系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由,包含了分布式系统协调,故障转移,资源管理和许多其他特性.这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐,什么都能塞进去.尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革,但是依然引发了铺天盖地的关于各种协议和算法的研究以及实践.正是通过这些尝试逐渐总结出了一些行之有效的数据库构建方法.在这篇文章里,我将针对NoSQL数据库的分布式特点进行一些系统化的描述. 接下来我们将研究一些分布式策略,比如故障检测中的复制,这些策略用黑体字标出,被分为三

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储. MongoDB也有一个Ruby的项

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

http://www.infoq.com/research/nosql-databases?utm_source=infoqresearch&utm_campaign=lr-homepage   摘要:随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速.现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状.目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍

几款主流 NoSql 数据库的对比 posted @ 2016-05-11 21:36 vajoy 阅读(915) 评论(3) 编辑 收藏   最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内

随着因特网web2.0该网站的兴起.非关系型数据库,现在已经成为一个非常受欢迎的新领域.非关系数据库产品的发展非常迅速.而在处理传统的关系数据库web2.0现场.特别是大规模,高并发SNS类型web2.0纯动态网站已经显得力不从心.暴露了非常多难以克服的问题.如:对数据库高并发读写的需求.对海量数据的高效率存储和訪问的需求.对数据库的高可扩展性和高可用性的需求等等,以下我就跟大家几种常见的nosql数据库. 1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库. 由C++语言

一.NoSQL简介 1.1 常见的优化思路和方向 1.1.1 MySQL主从读写分离 由于数据库的写入压力增加,Memcached只能缓解数据库的读取压力.读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站开始使用主从复制技术达到读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性.Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了. 1.1.2 分库分表 随着web2.0的继续高速发展,在Memcached的高速缓存,MySQL的主从复制,读写分离的基础之上,这时MySQL主库的写压力开始出

转自:http://www.cnblogs.com/vajoy/p/5471308.html 最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多

随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速.现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状.目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍了10种出色的NoSQL数据库. 虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动.尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟.稳定.不过现在也面

HBase HBase 是 Apache Hadoop 中的一个子项目,属于 bigtable 的开源版本,所实现的语言为Java(故依赖 Java SDK).HBase 依托于 Hadoop 的 HDFS(分布式文件系统)作为最基本存储基础单元. HBase在列上实现了 BigTable 论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为 MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来访问数据,也可以通过REST.Avro或者Thrift的API来访问.1. 特点

1.MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.主要解决的是海量数据的访问效率问题,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.当数据量达到50GB以上的时候,MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上.MongoDB的并发读写效率不是特别出色,根据官方提供的性能测试表明,大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求.MongoDB还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储. MongoDB也有一个Ruby的项

在文章:这些.NET开源项目你知道吗?让.NET开源来得更加猛烈些吧!(第二辑) 与 .NET平台开源项目速览(3)小巧轻量级NoSQL文件数据库LiteDB中,介绍了LiteDB的基本使用情况以及部分技术细节,我还没有在实际系统中大量使用,但文章发布后,有不少网友( loogn)反应在实际项目中使用过,效果还可以吧.同时也有人碰到了关于LiteDB关于分页的问题,还不止一个网友,很显然这个问题从我的思考上来说,作者不可能不支持,同时也翻了一下源码,发现Find方法有skip和limite参数,

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

HBase概念学习(十)HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝

随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速.而传统的关系数据库在应付 web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,例如: 1.High performance - 对数据库高并发读写的需求 web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往 往要达到每秒上万次读写请求.

转载请注明出处: jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一.开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库,配合以MongDB,Tair等存储. MySQL因为开源,而且生态系统良好,本身拥有分库分表等多种解决方式,因此非常长一段时间内都满足淘宝大量业务的需求.可是因为业务的多样化发展,有越来越多的业务系统的需求開始发生了变化.一般来说有下面几类变化: (1)    数据量变得越来越多,其实如今淘宝差点儿不论什么一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次

简介:Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,能够支持billion级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计.特别是LSM算法.LevelDB 是单进程的服务,性能非常之高,在一台4核Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w. 原理(可以查看相关原理图更容易理解,非常类似于hadoop的某些组件实现) 1.Files leveldb的实现类似于Bigtable中的一个tablet(Google),只

原文: http://juliashine.com/distributed-algorithms-in-nosql-databases/ NoSQL数据库的分布式算法 On 2012年11月9日 in 也为稻粱故, by Juliashine 本文译自 Distributed Algorithms in NoSQL Databases 系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由,包含了分布式系统协调,故障转移,资源管理和许多其他特性.这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐,什么都能塞进去

转载请注明出处:jiq•钦's technical Blog Hbase特征: 近期在学习Hbase.Hbase基于行健是建立了索引的,查询速度会很快,全然实时. 可是Hbase要基于行健之外的字段进行查询.那么就仅仅能是全盘扫描,基本上不可接受. 所以Hbase一般来说会针对详细的应用场景来设计行健,利用基于行健的查询的实时性来达到Hbase数据的实时查询. 关系型数据库基于索引字段的实时查询: 然后联想到关系型SQL数据库,他们针对主键是建立了B/B+/B-树索引的,基于主键的查询是实时的.

NoSQL数据库的四大分类   键值(Key-Value)存储数据库   这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据.Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单.易部署.但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了.举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.   列存储数据库   这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据.键仍然存在,但是