数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk:1.Shared Everything:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer以及一些用了单节点oracle.mysql等库的系统.以小微型,不需要考虑大并发业务的系统采用的居多.2.Shared Nothing和Shared Disk是目前常见的分布式数据库典型模型. 先讲Shared Disk,每个结点有自己

Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口达到饱和的时候,增加节点并不能获得更高的性能 . Shared Nothing:各个处理单元都有自己私有的CPU/内

clickhouse 搭建副本集 一 原理:  1 依赖ZK,ZK的基础上,ZK存储数据库元数据 2  使用复制表引擎创建复制表,包括ZK路径和副本名,相同ZK路径的表可以相互复制 3  复制表本身拥有数据校验功能,保证数据一致,推荐复制的最佳方案 4  复制最大的速度基本等于机器网卡的最大上限 5 一般创建表的副本名基本都是本机的域名或者IP,这样便于观察和记录 二 注意点:  1 不会同步DDL操作,所以要预先创建表  2 会进行双向全量同步,但是数据写入只会在单点写入,类似mysql的双主

ClickHouse核心架构设计是怎么样的?ClickHouse核心架构模块分为两个部分:ClickHouse执行过程架构和ClickHouse数据存储架构,下面分别详细介绍. ClickHouse执行过程架构 总的来说,结合目前搜集到的一些资料,可以看到目前ClickHouse核心架构由下图构成,主要的抽象模块是Column.DataType.Block.Functions.Storage.Parser与Interpreter. 简单来说,就是一条sql,会经由Parser与Interpret

数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口

数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口

作者简介 周耀,Kyligence 解决方案架构师,Apache Kylin.Apache Superset Contributor. Apache Kylin 和 ClickHouse 都是目前市场流行的大数据 OLAP 引擎:Kylin 最初由 eBay 中国研发中心开发,2014 年开源并贡献给 Apache 软件基金会,凭借着亚秒级查询的能力和超高的并发查询能力,被许多大厂所采用,包括美团,滴滴,携程,贝壳找房,腾讯,58同城等: OLAP 领域这两年炙手可热的 ClickHouse,由

Greenplum是一种基于postgresql的分布式数据库.其采用shared nothing架构(MPP),主机,操作系统,内存,存储都是自我控制的,不存在共享.也就是每个节点都是一个单独的数据库.节点之间的信息交互是通过 节点互联网络实现.通过将数据分布到多个节点上来实现规模数据的存储,通过并行查询处理来提高查询性能. 这个怎么感觉就像是把小数据库组织起来,联合成一个大型数据库.将数据分片,存储在每个节点上.每个节点仅查询自己的数据.所得到的结果再经过主节点处理得到最终结果.通过增加节点

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165241 今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库:ClickHouse,它是今年6月开源,俄语社区为主,好酒不怕巷子深. 本文内容较长,分为三个部分:走马观花,死而后生,遥指杏花村:第一章,走马观花,初步了解一下基本特性:第二章,死而后生,介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世:第三章,遥指杏花村,介绍一些参考资料,包括一些俄文资料. 第一章,走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex,覆盖了俄语搜索超过68%的市

Teradata在整体上是按Shared Nothing 架构体系进行组织的,他的定位就是大型数据仓库系统,定位比较高,他的软硬件都是NCR自己的,其他的都不识别:所以一般的企业用不起,价格很贵.由于Teradata通常被用于OLAP应用,因此单机的Teradata系统很少见,即使是单机系统,Teradata也建议使用SMP结构以尽可能地提供更好的数据库性能,在后面的介绍中,都是按多机系统进行说明的. 根据Shared Nothing的组成结构特点,在物理布局上,Teradata系统主要包括三个

背景 PolarDB PostgreSQL(以下简称PolarDB)是一款阿里云自主研发的企业级数据库产品,采用计算存储分离架构,兼容PostgreSQL与Oracle.PolarDB 的存储与计算能力均可横向扩展,具有高可靠.高可用.弹性扩展等企业级数据库特性.同时,PolarDB 具有大规模并行计算能力,可以应对OLTP与OLAP混合负载:还具有时空.向量.搜索.图谱等多模创新特性,可以满足企业对数据处理日新月异的新需求.PolarDB 支持多种部署形态:存储计算分离部署.X-Paxos三节

