在当今数据库技术领域，企业面临着多种挑战，包括性能瓶颈、数据一致性问题、可扩展性等。为了解决这些挑战，分布式数据库技术应运而生。...YashanDB作为一款现代化分布式数据库，采用先进的架构设计，具有高可用性、可扩展性和高性能。...本指南旨在深入探讨YashanDB的分布式架构设计，帮助开发人员和DBA更好地理解其核心技术点，提升架构设计与实施能力。核心技术点分析1....分区能够将表数据按照特定规则进行切分，优化查询性能；而分片则通过将数据分散至多个节点来实现负载均衡，提升系统扩展性。借助这些技术，YashanDB能在高并发、高频率访问场景下保持优越的性能表现。5....具体技术建议根据业务需求选择合适的YashanDB部署架构，以确保系统的高可用性和可扩展性。合理设计存储引擎，根据数据类型和访问模式选择适当的存储结构，提升性能。
关键特性： 基于图的数据模型 机器学习集成 模块化和可扩展 实时索引与查询 丰富的API和客户端支持 云原生和高可用性 Milvus 简介：Milvus 是一个高效的向量数据库，特别适合用于机器学习和人工智能领域...关键特性： 按相关分数过滤 单次请求负载多个搜索操作 推荐API 分组操作 全文过滤器搜索 前缀搜索和语义即时搜索 Chroma 简介：Chroma 是一个专门设计用来高效管理和查询向量数据的数据库系统...关键特性： 高效的向量索引（如倒排索引、KD-树等） 支持多种相似度度量（欧氏距离、余弦相似度等） 可扩展性和弹性 易于集成和使用（多种编程语言API） 实时性能优化 这些数据库各有特色，适用于不同的应用场景和需求...Chroma：轻量级设计，适合小规模应用，但在大规模数据集上性能有限。 4.2 扩展性 Milvus 和 Weaviate 都支持分布式架构，适合需要高扩展性的场景。...Qdrant 也支持分布式部署，但在大规模扩展时可能需要更多优化。 Chroma 目前不支持分布式架构，适合单机或小规模部署。 5.
在关系型数据库中，以下因素可能会限制其可扩展性：垂直扩展限制：关系型数据库通常将数据存储在单个服务器上，当数据库需要扩展时，唯一的选择是增加服务器的硬件资源。...跨服务器的事务管理、数据一致性和查询优化等问题，会增加系统的复杂性，并限制了数据库的可扩展性。...在设计图数据库时，以下方法可以确保其可扩展性：分布式存储：将图数据库的数据分布到多个服务器上，每个服务器都存储数据的一部分。这样可以有效地提高存储容量和处理能力，以支持更大规模的数据。...例如，使用消息队列来处理数据的异步更新操作，可以减少对数据库的直接访问，提高系统的吞吐量。分布式计算框架：在图数据库中，复杂的图算法和查询可能需要并行计算的支持。...综上所述，通过分布式存储、水平扩展性、异步通信机制和分布式计算框架等设计方法，可以确保图数据库的可扩展性，以应对不断增长的数据规模和访问需求。
分布式中间件:基于单机数据库、分库分表中间件划分数据，中间件实现数据的划分、查询下发、结果收集，进而实现数据库的可扩展性。适合数据能够完美分片到各个节点，节点间没有数据交互的场景。...目前有两种方案来解决数据库的可扩展问题: 分布式中间件：在多个传统单点数据库系统上的中间层解决方案，通过将数据分拆到不同的数据库节点上，利用中间件来管理和访问各个数据库中的数据。...分布式数据库：通过数据分片的方式，每个节点来管理一个数据分片，可以通过增加分片来支撑数据的增长，不仅可以提升数据库的可扩展性，而且能够为客户带来更多业务价值。...分布式数据库的优点是将复杂的分布式事务处理(GTM–Global Transaction Manager)和分布式查询优化(Distributed Optimizer)交给数据库，保证数据的一致性和查询高效性...分布式数据库在数据可靠性、副本同步、查询性能、数据一致性、服务可用性等方面都优于分布式中间件，在分布式事务处理、分布式查询优化、智能化数据管理、 全密态数据管理等方面都有创新。
