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推荐一款 在线+离线数据 同步框架 Dotmim.Sync

移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库(如 SQL Server、Oracle、MySQL 等),移动应用依赖于稳定可靠的网络连接;纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库(如 SQLite等),移动应用不需要网络连接;“在线+离线”混合模式则比较复杂,通常情况下系统数据存储在服务器端,移动终端暂存部分数据,因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中,当移动终端或服务器端执行数据更新操作后,为了保证数据的完整性和一致性,需要进行双向的数据同步。然而,由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性,因而移动应用的数据同步技术备受考验。

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    数据库架构:主备+分库?主从+读写分离?

    1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。 2、高性能分析:读写都操作主库,很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响写性能。另外,备库只是单纯的备份,资源利用率50%,这点方案二可解决。 3、一致性分析:读写都操作主库,不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析:无法通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 5、可落地分析:两点影响落地使用。第一,性能一般,这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能,进而提高性能。这也是通用的方案。第二,扩展性差,这点可以通过分库分表来扩展。

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    一种针对图数据超级节点的数据建模优化解决方案

    •一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现

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    领券