12讲存储优化(上):常见的数据存储方法有哪些

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数据库空间管理的碎片整理与存储优化

数据库空间管理的碎片整理与存储优化

数据库空间管理的碎片整理与存储优化数据库是现代应用中最常见的数据存储方式之一,随着数据量不断增长,数据库的性能和空间管理变得越来越重要。

数据库碎片是一种常见问题,它会导致性能下降和空间浪费。

因此,数据库管理员需要采取措施来对数据库进行碎片整理和存储优化。

碎片整理是指将散落在数据库中的碎片收集并重新组织,以减少数据库空间的浪费。

将碎片整理视为数据库的“春季大扫除”,通过重新组织数据,数据库可以提高查询和更新性能,并减少物理磁盘读取和写入操作。

下面将介绍一些常见的碎片整理方法。

首先,索引碎片是最常见也最容易解决的问题之一。

通过使用索引重建或重新排序,可以减少磁盘I/O操作和查询时间。

索引碎片可分为内部和外部碎片。

内部碎片是指数据块中未被利用的空间,而外部碎片是指散落在数据库中的未被使用的数据块。

索引重建是一种常用的方法,它可以重新创建整个索引,消除内部碎片。

同时,确保数据库表的顺序与常见查询的顺序一致,也可以减少外部碎片。

其次,数据碎片也可以通过重新整理和重新组织数据来解决。

通过压缩表、重新组织表或重新生成索引,可以清除未使用的空间并提高查询性能。

压缩表是一种常见的方法,可以在重新组织表时将未使用的空间回收并减少数据库的物理大小。

但需要注意的是,在进行压缩表操作时,需要预留足够的空间来处理其他事务。

除此之外,重新生成索引也可以通过消除碎片来优化存储。

重新生成索引会创建一个干净的索引而非重组既有索引,从而提高查询性能。

此外,及时删除不再使用的数据也是优化存储空间的重要步骤之一。

不再使用的数据包括过期的数据、缓存数据和错误数据等。

这些数据占据了宝贵的存储空间,除非有特殊需求,应当及时删除以减少碎片和提高性能。

另外,合理的数据分区和文件组织也对数据库性能和空间管理起着重要作用。

根据不同的业务需求,将数据分为多个分区,可以提高查询和备份的效率,并且可以更好地应对不同访问模式下的数据管理需求。

同时,将表和索引存储在不同的文件组中,可以实现更好的性能和空间利用率。

云计算中的云存储技术使用方法

云计算中的云存储技术使用方法

云计算中的云存储技术使用方法云存储技术是一种将数据存储在云计算服务器上的技术,通过互联网访问和管理数据。

随着云计算的发展,云存储技术已经成为企业和个人数据存储的主流选择,其具有高效、安全、便捷等优点。

在云存储技术的应用中,为了更好地利用云存储技术,需要合理而有效地使用云存储服务,提高数据存储和管理的效率和安全性。

一、云存储技术的使用方法1.选择合适的云存储服务:根据自己的需求和规模,选择适合自己的云存储服务商。

目前市场上有很多知名的云存储服务商,如亚马逊云存储(Amazon S3)、微软云存储(Azure Blob Storage)和谷歌云存储(Google Cloud Storage)等,用户可以根据自己的需求选择合适的云存储服务。

2.创建云存储账号:注册云存储账号并登录云存储服务提供商的网站,根据提示创建云存储账号。

在创建账号时,要注意保护账号的安全,设置强密码和多重身份验证。

3.上传数据到云存储:通过云存储服务提供商提供的客户端工具或网页界面,上传需要存储的数据到云存储中。

用户可以通过拖拽、复制粘贴等简单操作,将本地数据上传到云存储中。

4.设置数据访问权限:用户可以根据自己的需求设置数据的访问权限,例如公开访问、私有访问或有限访问。

通过设置数据访问权限,可以控制数据的访问范围,保护数据的安全。

5.备份和恢复数据:云存储技术可以实现数据的备份和恢复,用户可以定期备份数据到云存储中,确保数据的安全和可靠性。

在发生数据丢失或损坏的情况下,可以通过云存储服务商提供的恢复功能,将数据恢复到原始状态。

6.监控和管理数据:通过云存储服务提供商提供的监控和管理工具,用户可以实时监控数据的存储状态和使用情况,及时发现问题并进行处理。

同时,用户还可以对数据进行管理,包括删除不需要的数据、整理数据等操作。

7.优化数据存储:用户可以通过一些技巧和方法,优化数据存储,提高存储效率和降低存储成本。

例如对数据进行压缩、去重、分片等操作,减少存储空间的占用,提高数据的存储和传输效率。

大数据分析平台的性能优化方法与实践经验总结

大数据分析平台的性能优化方法与实践经验总结

大数据分析平台的性能优化方法与实践经验总结随着大数据时代的到来,大数据分析平台的重要性日益凸显。

企业、机构和政府都意识到,通过充分利用大数据,可以获得更深入的洞察力,并为决策和业务发展提供有力支持。

然而,大数据分析平台的性能优化却是一个持续的挑战。

为了提高数据分析的效率和准确性,我们需要探索一些性能优化的方法和实践经验。

1. 数据存储优化数据存储是大数据分析平台的核心部分,也是性能优化的重点。

以下是一些常用的优化方法:(1)数据分片:将数据划分成多个分片,可以提高分析过程的并行性。

通过合理划分数据,可以减少数据倾斜和负载不平衡的问题。

(2)数据压缩:对于大规模的数据集,数据压缩可以降低存储成本,同时提高数据传输和处理的效率。

(3)数据索引:建立适当的索引可以加快数据的查询和访问速度。

通过索引,可以减少数据的扫描量,提高查询的响应速度。

2. 数据预处理优化大数据分析平台通常需要对原始数据进行预处理,以提高分析的质量和效率。

以下是一些常用的数据预处理优化方法:(1)数据清洗:清洗数据是为了去除错误、重复、缺失和异常值等,以减少数据分析时的干扰和误差。

通过合理的数据清洗方法,可以提高数据的准确性和一致性。

(2)数据归一化:不同数据源和数据格式的数据需要进行归一化处理,以保证数据的一致性和可比性。

通过归一化,可以减少数据分析过程中的误差和冗余。

(3)数据采样:针对大规模数据集,可以采用数据采样的方法,选取代表性的子集进行分析。

通过数据采样,可以减少分析过程的计算量,提高分析的效率。

3. 并行计算优化大数据分析通常需要进行大规模的并行计算,以提高计算速度和效率。

以下是一些常用的并行计算优化方法:(1)任务划分:将复杂的计算任务划分成多个子任务,分布式地进行并行计算。

通过合理划分任务,可以充分利用计算资源,提高计算过程的并行性。

(2)数据本地性:将计算任务分配给最接近数据的计算节点,减少数据传输过程中的网络延迟和带宽消耗。

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍(六)

