数据优化存储

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Ⅱ iphone6照片设置了优化存储容量，该如何取消

如果要禁用MacOS Catalina 10.15或更高版本中的“优化Mac存储”，本教程将向您展示如何执行此操作。
如何打开或关闭优化Mac存储
在最新的macOS版本（10.15和更高版本）中，您可以通过以下方法禁用或启用“优化Mac存储”：
单击屏幕左上角的Apple徽标，然后单击“系统偏好设置”。
点击“ Apple ID”。
如何启用或禁用优化Mac存储
如何启用或禁用优化Mac存储
启用或禁用此功能可能会对iCloud Drive，iCloud数据甚至iCloud照片产生影响，因此，在使用或禁用该功能之前，您需要了解其工作方式的局限性和广泛范围。
如果禁用这些功能，请准备好让Mac要求再次将数据从iCloud下载到本地计算机。
同样，如果启用了这些功能，请准备使Mac潜在地将大量数据上传到iCloud，以便在本地驱动器存储空间不足时可以从Mac上卸载这些数据。
无论上传还是下载数据，您都可以轻松地在Mac上查看文件的iCloud状态，也可以在Finder中查看iCloud Drive的上传进度。
如果您要关闭此功能，则可能还希望在Mac上禁用iCloud桌面和文档，因为这是另一个功能，导致某些Mac用户感到困惑，焦虑和沮丧，尤其是在互联网速度有限的情况下。
如果您担心iCloud数据在Mac上可能占用的存储量，则可能在过去某个时候从Apple ID首选项窗格中启用了“优化Mac存储”。

Ⅲ 关于NoSQL的思考：为什么我们要优化存储的写性能

比如Cassandra，MongoDB这两个NoSQL的杰出代表。究其原因，我们可能会想到是因为当前UGC模式已经发展到白热化，用户产生内容导致读写比已经接近或者说小于1：1。 但是我认为这绝不是个中真实原因。 1. 缓存导致存储的raw read效率不再重要 真实原因是我们对读的优化已经做得足够多了，数据存储我们使用Memcached，TokyoTyrant/TokyoCabinet等缓存存储，页面及文件缓存我们使用squid，nginx proxy_cache等存储，都可以达到非常好的读缓存效果，如果数据即时性要求不高，或者说缓存设计合理（读写皆缓存），缓存命中率会足够的高，因此我们无需再过分优化底层存储的raw read效率。 试想缓存层如果有高达99％以上的命中率，那么相对于raw read设备，我们的亿级的数据读取请求就轻松的变成百万级请求，上千并发轻松变成数十并发。当然，这需要我们的缓存层足够靠谱。比如 nginx proxy_cache 可以多较多，这时候宕掉一台不至于使全部读请求穿透到底层存储。至于多了之后purge等操作如何全面的执行，不在本文讨论之列。 综上，raw read效率不需要再提升，因为其需求已经被缓存层大量取改顷慎代。 2. 无法取代的rawwrite功能 看到缓存减轻raw read的工作量，我们可以在想是否有方法可以减轻rawwrite的工作量。答案是不可以的。如果您认为可以。可以留言探讨。既然rawwrite的工作量是不可取代的，那么我们大概可以有两种方法提升写操作的性能。 3.1 sharding 通过对数据的分区，我们可以将数据进行分布式的存储，于是每个结点只会分配到一部分的rawwrite请求。这样相当于公司员工效率不变，多招了人。但由于结点的增多，其中有结点出问题的效率也大大增加。于是我们不得不做一些replication操作来提供HA方案。 3.2 提升rawwrite效率 如上面的举例，我们只能选择提升rawwrite效率来实现总体（核敬包括cache层）更好的读写效率。这里通常使用的方法就是将随机的写操作在内存中进行序列化，并在一定量后进行顺序的flush到磁盘操作。所谓将内存当成硬盘，将硬盘当作磁带就是这个意思。（可参见我更早的一篇文章：《NoSQL理论之-内存是新的硬盘，硬盘是新的磁带》）所以我们看到前面说到的很多NoSQL产品着重对乎册写操作进行了优化，而对读性能提升并不明显，甚至不惜以更慢的读作为提升写操作性能的代价。 4. 总结 由于读性能可以通过设置合理的缓存策略来减少raw read操作的数量。因此不仅对读写比不大的情形需要着重进行写操作的优化，对读写比大的情况下，仍旧需要优化写性能而非读性能。

Ⅳ 14.数据仓库常见的存储优化方法有哪些

存储优化管理的方式包括数据压缩、数据重分布、存储治理项优化、生命周期管理等方法。

1. 数据压缩
   在分布式文件系统中，会将数据存储3份，这意味着存储1TB的逻辑数据，实际上会占用3TB的物理空间。使用盘古RAIDfile格式的文件，将存储比从1：3提高至1:1.5。这样做的缺点是数据块损坏时的修复时间比原来更长，读的性能也有损失。
   

2. 数据重分布
   由于每个表的数据分布不同，插入顺序不同，导致压缩效果有很大的差异，通过修改表的数据重分布(distributeby,sortby字段)进行数据重分布，能够对表进行优化处理。
   

3. 存储治理项优化：
   存储治理项优化是指在元数据的基础上，诊断、加工成多个存储治理优化项。目前已有的存储治理优化项有未管理表、空表、最近62天未访问表、数据无更新无任务表等。
   

4. 生命周期管理策略
   根本目的：用最少的存储成本满足最大的业务需求，使数据价值最大化。
   a）周期性删除策略：针对无效的历史数据进行定期清理。
   b）彻底删除策略：无用表数据或者ETL过程产生的临时数据，以及不需要保留的数据，可以进行及时删除，包括删除元数据。
   c）永久保留策略：重要且不可恢复的底层数据和应用数据需要永久保留。
   d）极限存储策略：超高压缩重复镜像数据。
   e）冷数据管理策略：永久保留策略的扩展。永久保留的数据需要迁移到冷数据中心进行永久保存。一般将重要且不可恢复的、占用存储空间大于100TB，且访问频次较低的数据进行冷备，例如3年以上的日志数据。