在一个分布式系统中,数据复制是通过将数据副本存储在多个节点上来实现的。数据库复制是指在多个数据库节点之间复制数据,并保持数据的一致性。
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储,无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系,这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
在一个典型的一主多从的Redis系统中,当主数据库遇到异常中断服务后,需要手动选择一个从数据库升级为主数据库,整个过程需要人工介入,难以自动化。
图数据库是一种专门用于存储、管理和查询图数据结构的数据库。图数据结构由节点(表示实体)和边(表示节点之间的关系)组成。
在上一篇文章中(数据分布方式之哈希与一致性哈希,我就是个神算子),我为你讲解了数据分布(也称数据分片)技术,主要用于构建数据索引,是实现“导购”功能的关键技术。数据分布的本质是,将原数据集划分为多个数据子集,以存储到不同的地方,在一定程度上体现了数据的可用性和可靠性(一个存储节点故障,只影响该存储节点的数据)。
我们知道,为了应对不断增长的数据,我们对数据进行切分,存储在不同的数据库里,本文提到的数据库在非特定指明的情况下,均指一个逻辑数据库(是一组数据库,比如Master-Slave),而非单一各个物理数据库。
一个可以抵抗高并发流量系统的背后必定有一个高性能的数据库集群,就像每一个成功的男人背后总有一个强势的女人一样。数据库集群在部署模式上属于分布式,但是CAP原则却不适用于分布式数据库,具体原因可见之前文章:、
说起 Redis 应该没有人会陌生了吧,作为开发中最最最最最最最常用的 nosql,它的重要性不言而喻。
在主从模式的Redis系统中,从数据库在整个系统中起到了数据冗余备份和读写分离的作用,但是当数据库遇到异常中断服务后,我们只能通过手动的方式选择一个从数据库来升格为主数据库,显然这种方式很麻烦需要人工介入,这时通过哨兵模式可以实现自动化的系统监控和故障恢复。
今天的话题有两层含义,第一层是说相对于我们所熟知的集中式数据库来说,分布式数据库是与之不同的。在做数据库选型的时候,我们要充分的了解其间的不同,才能做出较为科学的决策。我想很多数据库从业人员都了解其中的不同,不幸的是,他们不是数据库选型的决策者,大多数决策者并不了解这一点。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
2018区块链技术及应用峰会 (BTA)·中国 倒计时5天 2018,想要follow最火的区块链技术?你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月
本文作者系肖遥(花名),原甲骨文技术支持工程师 ,专注于Oracle RAC领域。个人主页:
MySQL 主节点故障是指在 MySQL 主从复制架构中,主数据库服务器(主节点)出现问题,无法正常提供数据库服务的情况。主从复制架构通常用于提高数据库的可用性和性能。在这种架构中,主节点负责处理写操作(如插入、更新和删除),而从节点负责处理读操作(如查询)。若主节点出现故障离线,将会出现存量连接闪断的场景。
现在很多人会将服务部署到tke集群中,数据库也是用的云上数据库,一些后端服务就需要连接redis、mysql等数据库,大家都知道我们的服务是打成镜像通过pod部署的,所以我们需要在pod里面能访问到云上的数据库。
随着您作为开发人员的职业生涯不断进步,需要越来越多地思考软件架构和系统设计。能够设计高效的系统并进行大规模权衡非常重要。系统设计是一个包含许多重要概念的广阔领域。系统设计中的一个基本概念是 CAP 定理。理解 CAP 定理是理解如何设计强大的分布式系统的关键。今天,我们将深入探讨 CAP 定理,解释其含义、组成部分等。
数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。数据(Data)是描述事物的符号记录,模型(Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件,为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分:数据结构、数据操作和数据完整性约束。
公司技术分为浓重,在众多的兴趣小组里面有一个分布式数据库的小组,本周五需要进分享,是在是惭愧,作为这个小组的 specialist, 啥都没有做,所以赶紧弄弄,要不说啥。
随着数据存储需求的不断增加,分布式数据库成为了处理大规模数据的一种重要方式。分布式数据库可以将数据分散到多个计算节点上,并利用分布式计算的能力来提高数据处理的效率和可用性。然而,在使用分布式数据库的过程中,是否需要进行分库分表呢?
