我在三台安装SQL Server 2012的服务器上搭建分布式数据库,把产品环境中一年近1.4亿条数据大致均匀地存储在这三台服务器中,每台Server 存储4个月的数据,物理机的系统配置基本相同:内存16G,双核 CPU 3.6GHz,软件环境是Windows Server 2012 R,和SQL Server 2012. 1,创建水平分区视图 基础表是dbo.Commits,每个基础表大致存储4个月的数据,近5000万条记录: CREATE TABLE [dbo].[Commits] ( ,)

我使用三台SQL Server 2012 搭建分布式数据库,将一年的1.4亿条数据大致均匀存储在这三台Server中,每台Server 存储4个月的数据,Physical Server的配置基本相同,内存16G,双核 CPU 3.6GHz. 1,创建分区视图,Linked Server的Alias是db2 和 db3,Catalog 是 tdw(test data warehouse). CREATE TABLE [dbo].[Commits] ( ,) NOT FOR REPLICATION

前言: 继上一篇,介绍 CYQ.Data 在分布式缓存上支持高可用,详见:CYQ.Data 对于分布式缓存Redis.MemCache高可用的改进及性能测试 本篇介绍 CYQ.Data 在对数据库层面对分布式数据库的主从备的高可用的及负载调度. 目前框架支持的数据库(及缓存)种类为: Support:Txt.Xml.Access.Sqlite.Mssql.Mysql.Oracle.Sybase.Postgres.Redis.MemCache. 下面就开始介绍: 1.数据库集群与负载的高可用: 1

公司的**产品急待上线,但查询订单操作响应很慢,为了准确定位问题,特对几个大数据查询语句进行性能测试. 环境介绍:数据库用的MYSQL,采用分布式布置,本次单压测一台数据库服务器,查询待支付订单.待消费订单.已消费订单.已过期订单的响应时间(单数据库查询的响应时间). 1. 配置JDBC 网上下载数据库的JDBC,本次测试的MYSQL数据库,下载的mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar,将其放到 java的环境变量下,具体路径:D:\Program Files\J

前言 华为云分布式数据库中间件(Distributed Database Middleware)是解决数据库容量.性能瓶颈和分布式扩展问题的中间件服务,提供分库分表.读写分离.弹性扩容等能力,应对海量数据的高并发访问场景,有效提升数据库读写性能. 图1:DDM产品介绍 DDM前世之:MyCAT MyCAT的使用情况全国范围内粗略统计超过600家以上成功案例,涵盖政府.金融.证券.互联网.物联网.电信.游戏等众多行业.支持1000亿大数据,中国非常活跃的开源分布式数据库中间件.MyCAT成功在于背

企业数字化转型的不断深入,传统 IT 架构和数据库早已无法适应诸如物联网.新金融.新零售.新制造等行业对于数据高吞吐.灵活扩展等需求,企业对数据库有了更高的要求. 青云QingCloud 本次推出的 PolonDB 分布式数据库,是一款基于 Citus 构建,兼容PostgreSQL生态的分布式关系型数据库, 同时支持在线事务处理 ( OLTP ) 及在线分析处理 ( OLAP ) 场景,适用于海量数据实时分析.海量事务处理等应用场景,是面向未来数据处理的理想选择. Citus 开源数据库作为

MyCat是当下很火的开源分布式数据库中间件,特意花费了一些精力研究其实现方式与内部机制,在此针对某些较为重要的源码进行粗浅的分析,希望与感兴趣的朋友交流探讨. 本源码分析系列主要针对代码实现,配置.操作和相关概念解释不作为重点. MyCat源码分析系列之——配置信息与启动流程 MyCat源码分析系列之——前后端验证 MyCat源码分析系列之——BufferPool与缓存机制 MyCat源码分析系列之——SQL下发 MyCat源码分析系列之——结果合并 备注: 本源码分析基于目前稳定版本MyCa

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首先,对关系型数据库的表进行四种分类定义: Basis 根基,Content 内容, Description 说明, Extension 扩展. Basis:Baisis 表是唯一的,为了实现标准而得到方便,名称可以就定义为 Basis.这个表是分布式数据库的基础,以极少量的必要信息记录所有表以及表名,在设计的角度所有对表的访问都从这张表开始. Content:Content 表就是数据库的实际内容,根据需求进行设计.应该为每一类的表提供一个前缀的分类命名,并且将定义记录在 Descriptio

分布式数据库中的Paxos 算法 http://baike.baidu.com/link?url=ChmfvtXRZQl7X1VmRU6ypsmZ4b4MbQX1pelw_VenRLnFpq7rMvYfDDmg3Rg1Aw6YyobKozdN599x2sCiJNNHV_ Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.这个算法被认为是类似算法中最有效的. 中文名 Paxo

