作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库？ 通常，“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。...高性能：与关系型数据库相比，NoSQL 数据库针对特定的数据模型和访问模式做了优化，进一步提升了性能。...以下是一些知名的 NoSQL 数据库类 键值数据库 键值数据库成对存储数据，每个记录包含一个唯一 id 和一个值。这类数据库提供了灵活的存储结构，因为值中可以存储任意数量的非结构化数据。...内存键值数据库 不同于基于磁盘的数据库，这类数据库的数据主要保存在内存中。通过减少磁盘访问实现最小响应时间。由于所有数据都存储在内存中，在进程或服务器出现故障时，内存数据库有丢失数据的风险。...分类账数据库 分类账数据库以日志为基础，日志中记录了与数据值相关的事件。这类数据库存储用于验证数据完整性的数据更改操作。
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。...我挑了三款存储模式完全不同的数据库， 来对比一下它们的特点。 Mysql: 一款关系型数据库。 由于有RedoLog，UndoLog的存在, 支持事务，数据落地比较可靠。...Redis: 一款读写性能都很卓越的NoSql内存数据库。...LevelDB: 一款写性能卓越的NoSql数据库。...这意味着，我们必须在开服期间，就要从数据库加载所有游戏数据到游戏进程。之后只需要操作进程内数据即可。 在不考虑数据安全的情况下，甚至我们都不需要数据库。
为了不辜负老朋友的信任，我决定写一期关于数据库选型的文章。 先说一下这个问题的背景。放在20年前，选一个数据库似乎不是啥难题，因为可选项太少了。...可是在20年后的今天，选一个合适的数据库就变得不那么容易了，因为啥呢？可选项太多了。不算外国的数据库产品，光是国产数据库就有上百种之多，怎能不叫人乱花渐欲迷人眼呢。...下面是2021年5月最新的数据库排名，先不用关注分数和排名，只看参与排名的数据库数量是不是就有点眼花缭乱了。...◆数据库位置 ●是否和应用服务器放在一起 ●是否有灾备架构 ●是否采用公有云 ◆迁移难度 ●从正在使用中的数据库类型，位置迁移到其他数据库类型，位置的难度。...技术文档是否全面公开，社区论坛是否完善，既存客户数量，既存技术者数量等） ●扩展能力（ Share Everything、Share Storage、Share Nothing 等） 以上只是简单的列出了在数据库选型时需要考虑的几个点
本白皮书阐述了内存数据库的概念，梳理了内存数据库的发展历史和核心属性，分析了在电商、直播和电信行业的典型应用场景，并对主流的内存数据库进行了介绍和对比，从技术和管理两个角度提出了产品选型和硬件选型建议，...事务支持方面，大部分的关系型内存数据库称可以支持 ACID，但都需要在性能上作出妥协。 - 内存数据库选型建议 - 技术服务于业务，内存数据库的选型应首先遵循业务场景的需求。...在做内存数据库的选型前，建议先梳理业务需求并进行量化；再将核心数据应用特性映射成数据库技术要求；最后按筛选出的技术要求进行选型。...1).技术因素 按照技术要求进行内存数据库选型时，可主要考察业务的性能、一致性要求和 SQL 兼容性三个因素。 业务是否有很高的性能要求？...2).非技术因素 上述选型方法主要考量的是技术因素，除此以外还可以结合实际情况，引入一些其他维度的考量，进行综合评估，最终挑选出适合的产品。包括但不限于以下维度： 生态成熟度。
本白皮书阐述了内存数据库的概念，梳理了内存数据库的发展历史和核心属性，分析了在电商、直播和电信行业的典型应用场景，并对主流的内存数据库进行了介绍和对比，从技术和管理两个角度提出了产品选型和硬件选型建议，...事务支持方面，大部分的关系型内存数据库称可以支持 ACID，但都需要在性能上作出妥协。 7.内存数据库选型建议 技术服务于业务，内存数据库的选型应首先遵循业务场景的需求。...在做内存数据库的选型前，建议先梳理业务需求并进行量化；再将核心数据应用特性映射成数据库技术要求；最后按筛选出的技术要求进行选型。...1).技术因素 按照技术要求进行内存数据库选型时，可主要考察业务的性能、一致性要求和 SQL 兼容性三个因素。 业务是否有很高的性能要求？...2).非技术因素 上述选型方法主要考量的是技术因素，除此以外还可以结合实际情况，引入一些其他维度的考量，进行综合评估，最终挑选出适合的产品。包括但不限于以下维度： 1）生态成熟度。
