Nosql

MongoDB概念：MongoDB是一个文档型的NoSql数据库，和关系型数据库相比，没有结构化的存储要求，扩大更灵便。 存储构造：DataBase:相似于关系数据库中的DataBase。Collection:相似于关系数据库中的表。Document:MongoDB中的最小存储单元，相似于关系数据库中的行。每一个Document都是一个BSON键值对。 BSON：是一种网络数据交换格局，是JSON的二进制示意。构造相似于JSON。扩大了JSON反对的数据格式：date，byte array。BSON内元素前记录了此元素的字节长度，因而绝对于JSON，遍历更快，解决更高效。毛病是须要更多的存储空间。 索引单键索引最常见的索引类型，基于一个字段进行索引，能够疾速定位到指定字段的值。 复合索引基于多个字段组合创立的索引，能够放慢多个字段的查问效率，实用于多字段联结查问。 惟一索引确保索引字段的唯一性，避免反复值的插入和更新。 文本索引用于全文搜寻，反对文本关键字的匹配和查问。 多键索引用于索引数组或嵌套文档中的多个键值，实用于查问和筛选数组字段中的值。 TTL索引Time-to-Live Index，依据指定的工夫字段主动删除过期的文档，实用于数据的主动清理和过期治理。 hash索引将索引字段的值进行散列哈希，用于疾速查找和比拟，不反对范畴查问。 wiredTiger存储引擎wiredTiger是用B+树，写操作会先写到内存中，并记录日志。每过一段时间，会生成一个内存快照，而后以page为根本单位往磁盘读写数据，每一次写都会从新生成新的root page。 适宜场景适宜存价值不高，构造灵便扩大，数据结构比较复杂。

配置文件补充昨天回去想了一想，配置文件还有一个十分重要的知识点没说到位，上面我在给大家补充补充这块，十分重要，十分重要。 int main(int argc , char* argv[]){ //... initServerConfig() //... loadServerConfig(server.configfile, config_from_stdin, options); //...}在执行loadServerConfig函数之前呢，还须要执行initServerConfig函数，该函数的作用如下： initServerConfig()函数的作用是将Redis服务器的配置构造体struct redisServer的各个成员变量初始化为默认值。该函数在Redis服务器启动时被调用，以确保服务器的配置在开始时被正确设置。在该函数中，所有配置选项的默认值都被设置，例如服务器监听端口、日志文件名、长久化选项等等。该函数代码我粘贴给大家看看： void initServerConfig(void) { int j; char *default_bindaddr[CONFIG_DEFAULT_BINDADDR_COUNT] = CONFIG_DEFAULT_BINDADDR; initConfigValues(); updateCachedTime(1); getRandomHexChars(server.runid,CONFIG_RUN_ID_SIZE); server.runid[CONFIG_RUN_ID_SIZE] = '\0'; changeReplicationId(); clearReplicationId2(); server.hz = CONFIG_DEFAULT_HZ; /* Initialize it ASAP, even if it may get updated later after loading the config. This value may be used before the server is initialized. */ server.timezone = getTimeZone(); /* Initialized by tzset(). */ server.configfile = NULL; server.executable = NULL; server.arch_bits = (sizeof(long) == 8) ? 64 : 32; server.bindaddr_count = CONFIG_DEFAULT_BINDADDR_COUNT; for (j = 0; j < CONFIG_DEFAULT_BINDADDR_COUNT; j++) server.bindaddr[j] = zstrdup(default_bindaddr[j]); /* //相干参数的初始化，我就不粘贴了 */ /* Client output buffer limits */ for (j = 0; j < CLIENT_TYPE_OBUF_COUNT; j++) server.client_obuf_limits[j] = clientBufferLimitsDefaults[j]; /* Linux OOM Score config */ for (j = 0; j < CONFIG_OOM_COUNT; j++) server.oom_score_adj_values[j] = configOOMScoreAdjValuesDefaults[j]; /* Double constants initialization */ R_Zero = 0.0; R_PosInf = 1.0/R_Zero; R_NegInf = -1.0/R_Zero; R_Nan = R_Zero/R_Zero; /* Command table -- we initialize it here as it is part of the * initial configuration, since command names may be changed via * redis.conf using the rename-command directive. */ server.commands = dictCreate(&commandTableDictType); server.orig_commands = dictCreate(&commandTableDictType); populateCommandTable(); /* Debugging */ server.watchdog_period = 0;}1 代码阐明-默认绑定 char *default_bindaddr[CONFIG_DEFAULT_BINDADDR_COUNT] = CONFIG_DEFAULT_BINDADDR;这行代码定义了一个指针数组default_bindaddr，其每个元素都是一个指向字符数组的指针，每个字符数组存储了Redis默认绑定的IP地址。 ...

简介：8月25日下午2点，阿里云NoSQL数据库峰会2022，无型有限，一起摸索无束可能！8月25日下午2点，由阿里云主办，阿里云天池、阿里云数据库承办的“阿里云NoSQL数据库峰会2022”将在线上举办。围绕NoSQL数据库技术与利用，阿里云与泛滥行业、畛域技术大咖解码技术，分享案例实际，论道产业倒退。 阿里云NoSQL数据库峰会2022，无型有限，咱们一起摸索无束可能！ 点击返回官网，查看精彩内容 三大亮点领先看 理解本次峰会 视频号直播互动赢好礼！立刻预约，不容错过！ 长按辨认二维码 关注“阿里云数据库”视频号 查看更多一手视讯！ 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

引言日益剧增的数据洪流与改革迅速的新兴业务，既引发了互联网企业对数据库技术的从新思考，也带来了传统行业对数据库利用的二次迷思。以灵便、易扩大著称的NoSQL在企业数字化转型的过程中，到底施展着怎么的作用？其重要性体现在哪？将来NoSQL数据库又将迎来怎么的倒退？ 2022年5月14-15日，第五届 Techo TVP 开发者峰会 “数「聚」将来，岂止于快——NoSQL引爆数据效率与价值”正式落下帷幕，12位来自NoSQL畛域的出名技术首领和专家，从性能、效率与数据价值三大方向，与数据库从业者一起独特探讨了面向未来的NoSQL之路。 一、Day1：NoSQL前沿技术趋势（一）主持人收场峰会第一天聚焦在NoSQL的将来趋势剖析与新技术解读，由天翼云首席专家、腾讯云TVP 侯圣文老师负责主持人。会议伊始，侯老师提出，大数据时代，数据量持续性爆炸式的增长，数据存储构造的灵活多样，新兴业务的日益改革，这些需要催生出数据库及利用零碎的存在模式愈发丰盛，也对数据库的各类能力提供了十分多的一些场景和需要，也给技术人带来了极大的挑战和要求。 （二）嘉宾致辞 腾讯云副总裁林晓斌的致辞，正式拉开了本届 Techo TVP 开发者峰会的帷幕。他指出，数字化浪潮中，数据已成为企业最重要的资产，数据库作为数据存储的重要基础设施，工作重大。过来十年间，基础设施降级、数字化过程减速、云计算的遍及，带来了数据库行业的二次高速发展期，云计算服务商在其中施展了微小的作用。 随着云数据库服务进入云原生时代，数据库+云的翻新模式将进一步推动云数据库技术的变革。NoSQL是数据库中十分重要的一大分支，其在海量并发拜访及大规模数据场景下劣势显著，在软件架构层面上具备高并发、易扩大、灵便易用等特点。简而言之，NoSQL数据库曾经成为古代企业不可或缺的数据库服务类型。 腾讯云在NoSQL畛域始终继续着策略级的投入，从产品设计、技术创新、客户服务、再到生态建设，都有着经久不息的摸索和实际。腾讯云私有云曾经提供了包含缓存、文档、时序、KV等在内的数据库服务，并仍在继续丰盛服务品种。与此同时，腾讯云也在踊跃推动内部单干，比方与MongoDB签订策略单干协定。 他最初总结道，腾讯云NoSQL数据库曾经笼罩了包含金融、电力、电商、游戏、视频等数十个典型行业利用场景，将来，腾讯云将在NoSQL数据库畛域继续投入，保持技术创新，以服务企业为基本，助力企业降本增效，晋升生产力。 （三）解放生产力：腾讯云NoSQL的趁势而为与改革翻新 腾讯云数据库副总经理罗云带来了题为《解放生产力：腾讯云 NoSQL 的趁势而为与改革翻新》的主题演讲。 他首先向与会者介绍了过来十年，NoSQL数据库的倒退历程。他示意，随着互联网业务的快速增长，海量用户、海量数据、实时体验、疾速迭代的要求带来了NoSQL的飞速发展。腾讯云NoSQL的发展史也是趁势而为，一脉相承，在缓存、KV、文档、图、时序、宽列、表格这系列的场景中，腾讯云都有提供相应的产品服务。 家喻户晓，Redis在过来5年间始终是最受欢迎的NoSQL数据库产品，然而Redis的利用场景早已冲破了缓存的领域，特地是在存储场景中的利用越来越宽泛，然而企业在存储场景中应用Redis会面临着规模、老本、长久化的难题，业界往年多有推出Redis的长久化产品，然而大多数产品通常可能满足业务在性能、老本、长久化、规模4个诉求中的2～3个，很少有4个诉求能同时满足的。罗云老师示意，腾讯云通过创新性的软硬联合提供极致性能、三级存储解决性能、长久化、老本、规模难题的解法，KeeWiDB团队实现了极致的冲破，做到了： 性能（单节点）：20万读取，18万写入，P99<2ms可程度重叠，性能线性晋升；老本：三级存储，冷数据老本降落97%；长久化：命令级长久化；毫秒级稳固写入提早；SSD提供低成本长久化；大容量：单节点提供TB级容量空间；集群形式提供100TB容量空间。分享最初，罗云老师示意，技术人的终极目标是让整个社会的生产效率变得更高，让整个社会的生产力可能变得更好，心愿能够用技术的形式去实现这些美妙的欲望。（四）新硬件赋能翻新：数据发展趋势及软硬件交融解决方案 随着技术的倒退，新硬件的呈现带来了更多可能。英特尔数据库及大数据资深首席工程师、腾讯云TVP 程从超＆英特尔数据平台事业部傲腾产品事业部中国技术核心工程部经理吴国安联手带来了题为《新硬件赋能翻新-数据发展趋势及软硬件交融解决方案》的主题演讲。 程从超老师向与会者介绍道，数据处理架构畛域目前有以下几个非常明显的趋势：从Scale up到Scale out；从物理机到云原生；从share-everything到share nothing再到share everything；内存数据库+对象存储；行存和列存并存。因而，数据处理端到端、系统优化端到端成了其中至关重要的局部。 吴国安老师接棒解说了英特尔傲腾新硬件的当先个性，其能够升高数据中心的老本、能够整合工作负载，尝试对数据做更多的事件，在开释数据潜能方面具备弱小能力。英特尔傲腾在NoSQL数据库、举荐零碎、KV存储等方面均有着卓越的用例。 吴国安老师最初总结道： 数据分析的倒退，须要更多的软硬件一体的交融解决方案；英特尔®傲腾™带来新的内存和存储层，更容易的扩大内存和减速存储；更加平衡的老本和性能，为你的业务提供更多、更好的抉择；新硬件带来了新的业务翻新，让不可能成为可能；更加凋谢的生态，更加凋谢互连的零碎，更多的客户拥抱新硬件。（五）MongoDB利用数据平台技术洞悉与实际分享 MongoDB北亚区技术总监林涛带来了题为《MongoDB利用数据平台技术洞悉与实际分享》的主题演讲。 分享伊始，林涛老师抛出了一个令人惊心动魄的数据：70%的企业数字化转型都以失败告终。究其原因，在于大部分数据基础设施依然围绕传统的关系数据库构建，无奈满足以后企业应用和解决数据、构建程序的需要。围绕这些需要，抉择增加专用的NoSQL数据存储，又带来了新的问题。 林涛老师介绍道，扭转简单的数据存储构造、让开发效率变得更高、让架构变得更简略、同时具备安全性和易管理性等个性，正是MongoDB想要实现的。具体而言，MongoDB提供了以下产品能力助力企业腾飞： 提供灵便的文档模型；提供对立的接口；分布式的架构；冷热数据的主动迁徙；客户端字段级加密。最初，林涛老师介绍了多个应用MongoDB构建数据平台的最佳实际案例，通过数据平台的形式，让开发人员和企业可能以更低的老本减速翻新。（六）直面海量图数据挑战，腾讯在图数据库的业务实际与利用 腾讯云图数据库技术负责人肖品带来了题为《直面海量图数据挑战，腾讯在图数据库的业务实际与利用》的主题演讲。 肖品老师示意，随着大数据爆发式的增长，数据之间的关系更加简单多样，对关系数据的关联性计算和剖析成为常态需要，由此带来了图数据库技术的腾飞。在腾讯外部，图技术被广泛应用在图数据库、图计算、图可视化等畛域。 肖品老师重点介绍了腾讯图数据库KonisGraph的架构、性能及应用案例等要害内容。KonisGraph在架构层面采纳的是接口层、计算层、分布式缓存、存储层的模式，设计准则是存算拆散，保障部署的灵活性。在优化策略上，也做了异步并行、向量化、批量预取以及计算下推等优化。此外，在缓存、索引等策略上也都有独到的设计理念。 除此之外，肖品老师还分享了GraphIdex图可视化的设计理念及性能成果、Angel Graph图计算及其框架性能，以及KonisGraph图数据库的相干用例。他最初示意，KonisGraph将来将在以下方向继续优化，欠缺本身。 交融图计算引擎；GQL语法的反对；自研存储层；缓存层欠缺；欠缺周边组件及平台能力。（七）云原生多模NoSQL在特色存储上的利用实际 腾讯PCG利用架构平台部NoSQL开发负责人赵政，为咱们带来了题为《云原生多模NoSQL在特色存储上的利用实际》的主题演讲。 赵政老师介绍道，云原生多模数据库是以后很多私有云厂商提供云托管存储服务的形式。腾讯自研的云原生多模型NoSQL数据库，通过形象高扩大的数据以及高复用的工作流框架，构建了具备容灾备份、数据分层、多种一致性等能力的通用平台底座，依据业务需要灵便定制可插件化的存储引擎框架和扩大API，提供数据模型的灵便扩大和疾速接入能力。 在特色存储的主题上，赵政老师具体分享了“特色”存储的特点、技术挑战，企业需要和以后的解决方案等背景信息。基于这样的背景，腾讯云原生多模NoSQL在零碎设计和实际上要思考要害的两点：首先要反对多级存储能力，第二是存算拆散。在存储引擎方面，要思考到同时实用于内存、长久化存储的需要。除此之外，其余需要则能够靠多模NoSQL的平台来提供撑持。这其中波及到的诸多技术挑战，赵政老师都十分粗疏地向与会者做了剖析。 分享最初，赵政老师示意，腾讯云原生多模NoSQL平台已接入五大业务，日均调用量超过千亿，TB级全量数据更新低于1H，分钟级GB增量数据更新，显著实现了降本增效的业务收益。谈到腾讯云原生多模NoSQL的将来瞻望，他向与会者描述了一幅搜广推场景存储和索引云一体化解决方案的美好蓝图。 二、Day2：NoSQL技术实际与利用峰会第二天聚焦于NoSQL数据库在各行各业的最佳实际利用，由CCIA常务理事、腾讯云TVP 韩锋老师负责主持人。 （一）主持人收场 韩锋老师提出，随着数字化转型的深刻，数据越来越失去人们的器重，挪动互联网的蓬勃发展产生了大量语音、图像、视频等非结构化的数据，这些数据蕴含了十分丰盛的信息，如何把这些数据的价值开掘进去，如何利用NoSQL来助力翻新业务的落地，赋能业务疾速倒退成为企业数字化转型中至关重要的一环。 （二）金融场景下的NoSQL实战：微众银行Redis利用实际 微众银行数据平台数据库负责人、腾讯云TVP 胡盼盼带来了题为《金融场景下的NoSQL实际：微众银行Redis利用实际》的主题演讲。 分享伊始，胡盼盼老师为与会者介绍了社区版Redis的痛点。他示意，分片架构主节点异样对集群有影响，权限治理性能无限，资源统计和资源管制性能十分无限，短少对立的运维与治理平台是微众银行在应用社区版Redis遇到的痛点问题。 为此，微众银行自研了基于Redis的分布式缓存平台WeRedis，除领有开源 Redis的个性外，还有如下个性： 多租户与细粒度的鉴权；资源管制；子系统进行资源管制；高危操作隔离；扩展性更高；可用性更高；智能剖析与管控。胡盼盼老师示意，WeRedis目前曾经利用在全行所有的业务场景，有300+ 零碎接入、87套集群、4000+实例数。随后，他具体介绍了WeRedis的跨 IDC部署架构，以及运维过程中在性能、高可用、容量等问题上踩过的坑，并自私分享了从复盘中一直优化来的WeRedis利用开发标准。随后，他还分享了包含WeRedis治理台性能、鉴权治理及高可用相干的设计与思考。他最初示意，将来WeRedis将在容器化、降级到Redis Cluster 6.0以及长久化架构等方面持续打磨精进。 （三）腾讯音乐NoSQL利用与实际：基于Redis和MongoDB构建社交类业务后盾 全民K歌根底研发后盾Leader李革委带来了题为《腾讯音乐NoSQL的利用与实际：基于Redis和MongoDB构建社交类业务平台》的主题演讲。 分享伊始，李革委老师为与会者介绍了腾讯音乐NoSQL的利用详情，据他介绍，腾讯音乐旗下QQ音乐、酷狗音乐、酷我音乐、全民K歌四大App的特点是多媒体社交+多媒体内容，大量利用了NoSQL数据库。 李革委老师示意，从业务架构的层面看，数据库选型须要思考的是匹配业务模型、扛住海量申请、均衡老本开销三大关键点。在这样的准则登程下，腾讯音乐在Redis和MongoDB两种开源数据库产品下都有深厚的利用实际。 具体到Redis下，实际维度包含： KV读写；CAS解决方案；分布式锁；轻重拆散；列表排序；Bitmap；分布式定时器。在MongoDB下，实际维度包含： ...

