长期以来，企业技术管理者面临着IT架构“自己搭建”还是“外部购买”的两难选择，而随着云数据库和数据库即服务（DBaaS）技术的不断成熟，管理者又多了一个选项——“租赁”。 企业采用云计算的理由多种多样，但都不会主要考虑在云端存储数据。撇开数据共享的安全性和一致性不谈，企业把内部部署的数据迁移到云端的过程也绝非易事。但是对于一些数据密集型应用而言，租赁云架构就变得很有吸引力。 如果云数据库和相关的应用程序分离，就会淹没在数不清的分布式系统里。不过市场调研公司
在大数据的时代，传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写、海量数据高效存储、高可扩展性和高可用性这些难题。不过就是因为这些问题Nosql诞生了。
谈到NoSQL数据库，MongoDB几乎是首先能被我们想到的一个。作为NoSQL最杰出的代表，从2009年MongoDB正式对外发布，到今年MongoDB走过了十年。十年来，“小绿叶”所代表的MongoDB已经在全球100多个国家拥有13400多个客户，在MongoDB的社区服务器总下载量超过6000万，过去的16个季度每个季度的净平均收益率超过120%，拥有1万多家企业版正式付费客户。根据MongoDB最新财报，新财年第一季度MongoDB的订阅和服务收入增长强劲，营收为8940万美元，同比增长78％。在中国市场，MongoDB同样表现优异，不仅拥有招商银行、泰康保险、国泰君安证券等头部用户，中国也是MongoDB下载量最高的国家。中国已经成为MongoDB最重要的市场之一。
统一提供资源分配，数据备份，迁移，容灾，读写分离，分库分表，满足资源的利用率问题,运维效率问题
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
上一篇文章介绍了微服务架构的起源、定义、通用特性、常见概念误区、微服务架构与SOA架构比较、微服务架构收益以及企业引入微服务架构的策略。 本文将介绍融入微服务的企业集成架构的演进，并描述交互式系统的微服务模式及相关技术决策，然后给出了一个具体的微服务架构业务应用的例子。 交互型系统(System of Engagement)与记录型系统(System of Record) 随着移动互联网的快速发展，企业除了需要提供传统核心IT系统能力之外，还需提供客户与合作伙伴友好型的以交互为重点的创新及交互式系统。这两类
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
但近几年，曾风靡业界的数据库市场份额逐年下降，根据第三方机构显示，到2021年，传统数据库市场还会下降20%-30%。根据Gartner预计，到2023年将会有75%的数据库迁移到云上。
很多人在问我，程序员如何拿高薪，如何做到年薪40W+，其实总结出来还是一句话，你的技术决定你的能力已经薪资。 那么什么样的技术人才才能拿到一份Java行业里面的高薪呢？ 下面是我的一个总结技术： 最后、是我总结出的阿里面试必备知识点： 掌握Java编程语言，包含io/nio/socket/multi threads/collection/concurrency等功能的使用； 熟练掌握jvm（sun hotspot和ibm j9）内存模型、gc垃圾回收调优等技能； 精通JVM,JMM,MVC架构，熟练使
这是2023年纽约NYC MongoDB大会的第二期，这期的主题是在企业级别从RDBMS 迁移到 NoSQL.