摘要 上文（存储篇）说到数据库重要的两部分为存储和计算，本篇内容为你解读图数据库 Nebula 在查询引擎 Query Engine 方面的设计实践。...图数据库目前没有统一的查询语言国际标准，一旦 ISO/IEC 的图查询语言（GQL）委员会发布 GQL 国际标准，nGQL 会尽快去实现兼容。...最后，如果你想尝试编译一下 Nebula 源代码可参考如下方式： [xyyk99myxi.png] 有问题请在 GitHub（GitHub 地址：https://github.com/vesoft-inc.../nebula） 或者微信公众号上留言，也可以添加 Nebula 小助手微信号：NebulaGraphbot 为好友反馈问题~ 推荐阅读 Nebula 架构剖析系列（零）图数据库的整体架构设计 Nebula...架构剖析系列（一）图数据库的存储设计
图片图数据库中的索引技术图数据库中的索引技术是用于加速查询性能的关键技术之一。索引是一种数据结构，它可以提供快速访问数据的能力。在图数据库中，索引可以加速节点和关系的查找。...优化查询性能的方法在图数据库中，可以采用以下方法来优化查询性能：使用合适的索引技术：根据具体的查询需求和数据特点，选择合适的索引技术。...数据分片和分布式部署：对于大规模的图数据库，可以采用数据分片和分布式部署的方式，将数据存储在多个节点上。这样可以提高查询的并发性能和可扩展性。...基于缓存的优化：可以使用缓存技术将查询结果缓存起来，减少对数据库的访问次数。这样可以加速查询的响应时间，尤其是对于频繁查询的数据。...优化图数据库的查询性能需要综合考虑索引选择、索引优化、批处理操作、数据分片和分布式部署、缓存等多个因素，根据具体的应用场景来进行调整和优化。
索引优化：支持多种索引类型，查询性能优秀。可扩展性：MySQL支持各种扩展功能，如分区、复制和分片等，这使得它能够处理大规模的数据和复杂的业务需求轻量级：资源占用相对较少，适合中小型项目。...-关系数据库管理系统，具有强大的功能和高度可扩展性。...它的查询优化器可以智能地选择最佳执行计划，并且支持各种索引类型和高级查询功能需要注意的是，性能比较是一个复杂的主题，受到多个因素的影响，如硬件配置、数据量、查询类型和索引设计等。...在选择数据库时，建议进行基准测试和性能优化，以确保最佳性能3.2.3 扩展性比较扩展性是一个重要的考虑因素，特别是在应对数据量增长和并发访问增加的情况下。...选择适当的扩展策略和架构设计对于实现高性能和可扩展的数据库系统至关重要。3.2.4 安全性比较安全性是数据库管理的重要方面。
在图数据库中，优化查询性能的技术和方法可以分为以下几个方面：索引优化：对于图数据库中的节点和关系属性，可以创建索引来提高查询性能。常见的索引类型包括哈希索引、B+树索引等。...索引的选择应根据属性的查询频率和查询类型来决定。例如，如果某个属性的查询频率较高但查询类型为精确查询，则适合使用哈希索引。图模式优化：图模式的设计对查询性能有很大影响。...这样可以实现并行查询，从而提高查询性能。查询优化器：图数据库中的查询优化器可以根据查询的语义和查询计划选择最优的执行策略。...这些技术和方法可以根据具体使用场景和数据规模进行选择和组合，以提高图数据库的查询性能。在大型分布式图数据库中，可以通过以下方式设计一个高可用的架构：主备模式：采用主备模式可以提高系统的可靠性和容错性。...通过以上设计，可以实现一个高可用的大型分布式图数据库架构，提高系统的容错性、可扩展性和鲁棒性，提供高性能的图数据库服务。
