數據優化存儲

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Ⅱ iphone6照片設置了優化存儲容量，該如何取消

如果要禁用MacOS Catalina 10.15或更高版本中的「優化Mac存儲」，本教程將向您展示如何執行此操作。
如何打開或關閉優化Mac存儲
在最新的macOS版本（10.15和更高版本）中，您可以通過以下方法禁用或啟用「優化Mac存儲」：
單擊屏幕左上角的Apple徽標，然後單擊「系統偏好設置」。
點擊「 Apple ID」。
如何啟用或禁用優化Mac存儲
如何啟用或禁用優化Mac存儲
啟用或禁用此功能可能會對iCloud Drive，iCloud數據甚至iCloud照片產生影響，因此，在使用或禁用該功能之前，您需要了解其工作方式的局限性和廣泛范圍。
如果禁用這些功能，請准備好讓Mac要求再次將數據從iCloud下載到本地計算機。
同樣，如果啟用了這些功能，請准備使Mac潛在地將大量數據上傳到iCloud，以便在本地驅動器存儲空間不足時可以從Mac上卸載這些數據。
無論上傳還是下載數據，您都可以輕松地在Mac上查看文件的iCloud狀態，也可以在Finder中查看iCloud Drive的上傳進度。
如果您要關閉此功能，則可能還希望在Mac上禁用iCloud桌面和文檔，因為這是另一個功能，導致某些Mac用戶感到困惑，焦慮和沮喪，尤其是在互聯網速度有限的情況下。
如果您擔心iCloud數據在Mac上可能佔用的存儲量，則可能在過去某個時候從Apple ID首選項窗格中啟用了「優化Mac存儲」。

Ⅲ 關於NoSQL的思考：為什麼我們要優化存儲的寫性能

比如Cassandra，MongoDB這兩個NoSQL的傑出代表。究其原因，我們可能會想到是因為當前UGC模式已經發展到白熱化，用戶產生內容導致讀寫比已經接近或者說小於1：1。 但是我認為這絕不是個中真實原因。 1. 緩存導致存儲的raw read效率不再重要 真實原因是我們對讀的優化已經做得足夠多了，數據存儲我們使用Memcached，TokyoTyrant/TokyoCabinet等緩存存儲，頁面及文件緩存我們使用squid，nginx proxy_cache等存儲，都可以達到非常好的讀緩存效果，如果數據即時性要求不高，或者說緩存設計合理（讀寫皆緩存），緩存命中率會足夠的高，因此我們無需再過分優化底層存儲的raw read效率。 試想緩存層如果有高達99％以上的命中率，那麼相對於raw read設備，我們的億級的數據讀取請求就輕松的變成百萬級請求，上千並發輕松變成數十並發。當然，這需要我們的緩存層足夠靠譜。比如 nginx proxy_cache 可以多較多，這時候宕掉一台不至於使全部讀請求穿透到底層存儲。至於多了之後purge等操作如何全面的執行，不在本文討論之列。 綜上，raw read效率不需要再提升，因為其需求已經被緩存層大量取改頃慎代。 2. 無法取代的rawwrite功能 看到緩存減輕raw read的工作量，我們可以在想是否有方法可以減輕rawwrite的工作量。答案是不可以的。如果您認為可以。可以留言探討。既然rawwrite的工作量是不可取代的，那麼我們大概可以有兩種方法提升寫操作的性能。 3.1 sharding 通過對數據的分區，我們可以將數據進行分布式的存儲，於是每個結點只會分配到一部分的rawwrite請求。這樣相當於公司員工效率不變，多招了人。但由於結點的增多，其中有結點出問題的效率也大大增加。於是我們不得不做一些replication操作來提供HA方案。 3.2 提升rawwrite效率 如上面的舉例，我們只能選擇提升rawwrite效率來實現總體（核敬包括cache層）更好的讀寫效率。這里通常使用的方法就是將隨機的寫操作在內存中進行序列化，並在一定量後進行順序的flush到磁碟操作。所謂將內存當成硬碟，將硬碟當作磁帶就是這個意思。（可參見我更早的一篇文章：《NoSQL理論之-內存是新的硬碟，硬碟是新的磁帶》）所以我們看到前面說到的很多NoSQL產品著重對乎冊寫操作進行了優化，而對讀性能提升並不明顯，甚至不惜以更慢的讀作為提升寫操作性能的代價。 4. 總結 由於讀性能可以通過設置合理的緩存策略來減少raw read操作的數量。因此不僅對讀寫比不大的情形需要著重進行寫操作的優化，對讀寫比大的情況下，仍舊需要優化寫性能而非讀性能。

Ⅳ 14.數據倉庫常見的存儲優化方法有哪些

存儲優化管理的方式包括數據壓縮、數據重分布、存儲治理項優化、生命周期管理等方法。

1. 數據壓縮
   在分布式文件系統中，會將數據存儲3份，這意味著存儲1TB的邏輯數據，實際上會佔用3TB的物理空間。使用盤古RAIDfile格式的文件，將存儲比從1：3提高至1:1.5。這樣做的缺點是數據塊損壞時的修復時間比原來更長，讀的性能也有損失。
   

2. 數據重分布
   由於每個表的數據分布不同，插入順序不同，導致壓縮效果有很大的差異，通過修改表的數據重分布(distributeby,sortby欄位)進行數據重分布，能夠對表進行優化處理。
   

3. 存儲治理項優化：
   存儲治理項優化是指在元數據的基礎上，診斷、加工成多個存儲治理優化項。目前已有的存儲治理優化項有未管理表、空表、最近62天未訪問表、數據無更新無任務表等。
   

4. 生命周期管理策略
   根本目的：用最少的存儲成本滿足最大的業務需求，使數據價值最大化。
   a）周期性刪除策略：針對無效的歷史數據進行定期清理。
   b）徹底刪除策略：無用表數據或者ETL過程產生的臨時數據，以及不需要保留的數據，可以進行及時刪除，包括刪除元數據。
   c）永久保留策略：重要且不可恢復的底層數據和應用數據需要永久保留。
   d）極限存儲策略：超高壓縮重復鏡像數據。
   e）冷數據管理策略：永久保留策略的擴展。永久保留的數據需要遷移到冷數據中心進行永久保存。一般將重要且不可恢復的、佔用存儲空間大於100TB，且訪問頻次較低的數據進行冷備，例如3年以上的日誌數據。