add by zhj: 不错的系列,作者介绍了NoSQL数据库,并重点研究了Memcached和Redis,不知道后续是否还有其它NoSQL数据库的文章 海量数据存储之nosql教程之-01基础理论 海量数据存储之nosql教程之-02-memcached基础 海量数据存储之nosql教程之-03_深入Memcached 海量数据存储之nosql教程之-04-memcached的分布式 海量数据存储之nosql教程之-05-Redis基本数据类型 海量数据存储之nosql教程之-06-redis…

[摘要]当今已进入大数据时代,特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展,传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求.随着NoSQL数据库的不断发展和成熟,可以较好地解决海量存储和海量计算方面的应用需求.本文重点描述作为NoSQL之一MongoDB数据库在海量数据存储方面的应用. 1  引言NoSQL,全称是“Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式.开源的.水平可扩展的.原始目的是为了大规模web应用,…

Key-value存储简介 具备高可靠性及可扩展性的海量数据存储对互联网公司来说是一个巨大的挑战,传统的数据库往往很难满足该需求,并且很多时候对于特定的系统绝大部分的检索都是基于主键的的查询,在这种情况下使用关系型数据库将使得效率低下,并且扩展也将成为未来很大的难题.在这样的情况下,使用Key-value存储将会是一个很好的选择. 它被广泛应用于缓存,搜索引擎等等领域. 根据以上的描述,一个好的key-value存储需要满足哪些条件呢? l  Availability可用性 l  Scalabi…

1.简介 HBase是一个基于HDFS的.分布式的.面向列的非关系型数据库. HBase的特点 1.海量数据存储,HBase表中的数据能够容纳上百亿行*上百万列. 2.面向列的存储,数据在表中是按照列进行存储的,能够动态的增加列并对列进行各种操作. 3.准实时查询,HBase在海量的数据量下能够接近准实时的查询(百毫秒以内) 4.多版本,HBase中每一列的数据都可以有多个版本. 5.可靠性,HBase中的数据存储于HDFS中且依赖于Zookeeper进行Master和RegionServer的…

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们…

摘要 研究背景: 1. 互联网的图片数据急剧膨胀 2. Hadoop平台下的Hdfs分布式文件系统能够很好的处理海量数据 研究内容: 1. Hadoop平台工作原理 2. Hadoop平台下图片存储系统的设计与实现 3. Hadoop平台与Web的整合 创新点: 1. 通过Web方式来访问Hdfs 2. 存储性能测试自动化 第一章 绪论 Pass 第二章 Hadoop工作原理 本章可以参考对照Hadoop相关手册,不在此纠结. 第三章 Hadoop图片存储系统设计 模块划分: 1. 普通用户模块…

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们…

一.Web Storage教程 1.概述: 对于Web Storage来说,实际上是Cookies存储的进化版.如果了解Cookie的人几乎一看Web Storage就会用,如果你从来没用过没了解过Cookie,没关系,看了这篇文章照样轻松玩转Web Storage.首先,学习Web Storage只需背熟这句口诀:“两个接口,四个函数”. 2.口诀: (1)两个接口:分别是localStorage和sessonStorage (2)四个函数:分别是setItem.getItem.removeI…

获取某用户的好友最新动态. 我们大体上来说先按照用户ID将用户的好友一致性哈希到几个mongodb集群,然后把用户的最新信息也存储到mongodb中.然后利用消息系统保持数据库中的数据和mongdb中的数据一致.当用户获取这个列表的时候我们先获取好友然后批量获取好友的最新信息最后排序返回. 目前该解决方案投入mongodb服务器9台,获取好友服务器7台共16台服务器,数据总量在3.6亿左右,每获取100个好友花费10ms. 部署图 活动图 序列图…

宽表拆分 有一张user表,记录了用户的信息,,如果表中的列有很多,就称之为宽表,为了提升效率,会进行垂直拆分 拆分后 将用户的信息分为基本信息和其他信息,页面一开打就需要展示的信息为基本信息,其他信息例如订单,收货地址等等需要用户点击后才需要到的 高表拆分 表中如果有很多行,就称之为高表,为了提高效率会进行水平拆分,例如可以模仿&操作或者%操作来分表 按性别拆分后 动态列 随着业务的增长,数据列可能需要动态添加,如果对一个大表执行alter操作,那基本就凉了 采用动态列,字段内容为json格式…