非关系型数据库系统（NoSQL）：适用于非结构化数据或需要水平扩展的场景。包括文档数据库、键值存储、图数据库等。例如，MongoDB, Redis, Neo4j。...对象数据库系统：存储对象数据，而不是数据表。这种类型的数据库直接支持对象导向编程语言的数据类型和结构。分布式数据库系统：数据分布在多个网络节点上，支持数据的高可用性和可扩展性。...1.3 数据库的基本特征数据模型：数据按照特定的数据模型进行组织、描述和存储。共享性：数据库中的数据能够被多个用户和应用程序共享使用。低冗余度：通过合理的设计，尽可能减少重复的数据，优化存储空间。...人员：包括：系统分析和数据库设计人员、应用程序员、最终用户、数据库管理员（DBA）。角色：设计人员和程序员负责系统的设计和开发，DBA负责数据库的日常管理和维护，最终用户则是数据库的实际使用者。...数据的存储管理：功能：数据的物理存储管理，包括数据的存放位置、存储效率和数据访问速度的优化。数据库的建立和维护：功能：涵盖数据库的创建、配置、优化、备份和恢复工作。
那么，有没有什么便捷的方式来甄别一款图数据库是真正具有较高的性能呢？ 提供以下锦囊要诀： 是否采用原生图存储？ 是否采用原生图计算？ 是否采用原生图查询与优化器？...在图数据库的并发架构（数据结构及算法逻辑）设计中，不仅要支持在多用户、多查询的条件下的并发，也要支持单个查询的并发实现。...实际上，很多naively-designed的图数据库系统只能做到多用户访问的并发，但是根本没有做到支持单个查询的高并发实现——其所反映出来的是一种系统架构设计与工程实现能力的不足。...www.usenix.org/system/files/conference/hotos15/hotos15-paper-mcsherry.pdf 高并发图计算 综合以上探讨，构造一款真正（同时）具备高性能与可扩展性的图数据库系统是一件非常有挑战的事...我们可以列出3种分布式架构，及其各自的优缺点： 事实上，第二种模式可以看作是第一种模式的一种水平化扩展，它区别于纯水平分布式的主要地方在于集群的管理逻辑和图分片逻辑的不同——类比传统的关系型数据库的分布式架构设计
因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。2. 数据一致性和完整性的问题： 图数据库中的数据通常是动态变化的，对于并发写入操作，需要确保数据的一致性和完整性。...分布式处理和存储： 设计和实现具有高可扩展性和并行处理能力的图计算和图数据库系统，利用分布式计算和存储技术，以支持大规模图数据的处理和查询。2....高效的查询接口和算法库： 设计和实现高效的查询接口和算法库，优化复杂查询和算法的执行性能，同时考虑图的特性和结构，提供高性能的查询和计算能力。4....综上所述，为推广图计算和图数据库的应用，需要解决大规模图数据的处理和可扩展性、数据一致性和事务机制、复杂查询和算法的支持，以及数据的可视化和可理解性等方面的限制和挑战。...通过分布式处理和存储、一致性和事务机制、优化查询接口和算法库，并提供可视化界面和分析工具等方式，可以克服这些限制和挑战，并推广图计算和图数据库的应用。
本章主要内容面向接触过C++ Linux的老铁 主要内容含： 一.DDL-数据库操作 总览 查询 SHOW DATABASES; //查询所有数据库 SELECT DATABASE...() ; //查询当前数据库 展示所有数据库 查看当前数据库是什么（图中所示是itcast） 记得加（） 创建 加上[IF NOT EXISTS]：如果不存在就创建；如果存在就不执行其他操作...（可省略） 加上[DEFAULT CHARSET]，指定字符集（可省略） 加上[COLLATE ]，指定排序规则（可省略） CREATE DATABASE[IE NOT EXISTS]数据库名[DEFAULTCHARSET...加上[DEFAULTCHARSET]， 指定utf8mb4字符集 utf8支持3字节，utf8mb4支持4字节 删除 加上[IF NOT EXISTS]：如果不存在就删除；如果存在就不执行其他操作（可省略...） DROP DATABASE[IF EXISTS]数据库名； 使用 USE 数据库名； 切换数据库
