OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量。...一、OceanBase系统架构： 1、客户端：使用OceanBase的方式与MySQL完全相同，支持JDBC、C客户端访问，基于MySQL数据库开发的应用可以直接迁移至OceanBase。...三、OceanBase扩展 OceanBase融合了分布式存储系统和关系型数据库这两种技术，UpdateServer相当于一个高性能内存数据库，底层采用关系型数据库技术实现，ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统
postgresql即可 注意：postgresql的驱动类是：org.postgresql.Driver 要注意的是：postgresql的url中需要指定currentSchema=xxxx 这是一个默认访问的数据库
TDSQL-A是在腾讯业务场景下诞生的在线分布型OLAP数据库系统，在处理海量数据分析业务的过程中持续对产品构架进行升级调整，是PG生态中分析型MPP产品的又一力作。...本文将由腾讯云数据库专家工程师伍鑫老师为大家详细介绍TDSQL-A的发展历程、技术架构和创新实践，以下为分享实录： TDSQL-A发展历程 TDSQL-A是一款基于PostgreSQL自主研发的分布式在线关系型数据库...是一个面向海量数据实时在线分析产品，采用无共享MPP构架。面向分析型场景的极致性能优化，我们自研了列式存储，同时也支持行列混合存储模式。...这样整体在海量数据下计算量消耗降低会比较明显。其实做优化最高效方法还是通过优化执行计划去做计算裁剪，第二步才是在必要相同计算量前提下去进行执行优化，不管是你的算子优化，还是机器资源物理层优化。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 揭秘TDSQL-A：兼容Oracle的同时支持海量数据交互 十问十答，带你全面了解TDSQL-A核心优势 ↓↓点击阅读原文，了解更多优惠
如果你运气不太好，数据库服务器的配置不是特别的高的话，弄不好你还会经历数据库宕机的情况，因为负载太高对数据库压力太大了。 那么百万并发的数据库架构如何设计呢？多数都是分库分表加主从吧？...分库分表 说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。...在写入数据的时候，需要做两次路由，先对订单 id hash 后对数据库的数量取模，可以路由到一台数据库上，然后再对那台数据库上的表数量取模，就可以路由到数据库上的一个表里了。...然后多台数据库的拆分方式，可以保证每台数据库服务器承载一部分的读写请求，降低每台服务器的负载。...写入的时候写入主数据库服务器，查询的时候读取从数据库服务器，就可以让一个表的读写请求分开落地到不同的数据库上去执行。 这样的话，假如写入主库的请求是每秒 400，查询从库的请求是每秒 1600。
---- 概述 以前梳理了一篇文章， 案例不是很充分 Oracle-分区表解读 故本篇博文系统的再重新阐述一下 当我们对海量数据的Oracle数据库进行管理和维护时，几乎无一例外的使用了分区（partition...分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。...有一个分区裁剪功能，只对需要处理的分区进行扫描，这样扫描的数据块会大大的减少，使查询效率提高 分区更利于数据维护， 可以只对单独分区进行备份、恢复，这样就可以大大的缩短数据备份、恢复的时间 分区有利于数据库数据的过期化处理
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？
1） 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。...3） HBase与大数据数据库、 HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。 HBase是一个数据模型，类似于谷歌的Bigtable设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。...Meta store 元数据：表名、表所属数据库、表拥有者、列、分区字段、表类型、表数据所在的目录等，默认存储在自带的derby数据库中。 Driver：解析器、编译器、优化器、执行器。...作用 HiveQL 查看所有数据库 SHOW DATABASES; 使用指定的数据库 USE database_name; 创建指定名称的数据库 CREATE DATABASE database_name...海量结构化数据离线分析。
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。
三、CPTAC的海量数据 ? 目前CPTAC含有51个研究的数据，含有12个类别的肿瘤类型，数据总量达24TB。这些研究中的参考质谱肽库也可以从NIST肽库中免费下载。想要研究的伙伴们是不是心动了。...而如下研究为来自TCGA样本的蛋白组学数据补充，关于这些样本的基因组学数据储存于TCGA数据库。 ?