这篇博客，分享另一个云端巨头：Amazon的DynamoDB数据库的实现论文，“Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store”。 BackgroundSystem Assumptions and Requirements与GFS，Bigtable等一样，DynamoDB有一些实用的场景。文章做出以下假如，并依据这些假如进行零碎的设计，会更有针对性： Query Model：读写操作简略，且均基于主键。没有跨多行的操作，也不须要关系语义。存储对象通常在1MB以下。ACID Properties：Dynamo提供的一致性较弱，不保障隔离性（isolation），且只执行单主键（单行）的更新。Efficiency：零碎须要满足高效率，须要在性能、老本效益、可用性和Durability保障之间进行衡量。数据库用于外部零碎，不会被针对性攻打，不须要进行鉴权受权。数据库的指标是扩大到上百个数据节点。Service Level Agreements (SLA)在做数据库的性能评估时，亚马逊更偏向于应用99.9%的散布值来进行掂量，代替罕用的平均值、中位数、方差冀望等等。这和咱们在做一些性能测试时很相像，TP999更能反馈零碎的个别状况，笼罩近乎所有人，而非大部分人的体验。 Design ConsiderationsCAP实践阐明，在区间通信失败或一些网络失败时，数据一致性和高可用性无奈同时保障。DynamoDB冀望保障数据的最终一致性，就义了肯定的一致性等级来保护服务高可用。此时就须要对一些批改抵触进行解决。很多传统数据库通常在写时进行抵触解决，保障读的逻辑简洁，这会导致一些无奈写到所有分片的写操作失败。而DynamoDB心愿能有一个始终可写的数据存储，不心愿驳回用户的写申请。那么此时就会把一些抵触解决迁徙到读的过程中去。 另一个设计理念，是确立由谁来解决写抵触。DynamoDB设计为能够由服务调用方来应用不同的规定解决批改抵触，也能够将这一职责下放到数据库，由数据库执行一些简略的策略，如“last write wins”。 Dynamo还应该被设计为能够继续扩大，即在原有集群上能程度扩大一个节点，同时不对原零碎产生太多的影响。 Dynamo的所有节点职责应该是统一的，也就是没有“主节点”的概念，简化零碎的运维工作。这称为“Symmetry” 比Symmentry更进一步，是Decentralization，去中心化，应用点对点而非核心管制的模式。 最初介绍的一个设计理念是“Heterogeneity”，异质性，零碎该当有利用根底硬件异质性的能力，如在机器间依据其理论能力进行平衡负载。 异质性这部分更多的是我集体的了解，还须要在后续的浏览中明确是否统一。Related Work第一代P2P零碎，称为非结构化P2P网络，如Freenet，Gnutella，罕用于文件分享，会做分布式存储，但每个申请会尽可能申请所有节点来获取数据。第二代P2P零碎，称为结构化网络，能够进行正当正确地路由，快速访问有所须要数据的节点。代表如Pastry和Chord。在此基础上，搭建了不少数据存储系统，如Oceanstore和PAST。 除了P2P零碎，也有很多分布式文件存储系统，例如Bayou，Coda，Ficus，Farsite system以及之前研读过的GFS，Bigtable，还有FAB，Antiquity等等。 与所有列举的零碎不一样中央： Dynamo强调始终可写；零碎被预期部署在一个所有节点可信赖的环境中；应用Dynamo的利用不须要反对结构性的命名空间或是简单的关系语义，只须要简略的key-value；Dynamo针对时延敏感利用，须要保障TP999在几百毫秒的级别。System ArchitectureDynamo针对要害性能所采纳的策略见下表： System Interface零碎提供简略的put和get接口来操作数据。get能够获取到一个数据，也能够是一组抵触的数据，交由利用来解决抵触。put则须要加上context信息，蕴含了一些版本信息等。零碎通过对key进行128位的MD5 hash来决定存储数据的服务器。 Partitioning Algorithm分区算法要求可能动静地将数据均衡散布到各个节点。Dynamo次要通过对key进行hash，值域失去一个环，而后散布到各个节点中去。每个数据会放在hash失去对应的节点，以及其后一个节点上。 这是最根本的哈希一致性算法，其问题是随机调配会导致数据和地位在环上不平均，同时也疏忽了节点性能的异质性。为此Dynamo做了hash算法的变种，每个实体节点会调配多个环中的虚构节点。这样有几点益处： 如果一个实在节点不可用，其负载会被残余节点平分（设想每个数据有两个正本，实在节点1可能存储的是虚构1、4、7节点，挂掉时会拜访对应的2、5、8节点散布在三个不同的实在节点上）。当一个节点复原可用，或退出到零碎中时，各个其余可用节点能够分担数据迁徙的压力。一个节点具体负责的虚构节点数量能够依据其容量，性能动静调整，能够感触到硬件节点的异质性。Replication为了保障数据的高可用性，每条数据都会保留N个正本。当一个数据被调配到一个节点上时，这个节点还会负责将这份数据放到它的前N-1个虚构节点上。 负责保留同一份数据的节点列表被称为一个“preference list”，为了保障节点故障时数据仍可用，preference list数量通常会多于N。另外，因为应用了虚构节点的概念，几个虚构节点可能处在同一个物理节点上，为了解决这一问题，preference list会在环中跳跃式调配，保障整个列表蕴含不同的物理节点。 此处的跳跃调配形式也不是很分明。有待后续补充。Data VersioningDynamo保障数据的最终一致性，也就意味着对同一份数据的多个正本流传批改能够是异步的，通常不须要期待所有分片都写完即可向用户返回后果。造成的问题之前也提到过，在一些特定的谬误场景，如网络分区稳定或服务器宕机等状况下，改变可能无奈传递到所有分片。 在亚马逊平台中，有不少利用其实是能够容忍这种谬误的，例如增加购物车场景，当用户增加时，申请不会被回绝，如果此时最新版本的购物车数据不可达，那么就将数据保留在老一些版本的数据中，这两份不同版本的数据会在获取时进行交融。当然，此时会呈现的另一个问题是，交融过程中被删除的item可能从新呈现在列表中。这个过程要求设计的应用程序能感知并解决批改抵触。 Dynamo应用向量钟（vector clocks）来确定不同版本之间的先后关系。那么此时各个正本中不仅保留了各自的数据，还会保留该数据的多个版本。保留的版本数量无限（如10个），当感知到其余分片上的批改时，判断本人分片上的版本全副低于该批改的最新版本，那么本人分片的内容就会被笼罩。否则，则仍会保留多个版本，待读取时进行抵触解决。 Execution of get() and put() Operationsget和put操作有两种形式来找到对应须要操作的节点： 将申请发送到一个通用的负载均衡器，由它来依据内容进行路由。这种办法利用不须要本人保护连贯Dynamo的代码。应用一个能够感知分区的client库来将本人的申请路由到对应的节点。这种办法提早更低，因为少了一层转发（见后续形容）。通常承受get和put操作的是preference list中的第一个节点（如果是通过负载平衡的申请，可能会路由到list中任意一个节点，此时申请会再被转发到第一个节点）。写和读操作波及N个节点，和很多仲裁零碎（quorum system）一样，须要保障 R + W > N。R即读申请时须要收到的分片响应数量，相应的，W即写申请时须要收到的分片回复数量（蕴含自身解决申请的节点本地读写）。在这种模型中，申请的提早取决于最慢的R个读或W个写节点。也因而，R和W能够获得尽可能小。 Handling Failures: Hinted HandoffDynamo实际上不须要零碎保障所有的quorum节点可用。它应用一种“sloppy quorum”的策略。简略来说，一份数据贮存在ABC三个节点中。当A节点宕机或不可达时，就长期贮存在D节点中。D节点独自有一块区域存储这些本不属于本人的数据，并进行定时轮询。如果发现A节点可用，就将数据传输回去并删掉本地的正本。始终保持三个节点的数据正本。（留神此处抉择D不是任意的，应该是在环中最近一个衰弱节点，这样能力保障故障时读写数据能找到该节点）。 与此同时，Amazon为了保障Dynamo的高可用性，还会将数据存储节点散布在多个数据中心中，数据中心间通过高速通道连贯，防止自然灾害等导致一个数据中心同时宕机的危险。当然这样的部署对于小型机构来说是根本不可能的，仍须要依赖于Amazon平台的基础设施。 ...

首先和论文无关，还是想分享一下来自Malte Schwarzkopf博士毕业论文Operating System support for warehouse-scale computing的一张Google根底服务架构图： GFS和Bigtable都在其中，关系高深莫测。 Data ModelBigtable从实质上来讲应该相似于一种NoSQL数据库，同时又提供了一般的数据库所没有的接口。它的数据模型如下： (row:string, column:string, time:int64) -> string之后的一些NoSQL数据库如Cassandra，HBase等均有相似构造。构造中有以下几个组成部分： Row：能够看作每条数据是一行，对一行数据的读写操作是原子的。Bigtable会对row key进行字典序排列，只管每张表的行范畴分区随机，但设计良好的row key就能使相干数据相邻间断排列。读取时也只须要拜访多数几台机器。Column：column key会被组织成column family，语法是column:qualifier。column family中几个key的取值类型个别雷同，设计心愿column family是事后设计好的，比拟固定，且数量不多（但column的数量不限）。column family是访问控制的最小单位。Timestamp：工夫戳最重要的性能是记录同一个值的不同版本。同时也能针对column family定义管理机制：只保留多久版本的记录，或保留最近几个版本。APIBigtable提供了一系列API供用户进行数据操作。有几个要点： 容许应用正则匹配列名，对匹配后果加以限度。反对单行的事务。不反对跨行事务。Integer数据可用作计数器。反对在服务器地址空间执行客户端提供的脚本。反对脚本，但脚本不能写回Bigtable是什么意思？脚本不能写入数据，但能进行数据转换，数据过滤，数据汇总等“查问”类操作。Bigtable的一大特点就是反对配合MapReduce应用。 Building BlocksBigtable作为比拟下层的利用，依赖于一系列Google产品。 首先它的数据和日志文件是存储在GFS上的。 其次，它存储数据的数据结构是Google SSTable，这种数据结构将数据分为小块（64KB），并作索引。不便查找和映射到内存空间。 Bigtable还依赖于分布式锁服务：Chubby。Chubby具备较高的可用性，通常会维持5个分片并选举一个master。应用Paxos算法来保障分片一致性。Chubby提供一个由目录和文件组成的命名空间（namespace），每个目录或文件都能够作为锁，保障读写一个文件是原子操作。应用Chubby，Bigtable能够： 保障只有一个master节点（Bigtabled的master节点，可持续看下一章）；存储Bigtable数据的bootstrap地位；存储Bigtable的Schema信息；存储Bigtable的access control列表。ImplementationBigtable零碎由三大部分组成： 一个所有客户端连贯的library。master服务器负责调配分片到分片服务器，探测新退出和过期的分片服务器，平衡分片服务器负载，做GFS文件的垃圾回收，以及解决schema变动。分片服务器治理一系列分片，解决分片的读写申请，数据都不会通过master节点。同时分片服务器也会对过大的分片进行切片。最终的分片大小大略在100-200MB左右，合乎GFS的存储特点。Table Location下图是Bigtable中tablet的分层构造： 第一层的Chubby蕴含了root tablet的地位，root table是METADATA table的第一个tablet，存储了其余MEATADATA tablet的地位，且不可拆分，保障了整体最多三层的构造。METADATA tablet存储了各张表的地位，每条记录1KB左右，METADATA总大小限度在128MB，曾经足够绝大多数零碎应用。 在此架构上，一个client进行寻址须要拜访3次（从拜访Chubby开始），如果缓存过期，则最多须要6次访问。且只须要拜访内存数据。同时还会通过一次性读多个tablet来预读取进行进一步优化。 为什么缓存生效时须要读6次？缓存的具体是什么？这不是意味着不必缓存更好么？Table AssignmentBigtable应用Chubby来追踪tablet server的在线状况。在线的tablet server会继续占有一个特定文件的锁，如果锁被开释则server也进入不可用状态。如果有一个tablet没有被调配，又有适宜的server，master就会向对应的server发送tablet load申请。 应用锁来断定服务是否存在是一个很乏味的办法，具体的逻辑如下： master发现有server开释了锁，或是某个server的最近几次申请均失败。master尝试申请该server占有的锁。获取锁胜利，阐明master和Chubby存活，server宕机，master删除该server信息，进行tablets的重新分配如果tablet server意外宕机，并没有被动开释锁，那么锁何时会开释？是否是通过过期工夫？而如果master无奈和Chubby通信，本人的session过期，就会被动kill本人。此时重启一台master，做如下操作： 向Chubby获取一个master锁，保障没有其它的master节点启动。扫描Chubby中的server信息。和每个tablet server交互获取tablet调配信息。扫描METADATA table，没有被调配的tablet放入未调配组，期待进行调配。tablets会产生新建，删除，合并和决裂操作，前三者均有master发动，最初一点由tablet server触发，并会将记录上报给METADATA table，并告诉master。 Tablet ServingTablet的工作流大抵如下图： 当写申请来时，会进行权限校验，而后记录到tablet log中去。最新的批改存入内存中的memtable，老的申请写到GFS上的SSTable Files中去落盘。 如果须要复原一块tablet，就须要从METADATA中读到它的SSTable地址，以及一些日志中的redo points，将SSTable读到内存并重做日志记录，重构memtable。 对于读申请，则在权限校验后，将须要的SSTable内容和memtable内容组合起来发给Client。 Compactions对于上一大节中写操作，具体来说，当memtable一直变大并达到肯定阈值时，就会被解冻并由一个新的memtable承受输出。被解冻的memtable则转化为SSTable存入GFS。此时就能清理server的内存，同时也能够缩小log中的对应日志。这一操作被称为“minor compaction”。 而因为通过minor compaction生成的SSTable比拟小，后台任务还会定时合并这些SSTable和memtable到一个SSTale中去，称为“major compaction”。在minor compaction中生成SSTable可能蕴含已删除的数据，而在通过major compaction后就会理论删除数据，回收对应空间。 ...

为了在分布式系统的技术栈中有更深的意识和更松软的根底，筹备在这个季度破费工作外的工夫对Google和Amazon一系列分布式数据的论文进行研读学习，并将研读后果整顿为博客记录。 本篇研读的论文是The Google File System，发表于2003年的SOSP，介绍了Google的GFS文件存储系统。 Design OverviewAssumptionsGFS自身属于分布式存储系统，其设计次要针对以下几点假如： 零碎构建于便宜的部件上，部件生效是失常事件。零碎存储的是数量较少的大文件。具体来说，预期文件数量在百万级，每个文件大小通常会达到100MB以上，也会有文件达到几个GB的大小。零碎上文件的读场景次要有两种。一种是每次读取操作会拜访几百K甚至1MB以上间断数据的大规模流式读取。一种则是一次读取几百K随机地位数据的小规模随机读取。零碎上会有大量程序写入的append操作，数据量与读操作相当，且一旦写入很少会进行批改。零碎须要无效地实现定义良好的语义来反对多客户端的并发操作。其重点是应用起码的同步开销来保障操作原子性。相比于低提早，继续的高带宽更重要。这些假如实际上也就是GFS分布式文件系统的需要。为了准确匹配这些需要，GFS做了许多非凡设计和优化操作。 而从零碎设计的角度来说，没有哪一种设计是可能服务所有场景的。在进行零碎、算法、数据结构的设计之前，咱们都应该为它建设一个精准的场景假如，从而在计划取舍时有明确的倾向性，也合乎程序“do one thing and do it well”的哲学。 ArchitectureGFS的次要架构如下图： 零碎由一个master节点和多个chunk server节点组成。数据文件都被切分成了固定大小的chunk，并由一个64bit的chunk handle惟一标识。同时每个chunk会保留3份正本以保障高可用性。 Single Master单个主节点可能简化整个集群的设计，主节点可能实现所有的决策工作。但同时，为了保障主节点不会成为性能瓶颈，设计时做了几点优化： master节点从不负责数据传输，只负责控制协议，即告知client申请的chunk在哪个chunk server上。client对同一个chunk的申请只须要一次和master的交互，之后会缓存chunk的信息直到过期。client能够一次申请多个chunk信息。master也能够返回申请chunk之后紧跟着的chunk信息给client，缩小client和master节点的交互。能够看到，大部分的优化都利用了程序的局部性，简略且实用。 Chunk在GFS零碎中，为了应答非凡的大数据需要，chunk设计也有如下特点： chunk大小为64MB，远高于传统的文件系统。chunk存储采纳惰性空间调配，尽可能防止碎片。chunk设计的很大，一方面实用于大数据利用的场景，另一方面缩小了client和master、chunk server的交互。同样的数据量下，chunk的地位信息和元数据也更少，client更容易缓存，master也更容易存储。 这种chunk设计也有一个毛病，就是如果一份文件比拟小，只占用几个或只有一个chunk，同时又是一个热点文件时，会造成存储这份文件的几个chunk server负载过重。论文中给出了两个计划： 疾速的解决方案是减少热点文件的正本数量，扩散client的读取。更长期的解决方案，是容许一个client从其它client上读取热点数据。Metadata主节点保留了所有的元数据。元数据包含文件和chunk的namespace、文件到chunk的映射关系、以及各个chunk所在节点的信息。为了保障整个集群的高可用性，对metadata有以下非凡解决： 所有的metadata均保留在master节点的内存中。这里再次显示出大chunk设计的劣势，每个chunk通常只须要64 bytes的metadata。如果数据量进一步减少，只须要再减少master节点的内存即可。master节点并不会长久化存储chunk server存储的chunk正本信息，而是在启动时，以及chunk server退出集群时向chunk server查问。同时通过监控和心跳包时刻放弃信息更新。起因则是chunk server是很有可能呈现故障的，理论的chunk地位信息也可能会因为各种起因产生扭转。GFS会长久化存储的是operation log，操作日志。它记录了并时序化了整个零碎metadata的变动信息，所有事件的前后程序以操作日志记录为准。操作日志通常会保留多个近程正本，只有在所有正本都同步后才会响应metadata的批改操作。同时当master节点宕机时也会通过反复操作日志来复原，master节点会在操作日志达到肯定大小时在本地保留checkpoint，每次复原从上一个checkpoint开始反复执行无限的操作。checkpoint是一个压缩B树，能够不便的映射到内存。Consistency Model首先定义：一块文件区域是“consistent”，代表无论从哪个分片，读取到的数据是统一的。一块文件区域是“defined”，代表在一次数据扭转之后，这块文件区域是“consistent”，且所有客户端能够察看到这次操作所作的具体批改。这里的批改示意“Write”随机写操作和“append”开端增加操作。 GFS对于零碎的一致性有如下的保障： 文件命名空间的扭转（例如创立文件）是原子的。这部分操作由master节点加锁实现，会通过操作日志造成一个惟一的时序动作。一次胜利的批改操作，在没有并发生产者的烦扰下，文件区域是“defined”的。一次胜利的并发“write”操作，文件区域是“consistent”的。客户端尽管能读到同样的数据，然而并不能确定每一次操作具体批改了哪一部分。一次胜利的并发“append”操作，文件区域是“defined”的。起因是append的地位是由零碎算法抉择的，并会返回给客户端以标记出此批改的开始和完结地位。一次失败的批改操作，会导致文件区域“inconsistent”。System Interactions为了实现上一章中形容的架构，达成一致性模型，GFS零碎外部通过通信合作实现三类次要工作：批改数据，原子的append操作以及快照。 Data Flow数据批改的流程如下图： 首先须要阐明，在一个chunk的多个正本中，有一个正本作为“primary”正本。primary正本会整合对chunk的所有写操作，造成一个线性序列。 client询问master节点持有chunk lease的正本以及其它chunk正本的地位。如果还没有调配lease，则由master节点进行调配。master节点回复primary和其它正本的地位信息，client会缓存这些信息。client将批改推送到所有正本。每个chunk server会将批改缓存到LRU的缓冲区，直到被生产或过期。图中能够看到数据流和控制流进行理解耦，使得数据流的流向能够依据拓扑决定，例如图中正本A离Client更近，数据再由正本A发往primary正本。primary正本再发到正本B，是一条依据最近准则形成的转发链。当所有正本都收到批改数据后，client向primary正本发送一个写申请。primary正本会对相似的所有client发来的申请进行排序，并按程序执行。primary正本再告诉其它正本依照同样的程序执行批改。其它正本批改完后就告知primary正本。primary正本将批改后果告知client。如果这其中有任何的谬误，client都会重试步骤3-7若干次。此时如上一章所述，文件区域是“inconsistent”的。 而如果一次批改波及到多个chunk，那么client就会把它合成为对应各个chunk的若干个独自批改。此时如果还有其它client在并发批改，那么文件区域就处于“consistent”但不“defined”状态。各个分片上的数据是统一的，但批改是混合的。 Atomic Record Appendsappend的数据流与数据批改基本一致。不同点在于，primary在接到写申请后，会计算写的起始和完结地位，并告知其它正本截然不同的地位。而此时并发的其它写操作，则会在排序后在上一个写操作之后的高地址进行。操作间不会写同一块文件区域。也因而append操作是原子的，且文件区域是“defined”。 须要留神的是，当append操作失败时，同样会进行重试，而此时重试会产生在新的高地址中。也因而chunk中会蕴含一条record的反复数据。此时须要生产端通过记录的校验和和惟一标识等进行判断。 那么问题是，这里为什么不设计成在原地址上进行重试呢？：在旧址上进行重试就变成了overwrite而不是append操作了。实际上append操作要比overwrite高效很多，因为它不用思考过多的分布式锁等问题。那么能够看到，GFS在这里宁愿多节约存储空间，也要应用append操作晋升性能。SnapshotGFS创立快照利用了已有的copy-on-write技术。顾名思义，这种办法在拷贝时会首先创立新的虚拟空间指向原空间，在有写改变时再进行理论的复制。 在GFS中，当创立快照的申请到来时，master会先发出所有待拷贝的chunk租约，保障后续的写申请会先通过和master节点交互。发出租约后就复制原有chunk的metadata，此时新的chunk其实依然指向旧的空间。接着当一个新的写申请到来时，须要向master询问primary chunk信息，master会筛选一个新的chunk持有租约，并告诉所有chunk原来地位的chunk server本地复制chunk，失去新的chunk并开始失常的写操作。 Master Operations能够看到，整个GFS零碎逻辑最简单的中央其实是master节点。论文第四章就单列一章讲述了master节点做各种操作的办法。 NamespaceGFS不会像传统文件系统一样对每个目录产生具体的数据结构，而是将每个文件和它后面残缺的目录前缀映射到metadata中。例如“/d1/d2/.../dn/leaf”，作为一个残缺的文件门路进行映射。 为了反对并发操作，文件的读操作会依目录程序顺次申请各级目录的读锁：“/d1”、“/d1/d2”、“/d1/d2/.../dn/”、“/d1/d2/.../dn/leaf”，而写操作则会顺次申请各级目录的读锁，和最终写文件的写锁“/d1/d2/.../dn/leaf”。 这种机制在保障并发操作正确性的状况下，提供了很好的并发性能。 Chunk Replica在创立chunk正本时，master主机会思考： 将chunk放在磁盘负载低于平均水平的机器上，保障负载平衡。限度每台主机最近新增的chunk数量，保障写操作可能扩散。将多个正本放在多个机架多个机房的主机上，可能容灾以及在读操作时最大限度利用带宽（当然写操作时也减少了带宽，是一个trade off）。当chunk正本数量低于预期时，master会对须要复原的chunk进行排序，而后就像新建chunk一样申请新的地位并从还剩下的valid chunk中复制数据。排序次要遵循以下几点： 正本少于冀望的数量越多，优先级越高。仍然存在的chunk优于文件曾经被删除的chunk阻塞了客户端过程，也即正在应用的chunk优先级更高。master节点也会定期进行零碎的rebalance，而不是新增一台chunk server后就把所有新的chunk创立在这台机器上。这会造成短时间内的写入峰值。 ...

