这是2023年纽约NYC MongoDB大会的第二期,这期的主题是在企业级别从RDBMS 迁移到 NoSQL.
通过前面几天的学习,我们在面对高并发流量时,为了应对大量读写请求,特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群,数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
在前一篇关于web开发中的无服务器架构的文章中,我们讨论了为什么我们相信无服务器将是云原生开发的未来。不可否认的是,重点是无服务器架构的优势。在我们的无服务器系列的这一期中,我们将通过概述无服务器的缺点以及在哪些情况下它可能不是你的下一个应用的最佳方法来增加更多的平衡。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
毫不夸张的说咱们后端工程师,无论在哪家公司,呆在哪个团队,做哪个系统,遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论,能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案,我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手,把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面,提出了八大解决方案。
根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
上期文章我们聊到了redis。这期我们来说说另一个网红nosql数据库:MongoDB。有这么一个介绍MongoDB的说法是:MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的的数据库,却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等特性,新版本的MongDB甚至还支持事务。听小伙伴说MongoDB不仅功能丰富,而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面,今天我就代替大家来动手进行一下数据库测试,揭开MongoDB的神秘“面纱”。
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
李飞飞,现任阿里巴巴集团副总裁、高级研究员,阿里云智能数据库事业部总负责人。加入阿里巴巴之前为美国犹他大学计算机系终身教授。研究成果多次获得了IEEE ICDE、ACM SIGMOD最佳论文奖等重要学术奖项。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么? 说说redis持久化方式?分别优缺点是什么?redis更新策略是什么? redis的数据结构存储?以及应用场景?如何实现集群和高可用? 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁(redis) 分布式锁的实现方式,zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表,redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿,redis的hotkey如何处理?如何保证数据库与缓存双写的一致性
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先,我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起:受Lotus Notes启发。 数据模型:包含了key-value的文档集合 例子:CouchDB, MongoDB 优点:数据模型自然,编程友好,快速开发,web友好,CRUD。 图数据库 源起: 欧拉和图理论。 数据模型:节点和关系,也可处理键值对。 例子:AllegroGraph, InfoG
[超级个体]16/12/7-古典得到直播笔记 这几天在按照古典老师的四部曲做人生战略,把四个月内各项目的预算做完了,果然预算是很重要的一步,否则都不知道到底哪些能做的来。16年最后一个月的生命之花做播
随着微服务与云的发展,分布式架构的需求变得越来越普遍,Web 上的数据类型不再单一,数据量呈爆发式增长。传统的 SQL 结构化存储方案已经跟不上脚步, NoSQL 便出现了。DCache 作为基于 TARS 的分布式 NoSQL 缓存系统,完美支持 TARS 服务,能够方便地在 TARS 服务中使用,本系列文章将着重介绍 DCache 的安装与使用。那么如何拥有这套系统呢?本文将对 DCache 的安装和应用创建方式进行介绍。
我们知道redis官方说他是可以支持10万/每秒的并发量,但是如果我们的业务场景需要100万/每秒呢?
Vitess 引入了一种运行模式迁移的新方法:非阻塞的、异步的、预定的online DDL。通过 online DDL,Vitess 简化了模式迁移过程,它获得了操作开销的所有权,并为用户提供了一个简单、熟悉的界面:标准的 ALTER TABLE 语句。
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。
MongoDB 是由 C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
95道MongoDB面试题(含答案),1万字详细解析!
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日,对于NoSQL和SQL的区别到底是什么,NoSQL自己又是什么,往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念,做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言,由IBM发明,被Oracle抄袭,之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准,从当前环境来看,最重要的应该是SQL1998,基本上现在任何一个新的startup要想写个database,SQ
在我们欢天喜地迎接超级长假的时候,地球的另半面拉斯维加斯正在进行着一场超级火爆的 GIIS (Global Information Industry Summit)峰会。看名头,这是一场信息领域的全球峰会,峰会的少不了 DB-Engines 公布的前 300 名 SQL 以及 NoSQL ,耳熟能详的有 Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, DB2, Redis 等等。而近来大红大紫的 big data 领军人物,Hadoop, Spark, Hive, Flink 等也是悉数到场。
导语 | 随着数字化转型的深入、移动互联网的蓬勃发展,产生了大量以语音、图像、视频为代表的非结构化数据,这些数据越来越得到人们的利用,使得越来越多的 NoSQL 产品不断涌现,助力企业创新业务落地,赋能业务快速发展。今天,我们特邀微众银行数据库平台负责人、腾讯云 TVP 胡盼盼老师为我们带来《金融场景下的 NoSQL 实践:微众银行 Redis 应用实践》的主题演讲,他将带我们了解微众银行在 Redis 上的开发和运维实践。
互联网和Web的蓬勃发展正在改变着我们的世界,随着互联网的不断发展和壮大,企业数据规模越来越大,并发量越来越高,关系数据库无法应对新的负载压力,随着Hadoop,Cassandra,MongoDB,Redis等NoSQL数据库的兴起,因其良好的可扩展性,弱化数据库的设计范式,弱化一致性要求,在解决海量数据和高并发的问题上明显优于关系型数据库。因而很快广泛应用于互联网业务中。 Redis作为基于K-V的NoSQL数据库,具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式、支持复制等特性。从09年至今,经历8年
