① 海量数据 : 自动化的数据收集工具 和 成熟的数据库技术 , 积累了海量数据 ;
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache
作为长期占据 OWASP Top 10 首位的注入，OWASP 对于注入的解释如下：
1.关系型数据库查询效率问题 2.单体架构搭建集群后，数据不同步，（session数据不共享） 3.单体架构搭建集群后或者分布式架构中，传统的锁操作问题 4.高并发读写数据问题，海量数据问题
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
互联网的迅速发展，这样大量的交互给数据库提出了更高的性能要求，传统的关系数据库虽然具备良好的事物管理，但在处理大量数据的应用时很难在性能上满足设计要求。NoSQL就是主要为了解决当下大量高并发高要求的数据库应用需求，由于关系数据库具有严格的参照性，一致性，可用性，原子性，隔离性等特点，因此会产生一些例如表连接等操作，这样会大大降低系统的性能。而在当前很多应用场景下对性能的要求远远强于传统数据库关注的点，NoSQL 就是为了解决大规模数据与多样数据种类等问题，尤其是中大数据的相关问题。
nginx+tomcat集群可以实现10万-百万的并发访问量；目前的架构不能承受如此海量的访问，瓶颈还是在数据库，尤其是查询。要想突破数据库的瓶颈，就需要使用缓存技术。
CDN和反向代理的基本原理都是缓存，区别在于CDN部署在网络提供商的机房，而反向代理是部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的反向代理，如果反向代理缓存着用户请求的资源，则直接返回给用户。
刚刚出现NOSQL这个概念的时候，很多人都是似而非的字面理解成"不是SQL"， 与传统的关系型数据库是两个完全独立的阵营，实际上完全不是这么回事。个人更倾向于理解NOSQL的诞生更多的是为了补充关系型数据库的短板，满足现下互联网海量数据、高并发、低延迟和非结构化数据易扩展等需求。
Redis 是什么？ 通常而言目前的数据库分类有几种，包括 SQL/NSQL,，关系数据库，键值数据库等等 等，分类的标准也不以，Redis本质上也是一种键值数据库的，但它在保持键值数据库简单快捷特点的同时，又吸收了部分关系数据库的优点。从而使它的位置处于关系数据库和键值数 据库之间。Redis不仅能保存Strings类型的数据，还能保存Lists类型（有序）和Sets类型（无序）的数据，而且还能完成排序（SORT） 等高级功能，在实现INCR，SETNX等功能的时候，保证了其操作的原子性，除此以
搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
布隆过滤器（Bloom Filter）于 1970 年由布隆提出的，是专门用于检索一个元素是否存在于一个集合中的算法。
关系型数据库是以行和列的形式存储数据，并以表的形式组成了数据库，其数据查询是用query来检索的。 NoSQL(Not Only SQL)，非关系数据库，顾名思义，则不或者不完全遵循该形式。 随着大数据对数据量存储和检索速度的要求越来越高，传统的关系型数据库在应付大规模和高并发的SNS（社交网络服务）类型和web2.0纯动态网站显得很吃力。NoSQL数据库在解决大规模数据和多重数据等方面的问题日益常见。 NoSQL数据库的适用要根据具体项目需求进行考虑。 NoSQL数据库的四大分类： 1.键值(Key-V
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
“ 在昨天推送的文章中，我们能够明显的看到访问Redis存储的数据，比访问MySQL中存储的数据要快很多，但是我们也强调了Redis的一些缺点，那么在实际的项目中，我们如何合理的使用Redis呢？”
应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上。一般是在一台廉价的服务器上采用LAMP这种免费资源。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
目前的IO设备远不能满足互联网应用海量的读写请求。于是便出现了缓存，利用内存的高速读写性能来应付海量的查询请求。然而内存资源非常宝贵，将全量数据存储在内存中显然是不切合实际的。因此目前采用内存和IO结
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
数据库实际上是一个用于存储数据的电子文件柜。同时，用户可以添加、删除、更改和检查数据。在企业应用中，数据库非常重要，因此程序员在面试时经常被问及数据库。当面试官问你对数据库优化了解多少时，你应该如何回
1、 数据库设计方面，设计结构良好的数据库，允许部分数据冗余。选取最适用的字段属性，尽可能把字段设置为NOT NULL，这样在查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。 通过不同的域名可以让浏览器直接访问资源服务器而不需要再访问应用服务器了。架构图如下：
Redis是一款开源的、网络化的、基于内存的、可进行数据持久化KEY-VALUE的存储系统。Redis通过KEY映射VALUE的方式来建立字典来保存数据，支持多类型存储包括STRING、LIST，SET，SORT SET和HASH等，可以在这些数据类型上做很多原子性操作。Redis将数据存储在内存里面，而且它发送给Redis的命令请求不需要经过典型的查询分析器（PARSER）或查询优化器（OPTIMIZER）处理，所以Redis对自身存储的数据执行随机读写的速度是非常快速的。
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
我发现今年我的技术产出真的是很不错，自从《第一行代码 第3版》出版之后，我空余出来了大量的时间，不仅频繁地更新和维护自己编写的开源库，还参加了多场GDG活动与大家分享技术。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
6月，腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级，Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶，并将在公有云全面开放。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库，旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力。 升级后的TDSQL PG版 Oracle兼容能力将进一步降低用户迁移改造成本，全面支持存储过程、Package管理等高级特性，同时支持分布式和集中式两种架构，用户
这两天在泰国度假，有需要代购的小伙伴可以联系我本人。由于网络的问题，这两天我会发一下架构方面的知识，谢谢大家的支持。
文章整理自：https://www.smartly.io/blog/scaling-our-analytical-processing-service-sharding-a-postgresql-database-with-citus
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
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？从以下八个方面来和大家聊聊。
SQLite是个典型的嵌入式DBMS，它有很多优点，它是轻量级的，在编译之后很小，其中一个原因就是在查询优化方面比较简单
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！
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。 和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。在我们团队的项目中，一开始用的是memcached，后来用redis替代。 相比memcached： 1、redis具有持久化机制，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。 2、redis具备binlog功能，可以将所有操作写入日志，当redis出现故障，可依照binlog进行数据恢复。 3、redis支持virtual memory，可以限定内存使用大小，当数据超过阈值，则通过类似LRU的算法把内存中的最不常用数据保存到硬盘的页面文件中。 4、redis原生支持的数据类型更多，使用的想象空间更大。 5、前面有位朋友所提及的一致性哈希，用在redis的sharding中，一般是在负载非常高需要水平扩展时使用。我们还没有用到这方面的功能，一般的项目，单机足够支撑并发了。redis 3.0将推出cluster，功能更加强大。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。没有观看直播的小伙伴，可要认真做笔记啦！今天带来本系列分享中最后一篇腾讯云数据库高级工程师胡翔老师主题为“TDSQL-A向量化执行引擎技术揭秘”的分享的文字版。 作为领先的分析型数据库，TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，具有自
在信息时代，数据处理是任何企业和组织都必不可少的一项工作。大数据和数据库是两种主要的数据处理方式，它们各有优势和特点。本文将比较大数据和数据库的关系、区别以及它们的应用场景。
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 何谓大型网站 大型网站系统特点： ps：符合这些要求的所谓大
说到大型网站，就要先理一下大型网站的特点：高并发，大流量，高可用，海量数据等，本文根据《大型网站技术架构》一书整理如下:
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
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）技术。
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Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
内容来源：2017 年 7 月 29 日，青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候，常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发，探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8，在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本，新的版本有哪些大的变化，对历史版本会有什么影响？让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
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