2019年7月19-20日,以“运筹帷幄,数揽未来”为主题的DAMS中国数据智能管理峰会在上海青浦区成功举办.在DAMS峰会上,巨杉数据库为大家带来了题为“云架构下的分布式数据库设计与实践”的主题分享. 微服务下数据库架构的演进 应用开发从传统架构向分布式转型,最先面临改造的自然就是应用程序框架.如今的微服务框架已经非常成熟,其代表性架构往往包括协议处理.服务拼装.原子服务.以及底层持久化四层.业务逻辑从传统的单一中间件被拆解成众多微服务模块,每个微服务模块由完全对等的一系列容器构成,可以简单通

01 引言 随着用户的增长.业务的发展,大型企业用户的业务系统的数据量越来越大,超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍.其中,流水表作为最常见的一类超大表,是企业级用户经常碰到的性能瓶颈. 本文就以流水类的超大表,探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优.SequoiaDB 巨杉数据库,作为新一代 OLTP 的分布式数据库,被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中.对于海量数据的存储和高并发操作,分布式数据库相较于传统数据库有着天然的优势,合理利用Sequoi

本文由厦门大学计算机系教师林子雨翻译,翻译质量很高,本人只对极少数翻译得不太恰当的地方进行了修改. [摘要]:Spanner 是谷歌公司研发的.可扩展的.多版本.全球分布式.同步复制数据库.它是第一个把数据分布在全球范围内的系统,并且支持外部一致性的分布式事务.本文描述了 Spanner 的架构.特性.不同设计决策的背后机理和一个新的时间 API,这个 API 可以暴露时钟的不确定性.这个 API 及其实现,对于支持外部一致性和许多强大特性而言,是非常重要的,这些强大特性包括:非阻塞的读.不采用

在上一篇文章<从架构特点到功能缺陷,重新认识分析型分布式数据库>中,我们完成了对不同"分布式数据库"的横向分析,本文Ivan将讲述拆解的第二部分,会结合NoSQL与NewSQL的差异,从纵向来谈谈OLTP场景"分布式数 据库"实现方案的关键技术要点.本文既是前文的延伸,同时也算是分布式数据库专题文章的一个总纲,其中的要点Ivan之后也会单独撰文阐述. 特别说明:本文是原创文章,首发在DBAplus社群,转载须获得作者同意. 一.NewSQL &

MySQL分库分表总结: 单库单表 : 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 单库多表 : 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的use

MyCat 简介 MyCat 是一个功能强大的分布式数据库中间件,是一个实现了 MySQL 协议的 Server,前端人员可以把它看做是一个数据库代理中间件,用 MySQL 客户端工具和命令行访问:而后端人员可以用 MySQL 原生协议与多个 MySQL 服务器通信,也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信.可以用作 读写分离.分库分表(分片).容灾备份.多租户应用开发.大数据基础设施,使底层数据架构具备很强的适应性和灵活性. MyCat 的智能优化模块可以使系统的数据访问瓶颈和热点

简介: 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家李飞飞就<云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路>进行了精彩分享. 云计算时代,云原生分布式数据库和数据仓库开始崛起,提供弹性扩展.高可用.分布式等特性. 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家

本文是腾讯云TDSQL首席架构师张文在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录,演讲主题是<TDSQL在银行传统核心系统中的应用实践>. 我是TDSQL架构师张文,同时也是TDSQL的开发人员之一.今天的分享内容主要包含四个部分,分别为银行行业现状介绍.核心系统分布式改造.TDSQL最佳实践和改造效果. 张文演讲现场 搜索关注"腾讯云数据库"官方微信,回复"1106张文"即可下载本视频演讲PPT. 一.关于TDSQL 银行数据库系统被外企垄断超过99%.

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

先推荐一篇:mnesia源码分析(yufeng)   - linear hash   ETS/DETS/mnesia 都使用了linear hash算法 http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_hashing     redis dict 的实现类似于linear hash,渐进式rehash,保证操作是O(1).不过除了每次操作时执行一个bucket的rehash,而且每100ms内使用1ms 执行加快rehash进程. 虽然虽然rehash过程渐进式的,但在k

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

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

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

摘自:http://www.infoq.com/cn/articles/how-to-build-a-distributed-database?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 为什么我们要创建另外一个数据库? 在前面三十年基本上是关系数据库的时代,那个时代创建了很多伟大的公司,比如说 IBM.Oracle.微软也有自己的数据库,早期还有一

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