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍(六)

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍随着科技的迅速发展,大数据已经成为了信息化时代的一个主要特征。

大数据分析已经成为企业和政府决策的重要工具,然而,大数据的存储和处理也给计算机系统和网络带来了严峻的挑战。

为了解决这些问题,数据压缩和存储优化技术应运而生。

在本文中,我们将介绍大数据分析中的数据压缩和存储优化方法。

数据压缩是一种将数据转换为更紧凑形式的技术,可以减少存储空间的使用,并且可以提高数据传输的效率。

在大数据分析中,数据压缩是至关重要的,因为大量的数据需要在服务器之间进行传输和存储,而数据压缩可以大大减少传输和存储成本。

目前,数据压缩主要分为无损压缩和有损压缩两种方法。

无损压缩是一种压缩方法,它可以减小文件的大小,但是不会丢失任何信息。

无损压缩通常用于文本、数据库和其他需要精确还原的数据。

目前,最常见的无损压缩算法包括Huffman编码、LZW压缩算法等。

这些算法通过消除冗余信息和利用统计学原理来实现数据压缩。

另一种常见的压缩方法是有损压缩。

有损压缩是一种可以减小文件大小的压缩方法,但是在还原数据时会丢失一部分信息。

有损压缩通常用于音频、视频和图像等多媒体数据的压缩。

在大数据分析中,有损压缩可以有效减小海量数据的存储空间,例如在音频和视频监控系统中,有损压缩可以大大减小存储需求,提高系统的效率。

除了数据压缩技术,数据存储优化也是大数据分析中的一个关键问题。

由于大数据的规模庞大,传统的存储系统已经无法满足大数据分析的需求。

因此,数据存储优化成为了大数据分析中的一个重要研究方向。

在数据存储优化方面,一种常见的方法是分布式存储。

分布式存储是一种将数据分散存储在多台服务器上的技术,可以有效提高数据的存储效率和可靠性。

在分布式存储系统中,数据可以被复制在多个服务器上,一旦某个服务器发生故障,数据依然可以被访问。

分布式存储系统可以大大提高大数据的存储性能和可靠性。

此外,数据压缩和存储优化方法也经常与硬件技术相结合,以提高大数据的存储和处理效率。

数据存储系统的设计与优化

数据存储系统的设计与优化

数据存储系统的设计与优化随着互联网技术的发展,数据存储系统的设计与优化变得越来越重要。

数据存储系统是计算机系统中最关键的组成部分之一,是一种用于存储和管理数据的技术,广泛应用于各个领域。

本文将介绍数据存储系统的设计原理和优化技术,帮助读者更好地了解和使用这种技术。

1. 数据存储系统的基本原理数据存储系统的设计有两个核心原则:数据的持久存储和数据的快速搜索。

数据的持久存储是指在系统关闭或重启之后,数据应该可以长期存储,并且可以被重复读取。

如果一旦数据在系统关闭或重启之后就丢失了,那么这个系统就失去了作用。

数据的快速搜索是指在大量的数据中,快速定位目标数据的位置。

搜索的效率越高,则整个系统的性能就越好。

在数据存储系统中,常用的数据结构有哈希表、链表、树和图等。

哈希表是一种高效的数据结构,可以将任意长度的输入(键)映射到固定大小的输出(值)中。

在哈希表中,每个值都与一个唯一的键相关联,这就允许快速查找、插入和删除操作。

链表是一种基础的数据结构,它由多个节点组成。

每个节点包括一个值和指向下一个节点的引用。

树是一种非线性的数据结构,它由多个节点组成,每个节点可以有多个子节点。

树的节点和子节点之间的连接称为边。

树有很多种类型,如二叉树、红黑树、AVL树等。

图是由节点和边组成的一种数据结构,节点可以有多个边相连。

图可以用于建模复杂的关系网络。

2. 数据存储系统的优化技术在真实的应用场景中,数据存储系统需要承受大量的数据和读写操作。

因此,优化数据存储系统的性能是至关重要的。

下面介绍一些常用的数据存储系统优化技术。

2.1 数据分区数据分区是指将大量的数据分成多个小部分进行存储,每个小部分只存在于一个物理节点。

通过将数据分散到多个物理节点上,可以减轻单个节点的负担,同时提高系统的容错性和可扩展性。

2.2 压缩和编码数据的压缩和编码是将冗余或者重复的数据删除或者转化为更紧凑的形式。

通过压缩和编码,可以减少存储系统的磁盘空间消耗,同时也能够提高读取和写入的效率。

数据存储的原理

数据存储的原理

数据存储的原理数据存储的原理是指将数据保存在计算机内存或磁盘等介质中的过程。

数据存储的目的是为了长期保存和随时检索数据,以便后续的访问和操作。

在计算机中,数据以二进制形式表示。

计算机存储介质通常被分成不同的层次结构,包括主存储器(RAM)、缓存、磁盘和磁带等。

不同层次的存储介质在容量、速度和价格方面各有优劣。

主存储器是计算机中最快的存储介质,用于存储当前正在执行的程序和数据。

它采用内存地址来标识存储单元,每个存储单元都有一个唯一的地址。

缓存是位于主存和CPU之间的高速存储,用于临时存储最常用的数据和指令。

缓存通过检查CPU访问的数据是否已经存在于缓存中来提高访问速度,如果存在则加快访问,否则将数据从主存中加载到缓存中。

磁盘是一种非易失性存储介质,通过磁场来记录和读取数据。

磁盘上的数据按磁道和扇区组织,并使用文件系统来管理和访问。

磁盘的读取和写入速度相对较慢,但容量较大,适合长期保存大量数据。

磁带是一种较为传统的数据存储介质,通过磁带上的磁场来记录和读取数据。

磁带的读写速度较慢,适合存储大量的备份数据。

数据存储的原理涉及到物理存储和逻辑存储两个方面。

物理存储指的是数据在存储介质上的实际存储方式,包括数据的分块和编码方式等。

逻辑存储指的是数据在存储介质上的逻辑组织方式,包括文件系统和数据库等。

数据存储还涉及到数据的读取和写入过程。

数据的读取是指将存储介质上的数据加载到计算机内存中,以供后续的处理和使用。

