cursor.getPrev()与cursor.getNext()的区别:一个是从前往后读取,一个是从后往前读取 // 这里讲访问遍历数据库全部数据while循环噶为if判断,则就只读取第一条数据 if (cursor.getNext(foundKey, foundValue, LockMode.DEFAULT) == OperationStatus.SUCCESS) { theKey = new String(foundKey.getData(), "UTF-8"); } cursor.close(); myDB.close(); exampleEnv.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return theKey; } // 读取已经爬取过的URL public String readerUsedURL(String fileName, String databaseDBName, String url) { // 配置环境 EnvironmentConfig envConfig = new EnvironmentConfig(); // 设置配置事务 envConfig.setTransactional(true); // 如果不存在就创建环境 envConfig.setAllowCreate(true); File file = new File(fileName); String theKey = null; // file.mkdirs(); try { Environment exampleEnv = new Environment(file, envConfig); Transaction txn = exampleEnv.beginTransaction(null, null); DatabaseConfig dbConfig = new DatabaseConfig(); dbConfig.setTransactional(true); dbConfig.setAllowCreate(true); dbConfig.setSortedDuplicates(false); Database myDB = exampleEnv.openDatabase(txn, databaseDBName, dbConfig); txn.commit(); Cursor cursor = myDB.openCursor(null, null); DatabaseEntry foundKey = new DatabaseEntry(); DatabaseEntry foundValue = new DatabaseEntry(); // cursor.getPrev()与cursor.getNext()的区别:一个是从前往后读取,一个是从后往前读取 // 这里讲访问遍历数据库全部数据while循环噶为if判断,则就只读取第一条数据 while (cursor.getNext(foundKey, foundValue, LockMode.DEFAULT) == OperationStatus.SUCCESS) { theKey = new String(foundKey.getData(), "UTF-8"); if (theKey.equals(url)) { return theKey; } } cursor.close(); myDB.close(); exampleEnv.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } // 删除已经读取过的URL public void deleteReadURL(String envHomePath, String databaseName, String key) { Environment mydbEnv = null; Database myDatabase = null; // 创建一个EnvironmentConfig配置对象 EnvironmentConfig envCfg = new EnvironmentConfig(); // 如果设置了true则表示当数据库环境不存在时候重新创建一个数据库环境,默认为false. envCfg.setAllowCreate(true); // 设置数据库缓存大小 // envCfg.setCacheSize(1024 * 1024 * 20); // 事务支持,如果为true,则表示当前环境支持事务处理,默认为false,不支持事务处理。 envCfg.setTransactional(true); try { mydbEnv = new Environment(new File(envHomePath), envCfg); DatabaseConfig dbCfg = new DatabaseConfig(); // 如果数据库不存在则创建一个 dbCfg.setAllowCreate(true); // 如果设置为true,则支持事务处理,默认是false,不支持事务 dbCfg.setTransactional(true); myDatabase = mydbEnv.openDatabase(null, databaseName, dbCfg); DatabaseEntry keyEntry = new DatabaseEntry(key.getBytes("utf-8")); // 删除 myDatabase.delete(null, keyEntry); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (null != myDatabase) { try { myDatabase.close(); } catch (DatabaseException e) { e.printStackTrace(); } } if (null != mydbEnv) { // 在关闭环境前清理下日志 try { mydbEnv.cleanLog(); } catch (DatabaseException e) { e.printStackTrace(); } try { mydbEnv.close(); } catch (DatabaseException e) { e.printStackTrace(); } mydbEnv = null; } } } public static void main(String[] args) { OperatingDB odb = new OperatingDB(); // odb.writerURL( "c:/data/","www.163.com","data","123"); // odb.writerURL( "c:/data/","www.baidu.com","data","123"); String url = odb.readerURL("c:/data/", "data"); if(url != null){ odb.deleteReadURL("c:/data/","data",url); } else{ System.out.println("url is null !!!"); } } }

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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