在SequoiaDB集群环境中,用户往往将数据存放在不同的逻辑节点与物理节点中,以达到并行计算的目的. 分区:把包含相同数据的一组数据节点叫一个分区,如上图绿色方块组成三个分区. 分区键:切分时,所依据的字段称为分区键. SequoiaDB包含范围分区和Hash分区,根据上图所示进行部署,分别介绍两种分区的实际操作. 分配三台机器用于建立该集群,IP分配如下: 192.168.9.181 192.168.9.182 192.168.9.183 配置IP与主机名的对应关系如下: 192.168.9…

SequoiaDB 一款自研金融级分布式数据库产品,支持标准SQL和分布式事务功能.支持复杂索引查询,兼容 MySQL.PGSQL.SparkSQL等SQL访问方式.SequoiaDB 在分布式存储功能上,较一般的大数据产品提供更多的数据切分规则,包括:水平切分.范围切分.主子表切分和多维切分方式,用户可以根据不用的场景选择相应的切分方式,以提高系统的存储能力和操作性能. 为了能够提供简单便捷的数据迁移和导入功能,同时更方便地与传统数据库在数据层进行对接,巨杉数据库支持多种方式的数据导入,用户可…

上一篇简单描述了一下SequoiaDB的简单CRUD操作,本篇将讲述一下稍微高级点的功能. 部署在我机器上的集群环境,在经过创建名字为"foo"的cs,创建名字为"bar"的cl,以及插入一些数据之后,并没有删除掉,因此在本篇中会继续使用. 首先,我们先看看,在SequoiaDB的安装目录中的database目录里面,有那些文件: ~$ ls /opt/sequoiadb/database/data/11850 我们会发现有几个文件:foo.1.idx,foo.1.…

SequoiaDB是广州巨杉软件有限公司开发的一款新型分布式非关系型数据库.可应用于linux操作系统下.在虚拟机下试用了一下(操作系统Ubuntu),感觉不错,操控简单易上手,在此分享一下心得. 下载安装好VMware Player5.0.2,启动,在主菜单栏依次选择Play→File→Open…(或者直接按快捷键Ctrl+O),如图: 找到镜像文件所在路径,选择sequoiadb-demo.ovf(OK,就是它!)如图: 双击文件名之后会出现一个对话框,如图: 单击Import,导入镜像文件…

6月,汇集当今大数据界精英的Spark Summit 2017盛大召开,Spark作为当今最炙手可热的大数据技术框架,向全世界展示了最新的技术成果.生态体系及未来发展规划. 巨杉作为业内领先的分布式数据库厂商,也是Spark全球的14家发行商之一,受邀在本次大会做了题为"分布式数据库+Spark架构和应用"的分享.巨杉数据库联合创始人.CTO及总架构师也将给大家分享大会的见闻以及这一架构的发展和应用情况. Spark全面进化,扩大生态助力人工智能 随着Spark 2.2 版本的发布,S…

编者注: 中国的数据库行业也迎来了一波新的热点事件.分布式数据库这块新消息不断,也让大家开始关注中国的分布式数据库.首先是短短一周内,Pingcap和SequoiaDB巨杉数据库陆续宣布了C轮的数千万美元融资,融资的消息在数据库和IT圈成功“刷屏”.此后,在杭州的云栖大会上,蚂蚁金服的Oceanbase也发布了 2.0.对于这些新消息,也侧面反映了国产的开源分布式数据库发展的迅速.那么这些国产分布式数据库,在互联网行业中的实践与使用上是如何呢?与传统开源数据库的对比如何?就由这篇文章作为去哪儿网…

背景 在传统银行 IT 架构中,联机交易与统计分析系统往往采用不同的技术与物理设备,通过定期执行的 ETL 将联机交易数据向分析系统中迁移.而作为数据服务资源池,同一份数据可能被不同类型的微服务共享访问.当一些联机交易与审计类业务针对同一份数据同时运行时,必须保证请求在完全隔离的物理环境中执行,做到交易分析业务无干扰. HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,善于处理大数据场景,具备以下特点: 表规模大,亿级别行,上百万列     面向列存储,列独立检索 但是 HBa…

1.背景 SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式数据库,包括了分布式 NewSQL.分布式文件系统与对象存储.与高性能 NoSQL 三种存储模式,分别对应分布式在线交易.非结构化数据和内容管理.以及海量数据管理和高性能访问场景. 集群一般会使用三副本方式以确保数据安全.假若集群发生因硬件故障等原因导致的节点故障或集群异常,数据库管理员应进行系统的分析和诊断,以确保集群正常工作,不会影响用户的正常使用.本文将与大家分享一下基本的 SequoiaDB 数据库诊断方法. 2. 数据库集群诊断…

当今时代,企业数据越发膨胀.数据是企业的价值,但数据处理也是一种技术挑战.在海量数据处理的场景,即使单机计算能力再强,也无法满足日益增长的数据处理需求.所以,分布式才是解决该类问题的根本解决方案.而在分布式领域,有两类典型产品,分别是分布式存储和分布式计算.用户只有将两者的特性充分利用,才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力. 本文介绍 SequoiaDB(分布式存储)和 Spark(分布式计算)两款产品的对接使用,以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能. 01  SequoiaDB 与 S…

00 完全成功完成 表 3  01 警告 表 4  02 无数据 表 5  07 动态 SQL 错误 表 6  08 连接异常 表 7  09 触发操作异常 表 8  0A 功能部件不受支持 表 9  0D 目标类型规范无效 表 10  0F 无效标记 表 11  0K RESIGNAL 语句无效 表 12  0N SQL/XML 映射错误 表 13  20 找不到 CASE 语句的条件 表 15  21 基数违例 表 16  22 数据异常 表 17  23 约束违例 表 18  24 无效的…