传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？...此时就需要建立数据库的集群，那么为了提高查询性能，我们可以将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，或者在集群中对不同数据做读写分离。...2.2 读写分离使用 MyCat 可以实现对集群数据库进行读写分离，即部分数据库仅做查询服务，部分数据库仅提供增加、删除、修改的服务。...通过指定条件，将存放在同一个数据库中的数据，分散保存在多个数据库中，以达到减轻单台设备负载的目的。垂直切分：按照不同的表，将数据切分到不同的数据库中。...然后将分析后SQL发到真实的数据库。在得到数据库的返回结果后，再做适当的处理，如聚合处理、排序处理、分页处理等，最终返回给前端的应用。
一般来说，业界针对升级和迁移，会提供热迁移和冷迁移两种方案： 冷迁移：冷迁移需要对数据库先进行停机，等迁移完成后，再重启数据库。...热迁移：热迁移无需对数据库进行停机，整个迁移过程中，数据库可以持续对外提供服务。用户对于热迁移无感知。...想要对云开发的数据库进行热迁移，首先，需要理解云开发数据库的底层架构。...热迁移的基础是数据库底层的迁移能力，而数据库底层的迁移分为三个状态： 数据同步：对快照和数据库的 oplog 进行拷贝和追踪； 数据割接：在 oplog 几乎追上时，进行数据割接； 目标集群可用：完成割接后...以上便是基于小程序云开发自身的数据库架构设计的数据库底层热迁移实现方案概述。 如果你对上文有任何疑问，欢迎在下方评论区留言。 作者：李子昂，腾讯云云开发团队高级后台开发工程师。
传统的企业级应用，其实很少会有海量应用，因为企业的规模本身就摆在那里，能有多少数据？高并发？海量数据？不存在的！...不过在互联网公司中，因为应用大多是面向广大人民群众，数据量动辄上千万上亿，那么这些海量数据要怎么存储？光靠数据库吗？肯定不是。 今天和大家简单的聊一聊这个话题。...海量数据，光用数据库肯定是没法搞定的，即使不读这篇文章，相信大家也能凝聚这样的共识，海量数据，不是说一种方案、两种方案就能搞定，它是一揽子方案。那么这一揽子方案都包含哪些东西呢？...3、数据库优化 ---- 很多时候程序跑得慢，不是因为设备落后，而是因为数据库 SQL 写的太差劲。 要解决海量数据的问题，数据库优化肯定也是不可避免的。...4、热点数据分离 ---- 数据库中的数据，虽然是海量数据，但是这些数据并不见得所有数据都是活跃数据，例如用户注册，有的用户注册完就消失的无影无踪了，而有的用户则在不停的登录，因此，对于这两种不同的用户
高德地图为我们提供了一个高性能的控件，可以绘制海量数据点。就是今天要说的MultiPointOverlay。...海量 多大的数量才叫海量呢，至少白酒一斤半吧，呸...官方的意思是10~10万，建议不要超过10万，不过基本上也不可能超过10万。这个功能从SDK5.1.0版本开始提供。
1 海量数据的存储：为大数据分析做准备 传统关系型数据库 传统关系型数据库在数据存储上主要面向结构化数据，聚焦于便捷的数据查询分析能力、按照严格规则快速处理事务（transaction...但是 面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足当今互联网数据快速访问、大规模数据分析挖掘的需求。 它主要缺点： 1) 对于半结构化、非结构化的海量数据存储效果不理想。...虽然，传统的数据库系统可以通过分区的技术（水平分区和垂直分区） ，来减少查询过程中数据输入输出的次数以缩减响应时间， 提高数据处理能力， 但是在海量数据的规模下，这种分区所带来的性能改善并不显著。...3）在海量规模下， 传统数据库一个致命弱点， 就是其可扩展性差。...如果从数据结构和算法来考虑处理海量数据： Bloom Filter Hash统计和映射 Bit-Map 堆(Heap)/快速/归并排序 双层桶划分 数据库索引 倒排索引（Inverted
然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。
在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
# 海量数据TopK问题 在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数 本文主要提供这类问题的基本解决方法 假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值
在阅读关于淘宝数据库OceanBase的一些文章时受到启发，想到一个不成熟的方案，也可以说是对OceanBase的一些思路的总结，在这里写出来给大家分享一下，也欢迎指出其中不合理或可改善的地方。...使用场景 1.海量数据； 2.读取压力大而更新操作的场景少； 3.保障高可用，最终一致性； 架构图 ? 节点功能 1....每个节点也有专门负责通信的守护进程)，节点的可用状态通过心跳检测（节点是否拓机），节点是否处于busy状态由节点自己汇报到Gate守护进程，Gate守护进程再更新配置信息； 3.Update Master 负责数据库的更新操作...并通过某种机制(定时器或达到某个阈值)，就备份本机数据，并提交到Data Transfer Station，提交成功后，清空本地数据库。
腾讯云数据库海量运维的经验，主要分为以下三部分： 1.数据库架构师团队的组建 2.自动化运维平台的建设 3.智能海量运维的实践 数据库架构师团队的组建 1组建缘由 由于数据库产品的特殊性和复杂性，我们在平时服务客户的过程中常遇到一些问题...在一个普通场景下，拨测Svr的操作比较简单，但这样的场景在海量实例的架构下，可能会有什么问题？...基于以上两点原因，我们在海量场景下的拨测Svr设计会考虑到以下三点优化目标： 根据这三点优化目标，我们做出了如下图所示的拨测Svr架构。...智能海量运维的实践 经过实践和思考，发现在海量数据运维中，我们的自动化运维平台还不能解决以下这些问题： ·定制化服务。...腾讯云数据库海量运维之道-鲁越(1).pptx 更多前沿数据库技术和案例分享，请关注我们的微信号：腾讯云数据库CDB 腾讯云数据库公众号文章版.jpg
腾讯云原生数据库就是这种变革的产物，腾讯云原生数据库以云服务的方式提供更好的数据库性能，可用性和可靠性。...本文由腾讯云数据库技术总监 张青林在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《腾讯云TDSQL-C架构探索和实践》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍腾讯云原生数据库的架构...基于在传统数据库领域运维遇到的问题，再结合业内的一些架构，我们自主研发了腾讯的一种存储和分离的数据库产品。...刚才介绍了我们本身的架构，而从整体上的架构来看，TDSQL-C有以下特性：第一是海量存储、智能扩容。...讲师简介 张青林 腾讯云数据库技术总监 腾讯云数据库CDB、TDSQL-C数据库内核研发负责人。
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