作者介绍:鲁越,腾讯云数据库架构师团队负责人,主要负责腾讯云数据库MySQL、Redis、Oracle等数据库售前架构、运维、调优等工作,曾就职于网易和尼比鲁。
随着大数据时代的发展,诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品,如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配,SQL一统江湖的时代不复存在了。
数据库的七种武器,是我在工作维护和接触到的七种常用数据库,包括4种常用的关系型数据库,3种常用nosql数据库。
可观测性(Observability)是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库,在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一。
通过阿里云数据传输,并使用 dts-ads-writer 插件, 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中(RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎)。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压(需要该服务器可以访问互联网,建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性)。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境(JRE/JDK)。
开源数据库系统可以分为关系型数据库(如 MySQL, PostgreSQL)和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统,通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输,需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性,使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
时序数据库,全称为时间序列数据库,主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点,监测点每秒钟都产生数据,每天产生几十GB的数据量)。
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导语:随着云上应用的迅速发展,DT时代的到来,面对数智化、多场景情况下,我们如何做好数据库选型?
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库。NoSQL(Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL", 泛指非关系型的数据库。这两种类型差别之一是存储方式。关系数据库以键值对存储,它的结构不固定。而关系型数据库以行和列的二维表格形式来存储数据。所以非关系型数据库(如 MongoDB)不支持标准的 SQL 的语法。
公司要上监控,Prometheus 是最热门的监控解决方案,作为喜新厌旧的程序员,我当然是选择跟风了,但上级更倾向于 Zabbix,那没办法,只能好好对比一番,给出几个靠谱的理由了。
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
本文介绍了实时数据库和时序数据库,并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL(意即"不仅仅是SQL") 的缩写,其显著特点是不使用SQL作为查询语言,数据存储不需要特定的表格模式。
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理,但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式,使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据,是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式,极大提高了时间相关数据的处理能力,相对于关系型数据库它的存储空间减半,查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库,Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
https://flink.apache.org/zh/usecases.html
腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发,现跟大家聊一下时序数据的概念,模型和使用场景等。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库,专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等,在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一,广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术,腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会,聚焦干货赋能创新,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束,错过直播的小伙伴也不要拍大腿,本期带来腾讯云数据库产品经理陈昊分享《数据库统一纳管平台DBhouse技术路线的最佳实践》的文字回顾。 大家好,我是陈昊,我的分享包括四个部分:产品建设背景,为什么要做DBhouse;产品架构,包括技术架
指标指用于描述一个物体或事物的某个性质的指数、规格、标准,使其可以和其他的物体或者事物比较;从软件的角度讲度量即把所有东西都量化、数据化、可采集。指标即表示对这些量化后的数据的目标值。
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时,有几个关键点需要注意。首先,传统的基于主机资源的监控方法(如使用率和负载监控)可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中,应用服务的动态性和弹性更加突出。
上次发布内容: 如没有接上,可以查看下面原文: 6) 搜索 在电子商务平台中搜索是一个非常的重要功能,主要有接搜索词类目导航、自动提示和搜索排序功能。 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx,这里不去论述哪种搜索引擎更好一些,不过选择搜索引擎除了基本的功能需要支持外,非功能方面需要考虑以下两点: a、 搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索,来应对海量的数据,支持读写分离,提高可用性 b、 索引的实时性 c、 性能 Solr是基于lucene的高性能的全文搜索服务器,提供了比lucen
被问问题是经常的事情, 但有些问题是在是让人想起一个著名的包子品牌, 具体是那个,估计中国人都知道,那个是一个坑.
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展,时序/时空数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据,时序数据库在过去24个月内排名高居榜首,且远高于其他类型的数据库,可见业内对时序数据库的需求迫切。
Flink文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。
腾讯云上有许多种数据库产品,本文简单介绍每种产品的介绍,特性,应用场景等,帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
2021年11月4日,腾讯云数据库DBhouse工具重磅发布。DBhouse是腾讯云基于企业级分布式数据库在私有云场景中实现对客户自运维数据库统一纳管的一站式平台,能够从流程化、自动化、标准化等多方面提升用户数据库运维管理效率,保障用户数据安全。 随着信息时代的到来,海量数据成爆发式增长,绝大多数企业都面临着数据库种类多、数量多、占用资源多的问题,数据库运维层面缺乏整体的发现、预防、快速定位和解决机制。目前市面上大部分管理工具也无法为应用运维和应用开发团队提供标准、自助化服务,同时这些管理工具的落地,也需
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库,有什么特点,用在什么场景,和传统关系型数据库的区别与联系,以及开源解决方案调研。
监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。而要想在企业内实现监控系统的体系化建设落地,需要从以下三个方面着手建设,分别是监控技术体系、监控指标体系、监控管理体系。
3月底有幸参加了全球云计算开源大会,并作了一个关于《运维一体之平台一体化》的分享,现将PPT的内容整理成文。
巡风是一款适用于企业内网的漏洞快速应急、巡航扫描系统,通过搜索功能可清晰的了解内部网络资产分布情况,并且可指定漏洞插件对搜索结果进行快速漏洞检测并输出结果报表。
在去年的 MongoDB 用户大会纽约站上,MongoDB 正式宣布全面推出新工具 MongoDB Relational Migrator(MongoDB RM),用以简化应用程序迁移和转换——即从传统关系型数据模型到现代的文档数据模型,助力组织快速提升运营效率,充分发挥数据价值。
随着互联网信息的发展,大家也对云这个词汇也不是特别陌生了,作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云,依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀,我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长,也做了相关的调研和分析,推出了腾讯云新一代自研数据库。首先,欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
MySQL在业界流行多年,很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展,MySQL也遇到了新的挑战,主要体现在:业务数据模型呈现多元化,OLTP和OLAP出现融合的趋势;在MySQL数据库上慢查询治理成本高;使用传统的分库分表方案对开发不友好,核心数据库改造成分库分表方案,时间一般以年为单位。
从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。
随着云计算和数据库技术的发展,数据库正在变得越来越强大。数据库的性能如处理速度、对高并发的支持在节节攀升,同时分布式、实时的数据分析、兼容主流数据库等强大的性能正在越来越多的新型数据库上实现。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
现在业务系统设计中,存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化,如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。
MongoDB 是一种文档型数据库(官网:https://www.mongodb.com/),由于它的高可用性、高扩展性和高性能而被广泛应用于大数据、云计算等领域。本篇文章将详细介绍 MongoDB 的概念、特点以及使用场景,并分析三款常用的 MongoDB 可视化管理工具。
作者简介:刘江,伴鱼英语数据库负责人,TUG 2020 年度 MOA。负责伴鱼数据库运维、大数据运维以及数据库平台化建设。
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