数据的写入是指将计算机内存中的数据保存到存储介质中,以便长期保存。

数据存储的原理和方法不断地发展和演变,以满足不断增长的数据需求和提高数据存取的效率。

通过优化存储结构、加快数据访问速度和提高数据安全性等手段,不断提升数据存储的性能和可靠性。

数据管理方法

数据管理方法

数据管理方法概述:数据管理方法是指在组织和管理数据的过程中采取的一系列策略和技术。

它涵盖了数据收集、存储、处理、分析和保护等方面,旨在确保数据的完整性、可靠性和安全性,以支持组织的决策和业务运营。

1. 数据收集:数据收集是数据管理的第一步,它涉及到从不同来源获取数据。

以下是一些常见的数据收集方法:- 手工输入:人工输入数据,例如通过表格、调查问卷等方式。

- 自动化收集:使用传感器、设备接口或API等自动收集数据。

- 数据采购:从第三方数据提供商购买数据。

- 数据挖掘:通过分析现有数据集来发现新的信息。

2. 数据存储:数据存储是将数据保存在可访问的位置,以便后续使用和管理。

以下是一些常见的数据存储方法:- 数据库系统:使用关系型数据库(如MySQL、Oracle)或非关系型数据库(如MongoDB、Redis)来存储结构化和非结构化数据。

- 数据仓库:将多个数据源的数据集成到一个统一的存储库中,以便进行分析和报告。

- 云存储:将数据存储在云平台上,如Amazon S3、Google Cloud Storage等,以实现可扩展性和灵活性。

- 文件系统:将数据存储在本地或网络共享的文件系统中,如NTFS、NFS等。

3. 数据处理:数据处理是对数据进行转换、清洗和整理的过程,以便进行进一步的分析和应用。

以下是一些常见的数据处理方法:- 数据清洗:去除重复值、缺失值和异常值,以确保数据的准确性和一致性。

- 数据转换:对数据进行格式转换、单位转换等操作,以适应不同的应用需求。

- 数据整合:将多个数据源的数据整合到一个统一的数据集中,以便进行综合分析。

- 数据分割:将大型数据集划分为更小的子集,以便于处理和管理。

4. 数据分析:数据分析是对数据进行探索和发现的过程,以提取有价值的信息和洞察。

以下是一些常见的数据分析方法:- 描述性分析:对数据进行统计摘要和可视化,以了解数据的基本特征和趋势。

- 探索性分析:通过数据挖掘和可视化技术,发现数据中的模式、关联和异常。

数据库数据存储方式的选择与优化

数据库数据存储方式的选择与优化

数据库数据存储方式的选择与优化在进行数据库设计时,数据存储方式的选择是一个关键的决策。

不同的存储方式将影响数据库的性能、数据的可靠性和可扩展性。

在做出决策之前,数据库管理员需要综合考虑业务需求、硬件条件和数据访问模式。

本文将讨论常见的数据库存储方式,并给出相应的优化建议,以帮助管理员们做出理性的决策。

1. 关系型数据库存储方式关系型数据库使用表格结构来存储数据,最常见的关系型数据库是MySQL、Oracle和SQL Server。

关系型数据库的设计需要定义表的结构和关系,以及建立索引来加快查询速度。

优化建议:1.1. 确定合适的数据类型:在设计数据表时,使用合适的数据类型可以提高性能和存储效率。

根据实际需求,选择合适的整数、浮点数和字符串类型。

1.2. 设计有效的关系模式:合理规划表之间的关系,使用外键来维护关系完整性,并对常用的查询提供合适的索引。

1.3. 优化查询语句:编写高效的SQL查询语句,避免全表扫描,合理使用索引,避免连表查询和复杂的子查询。

2. 文档型数据库存储方式文档型数据库将数据以文档的形式进行存储,最常见的文档型数据库是MongoDB。

文档型数据库适用于存储非结构化和半结构化数据。

优化建议:2.1. 合理设计文档结构:避免使用过深的嵌套文档结构,这样会影响查询性能。

可以根据业务需求,将重要字段放在顶层文档中,避免多重嵌套。

2.2. 使用合适的索引:在文档型数据库中,索引是提高查询性能的关键。

根据实际需求,选择合适的字段进行索引,避免创建过多的索引,以免影响写入性能。

3. 列存储和键值存储列存储和键值存储是一种非常适合大规模数据存储和分布式计算的存储方式,常见的列存储数据库是HBase,常见的键值存储数据库是Redis。

优化建议:3.1. 合理设计列族和列:在列存储数据库中,不同列族和列的设计将直接影响数据访问的性能。

合理规划列族和列的数量,根据实际查询需求进行设计。

3.2. 合理设置缓存策略:对于高读取频率的数据,可以使用缓存技术来提高查询性能。

大数据存储知识点总结

大数据存储知识点总结

大数据存储知识点总结大数据存储的几个关键方面的知识点总结如下:➢分布式存储系统:大数据存储的基础是分布式存储系统,它允许数据存储在多台服务器上,从而实现数据的分散存储和并行处理。

常见的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)、Amazon S3、Google Cloud Storage 等。

➢数据冗余和容错:在大数据环境下,数据冗余和容错机制变得尤为重要。

通过数据备份、数据镜像和纠删码等技术,可以确保即使发生服务器故障或网络故障,数据仍然能够安全可靠地保存和恢复。

➢一致性和分区容错:在分布式环境中,保持数据的一致性是一个挑战,因为数据可能分布在不同的节点上。

一致性协议如Paxos和Raft可以确保在分布式系统中达成一致的数据状态,而分区容错则是指即使系统遭遇网络分区,系统依然能够继续工作。

➢可扩展性:大数据存储系统需要具备良好的可扩展性,以应对数据规模的快速增长。

通过添加新的存储节点或者增加存储容量,系统能够逐渐扩展,而不影响整体性能。

➢数据格式:大数据存储系统需要支持多种数据格式,包括结构化数据(如关系数据库中的数据)、半结构化数据(如JSON、XML)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。

