Apache Spark 、 Apache Ignite 两个都是顶级开源软件,同属于内存计算框架与平台。在功能上有交集也有侧重点,一山不容二虎,但是在IgniteRDD的作用下,将两个内存计算平台无缝的连接了起来变成了一个新的完美的内存计算框架。
CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统,就是在一致性和可用性之间取一个取舍平衡。
大约10年前,我加入了Amazon Web Services,在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里,我已经了解了一致性和可用性之间的权衡(CAP定理),但实际上,频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟,并发性,可伸缩性,耐用性,可维护性,功能性,操作简便性以及系统其他方面之间的权衡,而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响,并且即使是业务本身的有效性。
58同城作为中国最大的生活服务平台,涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初,大规模使用关系型数据库(SQL Server、MySQL等),随着业务扩展速度增加,数据量和并发量演变的越来越有挑战,此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代,到2.0.0以后,变的越来越稳定,它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性,非常诱惑,同时58同城在一些典型业务场景下
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NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代,虽然RDBMS很优秀,但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型,RDBMS渐渐力不从心,无法应对很多数据库处理任务,这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
NoSQL是一种不同于关系数据库的数据库管理系统设计方式,是对非关系型数据库的一类统称,它采用的数据模型并非传统关系数据库的关系模型,而是类似键/值、列族、文档等非关系模型。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个文档
在高速发展的互联网应用中,业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库,它不但具有很强的适应能力,而且能够自始至终保持高效的查询性能。
最近,微软详细介绍了分布式 PostgreSQL 基准测试的结果,比较了 Azure Cosmos DB for PostgreSQL、CockroachDB 与 Yugabyte 的事务处理性能和价格。这几种数据库在实现时做了不同的权衡,测试结果显示,Azure Cosmos DB 的吞吐量更高。同时,他还着重指出了针对分布式数据库进行基准测试所面临的挑战。
跟踪文件中包含了大量而详细的诊断和调试信息。通过对跟踪文件的解读和分析,我们可以定位问题、分析问题和解决问题。从跟踪文件的产生的来源来看,跟踪文件又可以分为两类:一类是数据库的操作人员有意生成的;另一类则是由于出现了异常错误,由数据库自动生成的。对于后一类,只对Oracle内部的技术支持人员是有用的,但对于我们,则多半看不懂。前一类,则是我们经常用到的,帮助我们分析、调整和优化应用性能,处理并解决问题。
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以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
关系型数据库几乎是许多开发者和DBA对于传统三层架构应用的唯一选择。使用这一场景有很多原因,数据建模方法,查询语言与数据交互,保证数据的一致性部署,并能够为复杂的应用服务。
MySQL覆盖索引(Covering Index)是一种索引类型,它的特点是索引包含了查询所需要的数据,从而避免了对数据的直接查找。通过使用覆盖索引,MySQL可以仅通过索引信息来满足查询条件,而不需要进一步访问数据表,这可以大大提高查询性能。
一 Hbase是个啥东东? 在说Hase是个啥家伙之前,首先我们来看看两个概念。面向行存储和面向列存储。面向行存储。我相信大伙儿应该都清楚,我们熟悉的RDBMS就是此种类型的。面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合,或者说面向行存储的存储系统适合OLTP。可是依据CAP理论,传统的RDBMS。为了实现强一致性,通过严格的ACID事务来进行同步,这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣。而眼下的非常多NoSQL产品,包含Hbase,它们都是一种终于一致性的系统,它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像。我上面说了面向列存储,那么究竟什么是面向列存储呢?Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。 看到这里,假设您不明确Hbase是个啥东东,不要紧,我再总结一下下: Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统。它的长处在于能够实现高性能的并发读写操作,同一时候Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。 二 Hbase数据模型 HBase,Cassandra的数据模型很类似。他们的思想都是来源于Google的Bigtable,因此这三者的数据模型很类似,唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念,而Hbase眼下我没发现。好了。废话少说。我们来看看Hbase的数据模型究竟是个啥东东。 在Hbase里面有以下两个基本的概念,Row key,Column Family。我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”,Column family是在系统启动之前预先定义好的,每个Column Family都能够依据“限定符”有多个column.以下我们来举个样例就会很的清晰了。 假如系统中有一个User表。假设依照传统的RDBMS的话。User表中的列是固定的,比方schema 定义了name,age,sex等属性。User的属性是不能动态添加的。可是假设採用列存储系统。比方Hbase。那么我们能够定义User表,然后定义info 列族。User的数据能够分为:info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等。假设后来你又想添加另外的属性。这样非常方便仅仅须要info:newProperty就能够了。 或许前面的这个样例还不够清晰,我们再举个样例来解释一下。熟悉SNS的朋友,应该都知道有好友Feed,一般设计Feed,我们都是依照“某人在某时做了标题为某某的事情”,可是同一时候一般我们也会预留一下keyword,比方有时候feed或许须要url,feed须要image属性等,这样来说。feed本身的属性是不确定的。因此假设採用传统的关系数据库将很麻烦。况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费,而列存储就不会出现这个问题。在Hbase里,假设每个column 单元没有值,那么是占用空间的。
单个组件的基准測试的比較须要考虑OS配置、硬件、DB系统、參数、Schema、查询及工作负载。
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。
ELT的过程是,在抽取后将结果先写入目的地,然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架,如Spark来完成转换
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。
传统的关系数据库(MySQL、Oracle、和Access等)主导了20世纪的数据存储模式,但当数据量达到太字节级,甚至拍字节级时,关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题,Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案,Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗?为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能?
