选中的整个分区会在节点之间迁移，但分区的总数不变，K到分区的映射关系也不变。唯一变的是分区所在节点。这种变更并非即时，毕竟在网络上传输数据总需要时间，所以在传输过程中，旧分区仍可接收读写操作。...原则上，也可以将集群中的不同的硬件配置因素考虑进来：性能更强大的节点分配更多分区，从而能分担更多负载。在ES 、Couchbase中使用了这种动态平衡方法。...随机选择可能产生不公平的分区分割，但平均分区数较大时（Cassandra默认每个节点有256个分区），新节点最终会从现有节点获得相当数量的负载。...Cassandra 3.0引入优化算法，可避免不公平的分割。 随机选择分区边界要求使用hash分区策略（可从hash函数产生的数字范围中设置边界）。这种方法也最符合一致性哈希的定义。...再平衡是个昂贵操作，因其需重新路由请求，并将大量数据从一个节点迁移到另一个节点。若出现异常，可能会使网络或节点的负载过重，并降低其他请求的性能。 自动平衡和自动故障检测相结合也可能存在风险。
这种分区有潜在的性能缺陷：只有一小群人使用的服务器发送的消息往往比有数十万人使用的服务器少几个数量级。 在 Cassandra 中，读的开销比写大。...当我们遇到热分区时，它经常会影响整个数据库集群的延迟。一个通道 - 桶对接收了大量的流量，节点为之提供服务会越来越吃力，延迟会越来越大，越落越远。 该节点上的其他查询也会受到影响，因为它的速度跟不上。...由于我们的读写操作都是仲裁一致性级别的，所以在为热分区提供服务的节点上，所有查询的延迟都会增加，进而对最终用户产生更广泛的影响。 集群维护任务也经常引起麻烦。...我们很容易在压缩上落后，为了获得更高的读性能，Cassandra 会压缩磁盘上的 SSTable。这样一来，不仅读取的开销增大，而且当节点试图压缩时，还会产生级联延迟。 ...数据服务的一大特色是请求合并。如果多个用户同时请求同一行，我们将只查询数据库一次。第一个发出请求的用户会触发数据服务中的工作者任务。后续请求将检查该任务是否存在并订阅它。
在生产环境中，Region的拆分与合并关系到系统的存储性能、读写效率等方面的表现。合理使用这些机制能够避免数据不均匀分布、系统负载过高、或者是系统性能瓶颈。...过多的小Region会影响系统的读写性能，因此通过合并可以减少Region的数量，提高存储效率。合并过程中的一些要点：Region的合并通常需要手动触发，尤其是在数据删除频繁的场景下。...当表中的数据量下降，或者由于频繁的数据删除导致产生了大量小Region时，合并操作可以提高系统的存储效率。...2 数据删除频繁场景下的合并策略在数据删除频繁的场景下，可能会产生大量的小Region，这些Region虽然存储的数据较少，但依然会占用系统资源。...预分区 初期数据量大 均衡初始数据分布 预估不准确可能导致分区不均HBase中的Region拆分与合并是系统性能优化的重要环节。
企业迈向分布式的根本原因包括： 移动互联网时代，各大企业每天都在和巨大的流量和爆炸性增长的数据打交道； 摩尔定律的失效，使得提升单机性能会产生很高的成本，同时网络速度越来越快，意味着并行化程度只增不减；...通常会选择额外的负载均衡节点或者系统中的一个节点来接收客户端请求，然后根据范围分区算法，确定请求应该重定向（路由）到哪个节点或哪几个节点。 范围分区的主要优点有： 实现起来相对简单。...能够对用来进行范围分区的关键字执行范围查询。 当使用分区键进行范围查询的范围较小且位于同一个节点时，性能良好。...当查询的范围较大且位于多个节点时，性能较差。 可能产生数据分布不均或请求流量不均的问题，导致某些数据的热点现象，从而某些节点的负载会很高。...另外，一个较为严重的缺点是，当一个节点发生异常需要下线时，该节点的数据全部转移到顺时针方向的节点上，从而导致顺时针方向节点存储大量数据，大量负载会倾斜到该节点。
修改或添加 client_max_body_size 指令： 你可以在 http 块中设置这个值，这样会影响所有服务器： http { client_max_body_size 100M; }...备份表通常用于灾难恢复或存档目的。在执行备份操作或将数据迁移到备份表之前，应用程序会检查这个标志。...在记录任何数据之前，应用程序将通过检查这个标志来确保日志表存在。 主键组成： 分区键：(accountId, day) 的组合形成复合分区键。这意味着数据根据这两个字段被分区并分布在集群中。...在每个分区（accountId 和 day 的唯一组合）内，行首先按 logTime 排序，然后按 logId 排序。...这支持在一天内有效查询日志，允许基于时间的日志检索或在已知ID的情况下检索特定日志。 用途：特别适用于需要审计日志或详细日志的系统，这些日志条目频繁且需要基于时间和ID条件进行检索。
逐行格式会提高性能吗？ 分析用例几乎只使用查询表中列的子集，并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。...我们还认为，当项目还很年轻时，与一小群共同定位的开发人员一起工作会更容易。在同一个组织中，我们可以在系统的初始设计和开发过程中快速行动。...当存在大量并发小查询时，基于范围的分区是有效的，因为只有集群中具有查询指定范围内的值的服务器才会被招募来处理该查询。...是的，Kudu 提供添加、删除和重命名列/表的功能。目前无法就地更改列的类型，尽管这有望添加到后续的 Kudu 版本中。 是否有数据建模方面的最佳实践？ Kudu 表必须具有唯一的主键。...目前还有一些实施问题会影响 Kudu 在 Zipfian 发行版更新上的性能（参见 YCSB 结果在我们草稿论文的性能评估中。