图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...查询优化：图数据库可以通过对查询进行优化来提高查询性能。例如，可以通过调整查询的执行顺序、使用合适的查询算法、优化查询的访问路径等方式来减少查询的计算量和IO操作，从而提高查询的效率。...综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。...这种模型的灵活性使得图数据库适用于各种复杂的关联查询和图分析任务。...高性能的关联查询：由于图数据库中实体之间的关联是直接通过边连接的，因此在进行关联查询时，图数据库可以实现高效的遍历和跳转，避免了传统关系型数据库中的连接操作，提供更快速的查询性能。
这里简单的将整体文章讲述的进行梳理，成为一个思维导图 摘要 在OceanBase数据库系统的持续的发展中，OceanBase 增强了对小规模企业的支持工作，并且OceanBase认为这样做事非常重要的...这个设计在OB 4.0上已经实现，Paetica表现了其可扩展性，优于独立的或分布式数据库产品，真正的目标是OceanBase从服务于大型企业转变为服务于中小企业的数据库产品。...Paetica在独立模式下随着CPU的核心数量增加的线性可扩展性，在Sysbench 和 TPC-H评估中也优于MySQL和Greenplum. 1 介绍 最初，我们设计并开发了0.5的OB...分布式数据库的出现解决了水平可扩展性的问题，与集中式数据库相比，独立的性能和SQL功能需要提升，如ORACLE,MySQL，PostgreSQL。...由于技术的进步，当代机器已经开始具有多核心，大量DRAM和高速存储设备，这突出了再分布式数据库系统的设计中，考虑水平和垂直可扩展性的重要性。
OceanBase 设计并实现了一个分布式数据库，并在 OLTP 工作负载上实现了前所未有的性能和可扩展性。」...先从 OceanBase 的设计思路讲起，作为一个分布式关系型数据库系统和可扩展的多租户系统，它基于 Share Nothing 架构，具备跨地域容错能力。...虽然拥有与其他分布式数据库系统（DBMS）相似的目标，如水平可扩展性和容错性等，但鉴于 MySQL 及 Oracle 等数据库的盛行，以及经典关系型数据库经受住了时间考验的关键技术和特性，OceanBase...图 10(b) 展示了新订单响应时间分布，其中绝大多数新订单事务在 20ms 内完成。 从新订单的角度，我们可以发现 OceanBase 具有很强的可扩展性。...从分布式 NoSQL 存储系统到分布式 NewSQL 关系数据库系统，OceanBase 还总结了以下实践经验：1）应用层不应使用数据库系统作为键值存储系统，应依赖数据库的高级特性；2）存储过程对于OLTP
PostgreSQL： 具有高度可扩展性和兼容性的开源关系型数据库。 Oracle Database： 一款强大的商业关系型数据库系统，广泛用于企业级应用。...NoSQL数据库： MongoDB： 非关系型数据库，采用BSON格式存储数据，适用于大量文档型数据的存储。 Cassandra： 高度可扩展的分布式NoSQL数据库，适用于处理大规模数据。...列式数据库： Apache HBase： 分布式列式数据库，适用于大规模数据存储和实时读写。 Google Bigtable： 高性能、高可扩展性的列式数据库，用于大规模数据存储。...图数据库： Neo4j： 开源图数据库，用于存储和查询图形结构的数据。 文档数据库： Elasticsearch： 开源搜索引擎，也可以用作文档数据库，适用于全文搜索和分析。...选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
