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DRDS 柔性事务漫谈

全局二级索引 – 查询无法准确的定位数据位于哪个节点。 由于全局二级索引的同步依赖于事务,因此 分布式事务 是所有分布式数据库产品都需要解决的核心问题。...使用 DRDS 柔性事务 开启 DRDS 柔性事务只需要一行代码: SET drds_transaction_policy = 'flexible'; SHOW VARIABLES LIKE 'drds_transaction_policy...相比 TCC 或消息事务, DRDS 不需要业务编写补偿操作的回滚语句。DRDS 会根据事务中 SQL 语句的语义,自动生成相应的补偿操作。...使用 DRDS XA 事务 新版本 DRDS 也支持 XA 事务,在柔性事务的基础上提供了强一致能力。...在默认配置下,DRDS 将提供标准的事务 ACID 保证,以及高于业界水准的性能;而应用只需要付出较少的代价,就可以适配 DRDS 的特性,获得更高的水平扩展能力和性能保证。

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分库分表最佳实践

DRDS的功能相对很完备,如全局Sequence、异构索引表、分库分表策略、分布式Join、小表广播、分布式事务(柔性事务和强一致事务)、读写分离和只读实例、HTAP查询等。...运维视角下的DRDS ? 如上是运维视角下的DRDS的架构图。(注:这里划分和后面各个概念都是个人理解。运维人员是能看到DRDS的各个组成模块。) DRDS数据库整体上是分为两层。...业务视角下的DRDS ? 如上是业务视角下的DRDS架构图。对业务而言看到的就是一个数据库实例,实例下有库有表。...如某些分布式数据库产品可能不支持某些特殊类型的列,或者不支持外键,或者不支持全局索引等。不能简单的按传统数据库的用法去用。 理论上业务只要申请到DRDS实例然后建库建表即可。...关于这个Z的指定,DRDS在内外业务上的处理方法稍有不同。 DRDS建表语句支持指定分表数,指定的就是这个Z的值(并不是指定总的分表数)。DRDS对这个Z值并没有建议要求。

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“多源异构”和“异构同源”定义区分详解「建议收藏」

“多源异构”和“异构同源”定义区分详解 一、多源异构 1、定义 2、示例解释 二、异构同源 1、定义 2、示例解释 三、综合举个简单栗子: 叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。...一、多源异构 1、定义 多源异构简单而言就是指一个整体由多个不同来源的成分而构成,既有混合型数据(包括结构化和非结构化)又有离散性数据(数据分布在不同的系统或平台),互联网就是一个典型的异构网络,融合传播矩阵就是一个典型的多源异构数据网络...从简单的文件数据库到复杂的网络数据库构成了媒体的异构数据源。...二、异构同源 1、定义 异构同源不强求物理上的集中,而是保持组织数据的分布现状,将各个系统的数据通过接口包装成服务,注册到组织服务总线,通过组织服务总线提供统一的数据服务,从而实现数据在逻辑上的整合。...就汽车零部件生产渠道数据、行驶数据而言可以说这辆汽车的数据是多源异构的。

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异构计算综述

本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。...一个NDRange是一个一维、二维或三维的索引空间。还需要指定全局工作节点的数目,工作组中节点的数目。...每当主机提交内核程序到设备上执行时,系统便会创建一个N维(N可取1,2,3)的索引空间NDRange。如下图所示。...内核程序将索引空间中的每一点用一个工作项(work-item)来表示,将若干个工作项划分成一个工作组(work group)。...图8.执行模型索引空间 (3)内存模型 设备上有4块存储区域可以提供给工作项进行访问: (a)全局内存:所有工作项对其中的任意数据都可以读写,容量较大,但访问延迟较高。

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HDFS异构存储简介

前言 ---- Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性异构存储.异构存储关键在于异构2个字.异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是上篇文章提到的冷热数据的存储...2套独立的集群来存放冷热2类数据,在一套集群内就能完成.所以这个功能特性还是有非常大的实用意义的.本文就带大家了解HDFS的异构存储分为哪几种类型,存储策略如何,HDFS如何做到智能化的异构存储....异构存储类型 ---- 上文提到了多次的异构这个名词,那么到底异构存储分为了种类型呢,这里列举一下HDFS中所声明的Storage Type....异构存储原理 ---- 了解完了异构存储的多种存储介质之后,我们有必要了解一下HDFS的异构存储的实现原理.在这里会结合部分HDFS源码进行阐述.概况性的总结为3小点: DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的...总结 ---- HDFS异构存储功能的出现绝对是解决冷热数据存储问题的一把利器,希望通过本文能给大家带来全新的认识和了解.