数字时代下，数据成为新的外围生产因素。数据库作为整个数据价值体系中的基石，施展着越来越重要的作用。近日，天翼云与平凯星辰签订策略单干协定，正式达成全面策略合作伙伴关系。基于天翼云在 TiDB 开源社区的长期关注和奉献，单方将共建开源分布式数据库实验室，独特摸索云原生 HTAP 分布式数据库在电信及政企行业的利用场景，制订相应的运维标准，减速中国电信行业软件国产化过程。随着云计算技术的规模化利用，企业数字化的场景曾经渗透到了生产、办公、生存等各个方面，数字化转型曾经全面进入智能降级新阶段。作为国内当先的云服务商，天翼云一直晋升技术自研能力，以自主可控的国产化技术构建“云网数智安”一体化服务能力，研发全栈云平台，打造出具备实时数据服务能力的数字基座，继续推动数字化转型降级。此次单干将在肯定水平上晋升数据库多元化的服务能力，天翼云总经理示意，单方将独特推动发行版数据库的研发及我的项目单干，以及在公有云、私有云层面发展深度单干，实现商机互通、品牌双赢，同时实现在政企、金融行业和新经济等畛域的宽泛互动。据理解，天翼云TeleDB是一款兼容开源TiDB协定的企业级智能化分布式数据库引擎，反对在线事务处理（OLTP）和在线剖析解决（OLAP），是一款高性能 HTAP交融型 NewSQL 数据库，实用于数据大规模、高可用、高吞吐等业务场景。TeleDB数据库采纳容器化技术和分布式块存储技术，通过云原生技术改造业务，使得数据库服务器的 CPU、内存可能疾速扩容，通过动静增减节点晋升性能和节省成本，存储空间无需手动配置，实现主动弹性伸缩。目前，TeleDB已研发外围PaaS技术20余项，取得外围专利技术16项，实现了技术齐全自主可控，时至今日已全面撑持企业IT上云和业务上云，稳定性失去充沛验证。同时，TeleDB 构建了凋谢的生态体系，高度兼容 TiDB、MySQL、PostgreSQL、openGauss，寻求社区深度单干，在强化本身能力的同时反哺社区，晋升代码自主可控能力及数据库团队的社区影响力，并建设人才引入及造就机制。此次单方携手并进，进一步强化了TeleDB交融型数据库内核研发能力，实现产品定制化开发，晋升了TeleDB数据库产品行业化服务能力和性能指标，致力独特打造TeleDB数据库行业标杆，助力政企客户数字化转型。作为企业级开源分布式数据库的领导企业，平凯星辰创建的TIDB 我的项目在GitHub上已总计取得超过30000+颗星，累计超过1600位开源贡献者，是寰球数据库活跃度排名前三的开源我的项目，也是中国排名前三的开源我的项目。目前，平凯星辰曾经服务寰球2000多家企业用户，取得多家金融机构的信赖，TiDB胜利利用于浦发银行、北京银行、浙商银行、中国人寿、安全科技、微众银行等金融企业的联机交易、在线领取、信贷管理、实时风控等场景。技术架桥，开源铺路。面对新时代的全新时机与挑战，单方策略单干的达成，标记着天翼云与平凯星辰的全面单干关系跃升到新的台阶。将来单方将施展各自劣势通力合作，为用户带去更优质的产品和服务体验，摸索实现跨越式倒退的新门路。

游戏开发者越来越关注全托管 NoSQL 云数据库服务。NoSQL 云数据库服务宽泛应用在游戏玩家信息和状态治理、配对、排行榜、配备财产清单、社交、埋点数据捕捉与剖析等场景，它能够在寰球范畴内提供更低提早的多玩家体验，并大幅缩小数据库治理运维工作。 《我的世界：地球（Minecraft：Earth）》、《酒囊饭袋:无人之地（The Walking Dead: No Man’s Land）》、《光环5：守护者》、《World War Z》、《Magic the gathering: Arena》等游戏，以及 Xbox Live、Windows Store 都采纳了 Azure Cosmos DB 数据库服务。 一句话定义：“Azure Cosmos DB is Microsoft’s globally distributed, horizontally partitioned, multi-model database service。” Azure Cosmos DB 诞生于 2010 年，目前数以万计的客户应用 Cosmos DB 并将其配置为多区域进行寰球复制。Cosmos DB 是用于任何规模的寰球分布式多模型 NoSQL 数据库服务。所谓多模型数据库服务，意思是说数据能够以多种不同的形式存储。目前，Cosmos DB 提供 4 种数据模型，开发者能够应用 Azure 原生及开源 API、多种 SDK、主动 Schema-Agnostic 索引、寰球散布多主写入、non-ETL HTAP 剖析（无需数据抽取即可实现 OLAP） 等性能个性，实现简化开发的指标。 Azure Cosmos DB 提供无可比拟的、SLA 财务承诺的性能、可用性和一致性的保障（留神：性能和一致性也有 SLA），即任何规模下 99% 工夫内读写响应工夫 <10 毫秒的性能，99.999% 的可用性以及逻辑分区范畴内 100% 读取申请满足所选一致性级别。Azure Cosmos DB 能够主动即时扩大伸缩，能够满足每秒几亿 QPS 的拜访申请。Azure Cosmos DB 引擎应用快照隔，反对满足 ACID 的事务以及乐观并发管制（OCC）。 在逻辑分区范畴内反对多记录事务，即基于 JavaScript 的存储过程、触发器、UDF 蕴含的所有数据库读写操作都能够囊括在一个满足 ACID 事务中，该事务在逻辑分区内的所有记录（我的项目）之间应用快照隔离。快照隔离能够保障读操作读取的行是事务开始时可用的最初提交版本，保障读取的是曾经提交过的数据，并且能够实现可反复读，也能确保不会幻读。 ...

#### 前言HBase的RowKey的行由行键按字典程序排序，这样的设计优化了扫描，容许存储相干的行或者那些将被一起读的邻近的行。然而，设计不好的行键是导致 hotspotting 的常见起因。当大量的客户端流量（ traffic ）被定向在集群上的一个或几个节点时，就会产生 hotspotting。这些流量可能代表着读、写或其余操作。流量超过了承载该地区的单个机器所能负荷的量，这就会导致性能降落并有可能造成地区的不可用。在同一 RegionServer 上的其余地区也可能会受到其不良影响，因为主机无奈提供服务所申请的负载。设计使集群能被充沛平均地应用的数据拜访模式是至关重要的。 为了避免在写操作时呈现hotspotting，设计行键时应该使得数据尽量同时往多个RegionServer 上写，而防止只向一个RegionServer 写，除非那些行真的有必要写在一个RegionServer 里。HBase的排序问题按字典序rowkey排序,从小到大,如果工作为了取得最新的工夫数据可用用工夫戳反转,或者用long.maxvalue - timestamp #### 设计准则依照 散列 惟一 长度 程序 散列散列和预分区能够放在一起 比方事后分10个region 缩小热点问题能够将id %10 做结尾 然而如果id规律性强的话 能够用(id+年月日)%10惟一必须在设计上保障其唯一性，rowkey是依照字典程序排序存储的，因而，设计rowkey的时候，要充分利用这个排序的特点，能够将常常读取的数据存储到一块，将最近可能会被拜访的数据放到一块。能够用工夫戳放在其中 hbase是按字典序排序 要思考始终单分区写状况长度rowkey作为二进制码流最大为64kb 最好不要超过16个字节 设计过长会占memstore空间程序 HBase的rowkey装置字典序顺序排列 从小到大,所以须要最新数据时须要翻转工夫戳或者自增id 可枚举属性值较少的属性放在rowkey后面rowkey是由多个字段组合而成，这多个字段的先后秩序和拜访的效率有间接的关系。一个广泛的规定是：数量较少，可控的字段放在rowkey靠前地位（如eengine_type，provinc等）；反之放在前面（如vin,timestamp等）。这样做的起因是可控属性放在后面，对各种不同查问需要的平衡性强一些，反之平衡性较差。 案例1：YCK09360-60-1638290481900-9011D6L00124 434.7 YCK09360-60-1638290482900-9011D6L00124 76.1 YCK09360-60-1638290483900-9011D6L00124 18.6 YCK09360-60-1638290484900-9011D6L00124 150.1 YCK09360-60-1638290485900-9011D6L00124 96.1 YCK09360-60-1638290586900-9011D6L00124 35.7ENGINE_TYPE 可枚举，并且数量较少，放在后面；而vin确很多，因而放在前面。这样的设计可能适应如下两种需要，复杂度都比拟小：1） 查问,某段时间内 YCK09360-60的所有数据。这种需要设置scan的startrow=‘YCK09360-60_工夫戳’，endrow=‘YCK09360-60_工夫戳’，即可。2） 查问某段时间内的所有9011D6L00124 的数据。这种需要下，依据scan rowkey间断的准则，这种需要设置scan的startrow=‘YCK09360-60_工夫戳_9011D6L00124 ’，endrow=‘YCK09360-60_工夫戳_9011D6L00124 ’，即可。然而，如果将vin放在后面，如下所示，适应性就差一些，如下所示案例2： 9011D6L00124-YCK09360-60-1638290481900 434.7 9011D6L00124-YCK09360-60-1638290482900 76.1 9011D6L00124-YCK09360-60-1638290483900 18.6 9011D6L00124-YCK09360-60-1638290484900 150.1 9011D6L00124-YCK09360-60-1638290485900 96.1 9011D6L00124-YCK09360-60-1638290586900 35.71）查问某段时间内的所有9011D6L00124 的数据。这种需要下，设置scan的startrow=‘9011D6L00124-YCK09360-60-工夫戳，endrow=‘9011D6L00124-YCK09360-60-工夫戳’，即可。2） 查问某段时间内 YCK09360-60的所有数据。这种需要设置scan是要取的YCK09360-60小所有的vin号并放在rowkey的最前段,启动多个scan 去扫描多组数据HBase的rowkey装置字典序顺序排列 从小到大,所以须要最新数据时须要翻转工夫戳或者自增id ,所以在应用工夫戳字段是最好是应用long.maxvalue-timestamp/1000 ,这样保障最新的数据总是在较新的地位,不便读取预分区的设置也是由必要的,避免数据热点问题.,能够应用hash取余的形式去要害分区字段,保障了分区平均性所以最初设计的计划分区字段-标识字段-标识字段-long.maxvalue-timestamp其余我感觉有意义的点缩小列族及缩小数据存储的开销,必要时缩小限定符 ,间接将数据写成独自一条,其余解决代码中进行宰割. 在HBase中，value永远和它的key一起传输的。当具体的值在零碎间传输时，它的rowkey，列名，工夫戳也会一起传输。如果你的rowkey和列名很大，HBase storefiles中的索引（有助于随机拜访）会占据HBase调配的大量内存，因为具体的值和它的key很大。能够减少block大小使得storefiles索引再更大的工夫距离减少，或者批改表的模式以减小rowkey和列名的大小。压缩也有助于更大的索引。管制rowkey在16个字节以下 并维持在8的整数倍,合乎64位零碎的8字节对齐 ,最大不要超过64位业务拜访中权重高的key放在后面例如URLRecords表的主要用途是用来计算当天的URL拜访排名。依据业务需要，须要拜访某天的所有URL，因而date是主键，权重更高，放在后面，而URL则放在前面。结构冗余数据例如，percontent的数据蕴含了URL Records的数据，URL Records的数据是冗余存储的，区别在于percontent的URL放在date后面，而URL Records表的URL放在date前面。这就是因为URL在满足不同需要的时候，权重不同，因为URL Records须要的数据量不大，因而采纳冗余的机制解决该矛盾。衡量需要的重要性和零碎忍耐度抉择一种计划当两种需要有矛盾，但其中一方属于主要需要，并且在零碎忍耐度范畴之内的话，能够舍弃一种计划。优先满足需要更强的一方Rowkey的工夫属性问题循环key应用（1）存在问题如果rowkey中有工夫属性，并且随着工夫的减少，rowkey会一直的增大上来的话，会造成region数量一直地减少。如果应用TTL来控制数据的生命周期，一些老的数据就会过期，进而导致老的region数据量会逐步缩小甚至成为空的region。这样一方面region总数在一直减少，另外一方面老的region在一直的成为空的region，而空的region不会主动合并，进而造成过多空的region占用负载和内存耗费的状况。（2）解决办法这种状况下，能够应用循环key的办法来解决。思路是依据数据的生命周期设定rowkey的循环周期，当一个周期过来当前，通过工夫映射的办法，持续应用老的过期数据的rowkey。例如，key的格局如下：YY-MM-DD-URL。如果数据的生命周期是一年，则能够应用MM-DD-URL的格局。这样以后一年过来当前，数据曾经老化，后一年的数据能够持续写入前一年的地位，应用前一年数据的rowkey。这样能够防止空的region占用资源的状况。依据hbase的原理，key的周期须要至多比TTL大2* hbase.hregion.majorcompaction（默认24小时）的工夫，才可能保障过期的数据可能在key循环回来之前失去齐全清理。依照工夫周期进行建表的形式也能够解决空region的问题，和循环key办法相比拟，循环key的长处如下：操作简略，不须要反复建表，零碎主动解决同样，循环key具备如下劣势：须要应用TTL来老化数据，可能会减少compact累赘须要保障查问操作不会查问到过期数据，否则会影响零碎性能。如果在零碎压力不是特地大，须要长期运行，可能管制查问不会查问到过期数据的场景下，倡议应用TTL+循环key的形式，否则倡议应用依照工夫周期进行建表的形式。通过rowkey设计来管制并发度在雷同业务模式下，不同的rowkey设计零碎的并发度不一样。和按天建表的思路相似，通过rowkey管制并发度的准则是激活的region总数适中，每个regionserver的激活Region数大于1，小于（写操作内存/flushsize）为宜。为了实现这一点，能够将可枚举、数量无限的属性放在rowkey的后面，工夫放在前面的形式来进步并发度；通过将大粒度的工夫属性（如天、小时等）放在rowkey后面，数量很大的可枚举属性（如电话号码、URL等）放在前面的办法来管制激活的region数。电信手机行业案例案例一 xx_yy_zz_工夫戳 xx为分区字段 必须散列 yy 和zz为标识查问字段 若可枚举依照字段枚举个数从小到大 不便查问 工夫戳为最好查问字段标识 若表的用处是为了统计当天数据 能够将年月日放入rowkey 并排在yy之前 场景题 应用场景: 电信案例:查问某个人(手机号)某年[某月某日](工夫)的通话详情。 1) 预分区 (1) 评估将来半年到一年的数据增长,不让其主动分区(10G) (2) 确定分区键 00| 01| 02| ... 000| 001| ... 2) 设计RowKey (1) 确定分区号 (散列性) 00_ 01_ 02_... 手机号%分区数 不够散列 (手机号+年月日)%分区数 依照月份、年进行查问 不不便 (手机号+年月)%分区数 (2) 拼接字段 (唯一性、长度) XX_手机号_工夫戳 XX_手机号_年月日 时分秒 XX_工夫戳_手机号 XX_年月日 时分秒_手机号 (3) 校验 13412341234 2021-09-07 XX_手机号_年月日 时分秒 startRow:05_13412341234_2021-09-07 stopRow :05_13412341234_2021-09-08 05_13412341234_2021-09-07| XX_年月日 时分秒_手机号 startRow:05_2021-09-07 00:00:00_13412341234 stopRow :05_2021-09-08 00:00:00_13412341234 13412341234 2021-09 2021-11 XX_手机号_年月日 时分秒 startRow:05_13412341234_2021-09 stopRow :05_13412341234_2021-09| 05_13412341234_2021-10 startRow:03_13412341234_2021-10 stopRow :03_13412341234_2021-11 startRow:04_13412341234_2021-11 stopRow :04_13412341234_2021-12