这些不同类型的数据需要被有效地存储和管理。

➢存储介质:大数据存储系统可以利用多种存储介质,包括传统的硬盘存储、固态硬盘(SSD)、以及内存存储。

不同的存储介质拥有不同的性能和成本特点,需要根据具体业务需求进行合理选择。

➢数据访问和查询:大数据存储系统需要提供高效的数据访问和查询能力,以支持快速的数据检索和分析。

通常会采用索引、分区、压缩等技术来优化数据查询性能。

➢数据安全和隐私:数据安全和隐私保护是大数据存储中不可或缺的一部分。

数据加密、权限管理、身份认证等技术能够确保数据的安全性和隐私性。

➢NoSQL数据库:NoSQL数据库是一类非关系型数据库,适用于大规模分布式数据存储。

它们通常具有高扩展性、灵活的数据模型和高性能的特点。

常见数据存储方式比较

常见数据存储方式比较
缺点 (1)资源利用率比较低; (2)对服务器的依赖性比较强, 对其性能要求也比较高。 (1)存储性能较低; (2)可靠度不高; (3)前期投入相对较高。
图3
Байду номын сангаас应用 小型网络及地理位置分散的网络
在企业、视频、医疗、教育、 备份、政府应用,性价比高
光纤设备的价格高、管理较复杂。
集中在电信、金融、证券和超大型企业
参考文献 [1] 孙广荣.从建筑声学到环境声学,2001-11-9. [2] 吴晓华,王水浪.城市园林空间中的声景设计,山东林业科 技,2008-02-25. [3] 葛坚,赵秀敏,石坚韧.城市景观中的声景观解析与设计[J]. 浙江 大学 学报 ,2 0 0 4 ( 8 ) :9 9 4 ~9 9 9 . [4] 吴颖娇,张邦俊,环境声学的新领域——声景观研究科技通 报,2003-08-06. [5] 李国棋.声景研究和声景设计「D 」.北京:清华大学,2004 [6] 吴颖娇.声景观评价方法和典型区域声景观研,2004-0510. [7] 毛建西.居住空间声环境及其与声源和人的关系,2006-12.
计 即 声 生 态 设 计 是 景 观 生 态 设 计 的 极 为 重 要 的 组 成 部 分 ,其 设 计 必 须 遵 守 区 域 原 则 、生 态 原 则 、发 展 原 则 、建 设 原 则 、优 化 原 则 、持 续 原 则 、经 济 原 则 七 项 基 本 原 则 。其 设 计 方 法 一 般 可 采 用 正 、负 、零 的 方 法 来 对 城 镇 的 声 景 观 进 行 合 理 的 安 排 。声 景 观 设 计 不 仅 仅 是 理 学 或 者 工 学 之 间 的 渗 透 ,它 的 研 究 还 涉 及 了 历 史 学、民族文化、地域习性等一些人文领域.在一定的程度上,这的 确 增 加 了 学 者 之 间 交 流 的 难 度 ,但 是 ,多 学 科 领 域 的 交 叉 ,也 赋 予了声景观设计以包容性和生命力。现在,声景观设计与环境规 划设计、城市景观设计等联系越来越紧密,虽然声景观设计的发 展时间很短,但在可持续发展的思想已成为潮流的今天,声环境 质量将会越来越受重视,声景观设计的发展也必将会越来越好, 越来越有希望。

监控系统数据存储方案的选择与优化

监控系统数据存储方案的选择与优化

监控系统数据存储方案的选择与优化在处理大量监控系统数据时,数据存储方案的选择和优化至关重要。

这不仅关系到数据的安全性和可靠性,还关乎数据的高效访问和有效管理。

本文将探讨监控系统数据存储方案的选择与优化的相关问题,并提供一些实用的解决方案。

一、存储方案的选择在选择监控系统数据的存储方案时,需要考虑以下几个方面:1. 数据类型:监控系统的数据类型通常包括结构化数据和非结构化数据。

对于结构化数据,可以选择使用关系型数据库进行存储;而对于非结构化数据,可以选择使用分布式文件系统进行存储。

2. 数据量:监控系统通常需要处理大量的数据,因此在选择存储方案时,需要考虑存储系统的容量和扩展性。

分布式存储系统(如Hadoop和Cassandra)能够提供高容量和可伸缩性,适合处理大规模的监控数据。

3. 数据访问速度:监控系统的数据通常需要频繁访问和查询,因此在选择存储方案时,需要考虑数据的读写性能。

分布式内存数据库(如Redis和Memcached)可以提供快速的数据访问速度,适合处理对实时性要求较高的监控数据。

4. 数据安全性:监控系统的数据可能包含敏感信息,因此在选择存储方案时,需要考虑数据的安全性。

关系型数据库通常具有较好的安全机制,可以采用加密和权限控制等措施来确保数据的安全。

基于上述考虑,可以结合实际情况选择适合的存储方案,或者采用混合存储的方式来满足不同需求。

二、存储方案的优化在选择了适合的监控系统数据存储方案之后,还可以进一步优化存储方案,以提高数据的处理性能和效率。

以下是一些常见的存储方案优化方法:1. 数据压缩:对于大量的监控数据,可以采用压缩算法来减小数据的存储空间,从而可以提高存储系统的容量和性能。

常用的数据压缩算法包括LZO和Zlib等。

2. 数据分区:将监控数据按照一定的规则进行分区存储,可以提高数据的访问效率。

例如,可以按时间范围进行分区,使得查询某个时间段的数据更加高效。

3. 数据索引:为监控数据建立索引,可以加快数据的查询速度。

数据存储技术中的存储资源管理与调度方法(六)

数据存储技术中的存储资源管理与调度方法(六)

随着信息技术的不断发展,数据存储技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

大数据、云计算、物联网等新兴技术的兴起,对数据存储资源的管理和调度提出了更高的要求。

本文将从存储资源管理与调度方法的角度,对数据存储技术进行探讨。

一、存储资源管理存储资源管理是指对存储资源进行有效的配置和管理,以满足系统对于存储容量和性能的需求。

在传统的存储系统中,存储资源管理通常是由管理员手动进行配置和分配的。

但是随着数据规模的不断扩大和数据访问的复杂性增加,手动管理已经不再适用于现代存储系统。

因此,自动化的存储资源管理技术成为了当前的研究热点。

其中,存储虚拟化技术是一种常见的存储资源管理技术。

通过存储虚拟化,可以将多个物理存储设备抽象成一个统一的逻辑存储池,使得存储资源的管理更加灵活和高效。

此外,存储虚拟化还可以实现存储资源的动态分配和调整,提高了存储资源的利用率和性能。

另外,存储资源管理还涉及到数据的备份和恢复、数据的迁移和迁移等功能。

这些功能需要对存储资源进行有效的管理和调度,以保证数据的安全性和可靠性。

二、存储资源调度方法存储资源调度是指对存储资源进行合理的调度和分配,以提高存储系统的性能和效率。

在现代存储系统中,由于数据访问的负载和数据访问模式的复杂性,存储资源的调度成为了一个具有挑战性的问题。

在存储资源调度方面,磁盘调度算法是一个重要的研究领域。

磁盘调度算法的目标是使得数据的访问更加高效和均衡。

常见的磁盘调度算法包括先来先服务、最短寻道时间优先、电梯算法等。

这些算法在不同的应用场景下都有其适用性,但是在面对大规模数据和高并发访问时,传统的磁盘调度算法往往无法满足系统的需求。

为了解决这一问题,一些新的存储资源调度方法被提出。

例如,基于闪存的存储资源调度方法。

相比传统的机械硬盘,闪存具有更高的读写速度和更低的访问延迟,因此可以更好地满足现代存储系统对于性能的需求。

基于闪存的存储资源调度方法可以充分利用闪存的特性,实现数据的快速访问和高效管理。

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍(十)

