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NoSQL(Not Only SQL)数据库是一类非关系型数据库,它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统(RDBMS)的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题,并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
2022年6月,腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级,Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶。 升级后的TDSQL PG版 Oracle兼容能力将进一步降低用户迁移改造成本,全面支持存储过程、Package管理等高级特性,同时支持分布式和集中式两种架构,用户可以根据业务需要从集中式无缝升级至分布式。 海量数据分析能力也迎来了全面升级,TDSQL分布式分析型引擎TDSQL-A自研列存储引入延迟读取、过滤下推、自适应行列转换等能力,支持更加丰富的使
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。
在选择数据存储时,经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储,这两种数据各有优缺点,下面进行简单对比
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。
NoSQL(Not only SQL)数据库,可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的NOSQL数据库🤞。
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蚂蚁集团自研数据库OceanBase已经开源,这对国产分布式数据库来说,是一个重磅消息。一直以来OceanBase作为商业数据库,披露的技术细节并不多,以后又多了一个可以拿来研究的优秀分布式数据库。参考1[1]
基于HDFS: HDFS:hadoop distributed file system:分布式文件系统:多台服务器组成的服务器集群组成的一个文件系统。
关系数据库管理系统(RDBMS) SQLServer:世界最有活力的数据库; MySQL:世界最流行的开源数据库; PostgreSQL:世界最先进的开源数据库; Oracle 数据库:对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统); Tigon:高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra :最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统;
键值数据库( Key-Value Database)会使用一个哈希表,这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value,即存储和检索具体的Value。
在当今互联网时代,数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据,数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库,但MongoDB比MySQL更为高效,这是为什么呢?
Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
要想在系统设计方面脱颖而出,深入理解一些基本的系统设计概念很有必要,比如:负载平衡、缓存、分区、复制、数据库和代理等。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 21世纪以来,大规模分布式系统、云计算和云原生飞速发展,在短短20年间就成为各大企业信息技术基础架构的核心基石。 企业迈向分布式的根本原因包括: 移动互联网时代,各大企业每天都在和巨大的流量和爆炸性增长的数据打交道; 摩尔定律的失效,使得提升单机性能会产生很高的成本,同时网络速度越来越快,意味着并行化程度只增不减; 此外,许多应用都要求7×24小时可用,因停电或维护导致的服务不可用,变得越来越让人难以接受; 最后,经济全球化也导致了企业必须构建分布在多
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”,而是NoSQL=Not Only SQL,即“不仅仅是SQL”,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
英文 | https://levelup.gitconnected.com/16-system-design-concepts-i-wish-i-knew-before-the-interview-b8586e40a73b
导语 | 在百花齐放的交互式分析领域,ClickHouse 绝对是后起之秀,它虽然年轻,却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等,帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎,希望与大家一起交流。文章作者:姜国强,腾讯实时检索研发工程师。
今年6月,腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级,Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶。为帮助开发者更清楚的了解到腾讯云数据库究竟做了什么,特推出"DBTalk数据库企业级能力国产化”专场,就数据库引擎在Oracle兼容核心能力构建、海量数据分析引擎构架设计、下一代列式存储原理、复杂查询执行优化等方面进行深入解读。 本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴,可在腾讯云数据库公众号后台发送"610讲师课件",即可获得哦! 《深入
分布式关系型数据库集分布式技术和数据库技术为一体,像Paxos/Raft和2PC已经是基础能力,不再赘述,这里主要是记录下一些较为脑洞的想法。为了简化,后面简称为分布式数据库。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构,用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力来进行高速运算与存储,具有可靠、高效、可伸缩的特点。