文章内容：学了那么多NoSQL数据库NoSQL到底是啥 作者：优极限 NoSQL 简史　NoSQL 一词最早呈现于 1998 年，是 Carlo Strozzi 开发的一个轻量、开源、不提供 SQL 性能的关系数据库。 2009 年，Last.fm 的 Johan Oskarsson 发动了一次对于分布式开源数据库的探讨，来自 Rackspace 的 Eric Evans 再次提出了 NoSQL 的概念，这时的 NoSQL 次要指非关系型、分布式、不提供 ACID 的数据库设计模式。 2009 年在亚特兰大举办的"no:sql(east)"讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false"。因而，对 NoSQL 最广泛的解释是"非关联型的"，强调 Key-Value Stores 和文档数据库的长处，而不是单纯的拥护 RDBMS。 什么是 NoSQL NoSQL（Not Only SQL），意思是"不仅仅是 SQL"，指的是非关系型数据库，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。 NoSQL 用于超大规模数据的存储。这些类型的数据存储不须要固定的模式，无需多余操作就能够横向扩大。 为什么应用 NoSQL　随着互联网的飞速发展与遍及，网民上网冲浪时所产生数据也逐日增多，从 GB 到 TB 到 PB。这些数据有很大一部分都是由关系型数据库管理系统（RDBMS）来进行解决的。 因为关系型数据库的范式束缚、事务个性、磁盘 IO 等特点，若服务器应用关系型数据库，当有大量数据产生时，传统的关系型数据库曾经无奈满足疾速查问与插入数据的需要。NoSQL 的呈现解决了这一危机。它通过升高数据的安全性，缩小对事务的反对，缩小对简单查问的反对，获取性能上的晋升。然而，在某些特定场景下 NoSQL 依然不是最佳人选，比方一些相对要有事务与平安指标的场景。 ...

1月19日14:00-16:00 跟微软和合作伙伴一起畅聊开源数据技术，探讨新一代数据栈！ 在这里，你能够失去热门开源NoSQL数据库Cassandra的实战奥义，理解“宇宙万能数据库”Cosmos DB如何与“网红文档数据库”MongoDB的实战奥义，理解“宇宙万能数据库”Cosmos DB如何与“网红文档数据库”MongoDB深度联合，实际全托管模式下的高可用MySQL…… 还等什么，连忙扫描海报二维码连忙报名吧

本文次要内容来自于《数据密集型利用零碎设计》 第三章，内容对我很有启发，所以分享给大家，举荐看原作。背景存储引擎存在着两个次要流派： 日志构造流派，只容许追加式更新/删除文件，不会批改已写入的文件，Bitcast，SSTables，LSM-Tree，LevelDB，RocksDB，Cassandra，HBase，Lucene 等属于此类原地更新流派，将磁盘视为能够笼罩的一组固定大小的页。B-tree 就是这一流派的典型代表，已用于所有支流关系型数据库，以及大量的非关系数据库大部分人曾经对原地更新流派中 B-tree 曾经比拟相熟了，但对日志构造流派并不是很理解，本文率领大家理解下其演化过程及 LSM-tree 与 B-tree 的比照 演化过程1. 一个最简略的数据库基本原理由两个 Bash 函数实现： db_set(){ echo "$1,$2" >> database}db_get(){ grep "^$1," database | sed -e "s/^$1,//" | tail -n 1}插入/更新数据: 往 database 文本中追加一行 <key，value> 查问数据： 查找文本中最初一次呈现的 <key，value> 例如： ➜ ~ db_set key1 val1➜ ~ db_set key2 val2➜ ~ db_set key1 val3➜ ~ cat databasekey1,val1key2,val2key1,val3➜ ~ db_get key1val3局限性db_set: 追加式写，性能高。但db_get: 从头扫描到尾，性能很差 如何解决： 减少一个数据结构：索引 索引：原始数据派生的额定数据结构，适当的索引能够减速，然而加索引会减慢写的速度 2. 哈希索引基本原理为了解决上述追加式文件读性能太差的问题，能够在内存中保护一个 <key, offset> 的 哈希表，如下图所示。offset 代表此 key 在文件中偏移量，所以 get 不须要遍历整个文件了。 ...

CAE 的关注点和出发点在于解决理论工程问题，无论是电磁仿真剖析还是流体受力剖析等理论问题在工程中都最终被形象为了一个个数学方程，遴选公务员而得出仿真后果的过程就是求解数学问题的过程。 在CAE畛域利用比拟多的有有限元剖析、无限差分法、加权余量法等求解方程的经典办法，所以CAE的外围在于解方程，这一过程也凝聚了工程师的智慧输入，所以说CAE和工程联合最为严密，同时门槛极高；op-down的设计须通过“设计—验证—批改设计—再验证”的过程，一直重复。 直到后果可能实现所要求的性能，并在速度、功耗、价格和可靠性方面实现较为正当的均衡。 与之绝对的是自底向上的设计(Bottom-up设计) 由遴选公务员设计者调用设计库中的元件(如各种门电路、加法器、计数器等) ，设计组合出满足本人须要的零碎 毛病：效率低、易出错好家伙，这不是Altuim Designer的设计格调吗？http://lx.gongxuanwang.com/ss...

PushButton 按钮组件: 在QT中任何组件都能够用两种创立形式，咱们能够通过应用new关键字动态创建按钮，也能够应用QT的图形化工具主动生成。遴选公务员首先咱们通过命令行的形式生成几个按钮，导入QPushButton包，而后定义如下代码，通过调用connect()可实现对特定按钮赋予特定的函数事件。 是流，失去这个流之后，咱们须要从流中取出对应的数据。从Stream中取出数据有两种形式，第一种就是应用Stream自身的API来获取Stream中的数据。最简略的就是调用stream的listen办法： 且创立 Deployment、Service(在三章中解说)，遴选公务员本篇将介绍利用 kubeadm 部署多节点集群，并学会 装置以及应用 kubernetes 的命令行工具，疾速创立集群实例，实现部署 hello world 利用的实际。上用来启动 Pod 和容器等，每个节点必须有，绝对于节点与集群的网络代理。kubectl：用来与集群通信/交互的命令行工具，与 kubernetes API-Server 通信，是咱们操作集群的客户端。http://lx.gongxuanwang.com/ss...

查看目前集群的慢日志配置 db.getProfilingStatus(); // 如果slowms：示意慢日志配置的工夫db.getProfilingLevel(); // 示意是否将慢日志写入零碎表db.system.profile中，0示意敞开，1，开启。mongo的lock ModeMode DescriptionR Represents Shared (S) lock. // 共享W Represents Exclusive (X) lock. // 排他r Represents Intent Shared (IS) lock. w Represents Intent Exclusive (IX) lock.mongo慢日志含意 2021-08-13T23:52:53.546+0800 I COMMAND [conn125972] command wisteria_assets.cmcc_detect_abnormallogin command: aggregate { aggregate: "cmcc_detect_abnormallogin", pipeline: [ { $match: { abnormal: 1, loginTime: { $gte: 1628784000, $lte: 1628869500 } } } ], allowDiskUse: true, fromMongos: true, cursor: { batchSize: 2147483647 }, useNewUpsert: true, shardVersion: [ Timestamp(0, 0), ObjectId('000000000000000000000000') ], $clusterTime: { clusterTime: Timestamp(1628869497, 1), signature: { hash: BinData(0, C001936257A29DCD858A0256B8540A51EE813919), keyId: 6958721217163427843 } }, $audit: { $impersonatedUsers: [ { user: "qingteng", db: "admin" } ], $impersonatedRoles: [ { role: "root", db: "admin" } ] }, $client: { driver: { name: "mongo-java-driver", version: "3.4.3-dirty" }, os: { type: "Linux", name: "Linux", architecture: "amd64", version: "3.10.0-957HG.el7.x86_64" }, platform: "Java/Oracle Corporation/1.8.0_172-b11", mongos: { host: "WXJD-PSC-P9F1-SPOD2-VM-OS01-BCSAFEBOX-CSCENTER19:27017", client: "10.175.218.65:41057", version: "4.2.10" } }, $configServerState: { opTime: { ts: Timestamp(1628869497, 1), t: 44 } }, $db: "wisteria_assets" } planSummary: COLLSCAN // 全表扫描 IXSAN：全索引扫描, COLLSCAN：全表扫描， IDHACK ： id 查问 keysExamined:0 // MongoDB为执行操作而扫描的索引键的数量 docsExamined:76476 // MongoDB为了执行操作而扫描的汇合中的文档数 cursorExhausted:1 numYields:824 //// 退让次数，操作时让其余的操作实现的次数。 nreturned:23 // 操作返回的文档数 queryHash:AF74EFB7 planCacheKey:03E2CBD0 //应用的缓存key reslen:11512 // 返回数据的大小，单位字节 locks:{ ReplicationStateTransition: { acquireCount: { w: 825 } }, // 获取ReplicationStateTransition写锁的次数 Global: { acquireCount: { r: 825 } }, // 获取全局读锁的次数 Database: { acquireCount: { r: 825 } }, // 获取数据库读锁次数 Collection: { acquireCount: { r: 825 } }, Mutex: { acquireCount: { r: 2 } } } flowControl:{ acquireCount: 2, acquireWaitCount: 2, timeAcquiringMicros: 34859732 // 示意flow耗费的工夫，这个 } storage:{ data: { bytesRead: 37201774, bytesWritten: 35637499, timeReadingMicros: 9355695, // 读数据破费的工夫奥妙 timeWritingMicros: 2719607 // 写数据破费的工夫奥妙 }, timeWaitingMicros: { cache: 4760364 } //花在期待的工夫 } protocol:op_msg 473472ms // 操作的破费的工夫

双端链表adlist.c .h Redis里的List是双端链表的模式 typedef struct listNode { // 前置节点 struct listNode *prev; // 后置节点 struct listNode *next; // 节点的值 void *value;} listNode; /* * 双端链表构造 */typedef struct list { // 表头节点 listNode *head; // 表尾节点 listNode *tail; // 节点值复制函数 void *(*dup)(void *ptr); // 节点值开释函数 void (*free)(void *ptr); // 节点值比照函数 int (*match)(void *ptr, void *key); // 链表所蕴含的节点数量 unsigned long len;} list; /* * 双端链表迭代器 */typedef struct listIter { // 以后迭代到的节点 listNode *next; // 迭代的方向 int direction;} listIter;/* Directions for iterators * * 迭代器进行迭代的方向 */// 从表头向表尾进行迭代#define AL_START_HEAD 0// 从表尾到表头进行迭代#define AL_START_TAIL 1留神这里的表头和表尾的next都是指向null的所以永远无环链表节点是应用的void*指针来保留节点值的 所以链表能够保留各种不同类型的值void指针能够指向任意类型的数据，就是说能够用任意类型的指针对void指针赋值 ...

dictRedis字典是应用了哈希表作为底层实现的，一个哈希表里能够有多个哈希表节点，每一个哈希表节点保留字典的一个键值对。 /* Hash Tables Implementation. * * This file implements in-memory hash tables with insert/del/replace/find/ * get-random-element operations. Hash tables will auto-resize if needed * tables of power of two in size are used, collisions are handled by * chaining. See the source code for more information... :) * * 这个文件实现了一个内存哈希表， * 它反对插入、删除、替换、查找和获取随机元素等操作。 * * 哈希表会主动在表的大小的二次方之间进行调整。 * * 键的抵触通过链表来解决。数据结构字典/* * 字典 */typedef struct dict { // 类型特定函数 dictType *type; // 公有数据 void *privdata; // 哈希表 dictht ht[2]; // rehash 索引 // 当 rehash 不在进行时，值为 -1 int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */ // 目前正在运行的平安迭代器的数量 int iterators; /* number of iterators currently running */} dict;/* * 字典类型特定函数 */typedef struct dictType { // 计算哈希值的函数 unsigned int (*hashFunction)(const void *key); // 复制键的函数 void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); // 复制值的函数 void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); // 比照键的函数 int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); // 销毁键的函数 void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); // 销毁值的函数 void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj);} dictType;void *provdata 保留须要传给那些类型特定函数的可选参数。 ...

简介：家喻户晓，在重大体育赛事中，如何进步运动员的问题，如何改善观众的参加体验，是体育组织越来越器重的问题。那么阿里云技术是如何帮忙解决这个问题的呢？ 明天，咱们有幸邀请到阿里巴巴团体副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、ACM卓越科学家李飞飞为咱们揭秘国内体育赛事风“云”背地的黑科技。Q：作为一名数据科学家，在较量中你最关注什么数据？ 李飞飞：作为数据科学家，我关怀大型体育赛事的一些要害指标。比方体育赛事在哪个国家或地区举办，较量级别，也就是参赛运动员的竞争力如何，在同种赛事中他们的体现如何，是否处于领先地位，观众能够期待他们在较量中有怎么的体现，要害运动员的过往问题如何等等。 除此之外，作为一名数据科学家，我还关怀运动员的生理数据，包含他们的耐力、力量、静止速度等。这些对我来说是要害指标，能够预测他们在较量中的体现。还有一些环境因素，如观众反对谁、天气状况，以及所有推动胜利的竞技较量的因素。 Q：咱们都晓得运动员都要通过多年艰辛训练能力加入较量，你能不能跟咱们分享一下，咱们的数据技术如何帮忙运动员在训练期间进步问题，如何给观众带来更好的体验？** 李飞飞：咱们以多种不同的形式应用数据驱动的数据分析来领导决策，在训练期间帮忙运动员进步问题。 例如，英特尔和阿里巴巴为运动员提供了互联工具。该技术旨在带来更深刻的洞察力，使运动员的训练更高效。例如，在100米长跑较量中，咱们正在应用基于人工智能的技术来帮忙运动员及其教练取得近乎实时的洞察力和叠加可视化，使解说员、教练和受训者都能够利用这些洞察。 该技术由英特尔硅谷总部开发，并托管在阿里云基础设施上。它联合了计算机视觉技术、数据库技术和被称为“3DAT”（3D Athlete Tracking）的数据驱动剖析。该技术采纳摄像头实时捕获较量状况，应用实时算法剖析每个长跑运动员动作的生物力学，并联合该长跑赛事回放中产生的数据。这让运动员、教练和观众可能更好地享受较量，改良训练打算，做出实时数据驱动的决策。 除了“3DAT”技术之外，咱们还应用多种数据驱动的技术来帮忙运动员、教练和观众在大型体育赛事中进步问题，改善参观体验。例如，咱们将实时捕捉较量相干的数据，并将这些数据转储到数据库中。在数据库外部，咱们进行简单的剖析和实时数据处理，以帮忙赛事组织者、观众、运动员、教练和所有参与者更好地享受较量，做出数据驱动的决策。例如，有多少观众观看某场较量，实时天气状况如何，较量相干的工夫和空间状况如何。这些不仅联合了阿里云基础设施上的数据驱动技术，还联合了连贯运动员、观众与物理世界的物联网技术，以便他们在较量过程中更好地互动。以上这些联合在一起，让参与者在一场大型体育赛事中取得无可比拟的体验。 Q：那阿里云数据库又如何撑持大型体育赛事呢？** 李飞飞：阿里云致力于提供世界领先的数据库产品和技术，以进步大型体育赛事的经营效率和有效性，从而晋升运动员、观众和工作人员的体验。咱们通过反对这种大型体育赛事展现了数据库技术，尤其是云原生数据库产品和技术如何为不同行业带来改革。 大型体育赛事是一项简单工程，波及比赛、技术、物流、交通、媒体经营等数十个职能部门。一场大型体育赛事往往须要主办城市破费近十年的工夫来筹备，力求让每个方面都尽如人意。而胜利实现这个工作的要害是利用与较量相干的所有数据，将整个过程数字化。也就是说，数字化是最要害的。数十个职能部门依附云原生数据库技术的高性能做出所有实时数据决策，为部门合作、经营和数据分析发现有用的洞察，帮忙运动员、观众、赛事组织者等更好的参加组织较量。 为此，阿里云数据库产品，包含咱们的RDS、NoSQL数据库、云原生关系型数据库PolarDB和云原生数据仓库AnalyticDB，被用于撑持大型体育赛事的简单的流动管理系统，如比赛日程服务、后勤经营以及所有赛事经营相干事项。这对于大型体育赛事至关重要，是大型体育赛事顺利承办的基础设施。 所有与赛事相干的数据都在阿里云数据库平台上实时写入和解决。这确保了数据在阿里云RDS上100%平安、100%牢靠且被实时处理。咱们确保跨AZ高可用性、弹性以及横向可扩展性。所有这些要害个性对大型简单体育赛事的胜利经营至关重要。除此之外，咱们还提供数据仓库解决方案，如应用咱们的云原生数据仓库AnalyticDB来帮忙运动员和赛事组织者做出更好的决策，从收集的数据中取得洞察。总而言之，咱们为大型简单体育赛事数据管理的整个生命周期提供一站式解决方案。 Q：是否为咱们总结一下阿里云数据库领有哪些劣势？ 李飞飞：阿里云数据库是寰球数据库产品和技术的领先者之一，尤其是在云原生数据库产品和技术畛域。正如驰名的奥运口号“更高、更快、更强”一样，阿里云数据库的口号是“更快、更稳、更平安”。咱们在响应客户需要方面一直获得重大进展，咱们亲密关注客户需要，将客户反馈纳入咱们世界领先数据库技术的产品开发周期，致力于为客户提供最好的云原生数据库产品。 事实上，咱们在2020年Gartner寰球数据库魔力象限评估中，进入领导者象限。阿里云数据库市场份额在亚太地区排名第一，在寰球所有云供应商中排名第四，在中国市场无疑是排名第一。咱们的技术是业内最先进的技术之一，例如，咱们的云原生数据仓库AnalyticDB在Forrester Wave最新云化数据仓库钻研报告中进入“强劲表现者”象限，咱们在业界宽泛承受的规范TPC-DS基准测试中排名第一，这个基准测试用于评估数据仓库产品的性能和老本效益。 整合咱们从关系型数据库、数据仓库到NoSQL数据库的所有产品，阿里云数据库提供一站式全链路数据库治理与服务。咱们能够满足客户在整个数据管理生命周期的需要，从数据生产和集成到数据实时处理与存储，到数据分析和发现，最初到数据开发和治理。 在数据生产和集成阶段，咱们的DTS、DBS和DMS别离代表数据传输服务、数据库备份服务、数据管理服务，提供从源头到任何目的地的一站式解决方案。在这两者之间，咱们提供ETL和其余整体性能以不便咱们的客户。 而在数据实时处理与存储方面，咱们的云原生关系型数据库PolarDB和云数据库服务RDS提供了云原生解决方案，助力打造企业数据管理解决方案。联合自治服务，客户能够在咱们的云平台上体验最好的云原生数据库服务。 最初，在数据分析和发现方面，咱们的云原生数据仓库AnalyticDB，可能帮忙客户从收集的所有数据中取得数据驱动的洞察。而应用咱们的数据管理服务DMS，您就能够治理上述提到的所有服务和产品，无论是关系型数据库还是NoSQL数据库。咱们的数据仓库提供一站式对立用户界面和平台，可满足与数据管理生命全周期相干的所有需要，如数据开发、平安问题、工作流治理等。 这就是我明天想分享的全部内容。心愿您在参观任何大型体育赛事时感觉我明天分享的内容有所帮忙，您还能够在咱们网站和其余渠道上找到更多对于阿里云数据库的信息。 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