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍(十)

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍随着互联网技术的不断发展,大数据分析已经成为了企业决策和业务发展的重要手段。

然而,大数据的处理和存储也带来了巨大的挑战,尤其是数据的压缩和存储优化问题。

本文将围绕大数据分析中的数据压缩与存储优化方法进行介绍。

一、数据压缩技术1. 无损压缩无损压缩是一种保证数据完整性的压缩方法,它通过消除数据中的冗余信息来减小数据占用的空间。

在大数据分析中,无损压缩常常用于对结构化数据的压缩,比如关系型数据库中的表格数据。

常见的无损压缩算法包括哈夫曼编码、LZW算法等。

2. 有损压缩有损压缩是一种通过舍弃部分数据信息来减小数据占用空间的压缩方法。

在大数据分析中,有损压缩通常用于对图像、音频、视频等多媒体数据的压缩。

常见的有损压缩算法包括JPEG、MP3、MPEG等。

3. 字典压缩字典压缩是一种基于字典的压缩方法,它通过构建和维护一个数据字典来实现压缩。

在大数据分析中,字典压缩常常用于对文本数据的压缩,比如对大规模日志文件的压缩。

常见的字典压缩算法包括LZ77、LZSS、LZMA等。

二、数据存储优化方法1. 列式存储列式存储是一种将数据按列而不是按行进行存储的方法,它可以显著提高数据的压缩效率和查询性能。

在大数据分析中,列式存储常常用于对结构化数据的存储,比如对关系型数据库的表格数据进行存储。

常见的列式存储引擎包括Apache Parquet、Apache ORC等。

2. 分区存储分区存储是一种将数据按特定的分区进行存储的方法,它可以减小数据的读取范围,提高查询性能。

在大数据分析中,分区存储常常用于对分布式文件系统的数据进行存储,比如对HDFS、Amazon S3等的数据进行分区存储。

常见的分区存储策略包括按时间分区、按地域分区、按业务分区等。

3. 压缩存储压缩存储是一种将数据在存储时进行压缩的方法,它可以减小数据占用的存储空间,降低存储成本。

在大数据分析中,压缩存储常常用于对大规模文本数据的存储,比如对日志文件、监控数据等的存储。

大数据应用中的数据处理和存储技术

大数据应用中的数据处理和存储技术

大数据应用中的数据处理和存储技术随着人类生产生活的日益数据化,数据量不断增长,如何高效地存储和处理这些数据成为一个巨大的挑战。

大数据技术应运而生,成为处理和存储大型数据的必要技术。

本文将介绍大数据应用中的数据处理和存储技术。

一、数据存储技术数据存储技术是大数据技术的一个重要组成部分,它涉及到如何存储大量的数据。

在大数据应用中,数据存储技术的要求包括高容量、高可靠性、高扩展性、高可用性等。

以下是几种常见的数据存储技术:1. Hadoop存储技术Hadoop是一个开源软件框架,用于存储和处理大规模数据集。

它采用了分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)来实现数据存储和处理。

Hadoop的主要特点是高可靠性、高扩展性和高容错性。

2. NoSQL存储技术NoSQL(Not Only SQL)是一种非关系型数据库,它旨在通过解决关系型数据库的局限性来支持大规模的分布式数据存储。

NoSQL存储技术根据数据类型和用途的不同,可以分为多种类型,如键值存储、列存储、文档存储、图形数据库等。

3. 分布式存储技术分布式存储技术采用分布式架构来实现数据存储和处理,它将数据分散存储到多台服务器上,从而实现数据的高扩展性和高可用性。

常用的分布式存储技术包括Ceph、GlusterFS、Swift等。

二、数据处理技术数据处理技术是大数据技术的另一个重要组成部分,它涉及到如何高效地处理大量的数据。

在大数据应用中,数据处理技术的要求包括高速度、高效率、高精度等。

以下是几种常见的数据处理技术:1. MapReduce处理技术MapReduce是一种分布式计算模型,它将大规模数据的处理任务分解为多个小任务,并将这些小任务分配给不同的计算节点来执行。

通过分布式计算的方式,MapReduce可以实现对大规模数据的高速处理。

Hadoop是一种基于MapReduce模型的分布式计算框架。

2. 内存计算技术内存计算技术采用内存作为数据存储介质,通过在内存中进行数据处理,可以实现对大规模数据的高速处理。

数据管理与储存的数据存储技术选择

数据管理与储存的数据存储技术选择

数据管理与储存的数据存储技术选择数据的快速增长以及信息技术的迅猛发展,对数据管理与储存提出了更高的要求。

选择合适的数据存储技术,对于提高数据管理效率、强化数据安全性以及优化数据处理能力至关重要。

本文将介绍几种常见的数据存储技术,并对其特点进行分析,从而帮助读者选择适合自己的数据存储技术。

一、传统的关系型数据库传统的关系型数据库(如MySQL、Oracle)被广泛应用于各种企业级应用中。

其采用结构化的数据模型,能够确保数据的一致性和完整性。

关系型数据库具备ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)的特性,支持丰富的事务处理和数据查询功能。