当数据集的大小与这些访问模式相结合时，导致 Cassandra 的集群陷入困境。 当遇到热分区时，它经常会影响整个数据库集群的延迟。...他们很容易在压缩方面落后，Cassandra 会压缩磁盘上的 SSTable 以提高读取性能。不仅的读取成本更高，而且当节点试图压缩时，还会看到级联延迟。...第一个发出请求的用户会导致该服务中启动工作任务， 后续请求将检查该任务是否存在并订阅它， 该工作任务将查询数据库并将该行返回给所有订阅者。...ScyllaDB 中的内存分配是动态的且按需分配。没有静态块或预留空间。例如，在只读工作负载中，缓存将消耗所有内存。如果写入开始，内存将从缓存中回收并用于创建内存表。...为了实现弹性，ScyllaDB 的内存中 NoSQL 表也会随着时间的推移持久保存到磁盘上的 SSTable。 2.6 ScyllaDB 性能 ScyllaDB 有着卓越的性能表现，具体见测试数据。
术语澄清 分区 (partition)，对应MongoDB、ES中的shard，HBase 的Region，Bigtable的tablet，Cassandra的vnode，Couchbase的vBucket...有些系统是为事务处理而设计，有些系统则用于分析：这种差异会影响系统的运作方式，但是分区的基本原理均适用于这两种工作方式。 在本章中，我们将首先介绍分割大型数据集的不同方法，并观察索引如何与分区配合。...而Couchbase或Voldemort干脆直接不支持K的范围查询。 Cassandra在两种分区策略之间采取折中。 Cassandra的表可使用由多个列组成的复合主键。...这种负载也许不常见，但也并非不可能：如社交网站，一个坐拥百万粉丝的大V用户，发布一些热点事件时，可能引发一场访问风暴。导致同一个K的大量写操作（K可能是大V的用户ID或人们正在评论的事件ID）。...但之后的任何读取都要做额外工作，必须从所有100个K分布中读取数据然后合并。因此通常只对少量热点K附加随机数才有意义；而对写吞吐量低的大多数K，这些都是不必要开销。
分区的限制和缺点： 一个表最多只能有 1024 个分区。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。 分区表无法使用外键约束。 NULL 值会使分区过滤无效。...HASH 分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含 MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。...水平拆分的优点是： 不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈。 应用端改造较少。 提高了系统的稳定性和负载能力。 缺点是： 分片事务一致性难以解决。 跨节点 JOIN 性能差，逻辑复杂。...总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询 SQL 的条件，因为不带任何 Where 语句的查询 SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种 SQL 越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种...代理架构的优点是： 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强。 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载。 缺点是： 需部署和运维独立的代理中间件，成本高。
，对 MyISAM 表性能影响最大。...如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让 MySQL 使用索引而不是额外的排序阶段。...分区的限制和缺点： 一个表最多只能有 1024 个分区； 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来； 分区表无法使用外键约束； NULL 值会使分区过滤无效； 所有分区必须使用相同的存储引擎...； 尽量不要在一个事务中的 SQL 跨越多个分片，分布式事务一直是个不好处理的问题； 查询条件尽量优化，尽量避免 Select * 的方式，大量数据结果集下，会消耗大量带宽和 CPU 资源，查询尽量避免返回大量结果集...代理架构的优点是： 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强； 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载。