分布式数据库的优势是将IO分散在不同的Physical Disk上,每次查询都由多台Server的CPU,I/O共同负载,通过各节点并行处理数据来提高性能,劣势是消耗大量的网络带宽资源,管理难度大.在SQL Server 2012 版本中,创建水平切分的分布式数据库,必须分两步来实现:划分子集和对子集进行并集操作. 划分子集是将原始表水平切分成若干个较小的成员表,每一个成员表都是全集的一个划分(各子集的并集是全集,其交集是空集).每个成员表包含与原始表相同数量的列,并且每一列具有与原始表中的相应

一.闪回 1.可能的误操作 (1)错误的删除了记录 (2)错误的删除了表 (3)查询历史记录 (4)撤销已经提交了的事务. 2.对应着以上四种类型的误操作,有四种闪回类型 (1)闪回表:将表回退到过去的一个时间上 (2)闪回删除:还原Oracle回收站 (3)闪回版本查询:所有历史记录 (4)闪回事务查询:通过一个select 语句得到一个undo_sql,通过该undo_sql闪回 3.事实上oracle数据库还有另外两种闪回类型 (5)闪回数据库 (6)闪回归档日志 4.系统改变号:由时间戳

发表于2015-07-15 21:47| 10943次阅读| 来源<程序员>杂志| 27 条评论| 作者王晶昱 <程序员>杂志数据库DRDS分布式沈询 摘要:伴随着系统性能.成本及扩展性的新时代需要,以HBase.MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS.VoltDB.ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来.本文详细介绍了阿里分布式数据库服务DRDS. 随着互联网时代的到来,计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨,而我们却完全无法

SQL Server自定义业务功能的数据同步 在不同业务需求的驱动下,数据库的模块化拆分将会面临一些比较特殊的业务逻辑处理需求.例如,在数据库层面的数据同步需求.同步过程中,可能会有一些比较复杂的业务逻辑判断.简单介绍几个SQL Server提供的数据同步功能. 已链接服务(Linked Server) 通过链接数据库可以实现不同实例间数据的访问和更新操作.通常会与OPENQUERY行集函数一起使用,以避免分布式事务的干涉.不建议直接使用已链接服务来做远程数据的更新操作,因为这需要使用到分布式数

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http://www.biaodianfu.com/amoeba.html 什么是Amoeba? Amoeba(变形虫)项目,该开源框架于2008年 开始发布一款 Amoeba for Mysql软件.这个软件致力于MySQL的分布式数据库前端代理层,它主要在应用层访问MySQL的 时候充当SQL路由功能,专注于分布式数据库代理层(Database Proxy)开发.座落与 Client.DB Server(s)之间,对客户端透明.具有负载均衡.高可用性.SQL 过滤.读写分离.可路由相关的到目

新霸哥注意到了在人类随着计算机技术的发展,数据的存储量发生了很大的变化,可以用海量来形容,同时,存储的数据类型也是有多种多样的,网页,图片,视频,音频,电子邮件等等,所以在这中情况下以谷歌旗下的BigTable为代表的新型数据库产生并且迅速发展.Hbase就是BigTable的开源实现,下面新霸哥将详细的为你揭晓HBase相关知识以及相关应用. 互联网时代对数据库的要求和传统的还是有区别的 其中比较突出的一点就是数据量的问题,在数据量非常庞大的今天关系型数据可能无法实现存储并处理海量数据,但是分

最新文章:看我如何快速学习.Net(高可用数据采集平台).高并发数据采集的架构应用(Redis的应用) 问题点: 随着项目的增长,数据和数据表也成倍的增长,普通的单点数据库已经无法满足日常的增长的需要.为了能够给开发者提供透明化的数据库应用,也为了有益于项目的扩展.维护和应用,迫切需要分布式数据库的解决方案. 解决方案: 1.  Mysql Cluster :Mysql官方提供分布式集群的解决方案之一.具有较强的权威性. 2. Cobar: Taobao提供的分布式数据库的解决方案,经过一定的实

比较了业界流行的MySQL分布式数据库中间件,关于每个产品的介绍,网上的资料比较多,本文只是对几款产品的架构进行比较,从中可以看出中间件发展和演进路线 框架比较 TDDL Amoeba Cobar MyCat 点评 TDDL不同于其它几款产品,并非独立的中间件,只能算作中间层,是以Jar包方式提供给应用调用.属于JDBC Shard的思想,网上也有很多其它类似产品. 另外,网上有关于TDDL的图,如http://www.tuicool.com/articles/nmeuu2 中的图 1-2 TD

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