简介：本期同城会由阿里云数据库团队资深技术大咖独特打造，围绕阿里云原生分布式数据库PolarDB的核心技术和利用场景、RDS MySQL和PG管控架构演进、云原生内存数据库Tair在游戏行业的最佳实际进行技术分享，期待你的到来！ 流动介绍： 本期同城会由阿里云数据库团队资深技术大咖独特打造，围绕阿里云原生分布式数据库PolarDB的核心技术和利用场景、RDS MySQL和PG管控架构演进、云原生内存数据库Tair在游戏行业的最佳实际进行技术分享，期待你的到来！ 流动地址： 上海市浦东新区上科路366号张江人工智能岛A2栋1楼聚义堂 流动工夫： 2021年06月26日 13:30-16:30 报名形式（以下形式均可）： 链接报名：https://hd.aliyun.com/form/597 流动行报名：http://hdxu.cn/mR3yf 流动流程： 13:00-13:30，签到入座 13:30-13:40，阿里云ACE同城会介绍 13:40-14:10，议题1：《云原生分布式数据库PolarDB-X》 14:10-14:40，议题2：《RDS MySQL云原生架构实际》 14:40-15:00，茶歇 15:00-15:30，议题3：《RDS PostgreSQL平安最佳实际》 15:30-16:00，议题4：《内存数据库在游戏行业的现状、倒退和思考》 16:00-16:10，抽奖合影 流动奖品： 阿里云双肩包、T恤等 阿里云ACE 阿里云ACE即全称 Alibaba Cloud Engineer，是意为阿里云的工程师、代表着云计算的建设者。同时“ACE”又是扑克牌中的“A”，因而阿里云ACE也寓意着是云计算畛域王牌的一群人。在线上，ACE领有专属的页面和29个社群，承载论坛及专栏等内容； 在线下，ACE通过组织丰盛的流动，包含技术沙龙、TechDay、Meetup、官网互动等来造成本地化的开发者的学习、社交平台。 通过ACE组织的各种流动，ACE用户能够结识本地的开发者，播种前沿常识，积攒行业教训，并加深对阿里云的理解。 流动海报： 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

TcaplusDB君始终亲密关注着游戏行业和数据库行业的动静。以下是TcaplusDB君收集的近期的游戏行业和数据库行业的新闻，汇编整顿，献给大家观看。（本篇文章局部内容来自网络） 2020年信创典型解决方案名单公示2021年4月20日，工业和信息化部网络安全产业倒退核心公示了《2020年信息技术利用翻新解决方案》入围名单。 总共有70个解决方案入围，其中腾讯云（腾讯云TDSQL），人大金仓，中兴通讯（GoldenDB），神舟通用 4家国产数据库厂商在列。不仅如此，更颁布了9个创新奖，其中中兴通讯GoldenDB的银行外围零碎分布式数据库解决方案是惟一的数据库产品代表。 中国游戏产业研究院落地上海张江国家数字出版基地研究院成立之后，将定位为一个“三型”的机构，即智库型、服务型、数据型，以制作产业报告、分享产业资讯、制订行业标准等多种形式来推动产业倒退。次要工作还是以钻研为主。 除此之外，研究院心愿能为治理部门、企业及整个产业行业搭建一个平台，共享信息并提供一些前瞻性的思考，将成为一个分享行业资讯的平台——发展工作以来，研究院曾经做了5期月刊，其中囊括了国内外的行业资讯，还包含了封面故事、游戏企业风采、每月数据等多个内容。 2021年5月国产数据库排行榜出炉2021年5月国产数据库排行榜新鲜出炉，榜单TOP10铜墙铁壁。 同时排名较往期变动较小，其中过半产品（6款）得分呈负增长，TiDB、OceanBase 和 PolarDB持续放弃着上个月的“T-O-P”阵容，GaussDB回升至第六位与TDSQL调换程序，其余8款产品均无排名变动。 数据起源：墨天轮 4月移动游戏销售179亿，同比增13％近期，伽马数据公布了《2021年4月移动游戏报告》，报告显示，2021年4月，中国移动游戏市场理论销售收入179.06亿元，相比3月，降落4.48%，不过与去年4月相比，增长13.29%。 伽马数据钻研显示：间断两月，中国移动游戏支出走低，这次要受《原神》《穿梭前线：枪战王者》等头部产品和《提灯与地下城》《天地劫：幽城再临》等次新游产品流水回落影响；不过新游《航海王热血航线》《坎特伯雷公主与骑士唤醒冠军之剑的奇幻冒险》在本月下旬上线，流水增量将在下月显著体现。 数据起源：伽马数据 以上就是TcplusDB君收集的近期的游戏行业和数据库行业的新闻，感激大家的浏览哦。 TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

完结了轻松又愉悦的五一五天长假，明天又是元气满满的一天！ 关掉早起的闹铃，喝上晚上的咖啡，调整好状态，TcaplusDB人er们返工啦~ 长假休身不休心，努力奋斗步步高升！TcaplusDB的工作人员们也迅速从“假期状态"切换到”工作模式“，持续以丰满的工作激情、良好的精神状态投身于工作之中，为给客户提供更好的数据服务而持续奔跑！ 在将来，腾讯云TcaplusDB将以国产键值型NoSQL数据库领航者的身份，在这条路线上走得更远，依据行业动态为平台引入更多元化的性能。同时，腾讯云TcaplusDB将和行业合作伙伴一起，持续分享腾讯分布式数据库方面的教训，并将踊跃投入基于多模和多负载能力的一站式低成本数据处理能力的研发；满足基于寰球分布式能力，助力企业解决业务出海、寰球同服/多活、跨域数据迁徙等要害业务畛域需要。 TcaplusDB君也揭示各位有“节后综合征”的上班族们：在长假后，应给生理、心理足够的缓冲工夫，采纳正当迷信的形式来调整本身状态，使身心尽快调整到工作状态上。 这里，TcaplusDB君有一份高效返工指南献给大家： （1）调整作息时间，适当静止 （2）合理安排通勤工夫 （3）不焦急干活，梳理思路，做好工作布局 人勤春来早，节后返工忙。“幸福都是奋斗进去的！”，TcaplusDB为各个岗位上的工作者们加油打气，祝大家返工大吉~ TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

数据库技术是通过钻研数据库的构造、存储、设计、治理以及利用的根本实践和实现办法，并利用这些实践和办法来实现对数据库中的数据的解决、剖析、转化等操作。数据库技术作为计算机数据处理与信息管理系统的外围，钻研和解决了计算机信息处理过程中大量数据无效地组织和存储的问题，在数据库系统中缩小数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和解决数据。 在本篇文章中，将会介绍腾讯自研的分布式数据库TcaplusDB的技术原理。 存储原理一个表通过HASH分表，依照路由数组长度（默认为10k）进行取模运算分片(Mod Sharding)，所以每张表最多能够分成10k个分片(Shard)。以下图为例，1个TcaplusDB表被分为5个Shard文件散布到不同存储节点，每个结点散布有1个或多个分片的数据。 图3.1 TcaplusDB存储技术示意图3.2 零碎扩容TcaplusDB扩容别离在存储层和接入层进行。从第2章节的架构图中，能够看到接入层即Tcap Proxy层，存储层即Tcapsvr层(主备节点)。对于接入层而言，采纳的是无状态设计，所以能够灵便程度扩缩容，且不影响线上业务，对业务无感知 ; 对于存储层而言，因为表采纳的是分片设计，在扩容时须要将原机器上的分片程度迁徙到新机器上，达到扩容存储空间的目标。以图3.2为例，Table A在扩容前，只有一个分片Shard 1， 路由数组长度为10k。在扩容时，将该表分为两个分片，其中路由项0-5k放在Shard1 , 路由项5001-10k放在Shard2，2个shard别离存储到两个存储节点上。 图3.2 存储节点扩容示意图数据迁徙过程见图3.3，原TcaplusDB Salve节点上数据会复制到新的TcaplusDB Master节点，通过binlog同步放弃数据完整性，接入层tcapoxy的数据申请重定向到新的TcaplusDB集群。 图3.3 扩容后申请重定向示意图接入层扩容，如图3.4所示，通过一致性哈希路由切换，将原来由4个tcaproxy负责转发的路由，平均分配给5个tcaproxy，路由切换过程不会造成音讯失落。 图3.4 接入层扩容示意图TcaplusDB的扩容基于存储节点的磁盘使用率和QPS (Queries per Second) 2个维度。当单台存储节点容量应用达到肯定阈值后即触发扩容操作。 TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

[TcaplusDB小常识]TcaplusDB的备份与回档机制随着电子商务和办公线上化的飞速发展，企业对信息系统的依赖性越来越高，数据库作为信息系统的外围担当着重要的角色。对于数据库而言，因为数据量宏大且非常重要，每一个数据的失落，都可能是一笔很大的损失。 但在理论的操作过程中，谁都不能齐全保证数据一点都不失落损坏，因而，为了避免意外删除，自然灾害等造成的损失，保障数据库的一致性，数据库备份是必须要的。 对于一个数据库而言，数据备份非常重要，因而对于DBA来说，理解数据库备份的原理很有必要，备份的原理能够帮忙他们更好地解决数据库备份。 TcaplusDB作为一个nosql分布式数据库，有着十分欠缺的数据备份体系。上面TcaplusDB君将介绍TcaplusDB是如何进行冷备和回档来保障客户的数据安全的。 冷备目前TcaplusDB反对两种形式数据备分：全量数据文件冷备，每日定时进行，表创立好后，主动有脚本去备份存储数据文件，全量备份文件保留周期25天；另一种是增量备份，是在上次全量或增量备份的根底上，对更改过的数据进行的备份。次要基于TcaplusDB的binlog进行，每15分钟进行一次, 增量流水保留周期15天。通过两种形式备份的联合，保障了零碎异样期间通过备份疾速复原的能力。业务数据在存储节点落地时有CRC校验， 若因数据被篡改， CRC校验会失败， 不会因而返回给用户谬误的数据。 冷备份指在数据库敞开后,进行备份,TcaplusDB的备节点在做全量冷备时，冷备开始工夫点全量数据文件处于齐全静止状态，此时全量数据采纳字节copy来进行备份, 齐全无一致性问题。 且在冷备期间，前端读写齐全不受影响，新申请会写入小的批改集，申请会合并全量数据和小批改集。 回档TcaplusDB的回档反对两种形式: 回档形式形容反对形式冷备回档应用备份文件回档到冷备的工夫点，准确到毫秒。临时通过工单反对准确回档应用备份文件和binlog文件回档到任意指定的工夫点，准确到毫秒。临时通过工单反对冷备回档和准确回档反对以下4种回档范畴: 回档范畴形容反对形式全服回档所有表均回档临时通过工单反对单表回档仅单个表回档临时通过工单反对记录回档对单个记录回档, 回档时指定KEY即可腾讯云控制台反对条件回档指定过滤条件回档, 如指定要回档的key临时通过工单反对以上就是对TcaplusDB冷备和回档制度的介绍，在接下来的TcaplusDB知识库系列中，TcaplusDB君将揭晓更多TcaplusDB设计的原理和神秘，尽请期待！ TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

TcaplusDB君始终亲密关注着游戏行业和数据库行业的动静。以下是TcaplusDB君收集的近期的游戏行业和数据库行业的新闻，汇编整顿，献给大家观看。 （本篇文章局部内容来自网络） Epic获10亿美元融资，踊跃回应亏损风闻Epic Games于4月13日称，公司已在新一轮融资中取得了10亿美元。Epic公司估值因而晋升至287亿美元，较上一次融资估值增长了66%。 此次的10亿美元融资也是对之前Epic的亏损风闻的一个侧面音讯，此前Epic CEO Sweeney在推特上针对苹果指出Epic亏损事实进行了回应：“苹果认为这是“亏钱”，而这是胜利的投资。精确来说，咱们正在做的是在将来可能盈利，并牢牢吸引住玩家的投资。” B站获《守望先锋》数年赛事独播权4月15日，哔哩哔哩电竞发表与动视暴雪电竞达成策略单干。 哔哩哔哩电竞将负责《守望先锋联赛》2021赛季中国大陆地区赛事的制作开发、赛事转播、商业权利，同时帮助赛事在国内的宣发推广，此外，哔哩哔哩电竞也领有单干期限内该赛事的独家直播点播版权及分销权。此协定将从2021赛季起，涵盖数年。 此前，B站已领有泛滥热门电比赛事的直播版权，包含《英雄联盟》职业联赛及寰球总决赛、《王者光荣》职业联赛、《战争精英》职业联赛等。本次哔哩哔哩电竞与暴雪电竞的单干将进一步丰盛B站电竞内容生态。 《2021年度第一季度中国游戏产业报告》公布近日，中国音数协游戏工委与中国游戏产业研究院独特公布《2021年度第一季度中国游戏产业报告》。多家游戏厂商凭借推出除夕、春节假期等流动，用户的生产欲望加强，中国游戏产业理论销售收入实现阶段性增长，多款游戏产品获得了比拟好的问题。 本次报告包含了2021年第一季度中国游戏市场理论销售收入与用户规模、2021年第一季度中国自主研发游戏海内市场理论销售收入、2021年第一季度中国游戏细分市场情况、2021年第一季度中国游戏市场特色市场情况及用户规模四个方面。 信息起源：中国游戏产业研究院 2021信息技术利用翻新论坛揭幕4月15日-17日，由中国电子工业标准化技术协会信息技术利用翻新工作委员会、国家工业信息安全倒退钻研核心、山西省工业和信息化厅、太原市人民政府、山西转型综合改革示范区管委会独特主办，以“交融倒退，拥抱生态”为主题的2021信息技术利用翻新论坛在山西太原揭幕。 工业和信息化部副部长王志军在大会主论坛致辞中指出，过来几年里，在党中央的刚强领导下，在用户单位和产业界的共同努力下，咱们在党政、金融等畛域大力推广利用信创产品和技术，推动信创产品减速迭代更新，从“根本可用”逐步变得好用，信创产业增长势头强劲。他对下一步工作提出四点要求：一是增强技术创新，踊跃培养倒退新动能。二是强化能力建设，营造产业倒退新环境。三是保持需要导向，打造信创利用新场面。四是保持问题导向，推动产品质量迈向新台阶。 信息起源：工业和信息化部信息技术倒退司 TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