既然图数据库应用这么广泛,越来越多的企业和开发者开始使用它,那它究竟什么过人之处呢,下面我们来揭开它的神秘面纱。
本文以我个人的理解简单分析下并行数据库的技术要点以及对未来并行数据库的发展做下展望,理解有偏差的地方,欢迎各位指正。 并行数据库的定义 在维基百科上,并行数据库被定义为通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。其中最重要的关键词是并行,分布式。 并行数据库的技术要点 并行数据库主要由执行引擎、存储引擎和管理功能模块组成,它们的不同技术风格形成了各个有特色的并行数据库产品。随着Hadoop的兴起,目前MPP数据库主要分成两类
在生产环境中,数据库的主从配置是很有必要的,主从配置能提供数据源的备份,提供安全性方面的保障,从数据库也能减轻主数据库的访问压力,在出现故障时,也能减少损失。文档中会介绍MySQL5.7.22的主从配置步骤。
南大通用的 GBase 数据库在墨天轮国产数据库排行榜 20 年底的最后两月还一度上升到第三名,这是值得可喜可贺的,在本月排名为第七名,得分为 336.03,分数较上月增加了 23.13,总体而言一直处于上升趋势,希望 GBase 数据库再接再厉更上一层楼。
— 1 — Redis简介 Redis 是C语言开发的一个开源高性能键值对的内存数据库,可以用来做数据库、缓存、消息中间件等场景,是一种NoSQL(not-only sql,非关系型数据库)的数据库 — 2 — Redis特点 优秀的性能,数据是存储在内存中,读写速度非常快,可支持并发10W QPS 单线程但进程,是线程安全的,采用IO 多路复用制 可作为分布式锁 支持五种数据类型 支持数据持久化到磁盘 可以作为消息中间件使用,支持消息发布及订阅 — 3 — 数据类型 下表是我列举的五种数据
2017年12月14日OKEx上线DAT币。该币的官方网站是datum.org。通过阅读其白皮书,发现该币的技术实现依赖一个叫做BigchainDB的技术,号称可以大容量、低延迟、高吞吐量的实现区块链技术。比特币的可扩展性不好是众所周知的,这样一种神器当然会引起人的好奇心。搜了一下,找到了BigchainDB的论文,是2016年6月的技术。决定好好读一读。 废话不多说,我们直接看具体技术,下面会沿用原文章的章节编号。 ~~以下大部分是翻译稿~~ 4. BigchainDB描述 4.1原理 Bigch
随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
云原生数据库凭借高效、灵活、可扩展的数据服务,成为企业数据治理的得力“帮手”。出于业务稳定性和降本增效的考虑,越来越多的企业开始使用云厂商提供的云原生数据库来替换已有的自建数据库。但是,切换数据库的过程不亚于一次上云迁移的工作量,涉及到业务侧的调整和数据的迁移等工作,同时存在割接失败的风险。
Windows故障转移群集是由多个服务器组成的共同提供某高可用服务,该服务用于防止单台服务器故障导致服务失效。故障转移群集是一种高可用性的基础结构层,由多台计算机组成,每台计算机相当于一个冗余节点,整个群集系统允许某部分节点掉线、故障或损坏而不影响整个系统的正常运作。一台服务器接管发生故障的服务器的过程通常称为"故障转移"。
集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源,这些单个的计算机系统就是集群的节点(node)。集群提供了以下关键的特性。
Redis 单节点虽然有通过 RDB 和 AOF 持久化机制能将数据持久化到硬盘上,但数据是存储在一台服务器上的,如果服务器出现硬盘故障等问题,会导致数据不可用,而且读写无法分离,读写都在同一台服务器上,请求量大时会出现 I/O 瓶颈。
通过持久化功能,Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失(或少量丢失)数据,因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上,重启会从硬盘上加载数据。 但是由于数据是存储在一台服务器上的,如果这台服务器出现硬盘故障等问题,也会导致数据丢失。
宝马和奥迪已经官宣,不在研发燃油发动机,全面转向电动汽车,而国内的电动汽车新势力的各种汽车在大街小巷上比比皆是。数据库行业如果把单体数据库比作是燃油发动机的汽车,那么分布式数据库就是电动汽车。
数据库永远是应用最关键的一环,同时越到高并发阶段,数据库往往成为瓶颈,如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计,则后期数据库横向扩展,分库分表都会遇到困难。
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
