工作中用到的最多的数据库存储引擎是哪个?为什么?
时间: 2024-02-29 20:53:44 浏览: 21
工作中用到的最多的数据库存储引擎是MySQL的InnoDB存储引擎。原因如下:
1. 支持事务:InnoDB存储引擎是支持事务的,可以保证数据的一致性和完整性。
2. 行级锁定:InnoDB存储引擎实现了行级锁定,可以提高并发性能,避免了表级锁定的性能瓶颈。
3. 支持外键:InnoDB存储引擎支持外键,可以保证数据的完整性。
4. 支持MVCC:InnoDB存储引擎实现了多版本并发控制(MVCC),可以提高并发性能,避免了读写冲突的问题。
5. 支持热备份:InnoDB存储引擎支持热备份,可以在不停机的情况下备份数据库。
综上所述,InnoDB存储引擎具有事务支持、行级锁定、外键支持、MVCC和热备份等优点,因此是工作中使用最多的数据库存储引擎之一。
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在企业中, java开发的批量数据处理一般用到哪些技术
在企业中,Java开发的批量数据处理通常会使用以下技术:
1. Spring Batch:Spring Batch是一个轻量级的开源框架,用于开发批量处理应用程序。它提供了大量的重用组件,如事务管理、监视、调度、处理和日志记录,可以处理大量数据。
2. Apache Hadoop:Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构,用于处理大规模数据集。它包含了Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce编程模型,可以处理大量数据。
3. Apache Spark:Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,使用内存计算,可以适用于各种数据处理需求,包括批处理、交互式查询、流处理等。
4. 数据库:企业中通常会使用关系型数据库,如Oracle、MySQL等,用于存储和处理数据。
5. 缓存技术:企业中通常会使用缓存技术,如Redis、Memcached等,用于提高数据处理的效率和性能。
6. 消息队列:企业中通常会使用消息队列技术,如Kafka、RabbitMQ等,用于异步处理数据和解耦系统。
以上技术并不是全部,具体使用哪些技术还要根据具体业务需求和技术选型来确定。
端到端服务千人前面平台精准推荐系统使用哪种大数据架构体系?用到flume、kafka、spark、redis、mongodb、es什么样的架构
端到端服务千人前面平台精准推荐系统使用的大数据架构体系需要满足高可用、高并发、实时计算等需求。一种常见的架构体系是:
1. 数据采集和传输:使用Flume或Kafka进行数据采集和传输,将数据从各个数据源(如用户行为、商品信息等)收集到统一的数据中心。
2. 数据存储:使用HDFS或S3等分布式文件系统进行数据存储,保证数据的可靠性和高可用性。
3. 数据处理:使用Spark进行数据处理,包括离线批处理和实时流处理,对数据进行清洗、过滤、转换、聚合等操作。
4. 数据库:使用Redis或MongoDB等内存数据库进行缓存和快速查询,使用Elasticsearch等搜索引擎进行全文检索和快速查询。
5. 推荐算法:使用机器学习算法和深度学习算法进行推荐模型的训练和优化,使用TensorFlow或PyTorch等框架进行模型构建和训练。
以上架构可以满足端到端服务千人前面平台精准推荐系统的需求,但具体架构还需根据实际情况进行调整和优化。