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    數(shù)據(jù)庫并發(fā)性,提高查詢效率,解決超大數(shù)據(jù)規(guī)模存儲問題,降低存儲海量數(shù)據(jù)的成本。 文件索引:社交等應用常存在大量圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量都在億級~萬億級。要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫,并在索引層面提供實時的數(shù)據(jù)庫操作,對性能要求極高。 傳統(tǒng)應用上云政務機構、大型企業(yè)、銀行等行業(yè)
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    重要,能夠大大提升緩存命中率,從而加速業(yè)務處理 緩存的淘汰(替換)根據(jù)訪問模式可以分為基于時間或者訪問頻率兩類,下面分別對這兩類進行詳細描述: 基于訪問時間:此類算法按各緩存項的被訪問時間來組織緩存隊列,決定替換對象,如LRU。 基于訪問頻率:此類算法用緩存項的被訪問頻率來組織緩
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