在分布式系统中,分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举,能够获取分布式锁的就是master,获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
用户应用系统在蓬勃发展的同时,信息化的建设和发展也面临着巨大的考验,伴随着信息安全及业务的要求,数据库的数量、类型是越来越多。数据库的种类包括了Oracle、MSSQL、MySQL等多种数据库类型,未来国产数据库达梦DM、人大金仓、OeanBase、海量Vastbase、华为GaussDB等也将会进一步应用,多种数据库的管理、安全和性能都面临着新的挑战。
分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上,以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 《云数据库架构》一书全面介绍了主流数据库的技术特点,结合业务场景讲解了数据库技术选型和数据库架构的最佳实践。下面我们摘取本书第1章中对阿里云RDS MySQL三节点企业版的重点内容,让读者先睹为快。 数据库的高可用是个悠久的话题,目前以最常见的主备模式为例, 它主要有异步和半同步两种方式,但这两种方式都有各自的缺陷。 异步在主库宕机后,最后更新的记录有可能没有推送到从库,从而引发数据丢失。 半同步虽然会保证最少有一个从库接收到binlog,但同样有丢
单体数据库时代,随着系统交易量的不断上升,数据库读写性能出现了严重下降。我们可以借助分库分表中间件,比如mycat、shardingjdbc来实现分库分表,缓解单库的读写性能。但是分库分表中间件并不支持事务,如果要保证数据一致性,就需要借助于分布式事务中间件,比如阿里巴巴的seata。后来分布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择,目前分布式数据库产品已经比较成熟,支持ACID事务,本文就来聊一聊分布式数据库。
默认情况下,主节点可以读写,从节点只能读,禁止写操作。不修改配置让从节点支持写操作是没有意义的,因为首先写入的数据不会同步到其他节点,其次当主节点修改相同的数据时,从节点的数据会被覆盖。主节点挂机后,redis不会向外界提供写服务,因为剩下的从节点不会成为主节点。主节点挂机后,不会影响从节点的读取。主节点启动后,Redis将再次向外界提供写服务。当从节点挂起时,不会影响其他从节点的读取和主节点的读写。重启后,数据将从主节点同步。
链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/07/
所有应用软件之中,数据库可能是最复杂的。 MySQL的手册有3000多页,PostgreSQL的手册有2000多页,Oracle的手册更是比它们相加还要厚。 但是,自己写一个最简单的数据库,做起来并不难。Reddit上面有一个帖子,只用了几百个字,就把原理讲清楚了。下面是我根据这个帖子整理的内容。 一、数据以文本形式保存 第一步,就是将所要保存的数据,写入文本文件。这个文本文件就是你的数据库。 为了方便读取,数据必须分成记录,每一条记录的长度规定为等长。比如,假定每条记录的长度是800字节,那么第5条记录
所有应用软件之中,数据库可能是最复杂的。 MySQL的手册有3000多页,PostgreSQL的手册有2000多页,Oracle的手册更是比它们相加还要厚。 但是,自己写一个最简单的数据库,做起来并不
您可能想知道图数据库和关系数据库之间的区别。两者都有各自的优势和特定的用例。了解这些差异可以帮助您做出明智的决策,选择最适合您需求的数据库类型。
在众多不同的数据模型里,关系数据模型自20世纪80年代就处于统治地位,而且出现了不少巨头,如Oracle、MySQL,它们也被称为:关系数据库管理系统(RDBMS)。然而,随着关系数据库使用范围的不断扩大,也暴露出一些它始终无法解决问题,其中最主要的是数据建模中的一些缺陷和问题,以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。同时,互联网发展也产生了一些新的趋势变化:
MySQL的手册有3000多页,PostgreSQL的手册有2000多页,Oracle的手册更是比它们相加还要厚。
现代数据库系统往往伴随着复杂的结构和环境,其中,分布式数据库组成是一个重要方面。系统后台的数据库系统不再是由单个数据库构成,而是由多台独立数据库、甚至是多台异构数据库构成。
进入到 mycat 安装目录 conf 目录下,打开 schema.xml 文件。
综上所述,使用大型分布式系统中的图数据库时需要解决的挑战包括数据分片、数据一致性、节点和网络故障、性能和扩展性、查询优化、安全性和数据隐私,以及开发和维护成本等方面。
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