先聊聊业务。我们媒资这边目前的核心数据是乐视视频的乐视meta和专门存储电视剧，综艺节目，体育赛事这种长视频的作品库。乐视视频的数据都是多方审核的，需要很多运营。但是作品库部分却是弱运营的，运营都不超过10个人。结果做了两个app，日活都有四五百万的样子。我们其实都有各样的技术储备，很容易可以抓取人家数据，自己套上一个壳子在线解码。但是我们逼格很高，都不这么做的。乐视是个非常注重版权的公司。我名下都有近百个专利了。 撇开这个项目，先看这边一般web项目的常用JVM配置。
在《老码农眼中的简明AI》一文中提到了图灵机和冯诺伊曼的计算机体系结构，数据存储是整个计算机软件系统中的一个关键节点。从个人电脑上的软件到基于计算机网络的分布式系统，存储系统更是基础环节，而且还承担着整个系统的数据责任。
前不久刚从阿里面试回来，做的准备工作也是刷题和不断的充实自己的技术，其实目前阿里的面试题并不是现在流传的那样，不过还算好顺利拿到了offer，下面来跟大家分享一下。
本文是专题的第一篇文章，主要讲解优化数据存储，涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
从Amazon Web服务到 AngularJS之类的web框架，便利性 驱动 着世界上最好的技术。但是，更加快速地、变得有效率的“便利性”，经常伴随着一个隐藏的价格标签：为了变得真正有效率，你将不得不花些功夫。
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例，比如对Key/Value键值存储来讲，MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品，在互联网上有大量的在线教程，范围从操作到失败案例，从主从复制到其它不同模式的应用，不一而足。基于这个原因，MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲，确实有一定的优势。
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。
作者 | 贾驰千、余智平 酷家乐中间件团队研发工程师 随着云数据库数量以及成本的迅速增加，数据库成本管理和优化成为了企业所关注的方向。酷家乐针对云数据库做了一系列的深度成本优化动作，收益颇丰。本文为详细介绍~ 供你参考。 一、背景摘要 近年来，随着上云的普遍化，降本成为了备受关注的热门话题。越来越多的企业开始重视云资源的成本优化，FinOps更是横空出世，得到了众多企业的拥抱。 作为全球领先的云设计软件平台和 SaaS 服务提供商，（群核科技）酷家乐的产品都构建在公有云之上，截止目前，我们使用了上
1.NoSQL的诞生原因 随着互联网快速发展，各种类型的应用层出不穷，所以导致在这个云计算的时代，对技术提出了更多的需求，主要体现在下面这四个方面： 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 原因：当数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重; 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量; 原因：有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
2018年启动的一个新项目，项目初期，作为探索项目，基于两点考虑，部分数据存储选用了mongo，理由如下
朱建平，TEG/云架构平台部/块与表格存储中心副总监。08年加入腾讯后，承担过对象存储、键值存储，先后负责过KV存储-TSSD、对象存储-TFS等多个存储平台。 NoSQL 技术和行业背景 NoSQL 是对不同于传统关系型数据库的一个统称，提出 NoSQL 的初衷是针对某些场景简化关系型数据库的设计，更容易水平扩展存储和计算，更侧重于实现高并发、高可用和高伸缩性。 NoSQL vs 关系型数据库 其实早几年大家看两者的区别是清晰的，关系型数据库就是用 SQL 语句操作，具有行列结构和预定义 scheme 的
更多内容请关注腾讯云大学公众号 从找不到需求险些被叫停，到支撑亿级DAU的数据库行业标杆，这款支撑了《王者荣耀》多个系统的腾讯云数据库TcaplusDB在风雨中走过了整整10年。辉映日月破风浪，十年一剑破九天。百万行代码就像淙淙流淌的数据溪流，终于在十年后汇成不可逾越的护城河。 1 出发 2010年前后，QQ空间很火，带动了基于SNS互动页游（WebSNS）的火爆，腾讯内部开始考虑怎么做页游。也开始建设页游基础技术体系，其中最重要的产出是研发自己的分布式数据库TcaplusDB。与MMOG游戏不同，通常W
1 月 20 日，Elastic 公司 CEO Shay Banon 在公司官网发文表示，他们决定将 Elasticsearch 和 Kibana 的开源协议由 Apache 2.0 变更为 SSPL 与 Elastic License，这是因为被 AWS 的所作所为逼于无奈作出的选择。
注意：KEYS 的速度非常快，但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题，建议用scan命令，以渐进的方式分多次遍历数据库。
这一节，来认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。
来源：云头条 本文作者：Tyler Treat（Real Kinrtic的执行合伙人） 10年后，没有人会谈论Kubernetes。倒不是由于人们停止使用它，或由于它不受欢迎，而是由于它变成了水电：实用又普遍。容器、Kubernetes和服务网格，它们在将来都很盛行，就像虚拟机、虚拟机管理程序和交换机很盛行那样。计算是一种大众化商品，我才不在乎我的工作负载如何运行，只要它满足我公司的服务级别目标（SLO）及其他要求。单单在AWS内部，就有无数种方法来运行计算工作负载。 这是平台即服务（PaaS）当初
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统，它在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上运行。