来源：keakon的涂鸦馆 ， www.keakon.net/2018/07/13/key%20/%20value%20数据库的选型 引言 一直以来在我的观念中，key/value 数据库就三种选项：...我一想 TiKV 和 Pika 等很多 key/value 数据库都选用了 RocksDB，应该是比较靠谱的，于是就选它了。 接着就发现这东西的编译依赖有点多。...传统的关系型数据库大多是使用 B+ 树，这种数据结构可以很快地进行顺序读写，也能以 O(log(N)) 的时间复杂度来进行随机读，但不适合随机写（会导致 B+ 树重新调整平衡，造成写放大）。...此外，L0 变大也会影响打开数据库的耗时，因为需要读取到内存中。 FIFO FIFO 严格来说不算是合并策略，它的做法是所有的数据都放在 L0，当数据量达到上限时，就把最老的 SST 删掉。...虽然空间占用比 RocksDB 要高一些（大概 10%），但是打开数据库的速度却要快几倍，也许是只需要加载 key 的原因。
概述 memcache 和 redis 是目前使用频率最高的两个缓存服务器的选型，各公司也常常在面试中问到二者的区别。...但是，业务服务一定需要注意的是在重启后 redis 中的数据可能是与后端数据库中的数据不一致的。 因此，通常只有只读场景，或者允许短时间不一致的业务场景，可以尝试开启 redis 的持久化功能。...一旦不可用，即相当于 cache miss，通过直接从后端数据库服务器读取数据是完全可以接受的。
在数据存储阶段，对数据库选型是非常重要的一项工作。今天的大数据数据库培训分享，我们就来聊聊NoSQL数据库入门。...与之相对的是关系型数据库，NoSQL数据库弥补了关系数据库在大数据存储当中的局限性。 NoSQL是什么？...NoSQL数据库，是对所有非关系型数据库的统称，采用非传统关系数据库的数据模型来存储数据，比如说键/值、列族、文档等等数据存储模型。...NoSQL数据库应用场景 NoSQL数据库本身适用于大数据下的各种场景，尤其是在需要简单的数据模型、灵活性的IT系统、较高的数据库性能和较低的数据库一致性时，NoSQL数据库能够极好地满足相关需求。...关于大数据数据库选型，NoSQL数据库入门，以上就为大家做了简单的介绍了。大数据存储是大数据处理当中的重要一步，数据库选型也是开发者们需要具备的一项基本技能。
数据库选型，是用多核主机还是多线程主机？我是否可以用比较便宜的单核超线程（Hyper-Threading,HT）的机器，来替代双核非HT的机器？ 回答这个问题，我们由浅入深的来看。...因此对于使用较多内存的数据库（如32G以上），建议开启HugePage，但是要注意关闭透明大页（Transparent HugePage）。...关于CPU调度时，进程优先级的问题，对于高写入的oracle数据库，建议将lgwr放在”_high_priority_processes”. 4.
做架构选型的时候通常涉及数据库的选型，一般会从业务场景(时效性、数据量、成本、数据schema等)、数据库的成熟度、数据库的社区活跃度(可参考网站：https://db-engines.com/en/ranking...)、数据库功能等多角度考虑。...数据库特性事务事务是代表一个或者一系列操作的最小逻辑单元，这个逻辑单元内的所有操作要么全部成功，要么就全部失败。...数据库分类下面根据业务使用场景对常用数据库进行通用分类，关系型数据库产品：Mysql、Oracle、PostgreSQL为代表，均是结构化的关系型数据库，主要基于SQL进行操作；文档数据库产品：以MongoDB...KV数据库产品：以Redis、Memcached作为代表，主要应用在热点数据的缓存系统，支持典型数据库的快速存储访问图数据库产品：以Neo4j、nebula作为代表，支持图的存储，主要应用于知识图谱、关键路径搜索等场景
导语：随着云上应用的迅速发展，DT时代的到来，面对数智化、多场景情况下，我们如何做好数据库选型？...如何进行数据库选型进行数据库的选型，主要需要考虑两个方面：业务侧的应用功能需求、运维侧的架构需求业务侧的思考业务多场景化，比如：电商、金融、游戏等用户行业，存储的商品及订单信息、交易数据、游戏储值数据等信息...，从架构上减少数据库压力，提升业务系统的性能及稳定性数据库高并发场景下，设计合理的链接池、队列控制等可以有效减轻对数据库直接造成压力冲击或数据库连接池不释放导致的性能问题运维侧的思考运维侧主要考虑数据库的性能及数据库架构扩展能力是否能满足对业务侧快速发展迭代对数据库存储...、高可用的技术完成无缝切换数据库分类在寻找数据库的过程中，我们首先应该关注的是广度，给大家推荐一个专门收集和呈现数据库管理系统信息的数据库引擎排名站点DB-engines，在业内，对数据库的通用分类主要包括...实际上，关系型数据库与非关系型数据库都有明显的优缺点，我们进行选型时可以从业务数据模型、访问方式、数据量等考量，结合具体的应用场景权衡取舍。