水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知,分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制(replication)和分区(partition)技术原理和方案,其中分区也有称为分片(sharding),希望能引起读者一些思考,在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别,选择适合业务的数据水平拆分方案。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。
1. 灵活的数据模型:NoSQL数据库不局限于关系模型,支持多种数据结构,如键值对、文档、列族、图形等,能够更自然地映射复杂、多变的数据类型,尤其适合处理半结构化和非结构化数据。
随着全球经济下行压力增大,中美贸易摩擦愈演愈烈,美国一系列的经济制裁和技术封锁使得我们有种被扼住咽喉的感觉,数据库作为基础软件中的重要一环有着很深的技术含量,在这样的大背景下国产数据库厂商开始发力,这其中分布式数据库如雨后春笋般出现,良性的竞争环境使它们都得到了长足的发展,其中不乏优秀的产品,本文主要挑选目前几个相对成熟数据库进行架构特点介绍。
6月5日,“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”如约而至。5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。以下带来腾讯云数据库技术总监李跃森老师的在线分享。 1 TDSQL-A产品定位 TDSQL-A是腾讯基于PostgreSQL自主研发的分布式超大规模在线关系型数据仓库,业务场景针对于在线高性能数据分析。 TDSQL-A有四个主要特点: 无共享MP
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,4月14日李跃森的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战, 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时,需要重新平衡数据分布,可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下,TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
随着版本不断更迭,ShardingSphere的核心功能也变得多元化起来。最开始Sharding-JDBC 1.x版本只有数据分片功能,到Sharding-JDBC 2.x版本开始支持数据库治理,如注册中心、配置中心等,再到3.x版本推出了Proxy产品,还增加了分布式事务,支持Atomikos、Narayana、Bitronix、Seata,4.x为Apache下的第一个版本,支持了更多种类的数据库,如今已经迭代到5.x版本。
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
本文参见:https://blog.csdn.net/Xingxinxinxin/article/details/80939277
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
OceanBase 4.2.1 LTS版本在北京隆重发布, 行业内不少朋友参加,在各大DBA圈子的微信群也讨论热烈。我也在线上看了直播,真是一个盛会。希望下一次发布会有机会能在上海举行。
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求,包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
大家都听说过Hadoop,本身这个单词没有意义,是一个外国小孩给自己的玩具大象命名的名字,目前一提到大数据基本把它作为大数据的代名词。大数据家族是一个生态。作为hadoop框架的开篇,介绍hadoop常见的家族成员的产生的背景及应用的场景,会让大家更不便于理解大数据家族。hadoop家族成员概貌如下图:
首先,我们可以这么理解,MyCat只应该做两件事:请求转发与结果合并。源代码篇讲过MyCat的分布式事务的弱XA原理(其实根本不算是分布式事务),这是不可靠的,我们要想稳定的高可信的利用MyCat,就要避免一切分布式事务。 从现在开始,MyCat的所有图例为了演示方便将采用以下规则:
现代数据库系统往往伴随着复杂的结构和环境,其中,分布式数据库组成是一个重要方面。系统后台的数据库系统不再是由单个数据库构成,而是由多台独立数据库、甚至是多台异构数据库构成。
作者:yandeng,腾讯 PCG 应用开发工程师 1.数据库基础 1.1 MySQL 架构 和其它数据库相比,MySQL 有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎,各层介绍: 1.1.1 连接层 最上层是一些客户端和连接服务,包含本地 sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于 tcp/ip 的通信。主要完成
事务是数据库为用户提供的最核心、最具吸引力的功能之一。简单地说,事务是用户定义的一系列数据库操作(如查询、插入、修改或删除等)的集合,数据库从内部保证了该操作集合(作为一个整体)的原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),统称事务的ACID特性。其中:
前几天上了水木社区,发现还是有大牛的,看了关于大数据和数据库的讨论,还是蛮有意思的,限于篇幅和版面,我做了部分的提取和整理。 先看看这位人士的分析,对于行业的现状还是很有了解,不是大学教授就是行业先锋。 大数据是一种方案,而不是一种模型。方案有方案的压力, 只能使出各种绝招来“解决”问题。既然是方案,就包括了存贮,运算,输入和输出等等。 就运算模型上,因为要更好地采用廉价硬件,实践出如hadoop/mapreduce这样的计算模型, 还有就是storm,以及其他模型。在存贮方面,也有很大的变化。
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