但是,关系型数据库在大规模数据存储和处理方面存在一定的限制。

1. 优点:1.1 数据一致性:关系型数据库通过事务机制保证了数据的一致性和完整性。

1.2 成熟稳定:作为传统的数据存储技术,关系型数据库经过多年的发展和实践,已经相对稳定可靠。

1.3 强大的查询能力:关系型数据库提供了强大的SQL语言,可以进行复杂的查询操作。

2. 缺点:2.1 扩展性差:传统关系型数据库在处理大规模数据时性能较差,扩展困难。

2.2 存储成本高:关系型数据库需要占用大量的硬盘空间用于存储数据,存储成本较高。

二、NoSQL数据库NoSQL(Not Only SQL)数据库是近年来兴起的一种新型数据库技术。

与传统的关系型数据库相比,NoSQL数据库具有更好的可伸缩性和灵活性,适用于大规模非结构化或半结构化数据的存储和处理。

1. 优点:1.1 高可伸缩性:NoSQL数据库采用分布式架构,能够方便地实现数据的水平扩展。

1.2 高并发处理能力:NoSQL数据库具备良好的并发处理能力,能够支持高并发的数据访问。

1.3 灵活的数据模型:NoSQL数据库支持多种数据模型,如键值存储、文档存储、列存储和图存储,可以根据具体场景选择合适的数据模型。

2. 缺点:2.1 对一致性要求较低:为了追求高可伸缩性和性能,NoSQL数据库对一致性要求较低,可能导致数据的一致性问题。

数据管理方法

数据管理方法

数据管理方法概述:数据管理方法是指为了保证数据的完整性、可靠性和安全性而采取的一系列管理措施和技术手段。

有效的数据管理方法可以帮助组织更好地利用数据资源,提高决策效率和业务运营水平。

本文将介绍几种常见的数据管理方法,并分别对其进行详细阐述。

一、数据备份与恢复数据备份与恢复是数据管理的基础工作,通过定期备份数据可以保证在数据丢失或损坏时能够及时恢复。

常见的数据备份方法包括完全备份、增量备份和差异备份。

完全备份是将所有数据备份到另一个存储介质,增量备份是只备份自上次备份以来新增的数据,差异备份是备份自上次完全备份以来发生变化的数据。

根据实际需求和数据量大小,可以选择合适的备份方式。

二、数据存储与归档数据存储与归档是指将数据按照一定的规则和策略进行分类、存储和管理。

常见的数据存储与归档方法包括层级存储、压缩存储和分区存储。

层级存储是将数据按照重要性和访问频率划分为不同的层级,根据需要选择合适的存储介质,如磁盘、磁带等。

压缩存储是将数据进行压缩处理,减少存储空间的占用。

分区存储是将数据按照一定的规则进行分区,提高数据的读写效率。

三、数据清洗与去重数据清洗与去重是保证数据质量的重要环节。

数据清洗是指对数据进行筛选、过滤和修正,去除重复、错误和不完整的数据。

常见的数据清洗方法包括数据去重、数据格式化和数据修正。

数据去重是通过比对数据的关键字段,去除重复的数据记录。

数据格式化是将数据按照一定的规则进行统一格式化,提高数据的一致性。

数据修正是对错误或不完整的数据进行修正和补充。

四、数据访问权限管理数据访问权限管理是为了保护数据安全而采取的措施。

通过设置不同的用户角色和权限,限制用户对数据的访问和操作。

常见的数据访问权限管理方法包括用户身份验证、角色权限分配和访问日志记录。

用户身份验证是验证用户的身份信息,确保只有授权用户才能访问数据。

角色权限分配是将用户划分为不同的角色,并为每个角色分配相应的数据访问权限。

访问日志记录是记录用户对数据的访问和操作行为,便于追踪和审计。

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍(Ⅱ)

大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍(Ⅱ)