开发一个大型Electron的应用，或许需要在客户端存储大量的数据，比如聊天应用或邮件客户端 可选的客户端数据库方案看似很多，但一一对比下来，最优解只有一个 接下来我们就一起来经历一下这个技术选型的过程...无奈这个技术已经被W3C委员会否决了，不知道哪天Electron也不支持了，到时就傻眼了 分析 现在可选的成熟方案几乎只剩下SQLite和IndexedDB了， SQLite是一个轻型的、嵌入式的SQL 数据库引擎...它是在世界上最广泛部署的 SQL 数据库引擎。...IndexedDB是Chromium内置的一个基于JavaScript的面向对象的数据库，在Electron应用内它存储的容量限制与用户的磁盘容量有关，是用户磁盘大小的1/3 市面上选这两个方案的商业产品各都有很多...target=9.0.0 --dist-url=https://atom.io/download/electron 注意：--target后面的内容与你使用的Electron的版本要一致 SQLite的数据库表结构
最近有一个项目，需要给一家证券公司做用户画像系统，但是因为数据量很大，传统数据库难以承担，而且传统数据库也不擅长做分析（都需要在业务代码里实现，会造成开发量很大，而且维护很困难）。...TiDB这个数据库也是早有耳闻，近几年崛起得很快，只是没有用过，据说是NewSQL型数据库，能兼顾传统SQL和NoSQL的需求，分析的性能也不错，相对于传统数据库有数量级的提升，网上很多测评数据也可以支持这个观点...在网上搜索相关信息过程中，还发现了一个Apache Doris的数据库，美团的技术团队有过一个对比： 来源：https://tech.meituan.com/2020/04/09/doris-in-meituan-waimai.html
上一篇文章我们介绍了索引背后的数据结构，这篇文章我们来介绍影响索引数据结构选型的因素——存储器存取。 主存存取原理 主存的构成 主存储器（简称主存或内存）包括存取体、各种逻辑部件及控制电路等。...数据库为什么选用B-/+Tree索引 之前提到过，SQL优化的一个重要原则是减少磁盘I/O次数，磁盘I/O次数也是评价索引结构的优劣的指标之一。...数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。...这也是为什么数据库不选用红黑树作为索引（数据结构）的原因，一是因为红黑树的高度h要大的多；二是红黑树节点在物理上可能是单独存储的，无法利用局部性原理。复杂度为O(h)，效率明显比B-Tree差的多。
而一个成熟的 数据架构师，其实应该是在某种程度，在项目的初期就跟踪项目，为项目和程序员寻找一个省时省力，并且也好运维的数据库系统，让抱怨更少一点，让系统更靠谱一点。...这个项目其实就是从传统数据库抓取信息，然后存储到数据库中，在批量生成 JSON 格式的信息通过，消息队列发送给另一个 微服务。...所以我们采用定期分表的方法，而MYSQL 对程序的依赖程度要高于ORALCE SQL SERVER，等数据库，所以MYSQL 的使用就要程序员多费力气。...可如果使用MONGODB 这样的数据库，那就是一个“完美的”解决方案，数据在抓入，直接存储在MONGODB 中（JSON格式），提取的时候，直接通过主键，或者标识值，来整体提取，发送，然后采用MONGODB...其实从某些角度来看，未来开发中，单独使用一种数据库从头到下，至始至终的情形，会越来越低，通过每个数据库的特性，来解决开发头疼问题，并且也降低运维的投入，这样的“投机取巧”，应该被值得推广。