可扩展性 垂直扩展（有限的水平扩展） 水平扩展 高度可扩展，支持水平分布 用例示例 事务系统、分析 大数据、实时 Web 应用、分布式系统 AI/ML 应用、相似性搜索 性能 针对复杂查询、连接优化...针对速度和可扩展性优化 针对高维向量相似性搜索优化 典型应用 银行、ERP、CRM 系统 社交网络、物联网、内容管理 图像检索、推荐引擎、NLP、RAG 存储格式 行和列 各异（JSON、BSON 等）...高性能与可扩展性：支持大规模数据集的存储和查询，具备分布式部署能力。 与 AI 集成：无缝对接机器学习模型，便于嵌入生成和数据检索。...分布式存储 面对大规模数据，向量数据库通常采用分布式架构，将向量数据分散存储在多个节点上，并通过并行计算加速查询。这种设计确保了系统的高扩展性和处理能力。...图索引： 如HNSW，通过构建多层图结构，利用图的导航特性实现高效的近似最近邻搜索，特别适合动态数据集。 查询优化 缓存机制： 将热门查询的结果缓存起来，避免重复计算，提升响应速度。
这种前所未有的片上并行性引入了新的可扩展性维度，而当前的数据库管理系统（DBMS）并未为此设计。特别是随着核心数量的增加，并发控制问题变得极具挑战性。...4 设计选择与优化本研究的主要挑战之一是设计尽可能可扩展的DBMS和并发控制方案。当在1000个核心上部署DBMS时，实现的许多次要方面会成为性能的障碍。...我们尽最大努力优化每个算法，消除所有可能的可扩展性瓶颈，同时保持其基本功能。大部分工作是为了消除共享数据结构并设计经典算法的分布式版本3。...此类协议的协调开销抑制了分布式DBMS的可扩展性，因为节点之间的网络通信速度较慢。相比之下，共享内存环境中线程之间的通信速度要快得多。...分布式数据库系统中的并发控制。ACM计算调查，13(2):185-221，1981年。4 P. A. Bernstein 和 N. Goodman. 多版本并发控制 - 理论与算法。
图数据库 图数据库使用具有节点、边和属性的图结构来表示和存储数据。此模型对于查询和分析数据点之间的关系非常高效，使其成为社交网络、推荐引擎和欺诈检测的理想选择。...可扩展性和性能 当前的数据库被创建来管理大量数据和处理大量事务。可扩展性和保持性能的能力是允许数据库根据应用程序需求进行扩展的特性。...水平扩展：特别是NoSQL数据库支持水平扩展，允许它们将数据分布到多个服务器或节点上。 性能优化：通过索引、缓存、查询优化和高效的数据存储技术来实现。...可扩展性和灵活性 现代数据库的设计旨在根据应用程序的需求进行扩展。它们可以在保持性能的同时管理不断增长的数据量和用户流量。...Azure Cosmos DB: 为低延迟和高可用性而设计的全球分布式NoSQL数据库服务。
一、何为数据库 1.1 数据库设计的定义 数据库设计是一种系统性的过程，旨在确定和规划数据库系统的结构、组织和存储方式，以满足特定应用需求。...可扩展性： 合理的数据库设计考虑到系统未来的扩展需求，使得系统能够灵活应对业务的变化。 数据安全性： 数据库设计包括权限管理等机制，确保只有授权用户能够访问和修改数据，提高数据安全性。...可扩展性： 新的数据可以通过添加新的表或扩展现有表来实现。 2.3 数据库设计的目标和原则 目标： 数据有效性： 数据库设计旨在确保数据的准确性、一致性和有效性，以保证业务信息的可信度。...性能优化： 缓存配置： 配置数据库缓存，优化查询性能。 调整参数： 调整数据库管理系统的参数，以满足实际应用的性能需求。...良好的设计不仅提高数据组织和存储效率，还确保数据一致性、完整性和可维护性，同时支持性能优化、可扩展性和数据安全性。
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