HBase 读取性能优化 ---- 1. HBase服务端优化 1.1 读请求是否均衡 如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。...1.4 Compaction 是否消费系统资源过多 由于配置文件中默认的major compact是定时按表执行，且消耗资源很大，对系统性能影响同样很大，所以对于大 Region 读延迟敏感的业务（100G...WAL是否需要同步写入 此处划重点：如果业务上能够忍受小分部数据丢失，且需要极限提高写入速度，可以考虑禁用WAL，这样做的缺点就是系统crash的时候会丢一部分数据，且无法做跨集群的replication...如果太大，会对性能产生很大的影响。 RowKey的最大长度限制为64KB，但在实际应用中最多不会超过100B。...这是由于HBase的rowkey会被多次冗余存储，RowKey越大，浪费的内存和硬盘资源也会越多。 Value过大也会对性能产生很大的影响，也会影响到HBase的响应速度。
Dynamo能够处理大量的规模，单个表能够每秒提供数千万个请求。最初的Dynamo在2017年就能每秒提供1290万个请求。我相信，现在的DynamoDB加强了很多，可能会进一步突破极限。...DynamoDB和Cassandra确实支持表，但没有分区键是不可能查询的。 它们还支持基本的排序水平，限制返回的结果等。...由于你为每一行存储了电子邮件地址和电话号码，你也想确保这些在整个表中是唯一的（同样，它跨越了多个节点）。...Netflix进行了大量的测试，以了解Cassandra（属于Dynamo数据库家族）在增加节点数时的表现。这张图完美地总结了这个线性比例。 你可以看到，增加更多的节点并不会降低其他节点的性能。...如果你喜欢这篇文章，请在评论中告诉我你是否使用过Cassandra或DynamoDB，以及你的使用经验如何。
：禁止对外部连接进行DNS解析，消除DNS解析时间，但需要所有远程主机用IP访问 key_buffer_size：索引块的缓存大小，增加会提升索引处理速度，对MyISAM表性能影响最大。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...尽量不要在一个事务中的SQL跨越多个分片，分布式事务一直是个不好处理的问题 查询条件尽量优化，尽量避免Select * 的方式，大量数据结果集下，会消耗大量带宽和CPU资源，查询尽量避免返回大量结果集...总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件，因为不带任何Where语句的查询SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种SQL越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种SQL的产生。...，同时可能需要Zookeeper之类的服务组件来管理 代理架构的优点是： 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载 缺点是： 需部署和运维独立的代理中间件
字段，很难查询优化且占用额外索引空间 用整型来存IP 索引 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描...，对MyISAM表性能影响最大。...如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。...总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件，因为不带任何Where语句的查询SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种SQL越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种SQL的产生。...代理组件为了分流和防止单点，一般以集群形式存在，同时可能需要Zookeeper之类的服务组件来管理 代理架构的优点是： 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载
：禁止对外部连接进行DNS解析，消除DNS解析时间，但需要所有远程主机用IP访问 keybuffersize：索引块的缓存大小，增加会提升索引处理速度，对MyISAM表性能影响最大。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...Hash分片，这几种分片都有利于扩容 尽量不要在一个事务中的SQL跨越多个分片，分布式事务一直是个不好处理的问题 查询条件尽量优化，尽量避免Select * 的方式，大量数据结果集下，会消耗大量带宽和CPU...总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件，因为不带任何Where语句的查询SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种SQL越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种SQL的产生。...，扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载 缺点是： 需部署和运维独立的代理中间件，成本高 应用需经过代理来连接数据库，网络上多了一跳，性能有损失且有额外风险 各方案比较 如此多的方案，如何进行选择
NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间 7、用整型来存IP 索引 1、索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描...：禁止对外部连接进行DNS解析，消除DNS解析时间，但需要所有远程主机用IP访问 10、key_buffer_size：索引块的缓存大小，增加会提升索引处理速度，对MyISAM表性能影响最大。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件，因为不带任何Where语句的查询SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种SQL越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种SQL的产生。...代理组件为了分流和防止单点，一般以集群形式存在，同时可能需要Zookeeper之类的服务组件来管理 代理架构的优点是： 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载
很难查询优化且占用额外索引空间 用整型来存IP 索引 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描...表性能影响最大。...如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。...总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件，因为不带任何Where语句的查询SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种SQL越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种SQL的产生。...代理组件为了分流和防止单点，一般以集群形式存在，同时可能需要Zookeeper之类的服务组件来管理 代理架构的优点是： 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载
：禁止对外部连接进行DNS解析，消除DNS解析时间，但需要所有远程主机用IP访问 key_buffer_size：索引块的缓存大小，增加会提升索引处理速度，对MyISAM表性能影响最大。...如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。...这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式 KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。...总体上来说，分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件，因为不带任何Where语句的查询SQL，会遍历所有的分片，性能相对最差，因此这种SQL越多，对系统的影响越大，所以我们要尽量避免这种SQL的产生。...代理组件为了分流和防止单点，一般以集群形式存在，同时可能需要Zookeeper之类的服务组件来管理 代理架构的优点是： 能够处理非常复杂的需求，不受数据库访问层原来实现的限制，扩展性强 对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载
如果想要保证强一致性，需要引入跨分区的分布式事务（实现复杂度高，且会带来较大的性能损耗），但并不是所有数据库都支持。...对于 rebalancing 我们期望： 均衡后负载（存储、读写）在节点间均匀分布 均衡时不能禁止读写，并且尽量减小影响 尽量减少不必要的数据移动，尽量降低网络和磁盘 IO 均衡策略 分区策略会影响均衡策略...随机选择，很容易产生有倾斜的分割。但如果 n 比较大，如 Cassandra 默认是 256，则新节点会比较容易均摊负载。 为什么？ 是因为可以从每个节点选同样数量的分区吗？...数据均衡是一项非常昂贵且易出错的操作，会给网络带来很大压力，甚至影正常负载。...自动均衡诚然可以减少运维，但在实践中，如何有效甄别是否真的需要均衡（比如网络抖动了一段时间、节点宕机又重启、故障但能修复）是一个很复杂的事情，如果做出错误决策，就会带来大量无用的数据搬迁。
结构 SQL是基于表存储数据的，所以SQL是一门结构化的查询语言，修改表结构都可能会影响系统数据存储。...拓展 有时候要提供SQL数据库的性能，可以通过加CPU 或 SSD 等内容来增加单个服务器的负载。...而NoSQL可以通过可以通过分片或在 NoSQL 数据库中添加更多服务器 关系型数据库 NoSQL数据库 关系型数据库管理系统RDBMS 非关系型分布式数据库系统 不支持分布式 默认支持分布式，内置分布式解决方案...SSD 等内容来增加单个服务器的负载 可以通过分片或在 NoSQL 数据库中添加更多服务器 示例： MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等 示例： MongoDB、GraphQL...、HBase、Neo4j、Cassandra 等
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