典型的现代关系数据库在某些类型的应用程序中表现平平，难以满足如今的互联网应用程序的性能和可扩展性要求。因此，需要采用不同的方法。在过去几年中，一种新的数据存储类型变得非常流行，通常称为 NoSQL，因为它可以直接解决关系数据库的一些缺陷。Riak 就是这类数据存储类型中的一种。 Riak 并不是惟一的一种 NoSQL 数据存储。另外两种较流行的数据存储是 MongoDB 和 Cassandra。尽管在许多方面十分相似，但是它们之间也存在明显的不同。例如，Riak 是一种分布式系统，而 MongoDB 是一种单独的系统数据库，也就是说，Riak 没有主节点的概念，因此在处理故障方面有更好的弹性。尽管 Cassandra 同样是基于 Amazon 的 Dynamo 描述，但是它在组织数据方面摒弃了向量时钟和相容散列等特性。Riak 的数据模型更加灵活。在 Riak 中，在第一次访问 bucket 时会动态创建这些 bucket；Cassandra 的数据模型是在 XML 文件中定义的，因此在修改它们过后需要重启整个集群。 Riak 是用 Erlang 编写的。而 MongoDB 和 Cassandra 是用通用语言（分别为 C++和 Java）编写，因此 Erlang 从一开始就支持分布式、容错应用程序，所以更加适用于开发 NoSQL 数据存储等应用程序，这些应用程序与使用 Erlang 编写的应用程序有一些共同的特征。 Riak支持Map/Reduce 作业，但是Map/Reduce 作业只能使用 Erlang 或 JavaScript 编写。
【编者按】伴随着对广泛使用的JSON数据交换格式的支持，PostgreSQL开源数据库新版本的出现标志着其将目标指向日益发展的非关系型数据存储NoSQL市场，特别是人气高涨的MongoDB方案。现在，EnterpriseDB又推出了一个免费的turnkey开发环境，这将使程序员轻松的使用PostgreSQL的新 NoSQL功能构建web应用程序。 原文：EnterpriseDB chucks devs free tools to craft NoSQL web apps with PostgreSQL （h
这几年的大数据热潮带动了一激活了一大批hadoop学习爱好者。有自学hadoop的，有报名培训班学习的。所有接触过hadoop的人都知道，单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件测试等过程。对于我们这些入门级新手来说简直每个都是坑。国内的发行版hadoop那么多，似乎都没有来填这样的坑？不知道是没法解决，还是没有想到？
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
其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化，只是没有想到变得这么快。今年的中美贸易，实实在在的是给某些数据库重击，如果以前去某数据库还是喊喊，然后该用还用，今年从传统领域刮起的去某数据库的风，已经开始了，并且后面的乌云密布也看得见。
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
陈某的知识星球开通了，一个相互交流的技术圈子，陈某会在星球中定期分享干货，如果你也想和球友一起打卡学习进阶，戳链接加入
Docker下redis的主从、持久化配置 redis是k-v型nosql数据库，支持字符串（string）、列表（list）、集合（set）、散列（hash）、有序集合（zset：形如member：score的散列集合，其中member为成员，score为成员得分，必须为float型数据）。 综合使用redis的以上5种数据类型，可以将redis应用于各种场景，比如点赞、投票网站、消息队列、分布式锁（使用setnx指令，该指令只有在key不存在的时候，才会执行写入操作）、文件分发（没研究过）、日志记录等等
TiDB是 PingCAP公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。
从找不到需求险些被叫停，到支撑亿级DAU的数据库行业标杆，这款支撑了《王者荣耀》多个系统的腾讯云数据库TcaplusDB在风雨中走过了整整10年。辉映日月破风浪，十年一剑破九天。百万行代码就像淙淙流淌的数据溪流，终于在十年后汇成不可逾越的护城河。 1 出发 2010年前后，QQ空间很火，带动了基于SNS互动页游（WebSNS）的火爆，腾讯内部开始考虑怎么做页游。也开始建设页游基础技术体系，其中最重要的产出是研发自己的分布式数据库TcaplusDB。与MMOG游戏不同，通常WebSNS游戏是全区全服的，数据
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL（意即"不仅仅是SQL"） 的缩写，其显著特点是不使用SQL作为查询语言，数据存储不需要特定的表格模式。
TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库。它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合 OLTP 场景还适合 OLAP 场景的混合数据库。
阿里技术面试1 1.Java IO流的层次结构? 2.请说出常用的异常类型? 3.SKU的全称是什么，SKU与SPU的区别及关系？ 4.FileInputStream在使用完以后，不关闭流，想二次使用
很多小伙伴在日常接触中接触国产数据库很少，大部分在开发应用上使用的是由甲骨文，微软等公司提供了MySQL，SQLserver。普通程序员很少能用到newSQl数据库，TiDB就是一种newSQL数据库，在大趋势下，向国际对接是避免不了的，但也存在一个问题，近期看到新闻国外某知名数据库厂商宣布称“暂停在俄罗斯的所有业务”，相信很多国内小伙伴的心情，绝不是隔岸观火，而是细思恐极。数据库产品一直都是国内人员的焦点话题，面对现如今全球的“非常时期”，国产数据库到底能不能支棱起来呢？今天呢我就带领大家认识国产数据库TiDB数据库。为什么要介绍TiDB呢，看图说话。
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此，
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。 Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此
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