宽表拆分 有一张user表,记录了用户的信息,,如果表中的列有很多,就称之为宽表,为了提升效率,会进行垂直拆分 拆分后 将用户的信息分为基本信息和其他信息,页面一开打就需要展示的信息为基本信息,其他信息例如订单,收货地址等等需要用户点击后才需要到的 高表拆分 表中如果有很多行,就称之为高表,为了提高效率会进行水平拆分,例如可以模仿&操作或者%操作来分表 按性别拆分后 动态列 随着业务的增长,数据列可能需要动态添加,如果对一个大表执行alter操作,那基本就凉了 采用动态列,字段内容为json格式…

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们…

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们…

1.简介 HBase是一个基于HDFS的.分布式的.面向列的非关系型数据库. HBase的特点 1.海量数据存储,HBase表中的数据能够容纳上百亿行*上百万列. 2.面向列的存储,数据在表中是按照列进行存储的,能够动态的增加列并对列进行各种操作. 3.准实时查询,HBase在海量的数据量下能够接近准实时的查询(百毫秒以内) 4.多版本,HBase中每一列的数据都可以有多个版本. 5.可靠性,HBase中的数据存储于HDFS中且依赖于Zookeeper进行Master和RegionServer的…

[摘要]当今已进入大数据时代,特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展,传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求.随着NoSQL数据库的不断发展和成熟,可以较好地解决海量存储和海量计算方面的应用需求.本文重点描述作为NoSQL之一MongoDB数据库在海量数据存储方面的应用. 1  引言NoSQL,全称是“Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式.开源的.水平可扩展的.原始目的是为了大规模web应用,…

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的…

Key-value存储简介 具备高可靠性及可扩展性的海量数据存储对互联网公司来说是一个巨大的挑战,传统的数据库往往很难满足该需求,并且很多时候对于特定的系统绝大部分的检索都是基于主键的的查询,在这种情况下使用关系型数据库将使得效率低下,并且扩展也将成为未来很大的难题.在这样的情况下,使用Key-value存储将会是一个很好的选择. 它被广泛应用于缓存,搜索引擎等等领域. 根据以上的描述,一个好的key-value存储需要满足哪些条件呢? l  Availability可用性 l  Scalabi…

MySql 扩展存储引擎 下面介绍几个列式存储引擎(都有两个版本:社区版.商业版): 一:TokuDB TokuDB 是一个高性能.支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎.TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持. TokuDB v7 发布了.从该版本开始 TokuDB 宣布开源,开源的社区版本提供全部功能和性能,无宕机的列添加.删除和重命名,以及索引创建,簇集的第二主键.同时也提高了企业版本,包含额外的支持包和高级备份和恢复工具. tokudb使用索引加快查询速度,具有…

写在前面 随着互联网的高速发展,企业中沉淀的数据也越来越多,这就对数据存储层的扩展性要求越来越高.当今互联网企业中,大部分企业使用的是MySQL来存储关系型数据.如何实现MySQL数据存储层的高度可扩展性成为了互联网企业必须要解决的问题.那么,如何实现真正意义上的MySQL无限扩容呢?今天,冰河就来以实战的角度为大家讲讲如何实现MySQL数据库的无限扩容. 文章已收录到:https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe 和 https://gite…

根据个人个人见解: MySQL的存储引擎(构成.安全.锁) Myisam:数据操作快速的一种引擎,支持全文检索.文件保存在数据库名称为目录名的 目录中,有3个文件,分别是表定义文件(.frm).数据文件(.MYD).索引文件(.MYI),强调性能,查询效率较高,不支持事务和外键. Innodb:功能强大的一种引擎,支持事务处理功能,不支持全文检索.文件保存在两个 地方,一个是在数据库名称为目录名的目录中存放表结构文件,它的数据是保存在一个共有的文件中的. MyISAM支持表锁,而InnoDB支持…