在当今信息时代,大数据分析已经成为许多行业的重要组成部分。

大数据的快速增长和复杂性使得数据的压缩和存储优化变得尤为重要。

本文将介绍一些在大数据分析中常用的数据压缩和存储优化方法,以帮助读者更好地理解和应用这些技术。

数据压缩是指将原始数据编码成更小的形式,以便更高效地存储和传输。

在大数据分析中,数据的规模通常非常庞大,因此有效的数据压缩方法可以显著减少存储空间和传输带宽的需求。

常见的数据压缩方法包括无损压缩和有损压缩。

无损压缩是指在压缩数据的同时不丢失任何信息,而有损压缩则是在一定程度上舍弃数据的精度以获得更高的压缩率。

在大数据分析中,常用的无损压缩算法包括Huffman编码、LZW算法和Deflate算法等。

Huffman编码是一种基于字符出现频率的编码方式,可以实现较高的压缩率。

LZW算法则是一种基于词典的压缩方法,适用于重复性较高的数据。

而Deflate算法则是将Huffman编码和LZ77算法结合起来,可以在不损失信息的情况下获得较高的压缩率。

除了无损压缩算法,有损压缩算法在大数据分析中也有着重要的应用。

在图像、音频和视频数据分析中,通常采用有损压缩算法来实现更高的压缩率。

常见的有损压缩算法包括JPEG、MP3和等。

这些算法在一定程度上牺牲了数据的精度,但可以获得更高的压缩率,适用于对数据精度要求不高的场景。

除了数据压缩,数据存储优化也是大数据分析中的重要问题。

数据存储优化旨在设计和实现高效的数据存储结构,以提高数据的读写性能和降低存储空间的需求。

在大数据分析中,常用的数据存储优化方法包括数据分区、索引设计和存储格式选择等。

数据分区是将数据按照一定的规则分割成多个部分,以便更好地管理和查询数据。

常见的数据分区方法包括水平分区和垂直分区。

水平分区是将数据按照记录进行划分,适用于大量数据的场景。

垂直分区则是将数据按照属性进行划分,适用于属性较多的数据表。

索引设计是在数据存储中建立索引结构,以加速数据的查询和检索。

通信技术中的数据传输与存储优化方法

通信技术中的数据传输与存储优化方法

通信技术中的数据传输与存储优化方法数据传输与存储是通信技术中非常重要的环节,对于提高数据传输速率和存储效率起着至关重要的作用。

为了优化数据传输与存储,我们可以采用一些方法来提高效率和性能。

首先,数据传输的优化方法之一是使用压缩算法。

压缩算法可以将数据进行压缩,减少传输所需的带宽和时间。

常见的压缩算法包括无损压缩和有损压缩。

无损压缩可以保留数据的完整性,如ZIP、GZIP等;而有损压缩可以在一定程度上降低数据的质量,但可以大大减小数据的体积,如JPEG、MP3等。

选择适当的压缩算法可以在不影响数据准确性的情况下,提高数据传输的效率。

其次,数据传输的优化方法之二是使用数据分段或分包。

在数据传输过程中,大块的数据可能会造成传输的延迟和拥塞。

因此,将大块数据分段或分包,可以降低传输的负担,提高传输速率和效率。

数据分段可以根据传输通道的容量和网络状况来确定每个数据包的大小,从而提高传输的效率。

第三,数据存储的优化方法之一是使用数据压缩和去冗余技术。

数据压缩可以减小数据的存储空间,而去冗余技术可以删除重复和冗余的数据,提高存储的效率。

常见的数据压缩算法包括ZIP、RAR等;而去冗余技术可以通过数据删减、去重等方式来实现。

通过使用这些技术,可以减小存储空间的占用,并提高数据的读写速度和处理效率。

另外,数据存储的优化方法还包括使用分布式存储系统和快速读写缓存。

分布式存储系统可以将数据分散存储在多个节点上,提高数据的可靠性和可用性。

快速读写缓存用于存储经常访问的数据,以便快速读取和写入。

这些方法旨在提高数据存储的性能和效率,以满足大规模数据处理和存储的需求。

此外,还可以通过使用数据压缩和校验技术来提高数据传输的效率和可靠性。

数据压缩可以减小传输的数据量,从而降低网络传输的开销;而校验技术可以检测和纠正数据传输过程中可能出现的错误。

常见的校验技术包括循环冗余校验(CRC)和海明码等,它们可以提高数据传输的可靠性和准确性。

数据管理方法

数据管理方法

数据管理方法一、引言数据管理是指对数据进行组织、存储、维护和使用的过程。

在当今信息时代,数据管理对于企业和组织的发展至关重要。

一个高效的数据管理方法可以帮助企业提高工作效率、优化决策过程,并为未来的发展提供可靠的数据支持。

本文将介绍一种标准格式的数据管理方法,以帮助企业更好地管理和利用数据。

二、数据收集数据收集是数据管理的第一步,它涉及到从各种渠道收集数据,并将其整理成结构化的形式。

以下是一些常见的数据收集方法:1.调查问卷:通过设计问卷并发送给目标受众,收集他们的意见和反馈。

2.观察记录:通过观察和记录现场情况,收集相关数据。

3.实验研究:通过设计实验并收集实验数据,获得研究结果。

4.数据采购:从第三方数据供应商购买相关数据。

5.互联网数据收集:通过网络爬虫等技术手段,收集网上的相关数据。

三、数据存储数据存储是指将收集到的数据按照一定的规则进行组织和存储,以便于后续的数据处理和分析。

以下是一些常见的数据存储方法:1.数据库:使用关系型数据库或非关系型数据库来存储数据,如MySQL、Oracle等。

2.数据仓库:将多个数据源的数据进行整合,形成一个统一的数据集合,便于查询和分析。

3.云存储:将数据存储在云平台上,如Amazon S3、Google Cloud Storage等。

4.文件存储:将数据以文件的形式存储在本地或网络上,如CSV、Excel等。

四、数据清洗和预处理数据清洗和预处理是指对存储的数据进行清洗、去除异常值、填充缺失值等操作,以确保数据的质量和一致性。

以下是一些常见的数据清洗和预处理方法:1.去除重复值:通过比较数据记录的唯一标识符,去除重复的数据记录。

2.处理缺失值:根据缺失值的类型和数据的特点,选择合适的方法来填充缺失值,如均值填充、插值法等。

3.异常值处理:通过统计分析和可视化等方法,识别和处理异常值,以避免对后续分析的影响。

4.数据转换:将数据转换为适合分析的形式,如将分类变量转换为哑变量、将日期格式转换为标准格式等。

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可能有些同学会问了,Android的这两种设备加密方法跟应用的加密有什么不同,我们在应用存储还需要单独的给敏感文件加 密吗? 我想说的是,设备加密方法对应用程序来说是透明的,它保证我们读取到的是解密后的数据。对于应用程序特别敏感的数据, 我们也需要采用RSA、AES、chacha20等常用方式做进一步的存储加密。
全量写入。无论是调用commit()还是apply(),即使我们只改动其中的一个条目,都会把整个内容全部写到文件。而且即使 我们多次写入同一个文件,SP也没有将多次修改合并为一次,这也是性能差的重要原因之一。
卡顿。由于提供了异步落盘的apply机制,在崩溃或者其他一些异常情况可能会导致数据丢失。所以当应用收到系统广播, 或者被调用onPause等一些时机,系统会强制把所有的SharedPreferences对象数据落地到磁盘。如果没有落地完成,这时 候主线程会被一直阻塞。这样非常容易造成卡顿,甚至是ANR,从线上数据来看SP卡顿占比一般会超过5%。
12讲存储优化(上):常⻅的数据存储方法有哪些
通过专栏前面我讲的I/O优化基础知识,相信你肯定了解了文件系统和磁盘的一些机制,以及不同I/O方式的使用场景以及优缺 点,并且可以掌握如何在线上监控I/O操作。 万丈高楼平地起,在理解并掌握这些基础知识的同时,你肯定还想知道如何利用这些知识指导我们写出更好的代码。 今天我来结合Android系统的一些特性,讲讲开发过程中常⻅存储方法的优缺点,希望可以帮你在日常工作中如何做出更好的 选择。
我们也可以替换通过复写Application的getSharedPreferences方法替换系统默认实现,比如优化卡顿呢?在今天的Sample中我也提供了一个简单替换实现。
public class MyApplication extends Application { @Override public SharedPreferences getSharedPreferences(String name, int mode) { return SharedPreferencesImpl.getSharedPreferences(name, mode); }
