原文:Scaling Our Analytical Processing Service: Sharding a PostgreSQL Database with Citus 在线广告商正在根据绩效数据做出越来越多的决策. 无论是选择要投资的受众或创意,还是启用广告活动预算的算法优化,决策越来越依赖于随时可用的数据. 我们的开发团队构建了强大的工具来帮助我们的客户分析性能数据并做出更好的决策. 我们的解决方案由高度可定制的报告组成,包括由我们自己的极其灵活的查询语言提供支持的下钻表和图表.支持查

PostgreSQL数据类型转换需要使用语法 alter table tbname alter column fieldname type date_type 遇到需要转换为特殊类型如DATE.BOOL需要使用using子句 --转换为date类型 alter table tbname alter column fieldname type date using cast(fieldname as date) --转换为bool类型 ALTER TABLE tbname ALTER COLUMN

通常用户在使用要素服务时,要求数据必须是存放在空间数据库中的.同时,需要将数据库注册到ArcGIS for Server,这样在发布服务时就不需要进行数据拷贝,从而可以节省磁盘空间及服务发布时间.以下就ArcGIS平台的Desktop和Server产品中如何使用PostgreSQL数据库进行总结,包括Linux版的ArcGIS for Server和PostgreSQL以及Windows版的ArcGIS for Server和PostgreSQL. 1 前提条件 1.1 ArcGIS平台软件支持

1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150:  3307 MYCAT 1.5 服务部署在宿主机上 MYCAT 192.168.31.207 :8806[SQL执行端口] / 9066[管理端口] 2 应用场景 2.0 MYCAT配置 schema.xml <schema name="TESTDB" checkSQLschema=&quo

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 

1 应用场景 Mycat 自带了多套数据分片的机制,其实根据数值分片也是比较简单,其实这个和数据取摸是类似的实现. 优.缺点同上一篇 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xml 配置 同上参考 3.2 schema.xml 配置 <!-- 配置 t_sharding_long 数据表,分片规则为 sharding

1 应用场景 Mycat 自带了多套数据分片的机制,其实根据数值取摸应该是最简单的一种. 优点:数据离散概率较为平均,可以有效的提高应用的数据吞吐. 缺点:比较明显,后期数据运维与迁移比较困难.好在Mycat有对应的解决方案,具体后期验证或可直接参考Mycat权威指南相应章节. 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xm

1 应用场景 Mycat 其实自带了2个数据范围分片的方案,一个是纯数据范围的分片,比如 1至 10000 号的数据放到分片1 ,10001 至 20000号数据放到分片2里. 另一个是数据常量形式的分片,即 10000号进入分片1 ,20000号进入片分2 . 2 环境说明 参考前一篇文章   <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xml

1 应用场景 Mycat 有很多数据分库规则,接下来几篇就相关觉得常用的规则进行试用与总结. 一般来说,按自然月份来进行数据分片的规则比较适用于商城订单查询,类似最近1周.2周.3个月内的数据.或是报表类应用. 这样的数据放在一个片区内省去了数据合并的时间. 当然按月数据量不要过大就OK.   2 环境说明 Windows 7 本机多数据库 Mysql 5.5.2 3306 端口下挂有4个库 : range_db_4.range_db_5.range_db_6.range_db_7 3310 端

PostgreSQL数据的导出导入 导出PostgreSQL数据库中的数据: $ pg_dump -U postgres  -f mydatabase.sql  mydatabase 导入数据时首先创建数据库再用psql导入: $ createdb newdatabase$ psql -d newdatabase -U postgres -f mydatabase.sql 创建数据库 CREATE DATABASE test WITH OWNER = postgres ENCODING = 'U

总结: 不仅tcp协议能对数据段进行分割,ip协议也具备这个功能,之所以会这样是两者都受到底层MTU的限制(虽说tcp是根据MSS限制来分割数据包,由于MTU＝tcp包头+ip包头+MSS,所以其实也算是受MTU的制约.).但是尽量别让ip协议来负责数据包的分包工作,因为虽然ip协议会对数据包进行分割,编号和分包的组装,但是ip协议不负责重传,所以传输层不提供重传机制就可能会丢失数据,而就算上层能保证重传,但是如果分包是ip协议负责,上层协议无法知道哪个分包丢失(协议之间是透明的),所以只能是将

mongodb部署--主备.副本及数据分片 主备复制 副本集 数据分片 主备复制 主备复制是最基本的一种多点部署方案,在读写分离.热备份.数据恢复等方面具有重要作用. 在真实的生产环境,主备库肯定需要部署在不同的服务器中,但鉴于学习测试,这里以一台机器的不同端口进行模拟. 准备工作: 安装Mongodb的二进制程序安装步骤 假设已经安装在/usr/local/mongodb/目录 为主库及备库创建数据目录: 主库目录:/var/mongodb_master/data/ /var/mongodb_

PostgreSQL数据的导出导入 导出PostgreSQL数据库中的数据: $ pg_dump -U postgres  -f mydatabase.sql  mydatabase 导入数据时首先创建数据库再用psql导入: $ createdb newdatabase$ psql -d newdatabase -U postgres -f mydatabase.sql 定期保存数据,以防万一.下载定期保存.服务器如果整个毁掉?映像不可恢复? 至少资料还在. 什么backup都比不上这个bac

数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行,既可以解决单机计算能力上限的问题,也能降低部分任务失败对整体系统的影响.elastic-job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器(其实是Job实例,部署在一台机器上的多个Job实例也能分片),开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系.框架也预置了一些分片策略:平均分配算法策略,作业名哈希值奇偶数算法策略,轮转分片策略.同时也提供了自定义分片策略的接口. 分片原理 elastic-job的分片是通过zoo

目前主流大数据存储使用横向扩展(scale out)而非传统数据库纵向扩展(scale up)的方式.因此涉及数据分片.数据路由(routing).数据一致性问题 二级映射关系:key-partition映射,partition-machine映射 首先找到partition(比如hash),然后找machine(路由routing) hash分片方式1:Round Robin 新增一台机器: 需要重新分配数据归属,灵活性差 hash分片方式2:虚拟桶(virtual buckets) hash

数据分片 不使用Spring 引入Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>${sharding-sphere.version}</version> </dependency> 基于Java编码的规则配置 Shardi

[http://www.tuicool.com/articles/UNnqUnU] Jedis分片 动机 在普通的Redis主/从方式,通常有一个主服务器负责"write"请求,多个从服务器负责"read"请求.这就意味着用户必须小心有效的处理从服务器的负载分配.此外,只是"read"请求被分配到多个从服务器上,但是"write"请求没有,因为很可能只有一个主服务器.对于Jedis分片可以实现"read"&

Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节点.三个主节点会分配槽,处理客户端的命令请求,而从节点可用在主节点故障后,顶替主节点. 如上图所示,该集群中包含 6 个 Redis 节点,3主3从,分别为M1,M2,M3,S1,S2,S3.除了主从 Redis 节

1.数据分片; 2.部署mycat服务;3.基于mycat服务创建新库新表. 一,数据分片 1.数据分片,也叫分库分表,即将存放在一台数据库服务器中的数据,按照特定方式进行拆分,分散存放到其它多台服务器中,以分散单台服务器的负载.

上一篇<分布式数据缓存中的一致性哈希算法> 文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现,今天就以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作. Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节

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