节点 Citus 是一种 PostgreSQL 扩展,它允许数据库服务器(称为节点)在"无共享(shared nothing)"架构中相互协调.这些节点形成一个集群,允许 PostgreSQL 保存比单台计算机上更多的数据和使用更多的 CPU 内核. 这种架构还允许通过简单地向集群添加更多节点来扩展数据库. 扩展 https://www.postgresql.org/docs/current/external-extensions.html Coordinator 与 Worker 每

实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战,不乏有许多的大公司如携程,快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse,将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源,总体运维成本更低,优化日志查询性能提升了查询速度,特别是当用户在紧急排障的时候,这种查询速度的成倍提升,

一.风险洞察平台介绍 以Clickhouse+Flink实时计算+智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台, 建立了全面的.多层次的.立体的风险业务监控体系,已支撑欺诈风险.信用风险.企业风险.小微风险.洗钱风险.贷后催收等十余个风控核心场景的实时风险监测与风险预警,异常检测算法及时发现指标异常波动,基于根因策略快速做到风险归因分析并生成风险报告,接入MQ主题500+.数据模型6000+.实时预警4000+. 风险监控看板1000+. 异常检测模型10000+, 大促时期分钟级消息处理量达3400w

一. Greenplum简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层面或不同应用上处理大数据的某些问题.而Greenplum数据库作为一个分布式大规模并行处理数据库(MPP),在大多数情况下,更适合做大数据的存储引擎.计算引擎和分析引擎. Greenplum作为企业级数据库产品,可以说是世界上最先进的OLAP开源数据库之一.Green

mysql数据库差别于其它数据库的最重要的一个特点是其插件式的表存储引擎,存储引擎是基于表的.而不是数据库 InnoDB存储引擎:        支持事务,其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用,其特点是行锁设计.支持外键.并支持相似于oracle的非锁定读,即默认读取操作不会产生锁.其将数据放在一个逻辑的表空间中.此外.InnoDB存储引擎支持用裸设备用来建立其表空间,所谓裸设备即是是一种没有经过格式化,不被Unix通过文件系统来读取的特殊块设备文件,是不被操作系统直接管理的设备.

一.Greenplum的发展历史 Greenplum的发展可以分为下面6个阶段:   图 1 Greenplum时间线 Postgres关系型数据库.Postgres是UC Berkeley开发的关系型数据库,现已更名为PostgreSQL.PostgerSQL官网介绍自己是最先进的数据库,有强大的SQL支持能力,扩展性好,并且支持空间扩展.通过空间数据引擎PostGIS的支持可以存储和操作空间数据. SQL queries on Big Data.Greenplum初步成型,由于数据越存越多,

                                随着计算机技术的不断发展,GIS技术也紧跟IT技术的热潮,从三维技术.到移动技术,从大数据技术到云计算技术,只要IT有的新技术,Esri都会一直紧跟最新的技术潮流. 那么Teradata作为数据仓库的主要实践者,被广大用户所应用而且有很好的口碑. Teradata数据仓库介绍 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术,其主要软件和硬件产品包括:Teradata数据库.Teradata数据仓库软件.企业数据仓库.动态企业数据仓库.数

背景意义 云计算为如今的互联网时代提供了更多的计算能力,乃至创造能力,关系型数据库作为所有应用不可或缺的重要部件,开箱即用,高性价加比特性的云数据库深受开发者的喜爱.作为一线的开发和运维人员,在阿里云的线上值班中,我们经常会碰到以下经典的客户抱怨. "你好,你们RDS的产品很棒,但是就是有点小贵,尤其是我要买只读实例的时候,成本是线性增加的,你们什么时候能便宜点?" "我在4天前,手工做了一个备份,数据库比较大,3T,你们说差不多要70个小时备份,这个..有没有什么办法加快一

VoltDB是一个革命性的新型数据库产品,被称作NewSQL数据库.它基于H-Store,号称比当前数据库产品的吞吐量高45倍,同时又具有很高的扩展性.它的特性主要有以下几点: Ø  高吞吐.低延迟:通过内存计算,存储过程和串行数据访问实现. Ø  可扩展性:自动分区和复制,保证性能和可扩展性. Ø  高可用性:同步的多主复制(在VoltDB中叫K-safety). Ø  持久化:数据库快照与命令日志(command log)的创新技术组合. 1 高吞吐.低延迟 VoltDB能够提供高吞吐.低延