长期以来,企业技术管理者面临着IT架构“自己搭建”还是“外部购买”的两难选择,而随着云数据库和数据库即服务(DBaaS)技术的不断成熟,管理者又多了一个选项——“租赁”。 企业采用云计算的理由多种多样,但都不会主要考虑在云端存储数据。撇开数据共享的安全性和一致性不谈,企业把内部部署的数据迁移到云端的过程也绝非易事。但是对于一些数据密集型应用而言,租赁云架构就变得很有吸引力。 如果云数据库和相关的应用程序分离,就会淹没在数不清的分布式系统里。不过市场调研公司
互联网和Web的蓬勃发展正在改变着我们的世界,随着互联网的不断发展和壮大,企业数据规模越来越大,并发量越来越高,关系数据库无法应对新的负载压力,随着Hadoop,Cassandra,MongoDB,Redis等NoSQL数据库的兴起,因其良好的可扩展性,弱化数据库的设计范式,弱化一致性要求,在解决海量数据和高并发的问题上明显优于关系型数据库。因而很快广泛应用于互联网业务中。 Redis作为基于K-V的NoSQL数据库,具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式、支持复制等特性。从09年至今,经历
1.内存容量有限(redis本身是存储在内存里面,硬件机器本身的内容容量是有限,往redis存储的量可能很大,就会出现内存容量的问题) 2.处理能力有限(一个人干活跟二个人干活的区别。跟内存的限制相似,类似网络不好,能力就收到限制) 3.无法高可用(一旦请求量上去,可能存在系统挂掉,挂掉其他的调用系统就无法调用了)
1.传统数据库遵循 ACID 规则。( A (Atomicity) 原子性,C (Consistency) 一致性,I (Isolation) 独立性,D (Durability) 持久性)2.Nosql 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理(一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据), 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应) ,分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作))
作者:薛菲 审稿:张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇:进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析,以增加自己的知识储备,为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药,采用技术最好不要跟风,选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问:上次问了NoSQL,SQL的区别,好像有点忘了,我们可以温故而知
当你在电商平台秒杀商品或者在社交网络刷热门话题的时候,可以很明显感受到当前网络数据流量的恐怖,几十万商品刚开抢,一秒都不到就售罄;哪个大明星出轨的消息一出现,瞬间阅读与转发次数可以达到上亿。作为终端用户的我们可能会思考,服务系统是怎么在这样严峻的流量环境中存活下来的。
上期文章我们聊到了Redis,这期我们来说说另一个网红NoSQL数据库——MongoDB。 PS:其他历史测评请直接翻到文末~ 有这么一个介绍MongoDB的说法是:MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库,MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等,新版本的MongDB甚至还支持事务。 MongoDB不仅功能丰富,而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面,今天我就代替大家来动手进行一下数据
前一阵子公司有个售前来沟通某个用户的情况:数据量比较大,又涉及很多复杂的关联计算,在数据库中用SQL计算性能很差。本来这种场景是比较适合集算器的集文件(集算器特有的压缩二进制格式)存储并计算,但据说这个用户的历史数据还会经常变动,而集文件目前没有提供改写能力(为了保证压缩率和性能),也就不容易直接用。于是想推荐用户采用nosql产品做存储,集算器在上面做计算。
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭,将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
作者 | 山宝银,腾讯后台高级工程师,专注于分布式 NoSQL 存储领域的技术研发工作,参与腾讯多个自研存储系统的开发,在分布式系统、高可用与高性能服务等领域有较丰富的经验。
在《老码农眼中的简明AI》一文中提到了图灵机和冯诺伊曼的计算机体系结构,数据存储是整个计算机软件系统中的一个关键节点。从个人电脑上的软件到基于计算机网络的分布式系统,存储系统更是基础环节,而且还承担着整个系统的数据责任。
随着科技越来越发达,互联网开辟了另一个空间的新世界,大家可以在上面大展身手,如果想在互联网上有一片属于自己的空间,就需要购买域名,在哪里买域名好?也是大家比较关心的话题,如果你有什么见解也可以分享出来大家一起讨论。
http://www.cnblogs.com/netfocus/p/4055346.html
本文是专题的第一篇文章,主要讲解优化数据存储,涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。
刚刚出现NOSQL这个概念的时候,很多人都是似而非的字面理解成"不是SQL", 与传统的关系型数据库是两个完全独立的阵营,实际上完全不是这么回事。个人更倾向于理解NOSQL的诞生更多的是为了补充关系型数据库的短板,满足现下互联网海量数据、高并发、低延迟和非结构化数据易扩展等需求。
这几年一直是MONGODB使用者,从3.2 到4.0 ,在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展,偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课,其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP,比较典型的例子是Cassandra,要么选择CP比如HBase,这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的,一定是尽量倾向于全部都拥有,大部分情况下取舍都是HA,主流的比较顶级的数据库都会选择C,分布式系统一定逃不过P,所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发,完全分布式,主要方向和谷歌的F1方向非常类似。 目前看NewSQL代表未来(Google Spanner、F1、FoundationDB),HBase在
当 mysql 的一个大表总数达上亿时,mysql 性能变的很差,且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间,至少十几个小时。这种情况,一般的做法是分库分表,这种方法需要业务层根据规则,物理分库分表,比如按照时间分表,业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库,兼容了大部分 mysql 协议和操作,业务不需要调整,数据库性能也能保证。
持续集成过程,在 ci 过程中,可以实现命令行可以操作的一切东西,通常用来做代码测试,代码检查,产物包大小对比,(npm包、docker镜像、静态资源)的构建与推送等。
即使将范围从大数据缩小到数据库这个细分领域,PingCAP 依然是家非常特殊的公司,其产品 TiDB 是市面上为数不多面向 HTAP 场景的数据库。
用户系统特点:读非常多,写非常少。读多写少的系统一定要使用 Cache 进行优化。
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