DBA 行业是否将会沦亡？最近几年因为企业数据上云、自动化运维、人工智能等技术的疾速倒退，让很多 DBA 感到焦虑，放心技术的改革会让本人饭碗不保，其实大可不必如此。新技术的到来意味着一些简单机械、须要大量人工的工作能够被主动实现，进入 DBA 行业的门槛正在变低，但这绝不意味着 DBA 行业的沦亡，反而随着时代的倒退和数据量的井喷而愈发重要！ 首先简略解释一下什么是 DBA 及他们的工作内容?DBA：数据库管理员（Database Administrator，简称DBA)，是从事治理和保护数据库治理(DBMS)的相干工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，次要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期治理。 <u>DBA 的外围指标是保障数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。</u> DBA 的次要工作内容为数据库的装置、数据库配置和治理、权限及平安方面的治理、监控和性能调节、备份复原、监控、审计数据等等。 ——百度百科 DBA 以后的时代背景和环境：以后是数据时代，巨量的数据正在源源不断的生成，数据的质变必将引起量变，这种量变将会影响着 DBA 的工作内容和职位要求。人工智能（AI）、机器学习、物联网（loT）、云存储、大数据、微服务等的衰亡，引发了大多数企业数字转型的浪潮。去 IOE 过程减速、国产数据库的成熟和衰亡、企业对不同场景的不同需要等等，推动着 DBA 须要更加纵深宽敞的常识储备和能力。开发人员的累赘减轻、开发周期越来越短、大量的软件一直涌入市场中、所有都以更快的速度运行，传统的运维越来越难跟上这种步调......DBA 面临的挑战：迁徙到云：企业中数据迁徙到云并与星散成，这是以后的大趋势。迁徙到新技术的需要：例如须要从一些传统数据库迁徙到国产或新型数据库中等等。治理更多的数据库：将来应用繁多数据库的可能性越来越小，依据企业的业务场景应用更多更适宜的数据库将会成为常态。自动化运维：以后自动化运维曾经越来越多的应用到生产环境中，相比人工而言的更稳固更可控，促使 DBA 向更高阶的中央去。更沉重的部署工作：为了使DevOps无效地工作，必须将数据库无缝地蕴含在软件开发生命周期中。这意味着DBA须要与开发人员更严密地单干，并无效地扭转他们的思维形式，以便在波及数据库时遵循DevOps流程。DBA 迎来的新机遇： 数据时代曾经到来，数据正在成为企业倒退和提高的重要资产和能源，并且数据正以指数的模式扩大暴发，这使得数据的治理成为极其重要的一件事。如此宏大数据的治理，靠一个和几个人的力量将越来越难，由此会引起 DBA 的职能越来越清晰，从业者将会更加聚焦在某一个技术畛域，越来越须要团队的合作与配合。最初，以后正是数据百花齐放的时代，数据库品种繁多，牵涉到数据库利用和部署的技术也纷繁复杂，这将带给 DBA 们泛滥大展身手的空间。 死亡舆论夸大其词在一些论坛中，常会看到 「DBA 行业将死，乘早转行」的舆论，这种舆论背地的焦虑无非是云时代和自动化运维等技术的倒退，让身在此行业中的人感到压力微小而造成的。新技术以更低的老本和更高的稳定性能让很多人饭碗不保。诚然，没有人能抵御历史的车轮，新技术的倒退在为咱们的工作带来便当的同时肯定会让局部人的工作被代替，然而塞翁失马焉知非福？务必须要辩证的对待，感性的看待，谨慎的决定。 DBA 的将来首先，各类数据库管理工具或自动化运维工具的产生并不代表着 DBA 要做的事件变少，很多技术还没有成熟、须要做的工作还很多，DBA 在接下来的很长一段时间内将仍持续存在，而高级或专精某一门技术的 DBA 将会将会被企业愈发器重，前景有限。此外，DBA 因为对数据库的相熟，可转为到数据分析、架构师、数据库工程师等各类各个方向，均有广大空间，而且随着数据库产品软硬件的逐步联合，或者会衍生出咱们未曾想到的职业。 结语数据时代，DBA 的角色不会被代替，它只可能是换了另一种形式存在着，更加深刻的影响着咱们的生存。 对立数据库管理工具 CloudQuery 官网：https://cloudquery.club/

[TcaplusDB知识库]TcaplusDB备份与回档机制介绍随着电子商务和办公线上化的飞速发展，企业对信息系统的依赖性越来越高，数据库作为信息系统的外围担当着重要的角色。对于数据库而言，因为数据量宏大且非常重要，每一个数据的失落，都可能是一笔很大的损失。 但在理论的操作过程中，谁都不能齐全保证数据一点都不失落损坏，因而，为了避免意外删除，自然灾害等造成的损失，保障数据库的一致性，数据库备份是必须要的。 对于一个数据库而言，数据备份非常重要，因而对于DBA来说，理解数据库备份的原理很有必要，备份的原理能够帮忙他们更好地解决数据库备份。 TcaplusDB作为一个nosql分布式数据库，有着十分欠缺的数据备份体系。上面TcaplusDB君将介绍TcaplusDB是如何进行冷备和回档来保障客户的数据安全的。 冷备目前TcaplusDB反对两种形式数据备分：全量数据文件冷备，每日定时进行，表创立好后，主动有脚本去备份存储数据文件，全量备份文件保留周期25天；另一种是增量备份，是在上次全量或增量备份的根底上，对更改过的数据进行的备份。次要基于TcaplusDB的binlog进行，每15分钟进行一次, 增量流水保留周期15天。通过两种形式备份的联合，保障了零碎异样期间通过备份疾速复原的能力。业务数据在存储节点落地时有CRC校验， 若因数据被篡改， CRC校验会失败， 不会因而返回给用户谬误的数据。 冷备份指在数据库敞开后,进行备份,TcaplusDB的备节点在做全量冷备时，冷备开始工夫点全量数据文件处于齐全静止状态，此时全量数据采纳字节copy来进行备份, 齐全无一致性问题。 且在冷备期间，前端读写齐全不受影响，新申请会写入小的批改集，申请会合并全量数据和小批改集。 回档TcaplusDB的回档反对两种形式: 回档形式形容反对形式冷备回档应用备份文件回档到冷备的工夫点，准确到毫秒。临时通过工单反对准确回档应用备份文件和binlog文件回档到任意指定的工夫点，准确到毫秒。临时通过工单反对冷备回档和准确回档反对以下4种回档范畴: 回档范畴形容反对形式全服回档所有表均回档临时通过工单反对单表回档仅单个表回档临时通过工单反对记录回档对单个记录回档, 回档时指定KEY即可腾讯云控制台反对条件回档指定过滤条件回档, 如指定要回档的key临时通过工单反对以上就是对TcaplusDB冷备和回档制度的介绍，在接下来的TcaplusDB知识库系列中，TcaplusDB君将揭晓更多TcaplusDB设计的原理和神秘，尽请期待！ TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

数据库作为互联网业务的基础设施，作为获取数据、生产加工数据、交付数据的集合体，其重要性显而易见。从传统的数据库到近年以诸多劣势非常热门的分布式数据库，数据库产品层出不穷，作为数据库外围的数据库架构也有很多变动。 数据库我的项目失败的一个常见起因是项目组的开发人员对数据库的理论意识有余，不足对所用工具的根本理解，在本月的1号，腾讯云数据库专家工程师张铭进行了「腾讯游戏外围数据库TcaplusDB的架构与实战直播」，讲述了专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据库TcaplusDB的架构与理论应用的操作，强调了TcaplusDB残缺的应用培训体系和敌对的我的项目接入设计。 在本场直播中，直播页面浏览量（拜访PV）达到了21818的人次，观众们反应热烈，在课后的直播问卷反馈中，观众对内容的满意度平均分达到了9分（满分10分）， 内容满意度为99%，这证实了本次直播的内容是直播指标观众所心愿听到的，直播嘉宾的解说解决了听众以往对数据库非凡构造以及对反对游戏的数据库的特别之处的纳闷。 直播的最初，设置了自在发问环节，观众与直播嘉宾的互动频繁，不少观众提出了本人的困惑，而老师也在直播中进行了具体的解答。 错过了这次直播的敌人也无需可惜，本次直播的回放就在： 扫码即可观看哦！ 腾讯云数据库专家工程师精心筹备的 TcaplusDB 的核心技术、数据库技术推动、TcaplusDB的设计迷信与实际等行业干货等你来！ TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

我叫大明，是一名程序员。 90 后，在一家软件开发公司工作，我喜爱打篮球和游戏，但我更爱学习和工作，尽管学习和工作有时并不爱我... 只管不想抵赖，但这就是我。 最近，不晓得是因为春天柳絮的浮荡导致我思路浮荡，还是因为我的工作和学习有些爽朗，导致想给本人找点乐子，所以：我打算开始写日记了！ 但不管怎么说，我就要开始写日记！！ 然而想想，除了小学的时候被语文老师强制着写过几篇流水账外，就再也没写过日记了，想这事还有点难... emmmm... 但无论怎样，既然决定了，先干再说！ 那么，我怎么写？写点什么好呢？emmmm... 思考好久之后，我决定拿出看家本领来写日记： Hello world... <head>... </head> 算了... 还是记流水帐吧。 以下就是我平平无奇的一天。 晚上 8:30 我睡到天然醒。这在你们大多数人眼中极为侈靡的一件事，但对我而言，这却太稀松平时了。 要不是因为间隔我租的房子 20 米处有个每天早上 6 点就动工的大工地，我差点就笑出了猪叫。 幸好，我住的中央间隔公司很近，只有 200 多米，还是一条直线，每天早上我都会骑着从齐齐哈尔淘到的 90 年代的公路自行车，迎着风通过一座小桥去公司。 晚上 9:00，开机 我的豆角包和豆腐包混合着共事们油条、咖啡、酱香饼等多种滋味，由此开启了干（ji）劲（fei）十（gou）足（tiao）的一天。 晚上 9:30关上公司自研的对立数据管控工具 CloudQuery，开始工作。 CloudQuery 这款工具的益处是仅需一个浏览器就能够连贯到所有罕用的数据源，而且反对终端命令，权限管控、组织架构等性能，应用起来很不便，大大晋升了工作效率。 以查询数据库来讲，CloudQuery 已反对了 8 类常见的数据源：Oracle、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、MariaDB、Redis、SQLServer、达梦数据库。（当初数据源正在迅速减少中，将来半年左右，CloudQuery 将再减少十余种罕用的数据源，蕴含国产数据源）当初就不须要再关上各种工具进行数据查问了，间接用浏览器登录就能够查问，十分不便。 例如对咱们团队而言，常常会用到 Oracle/MySQL/PG/Redis 数据库，之前每次都要关上相应的工具，十分麻烦，而且数据的流动和治理也是件让人头大的事件，而当初就无需这样做了，在一个平台内就能够操作和治理所有罕用的数据库了，节俭了大量的工夫精力。 与此同时，CloudQuery 齐全满足咱们平时要应用的一系列查问性能，而且更合乎咱们日常的工作习惯。 例如创立表、查看和创立表构造、增加表、清空表、设计表等等。例如在输出编辑区中输出查问语句将会进行主动提醒，并反对快捷键操作等。转储 SQL 文件、以五种格局导出后果集、查看日志等等。 10:00—12:00 沉迷代码，无法自拔，此处省略有数噼里啪啦的键盘声。 12:00—14:00 和共事们到负一楼吃饭，而后沿着公司楼下的那条小河，晒晒太阳，思考一下人生，不多久，骑着自行车回家看 20 分钟的书午休。 14:00—18:00 ...

本文选自Andrew Pavlo（卡内基梅隆大学计算机科学系副教授）和Matthew Aslett（451研究所副总裁）在2016年所发表的论文What’s Really New with NewSQL。以下内容为伴鱼技术团队翻译，录信数软进行了二次整顿和编辑。 摘要近年来呈现了一种称为NewSQL的新型数据库管理系统（DBMS），它们号称有能力扩大古代在线交易解决（on-line transaction processing,OLTP）零碎的工作负载，这对于以前的零碎来说是无奈做到的。 鉴于传统的DBMS曾经倒退了近40年，有必要认真斟酌一下NewSQL的劣势是真如他们所说，还是仅仅是一种商业宣传行为。如果真的能够取得更好的性能，那么下一个问题天然就是它们是真的有技术冲破，还是仅仅因为硬件方面的倒退使得原来的问题已不再是瓶颈？ 为了探讨这些问题，咱们先探讨了数据库的倒退历史，以此了解NewSQL呈现的背景和起因。而后从一些细节方面深刻探讨了NewSQL的概念，特点，分类，以及在各个分类上面的NewSQL零碎。 一、数据库管理系统（DBMSS）的简要倒退历史世界上第一个数据库系统，IBM IMS诞生于1966年，它被用于存储土星五号(Saturn V)和阿波罗(Apollo)空间摸索我的项目所需的整机和供应商信息。IMS 的次要奉献在于展现了“利用程序逻辑与数据操作逻辑应该拆散”的理念，应用程序开发者只须要关注数据的逻辑变动，而无需关怀其具体实现。在IMS之后，呈现了第一批关系型数据库，其次要代表就是IBM的System R零碎以及加州大学的INGRES，即PostgreSQL的前身。INGRES迅速在其它大学的信息系统中流行起来，并于70年代末商业化。大概在雷同的期间，Oracle采纳相似System R的设计，开发并公布其DBMS的第一个版本。在80年代初期又涌现了一批公司，它们也推出本人的商业化数据库产品，如Sybase和Informix。在System R之后，IBM在1983年公布了新的关系型数据库DB2，后者复用了System R的局部代码，但二者至今未开源。 从80年代末到90年代初，面向对象的语言开始风行，这也催生了一批面向对象的DBMS诞生，以期磨平数据库模型与语言之间的隔膜。然而因为没有相似SQL一样的标准接口，这些面向对象的DBMS始终没有在市场上被宽泛承受，不过它们的一些设计理念逐步被交融进关系型数据库，许多风行的关系型数据库都减少了对Object、XML和JSON数据的反对。除此之外，面向文档(document-oriented)的NoSQL数据库也或多或少是面向对象的DBMS的延长。 90年代的一个大事件就是两个开源关系型数据库的公布，MySQL和PostgreSQL。MySQL于1995年在瑞士诞生，次要基于ISAM的mSQL零碎开发；PostgreSQL于1994年启动，由两名伯克利的学生对QUEL的Postgres源码进行二次开发，减少SQL查询语言的反对。 从2000年后，互联网利用如雨后春笋般呈现，这些利用对各种资源的要求都远超传统的软件服务。互联网利用须要反对大量用户的并发拜访，且对可用性要求极高，最好永远在线。在实践中，数据库开始成为互联网利用的瓶颈。许多厂商尝试纵向扩容，进步单机硬件性能，但这种形式换来的晋升非常无限，体现出显著的边际收益递加。而且纵向扩容通常很不平滑，将数据从一台机器挪动到另一台机器须要长时间下线服务，这对于互联网用户来说无奈承受。为了解决这个问题，一些公司定制化开发中间件(middleware)，将数据分片到多个一般单机DBMS上： 对下层利用形象出一个逻辑数据库，而背地则将数据扩散到不同的物理数据库上。当利用发动申请时，这层中间件须要转发或重写这些申请，分发给背地数据库集群的一个或多个节点，待这些节点执行完申请返回数据后，前者再将数据聚合返回给下层利用。从这个思路登程构建的两个比拟驰名的零碎别离是eBay的Oracle-based cluster和Google的MySQL-based cluster。起初Facebook也采纳相似的策略构建外部的MySQL cluster 并沿用至今。只管利用中间件对数据分片的策略，能够解决简略的点读、点写操作，但如果要在一个事务中更新多条数据，或者多表join就变得十分困难。正因为如此，这些晚期的中间件都不反对这类操作，eBay 要求这些中间件的用户必须在应用层逻辑中实现join逻辑。显然这违反了“利用程序逻辑与数据操作逻辑应该拆散”的理念，将数据操作逻辑从新裸露给利用开发者。 最终基于中间件的分片计划被逐步摈弃，各个公司将精力转向自研分布式数据库。除中间件计划暴露出的问题之外，传统数据库解决方案还暴露出两个问题： 第一，传统数据库重视一致性和正确性，在可用性和性能上有所就义。但这种trade-off与重视并发和可用性的互联网利用的需要南辕北辙。 第二，传统关系型数据库的许多性能在互联网利用中并不实用，而反对这些性能却会耗费额定的资源，如果可能应用更轻量的数据库兴许能晋升整体性能。除此之外，关系模型兴许不是表白利用数据的最佳形式，应用残缺的SQL来实现简略查问仿佛是“杀鸡用牛刀”。 这些问题正是2005-2010年间NoSQL静止的起源。NoSQL的拥趸普遍认为妨碍传统数据库横向扩容、进步可用性的起因在于ACID保障和关系模型，因而NoSQL静止的外围就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value，graphs 和Documents)。两个最驰名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，因为二者都未开源，其它组织就开始推出相似的开源代替我的项目，包含Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些守业公司也退出到这场NoSQL静止中，它们不肯定是受BigTable和Dynamo的启发，但都响应了NoSQL的哲学，其中最闻名的就是MongoDB。 在21世纪00年代末，市面上曾经有许多供用户抉择的分布式数据库产品。应用NoSQL的劣势在于利用开发者能够更关注应用逻辑自身，而非数据库的扩展性问题；但与此同时许多利用，如金融零碎、订单解决零碎，因为无奈放弃事务的一致性要求被拒之门外。一些组织，如Google，曾经发现他们的许多工程师将过多的精力放在解决数据一致性上，这既裸露了数据库的形象、又进步了代码的复杂度，这时候要么抉择回到传统DBMS时代，用更高的机器配置纵向扩容，要么抉择回到中间件时代，开发反对分布式事务的中间件。这两种计划老本都很高，于是NewSQL静止开始酝酿。 二、NewSQL的衰亡本文认为NewSQL是对一类古代关系型数据库的统称，这类数据库对于个别的OLTP读写申请提供可横向扩大的性能，同时反对事务的ACID保障。换句话说，这些零碎既领有NoSQL数据库的扩展性，又放弃传统数据库的事务个性。NewSQL从新将“利用程序逻辑与数据操作逻辑应该拆散”的理念带回到古代数据库的世界，这也验证了历史的倒退总是呈现出螺旋回升的模式。 在21世纪00年代中，呈现了许多数据仓库零碎 (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，这些以解决OLAP 申请为设计指标的零碎并不在本文定义的NewSQL范畴内。OLAP 数据库更关注针对海量数据的大型、简单、只读的查问，查问工夫可能继续秒级、分钟级甚至更长。NewSQL数据库设计针对的读写事务有以下特点： 耗时短应用索引查问，波及大量数据 (非全表扫描或者大型分布式 Join)反复度高，通常应用雷同的查问语句和不同的查问参数也有一些学者认为NewSQL零碎是特指实现上应用Lock-free并发控制技术和share-nothing架构的数据库。所有咱们认为是NewSQL的数据库系统的确都有这样的特点。 三、NewSQL的分类既然曾经定义NewSQL，咱们就能够剖析一下现在整个NewSQL数据库的图景。现今市面上的NewSQL数据库大抵能够分为3类： 齐全应用新的架构从新设计开发的NewSQL数据库在中间件层实现NewSQL个性的数据库云计算平台提供的数据库即服务产品（DaaS），通常也是基于新的架构在撰写本文之前，两位作者都将利用“替换单机数据库存储引擎” 的计划划分到NewSQL中。这种计划的典型代表就是一些替换MySQL、InnoDB的计划，如 TokuDB，ScaleDB，Akiban，deepSQL，MyRocks 的等等。应用新存储引擎的益处在于对于利用来说这样的替换毫无感知。但当初，两位作者发出了之前的观点，他们认为通过替换存储引擎和应用插件的形式扩大单机数据库系统并不是NewSQL零碎的典型代表，不属于本文的议论范畴。通常，通过替换MySQL存储引擎来晋升数据库OLTP 场景下性能的计划最终都难逃失败。 接下来咱们将别离探讨这3类NewSQL数据库。 1.新型架构从无到有搭建的NewSQL零碎最令人感兴趣，因为我的项目设计有最大的自由度而无需思考古老零碎在设计、架构方面的累赘。所有属于这类的数据库系统都是基于 shared-nothing的分布式架构，同时蕴含以下模块： 多节点并发管制 (multi-node concurrency control)多正本数据复制 (replication)流量管制 (flow control)分布式查询处理 (distributed query processing)应用新的数据库系统的另一劣势在于各个组件都能够针对多节点环境作出优化，如查问优化器、节点之间的通信协议等等。一个具体的例子就是，大多数的NewSQL数据库都能够在节点之间间接传递同一查问 (intra-query) 外部的数据，而无需像一些基于中间件的计划须要通过核心节点路由数据。 ...