2. Android存储安全 除了数据的分区隔离,存储安全也是Android系统非常重要的一部分,存储安全首先考虑的是权限控制。 第一,权限控制 Android的每个应用都在自己的应用沙盒内运行,在 Android 4.3之前的版本中,这些沙盒使用了标准Linux的保护机制,通过 为每个应用创建独一无二的Linux UID来定义。简单来说,我们需要保证微信不能访问淘宝的数据,并且在没有权限的情况下 也不能访问系统的一些保护文件。 在Android 4.3引入了SELinux(Security Enhanced Linux)机制进一步定义Android应用沙盒的边界。那它有什么特别的呢? 它的作用是即使我们进程有root权限也不能为所欲为,如果想在SELinux系统中干任何事情,都必须先在专⻔的安全策略配置 文件中赋予权限。 第二,数据加密 除了权限的控制,用户还会担心在手机丢失或者被盗导致个人隐私数据泄露。加密或许是一个不错的选择,它可以保护丢失或 被盗设备上的数据。 Android有两种设备加密方法:全盘加密和文件级加密。全盘加密是在Android 4.4中引入的,并在Android 5.0中默认打开。它 会将/data分区的用户数据操作加密/解密,对性能会有一定的影响,但是新版本的芯片都会在硬件中提供直接支持。 我们知道,基于文件系统的加密,如果设备被解锁了,加密也就没有用了。所以Android 7.0增加了基于文件的加密。在这种 加密模式下,将会给每个文件都分配一个必须用用户的passcode推导出来的密钥。特定的文件被屏幕锁屏之后,直到用户下 一次解锁屏幕期间都不能访问。
2. 存储选项
总的来说,我们需要结合应用场景选择合适的数据存储方法。那Android为应用开发者提供了哪些存储数据的方法呢?你可以 参考存储选项,综合来看,有下面几种方法。
SharedPreferences
ContentProvider
文件
数据库
今天我先来讲SharedPreferences和ContentProvider这两个存储方法,文件和数据库将放到“存储优化”后面两期来讲。
加载缓慢。SharedPreferences文件的加载使用了异步线程,而且加载线程并没有设置线程优先级,如果这个时候主线程读 取数据就需要等待文件加载线程的结束。这就导致出现主线程等待低优先级线程锁的问题,比如一个100KB的SP文件读取 等待时间大约需要50~100ms,我建议提前用异步线程预加载启动过程用到的SP文件。
第二,ContentProvider的使用。 为什么Android系统不把SharedPreferences设计成跨进程安全的呢?那是因为Android系统更希望我们在这个场景选择使用 ContentProvider作为存储方式。ContentProvider作为Android四大组件中的一种,为我们提供了不同进程甚至是不同应用程序 之间共享数据的机制。 Android系统中比如相册、日历、音频、视频、通讯录等模块都提供了ContentProvider的访问支持。它的使用十分简单,你可 以参考官方文档。 当然,在使用过程也有下面几点需要注意。
讲到这里,如果你对SharedPreferences机制还不熟悉的话,可以参考《彻底搞懂SharedPreferences》。
坦白来讲,系统提供的SharedPreferences的应用场景是用来存储一些非常简单、轻量的数据。我们不要使用它来存储过于 复杂的数据,例如HTML、JSON等。而且SharedPreference的文件存储性能与文件大小相关,每个SP文件不能过大,我们不 要将毫无关联的配置项保存在同一个文件中,同时考虑将频繁修改的条目单独隔离出来。
什么是分区呢?分区简单来说就是将设备中的存储划分为一些互不重叠的部分,每个部分都可以单独格式化,用作不同的目 的。这样系统就可以灵活的针对单独分区做不同的操作,例如在系统还原(recovery)过程,我们不希望会影响到用户存储的
数据。
从上面的表中你可以看到,每个分区非常独立,不同的分区可以使用的不同的文件系统。其中比较重要的有: /system分区:它是存放所有Google提供的Android组件的地方。这个分区只能以只读方式mount。这样主要基于稳定性和 安全性考虑,即使发生用户突然断电的情况,也依然需要保证/system分区的内容不会受到破坏和篡改。 /data分区:它是所有用户数据存放的地方。主要为了实现数据隔离,即系统升级和恢复的时候会擦除整个/system分区,但 是却不会影响/data的用户数据。而恢复出厂设置,只会擦除/data的数据。 /vendor分区:它是存放厂商特殊系统修改的地方。特别是在Android 8.0以后,隆重推出了“Treble”项目。厂商OTA时可以 只更新自己的/vendor分区即可,让厂商能够以更低的成本,更轻松、更快速地将设备更新到新版Android系统。
稳定性 ContentProvider在进行跨进程数据传递时,利用了Android的Binder和匿名共享内存机制。简单来说,就是通过Binder传递 CursorWindow对象内部的匿名共享内存的文件描述符。这样在跨进程传输中,结果数据并不需要跨进程传输,而是在不同进 程中通过传输的匿名共享内存文件描述符来操作同一块匿名内存,这样来实现不同进程访问相同数据的目的。
}
对系统提供的SharedPreferences的小修小补虽然性能有所提升,但是依然不能彻底解决问题。基本每个大公司都会自研一套 替代的存储方案,比如微信最近就开源了MMKV。 下面是MMKV对于SharedPreferences的“六要素”对比。
你可以参考MMKV的实现原理和性能测试报告,里面有一些非常不错的思路。例如利用文件锁保证跨进程的安全、使用mmap 保证数据不会丢失、选用性能和存储空间更好的Protocol Buffer代替XML、支持增量更新等。 根据I/O优化的分析,对于频繁修改的配置使用mmap的确非常合适,使用者不用去理解apply()和commit()的差别,也不用担心 数据的丢失。同时,我们也不需要每次都提交整个文件,整体性能会有很大提升。
启动性能 ContentProvider的生命周期默认在Application onCreate()之前,而且都是在主线程创建的。我们自定义的ContentProvider类 的构造函数、静态代码块、onCreate函数都尽量不要做耗时的操作,会拖慢启动速度。
可能很多同学都不知道ContentProvider还有一个多进程模式,它可以和AndroidManifest中的multiprocess属性结合使用。这 样调用进程会直接在自己进程里创建一个push进程的Provider实例,就不需要跨进程调用了。需要注意的是,这样也会带来 Provider的多实例问题。
常⻅的数据存储方法
Android为我们提供了很多种持久化存储的方案,在具体介绍它们之前,你需要先问一下自己,什么是存储? 每个人可能都会有自己的答案,在我看来,存储就是把特定的数据结构转化成可以被记录和还原的格式,这个数据格式可以是 二进制的,也可以是XML、JSON、Protocol Buffer这些格式。 对于闪存来说,一切归根到底还是二进制的,XML、JSON它们只是提供了一套通用的二进制编解码格式规范。既然有那么多 存储的方案,那我们在选择数据存储方法时,一般需要考虑哪些关键要素呢? 1. 关键要素 在选择数据存储方法时,我一般会想到下面这几点,我把它们总结给你。
Android的存储基础
在讲具体的存储方法之前,我们应该对Android系统存储相关的一些基础知识有所了解。 1. Android分区 I/O优化中讲到的大部分知识更侧重Linux系统,对于Android来说,我们首先应该对Android分区的架构和作用有所了解。在我 们熟悉的Windows世界中,我们一般都把系统安装在C盘,然后还会有几个用来存放应用程序和数据的分区。 Android系统可以通过/proc/partitions或者df命令来查看的各个分区情况,下图是Nexus 6中df命令的运行结果。
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