分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》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：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
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首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下，能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量，访问量等方面有更高的要求，而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了，我们有时候更需要弹性，需要快速实现，需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题，而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库，从一主一从，一主多从的架构，逐步演变到了读写分离，分库分表，然后就是分布式。而同时从很多层面来说，行业内的方案真是百花齐放，记得前几天还和同事聊，说如果对比一下Oracle和MySQL,
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
本文主要针对中小型互联网公司，特别适用于手机APP或者pc的后台架构，基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明，以及技术的架构介绍。
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
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ORACLE数据库既能跑OLTP业务，也能跑OLAP业务，能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器，支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择，成本收益风险也各不相同。
欢迎留言，说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关：Nginx、Kong、Zuul 缓存：Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索：ElasticSearch、Solr 熔断：Hystrix ---- 负载均衡：DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心：Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权：JWT 消费队列：RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
2019年5月9日，平安科技数据库产品及存储产品部总经理在第十届数据库技术大会DTCC上分享了《开源数据库在平安的应用实践》，本文根据演讲内容整理，围绕以下几个方面进行分享：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/720/1.html （复制链接，打开浏览器即可查看）
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异，本文整理出相应的映射关系，在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
2010 年，G7 正式为物流运输行业提供面向车队管理的 SaaS 服务，经过持续创新，通过软硬一体化的产品技术能力，致力于数字化每一辆货车，以实时感知技术创造智慧物流新生态。G7 为客户提供全方位的数据服务、智能的安全和运营管理、手机管车、数字运力、以及 ETC、油和金融等增值服务。
大家好，我是一哥，Doris成为MPP数据库新贵。Doris起源于百度，致力于满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细表， 聚合表)， 多种导入方式（批量）， 可整合和接入多种现有系统(Spark， Flink， Hive， ElasticSearch)。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
2022年5月9日，贵州省大数据发展管理局发布《2022年省级政务云服务统筹保障项目单一来源采购公示》，预算 132576000 元。 货物或服务的说明：依托云上政务云平台向省大数据局指定的贵州省政务部门、企事业单位（提供ECS（弹性云服务器）、RDS(关系型数据库服务)、云磁盘、OSS(对象存储服务)、SLB（负载均衡服务）、DRDS（分布式关系型数据库）、IPv6网关、EIP（弹性IP地址）、裸金属服务器等云资源服务，并不断更新服务内容。 单一来源原因 1、根据《贵州省大数据发展应用促进条例》第二十六条
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
MySQL Fabric具有分片功能，在同一个分片内又可以含有多个数据库，并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库，部署成本较高，另外需要应用端来适配改造。
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统，用来支撑所有前台产品线的用户资产管理，统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力，在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145715.html原文链接：https://javaforall.cn
工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充(附带架构装逼词汇)。
题记 工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充(附带架构装逼词汇)。 俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的，当然对于我们开发人员来说，一个好的架构也不是一蹴而就的。 初始搭建 开始的开始，就是各种框架一搭，然后扔到Tomcat容器中跑就是了，这时候我们的文件，数据库，应用都在一个服务器上。 📷 服务分离 随着系统的的上线
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
网上对这些数据库介绍有些误导，流传各种说法，比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别，没办法谁让当前国产数据库太多...
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。 原理： canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
大概是十年前吧，一个朋友突然打电话来说，他们公司有一个数据库，性能超过Oracle 50倍，希望我帮着看看，能不能在一些客户里推广推广。当时我就没把这话当回事，如果你说你们的数据库性能已经快赶上Oracle了，那我可能还会认真的去考虑考虑。后来他觉得我对这件事不上心，亲自飞到深圳，一定要给我上上课。在一个餐馆里，几杯酒下肚后，他拿出了电脑给我介绍他们的十分牛逼的数据库系统。当我看到第一页上的Mysql语法完全兼容的时候，我就说咱们接着喝酒吧，大概我清楚了。
不知道大家打开本文，有没有留意文章所在的分类节点：云计算。其实我的本意，是要将微服务跟云架构归类在一起。因为他们都有着一个相同的存在目的：方便扩容！
有很多学生及一线的开发人员经常会问我到底是什么技术架构，是不是就是目前在学校的SSH、SSM技术，为了让更多的同行对架构这个词汇有更深刻的理解，我分享一下自己的个人见解。从编程开发到IT教学也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，杨老师并没有接触太多高大上的分布式架构实践，比如淘宝的HSF架构，我个人掌握相对比较零碎，随时补充(附带一些经常会听到的架构高逼格词汇)。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展，扩展指的是分库分表减轻数据库的压力，同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段，而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的，最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
比較少參加这类大型的会议，进到会场的第一眼，发现会议室已经所有坐满，后来主办方发现站的人太多了。找来了一些小板凳，我高速找到一个小板凳坐下。坐下開始认真听。很开心地听到广告时间结束，和我计划的时间完美一致。
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首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
加入中科软已经有了一个年头，从去年实习到今年转正，陆陆续续接触了大概四个项目。有电商类，互联网保险类，也经历过管理系统。幸运的是，这些项目都是从零开始，避免了让我去维护不堪入目的老旧系统。而这么多项目中令我印象最深刻的，就要属上一个电商项目了。这也是我接触到的真正意义的第一个微服务项目，到今天回首去看曾经的这个项目，有很多突破性地尝试，同时不可避免地也踩入了一些坑点，毕竟摸着石头过河。今天想聊聊我对上一个电商项目的反思。 项目简介 准确的说是一个第三方的电商项目，商品来源是由主流电商的http接口提供（目
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