将数据存储为一组水平的数据分区.这种模式可以在存储和访问大量的数据的时候提高可扩展性. 场景和问题 由单个服务器托管的数据存储可能受到下列限制: 存储空间限制.基于大规模云应用所使用的数据仓库,可能会包含海量的数据,并且数据增长速度非常的快.一个服务器通常只提供有限容量的磁盘存储,当然它可能是可以替换现有的磁盘与较大的,或添加进一步磁盘到服务器以增加存储量.但是,该系统将最终达到一个硬件的限制,一味地增加在服务器上的存储容量是不可能的. 计算资源限制.云应用程序需要来支持大量的并发用户,每个用户…

随着mongodb数据量的增多,可能会达到单个节点的存储能力限制,以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担,所以此时需要构建集群环境,并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk,并分布在集群中多个mongod节点上,最终达到存储和负载能力扩容.压力分流的作用.在sharding架构中,每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard(分片),shard上分布的数据块称为chunk,collections可以根据“shard key”(称为分片键)…

参考http://blog.51cto.com/kaliarch/2047358 一.概述 1.1 背景 为解决mongodb在replica set每个从节点上面的数据库均是对数据库的全量拷贝,从节点压力在高并发大数据量的场景下存在很大挑战,同时考虑到后期mongodb集群的在数据压力巨大时的扩展性,应对海量数据引出了分片机制. 1.2 分片概念 分片是将数据库进行拆分,将其分散在不同的机器上的过程,无需功能强大的服务器就可以存储更多的数据,处理更大的负载,在总数据中,将集合切成小块,将这些块…

简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来说,HBase与一般的数据库又有所区别,HBase本身的存取接口相当简单,不支持复杂的数据存取,更不支持SQL等结构化的查询语言:HBase也没有除…

redis 2.8之前的版本,为了实现支持巨量数据缓存或者持久化,一般需要通过redis sharding模式来实现redis集群,普遍大家使用的是twitter开源的Twemproxy. twemproxy不会增加redis的性能指标数据,据业界测算,使用twemproxy相比直接使用redis会带来~10%的性能下降.   但是单个redis进程的内存管理能力有限.据测算,单个redis进程内存超过20G之后,效率会急剧下降.目前,我们给出的建议值是单个redis最好配置在8G以内.8G以上…

Citus是基于PsotgreSQL的扩展,用于切分PsotgreSQL的数据,非常简单地实现数据“切片(sharp)”.如果不使用Citus,则需要开发者自己实现分布式数据访问层(DDAL),实现路由和结果汇总等逻辑,借助Citus可简化开发,是开发者把精力集中在具体的业务逻辑上. 对于多租户程序来说,Citus可以帮助企业对数据进行切片,相比于传统的数据管理方式,Citus更智能,操作更为简单,运维成本更低廉.下面演示Citus的简单使用. Step 01 安装docker和docker-c…

转载 2016年1月10日:http://www.sysdb.cn/index.php/2016/01/10/hbase_principle/ 简介 架构 数据组织 原理 RS定位 region写入 HLog Metadata StoreFile HBase设计 表设计 Rowkey 列簇 TTL region设计 1.简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据…

转载自:http://www.sysdb.cn/index.php/2016/01/10/hbase_principle/ ,感谢原作者. 简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来说,HB…

在很多大规模的解决方案中,数据都是分成单独的分区,可以分别进行管理和访问的.而分割数据的策略必须仔细的斟酌才能够最大限度的提高效益,同时最大限度的减少不利影响.数据的分区可以极大的提升可扩展性,降低争用以及优化性能. 为何进行数据分区 绝大多数的云应用和云服务都会将存储和检索数据作为其业务的一部分.而应用所使用的数据仓库的设计对于系统的性能,吞吐,扩展性都有着非常重要的影响.其中在大规模系统中常用的一种技术,就是对数据进行分区. 本文中所提到的数据分区,指的是物理上将数据分割成不同的数据仓库.这…

英文原文:The Tumblr Architecture Yahoo Bought For A Cool Billion Dollars 最近的新闻中我们得知雅虎11亿美元收购了Tumblr: Yahoo bought Tumblr for $1.1 billion. 你也许会发现Instagram也被Facebook重金收购的介绍. 这是一个巧合吗?这就由你来判断吧 为什么雅虎会收购Tumblr? 这场交易中的商业价值我可能无法判断,但是如果你对Tumblr的技术方面有所了解,你一定会为Tum…