数据库技术是通过钻研数据库的构造、存储、设计、治理以及利用的根本实践和实现办法，并利用这些实践和办法来实现对数据库中的数据的解决、剖析、转化等操作。 数据库技术作为计算机数据处理与信息管理系统的外围，钻研和解决了计算机信息处理过程中大量数据无效地组织和存储的问题，在数据库系统中缩小数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和解决数据。 在本篇文章中，将会介绍腾讯自研的分布式数据库TcaplusDB的技术原理。 存储原理一个表通过HASH分表，依照路由数组长度（默认为10k）进行取模运算分片(Mod Sharding)，所以每张表最多能够分成10k个分片(Shard)。以下图为例，1个TcaplusDB表被分为5个Shard文件散布到不同存储节点，每个结点散布有1个或多个分片的数据。 图3.1 TcaplusDB存储技术示意图 3.2 零碎扩容 TcaplusDB扩容别离在存储层和接入层进行。从第2章节的架构图中，能够看到接入层即Tcap Proxy层，存储层即Tcapsvr层(主备节点)。对于接入层而言，采纳的是无状态设计，所以能够灵便程度扩缩容，且不影响线上业务，对业务无感知 ; 对于存储层而言，因为表采纳的是分片设计，在扩容时须要将原机器上的分片程度迁徙到新机器上，达到扩容存储空间的目标。以图3.2为例，Table A在扩容前，只有一个分片Shard 1， 路由数组长度为10k。在扩容时，将该表分为两个分片，其中路由项0-5k放在Shard1 , 路由项5001-10k放在Shard2，2个shard别离存储到两个存储节点上。 图3.2 存储节点扩容示意图 数据迁徙过程见图3.3，原TcaplusDB Salve节点上数据会复制到新的TcaplusDB Master节点，通过binlog同步放弃数据完整性，接入层tcapoxy的数据申请重定向到新的TcaplusDB集群。 图3.3 扩容后申请重定向示意图 接入层扩容，如图3.4所示，通过一致性哈希路由切换，将原来由4个tcaproxy负责转发的路由，平均分配给5个tcaproxy，路由切换过程不会造成音讯失落。 图3.4 接入层扩容示意图 TcaplusDB的扩容基于存储节点的磁盘使用率和QPS (Queries per Second) 2个维度。当单台存储节点容量应用达到肯定阈值后即触发扩容操作。 TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

清明将至，又到一年休闲踏青，祭拜先人的机会。 清明假期期间，TcaplusDB不停歇，咱们将判若两人地守护您的数据，持续做您最松软的后盾。 在将来，TcaplusDB还将以国产键值型数据库领航者的身份，在这条路线上走得更远，依据行业动态为平台引入更多元化的性能。同时，腾讯云TcaplusDB将和行业合作伙伴一起，持续分享腾讯分布式数据库方面的教训，并将踊跃投入基于多模和多负载能力的一站式低成本数据处理能力的研发；满足基于寰球分布式能力，助力企业解决业务出海、寰球同服/多活、跨域数据迁徙等要害业务畛域需要。 TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

愚人节（别名：万愚节、风趣节，英文名：April Fool's Day或All Fools' Day）是从19世纪开始在东方衰亡风行的民间节日，日期在每年公历的4月1日。对于愚人节的起源有很多种说法：一种说法认为这一风俗源自印度的“诠俚节”。该节规定，每年三月三十一日的节日这天，不分男女老幼，能够互开玩笑、相互愚弄坑骗以换得娱乐。 TcaplusDB在此祝大家愚人节高兴，同时，咱们也保障，TcaplusDB永不愚你！ 作为一个数据库，TcaplusDB有十分多的业务在日夜不停井井有条地运行着，肩负着泛滥客户的信赖，咱们深知本人的责任重大，解决好每一条数据，将数据服务做到极致，就是咱们的指标。对于一个数据库来说，是没有开玩笑这一说法的，咱们的每一条数据都很重要，咱们将永远认真谨严地提供最精确的数据服务，TcaplusDB承诺，咱们永不在咱们的服务上开玩笑。 愚人节高兴，TcaplusDB永不愚你，你永远能够信赖TcaplusDB!

数据库作为互联网业务的基础设施，作为获取数据、生产加工数据、交付数据的集合体，其重要性显而易见。从传统的数据库到近年以诸多劣势非常热门的分布式数据库，数据库产品层出不穷，作为数据库外围的数据库架构也有很多变动。 本次直播要介绍的TcaplusDB，是专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据库，作为腾讯云的数据库服务的一部分，咱们竭力为广大客户提供极致的游戏数据体验。因而，在设计数据库时，咱们也充分考虑了客户的需要，贯彻了数据库架构设计的准则，将高性能，高可用的个性施展到极致。 就在4月1日早晨七点，腾讯云数据库专家工程师张铭将开启「腾讯游戏外围数据库TcaplusDB的架构与实战直播」，全面介绍 TcaplusDB 的核心技术、数据库技术推动、TcaplusDB等，并分享TcaplusDB的设计迷信与实际。 扫码即可收费预约观看，相约腾讯云大学，共探撑持十亿级DAU游戏的数据库的设计神秘，4月1日咱们不见不散！

盼望着，盼望着，东风来了，CloudQuery v1.3.5 的脚步近了。 一起来看看本次降级新增了哪些性能吧！新增性能 Oracle 现反对后果集排序和筛选。 在后果集左侧的执行日志中，可看到更丰盛具体的信息；可清空所有日志信息；可抉择仅查看错误信息。 Oracle/MySQL/SQLServer/达梦/PostgreSQL/MariaDB 七类数据源现反对导出后果集为 SQL 格局。 SQLServer/PG/MySQL/MariaDB 反对新增、调用、删除函数和存储过程等。 Oracle/MySQL/SQLServer 新增 SDT 菜单栏列类型和主外键显示性能。 数据操作权限新增编辑性能。 审计方面新增用户操作明细性能，可记录用户登录登出及客户端 IP 等信息。优化与修复 下载核心可查看文件下载失败的具体起因。 语句执行明细新增显示客户端明细、连贯名、数据库名和影响行数等信息。 大幅升高 CloudQuery 运行时的内存占用。调整局部页面的款式；优化交互体验。鸣谢 @黄晓鹏——group by sql 查问后果异样已解决。 感激上述同学反馈问题，CloudQuery 社区的倒退离不开大家的参加 直播流动2021 年的第一场直播流动来啦！咱们将在本次直播流动中为大家逐个解说从 CloudQuery v1.3.2 -- v1.3.5 所新增的性能及之后的布局，记得不要错过！ 直播工夫：2021 年 3 月 30 日 20:00 直播地址：https://www.modb.pro/event/live/292 社区布告 CloudQuery 问答社区现已正式上线，当前遇到问题，能够在「问答社区」搜寻关键词，说不定立马就能找到答案！如果找不到你想要的答案，能够将你的问题 po 在社区上，咱们会第一工夫解答~ 最初，欢送大家多多在社区沉闷，咱们将不定期筛选沉闷用户发放礼物~ 问答社区地址：https://ask.cloudquery.club/ 产品官方网站：https://www.cloudquery.club

一、什么是目录数据库？你可能从其他人或书上听过RMAN复原目录（也有可能是其余名字，RMAN Recovery Catalog的翻译较多较杂，以下简称复原目录），旁人的表白或书中模糊不清的形容，导致很多敌人始终对其实际意义和作用感到纳闷。在我看来，能够将其视作存储RMAN备份复原相干信息的数据库（在物理模式上能够对应成Oracle中的一个SCHEMA）。 当没有复原目录时，RMAN相干的备份信息，比方归档文件门路、备份集门路等均存储在指标数据库的管制文件中，不过思考到管制文件并不能有限增长，而且管制文件也不仅仅是用来存储与备份相干的信息，因而RMAN也有一个专门的备份信息存储地，这就是复原目录了，即：目录数据库。当待备份的数据库注册到复原目录之后，RMAN相干的信息除了保留在管制文件中外（管制文件实际上只保留一部分），更加具体的信息就都被存储在复原目录中。如下图所示： 二、创立和应用Oracle的目录数据库首先，应用DBCA创立rcat数据库。这里咱们创立的数据库是：rcat.example.com。如下图所示。 在目录数据库中创立一个新的表空间。这里咱们设置的表空间大小为50M。create tablespace rcat_tbs datafile '/home/oracle/rcat_tbs01.dbf' size 50M;创立用户，可能应用rcat_tbs表空间，并受权可能应用下面的表空间create user rcat_owner identified by password;alter user rcat_owner default tablespace rcat_tbs;alter user rcat_owner quota unlimited on rcat_tbsgrant recovery_catalog_owner to rcat_owner;应用RMAN登录目录数据库，这里应用下面的创立用户rman catalog rcat_owner@rcat创立catalogcreate catalog;将指标数据库（即要执行备份的数据库）注册到目录数据库中；将指标数据库注册到目录数据库中，如下图所示rman target / catalog ract_owner/password@rcat register database; 上面咱们执行一个简略的备份，这里咱们备份一下users表空间。这时候RMAN就会将备份的元信息写入目录数据库中，如下图所示。backup tablespace users; 检查一下目录数据库中的信息，如下图所示。

作者 | Eaton 导语 | 在之前的系列文章中，咱们介绍了 DCache 及其 KV, K-K-Row 和 List 缓存模块的应用，本文将持续介绍如何应用 DCache 中的汇合类型缓存模块 —— Set 和 ZSet 缓存模块。 系列文章 DCache 分布式存储系统｜DCache 部署与利用创立DCache 分布式存储系统｜Key-Value 缓存模块的创立与应用DCache 分布式存储系统｜K-K-Row 缓存模块的创立与应用DCache 分布式存储系统｜List 缓存模块的创立与应用DCache 分布式存储系统｜Set, ZSet 缓存模块的创立与应用目录Set 与 ZSet 模块简介创立 Set/ZSet 缓存模块调用 Set/ZSet 缓存模块服务 Set 模块读写操作ZSet 模块读写操作实例其它 Set/ZSet 缓存模块服务接口总结DCache 是一个基于 TARS 框架开发的分布式 NoSQL 存储系统，反对多种数据结构，包含了 key-value（键值对），k-k-row（多键值），list（列表），set（汇合），zset（有序汇合）等，满足多种业务需要。 在后面的文章中，咱们介绍过 key-value, k-k-row 和 list 两种类型缓存模块的应用形式，本文将持续介绍汇合类型，set 和 zset 缓存模块的应用。 Set 与 ZSet 模块简介set 即汇合，与 list 相似，以列表模式存储数据。不同的中央在于 set 是会对增加的数据进行排重的。如果你须要存储一个列表数据，又不心愿呈现反复数据时，set 是一个很好的抉择。 ...

TcaplusDB君始终亲密关注着游戏行业和数据库行业的动静。以下是TcaplusDB君收集的近期的游戏行业和数据库行业的新闻，汇编整顿，献给大家观看。 （本篇文章局部内容来自网络） 美国手游市场总收入的20%来自中国手游美国作为海内最大的手游市场，Sensor Tower 商店情报数据显示，2020年Q4美国手游在App Store和Google Play的总收入超过58亿美元。共21款中国手游产品入围美区滞销榜Top100，吸金近7.8亿美元，拿下20%的市场份额，中国成为美国手游市场最大的进口国。 数据起源：Sensor Tower 商店 6月1日起，未接入防沉迷零碎的游戏将进行经营2021年2月24日，网络游戏防沉迷实名认证零碎企业接入培训会在线上召开。其中提到，2021年5月31日前，所有游戏企业需实现在经营游戏的防沉迷零碎的接入工作。6月1日起，未接入防沉迷零碎经营游戏要进行经营。除了6月1日所有上线经营的游戏实现接入实名认证零碎外，去年游戏产业年会走漏的另一个信息是，从2021年开始，《网络游戏适龄提醒》个人规范也会是游戏审核上线的必备内容。这份个人规范是在中宣部出版局领导下，由中国音数协联结腾讯、网易、人民网等53家企事业单位独特编制而成，是第一份由官网主导的适龄提醒分类文件。不合规的游戏无奈审核上线，意味着规范正越来越严格。 数据起源： 网络游戏防沉迷实名认证零碎、中宣部出版局 2020年度中国游戏产业年会举办12月17日，由国家新闻出版署主管，中国音像与数字出版协会、中共广州市委宣传部、广州市黄埔区人民政府、广州开发区管委会主办，中国音数协游戏工委、中共广州市黄埔区委宣传部、黄埔文化倒退团体有限公司、黄埔文化游览倒退有限公司承办的2020年度中国游戏产业年会在广州黄埔举办。网易、腾讯团体、完满世界、盛趣、快手游戏、三七互娱、多益网络、上海沐瞳科技有限公司、比特散步、咪咕互娱、创梦天地、可那信息、青瓷数码等游戏企业负责人负责人受邀缺席了此次会议。往年的游戏产业年会主题是“谋求优质倒退，勇担企业责任”。大会上，发言人示意，作为国家文化建设的重要方面，游戏行业要以推动高质量倒退为主题，以深入供应侧结构性改革为主线，以改革翻新为基本能源，以满足人民大众日益增长的美好生活须要为基本目标，更好兼顾倒退和平安，一直进步倒退品质和程度，致力为文化强国建设作出新的更大奉献。 数据起源：人民网 中国人民银行提出确保分布式数据库在金融畛域稳当利用的要求随着金融畛域分布式架构的转型降级,分布式数据库在金融畛域利用逐渐深刻。为标准分布式数据库在金融畛域利用,强化分布式数据库对金融服务的技术撑持,晋升分布式数据库对金融业务连续性和信息安全的保障能力,由中国人民银行科技司提出并负责起草,业内无关单位独特参加,编制分布式数据库金融利用系列规范。 数据起源：《金融科技倒退布局》 以上就是TcplusDB君收集的近期的游戏行业和数据库行业的新闻，感激大家的浏览哦。 TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

315的脚步越来越近，近日，《政府工作报告》中指出，要精确把握新倒退阶段，深刻贯彻新倒退理念，放慢构建新倒退格局，推动高质量倒退，为全面建设社会主义现代化国家开好局起好步，而往年315晚会的主题也正式颁布——提振生产 从心开始。 每年315，都是一次对品牌与产品品质的大型检阅。315晚会的呈现，对于企业的产品品质提出了更高的要求，而TcaplusDB作为一个历经十年倒退的腾讯齐全自研的数据库，身上承载了太多人的致力与信赖，咱们深知，TcaplusDB的每一步，都离不开广大客户的关注、信赖、反对和参加，您的了解和信赖是咱们提高的弱小能源，您的关怀和反对是咱们成长的不竭源泉。您的了解和信赖是咱们提高的弱小能源，您的关怀和反对是咱们成长的不竭源泉。您的每一次参加、每一个倡议，都让咱们激动不已，促使咱们一直奋进。有了您，咱们后退的征途才有源源不尽的信念和力量。 咱们理解品质对一个产品的重要性，咱们也始终都很重视品质，决不辜负大家对咱们的冀望。 TcaplusDB会始终如一地重视客户体验，谋求做一款兼具性价比和实用性的数据库。

作者 | Eaton 导语 | 在之前的系列文章中，咱们介绍了 DCache 及其 KV 和 K-K-Row 缓存模块的应用，本文将持续介绍如何应用 DCache 中的列表类型缓存模块 —— List 缓存模块。 系列文章 DCache 分布式存储系统｜装置部署与利用创立DCache 分布式存储系统｜Key-Value 缓存模块的创立与应用DCache 分布式存储系统｜K-K-Row 缓存模块的创立与应用DCache 分布式存储系统｜List 缓存模块的创立与应用目录List 模块简介创立 List 缓存模块获取 DCache 接口文件创立缓存服务代理调用 List 缓存模块服务 List 模块读写操作实例其它 List 缓存模块服务接口总结DCache 是一个基于 TARS 框架开发的分布式 NoSQL 存储系统，反对多种数据结构，包含了 key-value（键值对），k-k-row（多键值），list（列表），set（汇合），zset（有序汇合）等，满足多种业务需要。 在后面的文章中，咱们介绍过 key-value 和 k-k-row 两种类型缓存模块的应用形式，本文将持续介绍 list 类型缓存模块的应用。 List 模块简介list 即链表，罕用于音讯的排列，比方 QQ、微信的聊天音讯排序。罕用的有单向链表和双向链表，由若干链表节点组成，如下图。 单向链表，每个节点存储该节点的数据和下一个节点的地址；双向链表的每个节点则额定蕴含上一个节点的地址。 DCache 中的 List 模块是基于双向链表实现的，每一个内存数据单元 Block 蕴含两个指针，别离指向前一个 Block 和后一个 Block。DCache 还提供了操作 list 中某一段的 API，你能够间接查问、删除、替换和裁剪 list 中某一段的元素。如下图为双向链表的构造及替换操作的原理。 ...