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数据库相关中间件介绍

DB拓扑结构,获得单机数据库一样的使用体验,同时借鉴了淘宝TDDL丰富的分布式数据库实践经验,实现了对分布式Join支持,SUM/MAX/COUNT/AVG等聚合函数支持以及排序等函数支持,通过异构索引...5.异构索引 解决分布式场景下数据拆分维度和数据查询使用维度不一致导致的低效问题。 当数据表被拆分为多个分库分表时,数据在分库分表的分布规则就固定了。...执行在单库上完成,实际采用的方式就是用“空间换效率”的方案,也就是将同一份数据表,冗余存储多份,按照不同的业务使用场景进行拆分,保持拆分维度和使用维度统一,而多份数据之间会实时数据复制以解决数据一致性问题,这就是“异构索引...当然异构索引表不能无限制滥用,过多的异构索引表会影响同步效率,对源数据表造成同步压力。...数据来源较多,需要介入各种异构数据的场景。

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异构计算系列(二):机器学习领域涌现的异构加速技术

(按照通用性从高到低排序)本文是 异构计算系列 的第二篇文章,重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。...机器学习与异构计算 在机器学习领域,异构计算技术的应用是近年来备受产业界和学术界关注的话题。在数据高速增长的背景下,异构计算技术是提升机器学习应用开发流程中“人”与 “机”的效率的重要途经。...异构加速技术对“人”与“机”的效率带来了巨大的提升空间。当前的异构加速算法覆盖了数据整合、特征提取、模型训练等环节。...异构计算资源调度与列式处理这两项内容为 Spark 核心组件的异构加速工作奠定了良好的基础。此外,也为有定制需求的高级用户提供了异构加速 UDF 的条件。...但异构计算技术在人工智能领域仍处于快速发展期,进一步丰富工具链以及完善与已有生态的整合是异构计算技术加速落地的重要挑战。

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异构微服务技术实践

一、关于异构微服务 异构微服务 = 异构 + 微服务 异构:系统中的不同功能,使用不同的技术栈。 微服务:系统可以被拆分为多个功能,这些被拆分出来的功能,可提供独立的服务,被称为微服务。...二、异构微服务的必要性 2.1异构微服务难点: 异构微服务涉及更多的技术栈,更多种类的开发技能,如果只用一套Python Django开放框架,那开发人员只需要学习Django, 如果要同时使用Node.js...2.2 异构微服务的使用场景 老的技术栈已经不能满足需求,需要通过异构微服务,逐步替换旧的技术栈模块,比如创业公司用Python写了很多服务,随着业务量的加大,Python出现性能瓶颈,需要用用Go语言进行重构...异构微服务管理平台就像是一个考官,出一份试卷,需要接入的微服务,通过考核才可以接入,如果考核不通过,只能补全所需的接入条件,再尝试接入管理平台。 四、异构微服务实践 4.1 统一管理 ?...异构微服务平台,提供不同技术栈的各类中间件,不同技术栈的微服务,接入平台时,需要使用平台提供的对应中间件,异构微服务控制台通过微服务中的中间件,实现服务治理。

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数据库中间件

DB拓扑结构,获得单机数据库一样的使用体验,同时借鉴了淘宝TDDL丰富的分布式数据库实践经验,实现了对分布式Join支持,SUM/MAX/COUNT/AVG等聚合函数支持以及排序等函数支持,通过异构索引...5.异构索引 解决分布式场景下数据拆分维度和数据查询使用维度不一致导致的低效问题。 当数据表被拆分为多个分库分表时,数据在分库分表的分布规则就固定了。...执行在单库上完成,实际采用的方式就是用“空间换效率”的方案,也就是将同一份数据表,冗余存储多份,按照不同的业务使用场景进行拆分,保持拆分维度和使用维度统一,而多份数据之间会实时数据复制以解决数据一致性问题,这就是“异构索引...当然异构索引表不能无限制滥用,过多的异构索引表会影响同步效率,对源数据表造成同步压力。...数据来源较多,需要介入各种异构数据的场景。

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数据异构就该这样做,yyds~

何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情,也是可以称之为数据异构。...这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题,如下图: 异构维度 数据异构总结起来大概有以下几种场景 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 search build(比如分库分表后的多维度数据查询) 业务...cache刷新 价格、库存变化等重要业务消息 数据异构方向 异构的几种方向 在日常业务开发中大致可以分为以上几种数据去向,DB-DB这种方式,一般常见于分库分表后,聚合查询的时候,比如我们按照订单ID...所以我们就可以用数据库异构的方式,重新按照用户ID的维度来分一个表,像在上面常见应用场景中介绍的那样。...数据异构这种方式都能够很好的帮助我们来解决诸如此类的问题。

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数据异构的武器:BINLOG+MQ

这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题。 1、定义 何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情,也是可以成为数据异构。...这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题,比如下图 ?...异构维度.png 总结起来大概有以下几种场景 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 search build(比如分库分表后的多维度数据查询) 业务cache刷新 价格、库存变化等重要业务消息 3、数据异构方向...所以我们就可以用数据库异构的方式,重新按照用户ID的维度来分一个表,像在上面常见应用场景中介绍的那样。...5、binlog和mq方式重点介绍 5.1、binlog 5.1.1、订阅binglog日志异构流程图 ?

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