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  • HBase Snapshot基本原理
    成熟的数据库都有备份与恢复的功能，在意外或故障时还能尽量恢复数据，同时还能实现数据迁移。接下来就是介绍HBase的备份与恢复功能——Snapshot。
    掘金·日新计划 后端
  • 论文分享：Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really?
    如今OLAP存储服务逐步兴起，列式存储是OLAP引擎的普遍选择，那行存和列存到底有哪些差别？这篇论文中对比了行存和列存的差异，也实验了各种列存查询优化技术对性能的影响。
    后端 数据库
    论文分享：Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really?
  • 比Bloom Filter节省25%空间！Ribbon Filter在Lindorm中的应用
    简介： 本文研究了一种新的过滤器Ribbon Filter，并将其集成到Lindorm中 作者：箫苏 朝戈 正研 1 前言 Lindorm是一个低成本高吞吐的多模数据库，目前，Lindorm是阿里内部
    后端
  • 「数据密集型系统搭建」开卷篇｜什么是数据密集型系统
    「数据密集型系统搭建」开卷篇｜什么是数据密集型系统。系统具有数据密集型特点，底层建筑决定上层应用，数据层非常重要涉及的技术选型很多，建造者的终极之路需要突破自身界限完善能力，关注数据，抱紧业务变化。
    后端 架构 数据库
    「数据密集型系统搭建」开卷篇｜什么是数据密集型系统
  • Raft学习笔记（二）——logIndex唯一性问题&日志空洞问题
    这是笔者Raft学习笔记的第二篇，是学习完核心算法后的两点思考。logIndex的唯一性；Raft规避了日志空洞。
    Raft 后端
    Raft学习笔记（二）——logIndex唯一性问题&日志空洞问题
  • DynamoDB 2022论文分析
    最近AWS发布了DynamoDB新论文，不是涉及细节的学术论文，而是介绍了公有云在工业生产实践上的设计与实践。值得数据库从业者思考和学习。
    后端 数据库
  • Raft学习笔记（一）——核心算法
    这是笔者的Raft学习笔记，只为温故时能快速回忆，故算法细节没有太详细介绍。 这是第一部分核心算法，理解了这部分则理解了Raft。
    后端 Raft
    Raft学习笔记（一）——核心算法
  • 深度解析 Raft 分布式一致性协议
    笔者期望通过一篇权威靠谱、清晰易懂的系统性文章，帮助读者深入理解 Raft 算法，并能付诸于工程实践中，同时解读不易理解或容易误解的关键点。 本文是 Raft 实战系列理论内容的整合篇，我们结合 Raft 论文讲解 Raft 算法思路，并遵循 Raft 的模块化思想对难理解及容…
    架构 后端 Raft
    深度解析 Raft 分布式一致性协议