本文主要内容就是来比较一下常见的两种数据存储系统关系型数据库和非关系型数据库的主要特点，以及他们各自适用的场景，让我们在做出选择时不再迷茫。...1 SQL VS NoSQL 2 关系型数据库的特点和适用场景 2.1 关系数据库的特点 2.1.1 数据结构化存储在二维表中 2.1.2 支持事务的原子性A,-致性C,隔离性I,持久性D 特性 2.1.3...3.1 非关系型数据库的特点 3.1.1 存储结构灵活,没有固定的结构 3.1.2 对事务的支持比较弱,但对数据的并发处理性能高 3.1.3 大多不使用SQL语言操作数据 3.2 非关系型数据库的适用场景...3.2.1 数据结构不固定的场景 3.2.2 对事务要求不高,但读写并发比较大的场景 3.2.3 对数据的处理操作比较简单的场景 4 关系统型数据库选型步骤 数据库使用的广泛性 数据库的可扩展性 数据库的安全性和稳定性...数据库所支持的系统 数据库的使用成本 5 为项目选择适合的数据库 5.1 数据库使用的广泛性 5.2 MySQL数据库的可扩展性 ◆ 支持基于二进制日志的逻辑复制 ◆ 存在多种第三方数据库中间层,
图数据库是知识图谱的底层存储计算引擎，是一种以图结构进行存储和查询的数据库。图数据库的关键概念是点（代表实体）和边（代表关系），通过边将顶点连接在一起，从而进行快速的图检索操作。...相对于关系数据库来说，图数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询，而在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。...非原生图数据库：将图数据序列化，采用关系型数据库、面向对象数据库、或是其他通用数据存储，如JanusGraph、HugeGraph等。...原生图数据库无论从功能上还是性能上都明显优于非原生图数据库，是我们做图数据存储计算技术实施的首选，下面我们针对目前常用的图数据库进行分析介绍。...选型总结：在数据规模较小的情况下（不超过千万顶点上亿边）建议选择Neo4j社区版，其功能最完善、性能也比较稳定。
据不完全统计，仅国内的数据库厂商就有近200家，还不算国外以及开源数据库产品。上述情况更加剧了企业选择数据库的困难。本文从一些角度切入，通过图谱的形式尝试为企业选择数据库产品描述出一条路径。 1....技术选型：场景区分 当用户面对数据库选型时，首先是做场景的大致区分。这里我们将业务场景分为三种类型： ❖ 通用场景 第一类为通用场景，是具有较为普遍的意义，绝大多数业务场景都是适用的。...技术选型：通用场景 针对通用场景，可进一步安装数据模型、标准SQL访问及ACID能力做进一步区分。大的方面可分为两类： ❖ 非关系模型+无SQL+无ACID 此类产品提供较为多元的数据访问需求。...从产品能力上看，其是非分布式数据库最为接近的，用户几乎无感。 3. 技术选型：分析场景 针对分析场景，可以做进一步的功能细分。这里可从支持事务情况、在线性、数据模型及实时性要求来做区分。...技术选型：特定场景 对于特定场景部分，其根据数据专项应用领域，通常是比较好选择的。例如针对图数据库领域，Neo4j等是常规的选择；针对时序数据库InfluxDB等是常规的选择。
刘勇 Email:lyssym@sina.com 简介 鉴于内存数据库访问速率快的特点，本文分别从单线程、多线程(并发访问)和多线程读/写混合访问角度对eXtremeDB数据库读写速率展开测试...经过上述测试，该数据库适合于嵌入式系统设计，对于有存储需求的实时系统来说，可以采用内存与硬盘混合方式 ，但是该策略必然会衰减其性能。...然后从多线程读/写混合访问eXtremeDB角度，以100K和600K条数据为基础数据库，针对不同读取线程和写入线程个数展开测试。...总结 从上述2种场景测试结果来看，eXtremeDB的读写速率大约在10w条/s，相对一般的数据库(非内存数据库，即使在固态硬盘上)其速率也是比较快的。...100K 从不同线程个数角度对该数据库展开测试，其中读/写线程各占50%，即若表格中线程个数为10个时，读/写线程各占5个，后续表格内容与之类同，不再赘述了。
前 言 作者简介：半旧518，长跑型选手，立志坚持写10年博客，专注于java后端 ☕专栏简介：相当硬核，黑皮书《数据库系统概念》读书笔记，讲解： 1.数据库系统的基本概念(数据库设计过程、...关系型数据库理论、数据库应用的设计与开发…) 2.大数据分析(大数据存储系统，键值存储，Nosql系统，MapReduce，Apache Spark，流数据和图数据库等…) 3.数据库系统的实现技术...：这篇文章将介绍数据库的物理存储系统，从底层的存储介质特性开始，关注数据库最高层级的物理特性。...云存储近年也在增长，但他延迟较高，不适合数据库底层存储。...适用于更新密集型数据库，如事务型数据库。
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