实时、准确和鲁棒的定位对于自动驾驶汽车(AVs)实现安全、高效驾驶至关重要,而实时性能对于AVs及时实现其当前位置以进行决策至关重要。迄今为止,没有一篇综述文章定量比较了基于各种硬件平台和编程语言的不同定位技术之间的实时性能,并分析了定位方法、实时性能和准确性之间的关系。因此,本文讨论了最先进的定位技术,并分析了它们在AV应用中的整体性能。
很多大数据应用的实施似乎都是在一个现有的数据仓库上,添加一个或多个新的大容量数据流,还有一些支持数据存储和业务分析的专业软硬件。数据存储问题通常是通过部署一个专门的硬件一体机来协调,这样就可以在存储大量数据的同时还能够提供超快的数据访问。 在这样的情况下,我们还需要考虑数据库设计的问题么? 大数据环境下的数据建模 大多数DBA认为:良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求,如数据可用性,清理处理,还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。 那么对于
学习是一个循序渐进的过程,从面到点、从宏观到微观,逐步渗透,各个击破,对于Oracle, 怎么样从宏观上来理解呢?先来看一个图,这个图取自于教材,这个图对于从整体上理解ORACLE 的体系结构组件,非常关键。
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础,但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理,且只能以顺序方式访问数据,当需要更改数据时,必须搜索整个数据集,从海量文件数据中取出需要进行更改的内容,读取内容,进行更改操作,然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂,有没有更好的可以随机访问数据的办法?
前段时间,公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题, 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我,让我想办法提升网站的访问速度 ,因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题,假装思索了一下,摆着一副深沉炫酷的模样说:“是不是数据库查询上出问题了, 给表加上索引吧”,然后妹子来了一句:“现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写入数据时性能下降,影响用户使用的”。当时我就楞了一下, 有种强行装逼被拆穿的感觉,在自己的专业领域居然被非专业的同学教育, 面子上真有点挂不住。
本文介绍非关系型数据库的基本概念,及其与关系型数据库直接的关联。 Nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。 简介 NoSQL 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。 指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统
对于一个数据库系统来说,假设这个系统没有运行,我们所能看到的和这个数据库相关的无非就是几个基于操作系统的物理文件,这是从静态的角度来看,如果从动态的角度来看呢,也就是说这个数据库系统运行起来了,能够对外提供服务了,那就意外着数据库系统启动了自己的一个实例,综合以上2个角度,Oracle如何定义上述描述呢?
理解初始化参数文件 实例由内存中构建它的参数来定义。许多参数(但不是全部)可以在启动后更改。有些参数在启动时就固定了,只能在关闭实例并再次启动时更改。
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的,由c++实现的,介于关系数据库和非关系数据库之间,基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
对于在 RDBMS 查询中使用 SELECT *,我们大多数人都不会三思而后行,但也许我们应该这样做。今天这篇文章讨论下为什么。
以前对数据库的了解,大概就是一个存放数据的地方,可进行增删查改,更多的就…慢慢学吧。
对于SQL调优,局部SQL,我们可以直接使用执行计划等直接调优,而对于整个系统来说?这时候就可以用Oracle系统自带的报告对系统进行整体分析了,Oracle提供好几种性能分析的报告,比如AWR、ASH、ADDM等等 这篇博客主要介绍AWR
网站80%的情况都是读数据,每次都要查询数据库的话就十分麻烦,为了减轻数据库服务器的压力,用缓存来保证效率。
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析,就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中,我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
在NOSQL 和 RDBMS 以及NEW SQL 打的火热的时候,发现了一个大言不惭的数据库 EdgeDB. 宣称自己是下一代的数据库, what's the new? 宣称 将NOSQL 和关系型
前段时间,公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题, 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我,让我想办法提升网站的访问速度 ,因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题,假装思索了一下,摆着一副深沉炫酷的模样说:“是不是数据库查询上出问题了, 给表加上索引吧”,然后妹子来了一句:“现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写入数据时性能下降,影响用户使用的”。当时我就楞了一下, 有种强行装逼被拆穿的感觉,在自己的专业领域居然被非专业的同学教育, 面子上真有点挂不住。 其实, 我说这
环境:Linux + Oracle 11.2.0.1 ADG 现象:发现备库没有应用日志
针对Web开发人员,DBA,程序员,本文介绍了NoSQL数据库的基本概念,不同类型及其特性。
3、mysql的递增语句是AUTO_INCREMENT,而sql server是identity(1,1)
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用,而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
AWR(Automatic Workload Repository) 是自动负载信息库的英文缩写,是oracle提供的性能收集和分析工具,通常以小时粒度提供系统资源使用情况,可用来进行oracle性能监控、系统优化、故障定位。 oracle 12c中通常有以下几类awr报告: 单实例 AWR 报告: @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql RAC AWR报告: @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrgrpt.sql RAC环境中特定数据库实例的 AW
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多朋友了解这些参赛团队背后的故事, 我们将开启 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列,本篇文章将介绍 TiGraph 团队赛前幕后的精彩故事。
SQL Server有工具进行数据库的优化,Mongo Database Profiler.不仅有,而且功能更强大。 MongoDB 自带 Profiler,可以非常方便地记录下所有耗时过长操作,以便于调优。有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别,第一种是直接在启动参数里直接进行设置。 启动MongoDB时加上–profile=级别 即可。 也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置。可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的P
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