前言保留数据的办法多种多样，最间接的办法是在内存中建一个数据结构，保留数据。比方用一个List，每当收到一条数据就向List中追加一条记录。 这个计划非常简单，性能良好，但问题是数据寄存在内存中，一旦服务器停机或重启，数据就会永恒失落。 为了解决数据失落问题，能够把数据长久化寄存在非易失存储介质（比方硬盘）中。能够应用磁盘的文件，每当收到一条数据就向文件中 Append 一行。这是一个长久化存储数据的解决方案，但如果磁盘损坏呢？ RAID是一个单机冗余存储计划，那如果主机损坏呢？ 网络存储是一个解决方案，通过软件层进行存储正本的复制。仿佛咱们能够解决数据安全问题，然而做存储正本复制过程中是否能保障正本之间的一致性？ TcaplusDB的开发人员思考到了这些存储问题，在本期的知识库中，TcaplusDB君将介绍TcaplusDB的存储调配策略，对于数据的读写逻辑咱们将会在下期的知识库中进行介绍。 存储空间调配的根本策略TcaplusDB优先应用数据文件的前1G的空间。起因是存储引擎启动时，会将数据文件的前1G空间通过mmap映射到内存中，拜访效率较高，而残余的空间中数据是间接对接文件IO的形式拜访的；数据的Key比数据的Value更有权力优先应用前1G的空间。起因是通常状况下Key的拜访频率要比Value高。以后1G空间中原先调配给Key应用的闲暇块有余时，会将前1G空间中原先调配给Value应用的闲暇块挪给Key应用；所有数据的Key尽量寄存在一起。这是因为咱们有很多Key遍历的场景（比方数据迁徙），Key放在一起，能够肯定水平上放慢遍历的过程，缩小磁盘IO；闲暇块的查找策略为Best-Fit，即找满足需要的最小闲暇块，目标是为了尽可能的让数据存在同一块中，防止数据的Split。存储空间的具体调配过程参见下图（下图拆分成了两个局部，两幅图通过虚线框的”尝试从文件空间调配“节点分割在一起）： <center>存储空间具体调配过程图<center/> <center>从文件空间中调配图<center/> 策略设计的思考存储引擎依据空间调配策略，会先调配数据Value的存储空间，写入数据Value局部后，再调配数据Key的存储空间，并写入数据Key局部。之所以是这样的程序，有两方面的起因： 数据Key的头部须要记录它所指向的Value的存储地址，须要先调配Value的存储空间，失去Value的存储地址头，再写Key；数据拜访入口是Key，依照这个程序，Key写胜利，咱们也根本能够认为Value也是写胜利了，能够缩小数据不统一的状况。最初咱们曾经理解了 TcaplusDB 的存储调配策略，后续咱们将揭开更多TcaplusDB设计的非凡神秘。

一、数据分片传统的将数据集中存储至繁多数据节点的解决方案，在性能和可用性两方面曾经难于满足互联网的海量数据场景。因为关系型数据库大多采纳B+树类型的索引，在数据量超过阈值的状况下，索引深度的减少也将使得磁盘拜访的IO次数减少，进而导致查问性能的大幅降落；同时高并发拜访申请也使得集中式数据库成为零碎的最大瓶颈。 在传统关系型数据库无奈满足互联网场景须要的状况下，将数据存储至原生反对分布式的NoSQL的尝试越来越多。但NoSQL对SQL的不兼容性以及生态圈的不欠缺，使得它们在与关系型数据库的博弈中始终无奈实现致命一击，关系型数据库的位置仍然不可撼动。 数据分片，指依照某个维度将寄存在繁多数据库中的数据扩散地寄存至多个数据库或表中，以达到晋升性能瓶颈及可用性的成果。数据分片的无效伎俩是对关系型数据库进行分库或分表。分库和分表均能够无效防止因为数据量超过可接受阈值而产生的查问瓶颈。 除此之外，分库还可能用于无效扩散对数据库单点的访问量；而分表则可能提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能。应用多主多从的分片形式，能够无效防止数据单点，从而晋升数据架构的可用性。 1、垂直分片垂直分片又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表形成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则依照业务将表进行归类，散布到不同的数据库中，从而将压力分担到不同的数据库之上，如图： 2、程度分片程度分片又称为横向拆分。绝对于垂直分片，程度分片不是将数据依据业务逻辑分类，而是依照某个字段的某种规定将数据扩散到多个库或表中，每个分片仅蕴含其中的一部分数据。 例如，依据ID的最初一位以10取余，尾数是0的放入0库（表），尾数是1的放入1库（表）。如图： 为了解决关系型数据库面对海量数据时因数据量过大而导致的性能问题，将数据进行分片是卓有成效的解决方案。 将集中于繁多节点的数据拆分并别离存储到多个数据库或表，称为分库分表。分库能够无效扩散由高并发所带来的对数据库拜访的压力。分表尽管无奈缓解数据库压力，但仅跨分表的更新操作，仍然能应用数据库原生的ACID事务；而一旦波及到跨库的更新操作，分布式事务的问题就会变得无比简单。 通过分库和分表拆分数据使得各个表的数据量放弃在阈值以下。垂直分片往往须要对架构和设计进行调整，通常来讲，是来不及应答互联网疾速变动的业务需要的，而且它也无奈真正解决单点瓶颈。而程度分片从实践上冲破了单机数据量解决的瓶颈，并且扩大绝对自在，是分库分表的规范解决方案。 分库和读写拆散疏导流量是应答高访问量的常见伎俩。分表尽管能够解决海量数据导致的性能问题，但无奈解决过多申请拜访同一数据库导致的响应变慢问题。所以程度分片通常采取分库的形式，一并解决数据量和访问量微小的问题。读写拆散是另一个疏导流量的方法，但读写数据间的提早是架构设计时须要思考的问题。 尽管分库能够解决上述问题，但分布式架构在取得了收益的同时，也带来了新的问题。面对如此散乱的分库分表之后的数据，利用开发和运维人员对数据库的操作变得异样沉重就是其中的重要挑战之一。他们须要晓得什么样的数据须要从哪个具体的数据库的分表中去获取。 新架构的NewSQL与数据分片中间件在这个性能的解决形式上是不同的： 新架构的NewSQL会从新设计数据库存储引擎，将同一表中的数据存储在分布式文件系统中。数据分片中间件则是尽量透明化分库分表所带来的影响，让应用方尽量像应用一个数据库一样应用程度分片之后的数据库。跨库事务是分布式数据库要面对的辣手事件。正当采纳分表，能够在升高单表数据量的状况下，尽量应用本地事务，长于应用同库不同表可无效防止分布式事务带来的麻烦。在不能防止跨库事务的场景，有些业务仍需放弃事务的一致性。而基于XA的分布式事务因为性能低下，无奈被互联网公司所驳回，大多采纳最终一致性的柔性事务代替分布式事务。 3、读写拆散面对日益减少的零碎访问量，数据库的吞吐量面临着微小瓶颈。对于同一时间有大量并发读操作和较少写操作类型的利用零碎来说，将繁多的数据库拆分为主库和从库，主库负责解决事务性的增删改操作，从库负责解决查问操作，可能无效的防止由数据更新导致的行锁，使得整个零碎的查问性能失去极大改善。 通过一主多从的配置形式，能够将查问申请平均扩散到多个数据正本，可能进一步晋升零碎的解决能力。 应用多主多从的形式，岂但可能晋升零碎的吞吐量，还可能晋升零碎的可用性，能够达到在任何一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的状况下依然不影响零碎的失常运行。 读写拆散实质上是数据分片的一种。与将数据依据分片键打散至各个数据节点的程度分片不同，读写拆散则是依据SQL语义的剖析，将读和写申请别离路由至主库与从库。读写拆散的数据节点中的数据是统一的，而程度分片每个数据节点的数据内容却并不相同。将程度分片和读写拆散联结应用，可能更加无效的晋升零碎性能，但同时也让系统维护更简单。 尽管读写拆散能够晋升零碎的吞吐量和可用性，但同时也带来了数据不统一的问题，这包含多个主库之间的数据一致性及主库与从库之间的数据一致性问题。并且，读写拆散也带来了与数据分片同样的问题，它也会使得利用开发和运维人员对数据库的操作和运维变得更加简单。 透明化读写拆散所带来的影响，让应用方尽量像应用一个数据库一样应用主从数据库，是读写拆散的次要性能。 4、外围流程数据分片外围是由SQL解析、SQL路由、SQL改写、SQL执行及后果归并的流程组成。为了放弃原有的应用程序实现低接入老本，则需兼容对数据库的拜访，因而须要进行数据库协定的适配。 协定适配 NewSQL对传统关系型数据库的兼容性，除了SQL之外，兼容数据库的协定能够升高应用方的接入老本。开源的关系型数据库均能通过实现它的协定规范，将本人的产品装扮成原生的关系型数据库。 因为MySQL和PostgreSQL风行度较高，很多NewSQL会实现它们的传输协定，让应用MySQL和PostgreSQL的用户可能无需批改业务代码就主动接入NewSQL产品。 MySQL协定 MySQL是以后最为风行的开源数据库。要理解它的协定，能够通过MySQL的根本数据类型、协定包构造、连贯阶段和命令阶段这4方面动手。 根本数据类型 MySQL协定包中所有的内容均由MySQL所定义的根本数据类型组成，具体数据类型参见下表： MySQL根本数据类型 在须要将二进制数据转换为MySQL可了解的数据时，MySQL协定包将依据数据类型事后定义的位数读取，并转换为相应的数字或字符串；反之亦然，MySQL会将每个字段依照标准中规定的长度写入协定包。 协定包构造 MySQL协定由一个或多个MySQL协定包（MySQL Packet）组成。无论类型如何，它均由音讯长度（Payload Length）、序列主键（Sequence ID）和音讯体（Payload）这3局部组成： 音讯长度为int<3>类型。它示意随后的音讯体所占用的字节总数。须要留神的是，音讯长度并不蕴含序列主键的占位在内。序列主键为int<1>类型。它示意一次申请后返回的多个MySQL协定包中，每个协定包的序号。占位为1字节的序列主键最大值为0xff，即十进制的255，但这并非示意每次申请最多只能蕴含255个MySQL协定包，超过255的序列主键将再次从0开始计数。例如一次查问可能返回几十万的记录，那么MySQL协定包只需保障其序列主键间断，将大于255的序列主键重置为0，从新开始计数即可。音讯体的长度为音讯长度所申明的字节数。它是MySQL协定包中真正的业务数据，依据不同的协定包类型，音讯体的内容也不同。连贯阶段用于创立MySQL的客户端与服务端的通信管道。该阶段次要执行替换并匹配MySQL客户端与服务端的版本性能形容（Capability Negotiation）、创立SSL通信管道及验证受权这3个工作。下图以MySQL服务端为视角绘制了连贯创立流程图： MySQL连贯阶段流程图 该图并未蕴含MySQL服务端与客户端的交互。实际上，MySQL的连贯创立是由客户端发动的。 MySQL服务端在接管到客户端的连贯申请后，先进行服务端和客户端版本间所具备的性能信息的替换和匹配（Capability Negotiation），而后依据两端的协商后果生成不同格局的初始化握手协定包，并向客户端写入改协定包。协定包中包含由MySQL服务端调配的连贯主键、服务端以后版本性能形容（Capabilities）以及为验证受权生成的密文。 MySQL客户端在接管到服务端发送的握手协定包后，将发送握手协定响应包。该协定包中次要蕴含的信息是用于数据库拜访的用户名及加密后的明码密文。 MySQL服务端接管到握手协定响应包之后，即进行受权校验，并将校验后果返回至客户端。 命令阶段 连贯阶段胜利之后，则进入命令执行的交互阶段。MySQL一共有32个命令协定包，具体类型参见下图： MySQL命令包 MySQL的命令协定包分为4个大类，别离是：文本协定、二进制协定、存储过程及数据复制协定。 协定包音讯体中的首位用于标识命令类型。协定包依据名称即可顾名思义，在这里无需一一解释它们的具体用处，下文会解析几个重点的MySQL命令协定包： COM_QUERYCOM_QUERY是MySQL用于以明文格局查问的重要命令，它对应JDBC中的java.sql.Statement。COM_QUERY命令自身较为简单，它由标识符和SQL组成： 1              [03] COM_QUERYstring[EOF]    the query the server shall executeCOM_QUERY的响应协定包则较为简单，见下图： MySQL查问命令流程图 COM_QUERY依据其场景有可能返回4种类型，它们是：查问后果、更新后果、文件执行后果及谬误后果。 当执行过程中呈现如网络断开、SQL语法不正确等谬误时，MySQL协定要求将协定包首位设置为0xff，并将错误信息封装至ErrPacket协定包返回。 通过文件执行COM_QUERY的状况并不常见，此处不再过多阐明。 对于更新申请，MySQL协定要求将协定包首位设置为0x00，并返回OkPacket协定包。OkPacket协定包须要蕴含本次更新操作所影响的行记录数及最初插入的主键值信息。 查问申请最为简单，它须要将读取int<lenenc>的形式取得后果集字段的数目创立为独立的FIELD_COUNT协定包返回。而后再顺次将返回字段的每一列详细信息别离生成独立的COLUMN_DEFINITION协定包，查问字段的元数据信息最终以一个EofPacket完结。之后便能够开始逐行生成数据协定包Text Protocol Resultset Row，它自身并不关注数据的具体类型，会对立将其转换为string<lenenc>格局。数据协定包最终仍然以一个EofPacket完结。 ...

在上次的TcaplusDB知识库中，TcaplusDB君为大家解说了TcaplusDB所用的基于HASH表的Key-value存储引擎TXHDB。存储引擎作为数据库的撑持底盘，其重要性半信半疑，而在本次的知识库系列分享中，TcaplusDB君要跟大家分享一个对于数据库而言也很重要的构造，引擎计算层。 上面我将介绍一下TcaplusDB所用的引擎计算层 TcapRecord的设计逻辑。 TcapRecord的设计逻辑为灵便反对多种表类型及简单数据存储，引擎计算层设计了TcapRecord对象来表白简单数据记录对象，在引擎计算层将简单数据对象转换成简略的key-value二进制数据记录，以对底层引擎屏蔽数据表形容等细节，理论底层只需实现key-value模型的通用存储接口。 TcapRecord反对两种构造，表构造和嵌套数据结构。 表构造TcaplusDB底层是Key-value存储格局， 如何映射到用户的操作的相似Table的构造呢？ field1 field2 field3 field4 field5 field6 …. 一个表，有N多字段，在TcaplusDB中能够选定一个表的多个字段做为key，其余字段做为value来存储到TcaplusDB中。 用户还能够选定多个key字段中的局部字段来做索引（留神索引必须蕴含splittablekey — 根据该key来做数据分布）。 引擎计算层负责表构造到Key-value构造的映射. 实质上就是把所有的key字段依据表构造序列化为一个key, 所有的value字段依据表构造序列化为一个value， 如下图所示: 嵌套数据结构应用TcaplusDB的嵌套数据结构，有助于将关系型数据库应用时须要的多张表定义，转化为单张表定义。在解析数据时，对二进制数据进行遍历，依据tag信息解析各字段的field number及value数据。在数据打包时，遍历各字段，依据字段field number，类型，value数据，打包tag及value数据到指定的buffer里。在遇到解析的value为嵌套数据结构时，则依据元数据的定义，将value依照tag、length、value进行一一字段遍历及解析，实现嵌套数据结构的读写能力。 TcaplusDB君本次的知识库分享就到这里完结啦，后续咱们将揭开更多TcaplusDB设计的非凡神秘。

深入研究IndexedDB API及其在实践中的用法。 你是否据说过浏览器上的NoSQL数据库？ IndexedDB是大型NoSQL存储系统。它使你简直能够将任何内容存储在用户的浏览器中。除了通常的搜寻，获取和搁置操作外，IndexedDB还反对事务。你能够在上面找到IndexedDB的示例。 在本文中，咱们将重点介绍以下内容。 为什么咱们须要IndexedDB？咱们如何在咱们的应用程序中应用IndexedDB？IndexedDB的性能IndexedDB的局限性IndexedDB是否适宜你的应用程序？为什么咱们须要IndexedDB？IndexedDB被认为比localStorage更弱小！ 你晓得背地的起因吗？让咱们找出答案。 能够存储比localStorage大得多的数据量 没有像 localStorage 这样的非凡限度（介于2.5MB和10MB之间）。最大限度取决于浏览器和磁盘空间。例如，基于Chrome和Chromium的浏览器最多容许80％的磁盘空间。如果你有100GB，则IndexedDB最多能够应用80GB的空间，单个origin最多能够应用60GB。Firefox容许每个origin最多2GB，而Safari容许每个起源最多1GB。 能够存储基于{ key: value }对的任何类型的值 存储不同数据类型的灵活性更高。这不仅意味着字符串，而且还意味着二进制数据（ArrayBuffer对象，Blob对象等）。它应用对象存储在外部保留数据。 提供查找界面 这在其余浏览器存储选项（例如 localStorage 和 sessionStorage）中不可用。 对于不须要继续互联网连贯的Web应用程序很有用 IndexedDB对于联机和脱机工作的应用程序都十分有用，例如，它能够用于渐进式Web应用程序（PWA）中的客户端存储。 利用状态能够存储 通过为常常应用的用户存储应用程序状态，能够大大提高应用程序的性能。稍后，应用程序能够与后端服务器同步，并通过提早加载来更新应用程序。 咱们来看看IndexedDB的构造，它能够存储多个数据库。 IndexedDB的构造 咱们如何在咱们的应用程序中应用IndexedDB？在以下局部中，咱们将钻研如何应用IndexedDB疏导应用程序。 1. 应用“window.indexedDB”关上数据库连贯const openingRequest = indexedDB.open('UserDB', 1);在这里 UserDB 是数据库名称，1 是数据库的版本。这将返回一个对象，该对象是 IDBOpenDBRequest 接口的实例。 2. 创建对象存储关上数据库连贯后，将触发 onupgradeneeded 事件，可用于创建对象存储。 // 创立UserDetails对象存储库和索引request.onupgradeneeded = (event) => { let db = event.target.result; // 创立UserDetails对象存储 // 具备主动递增ID let store = db.createObjectStore('UserDetails', { autoIncrement: true }); // 在NIC属性上创立索引 let index = store.createIndex('nic', 'nic', { unique: true });};3. 将数据插入对象存储一旦关上了与数据库的连贯，就能够在 onsuccess 事件处理程序中治理数据。插入数据产生在4个步骤中。 ...

吃汤圆 赏明月 看花灯 猜灯谜 ……. 元宵节标配，都必须安顿上！ 快来看看TcaplusDB送大家的元宵节祝愿吧 TcaplusDB祝大家元宵节高兴！ 身体健康万事如意 财源广进福分到！ 大家记得要吃汤圆哦！   ——来自爱大家的TcaplusDB君 TcaplusDB君也精心筹备了三个灯谜 看看能猜对几个？ Ready？ Go！ 1、老会计喝二锅头（打一热门技术）—— 云计算 2、深夜造访（打一网络安全术语） —— 黑客 3、男女生都一样（打一技术术语）—— 兼容性 祝大家元宵节高兴！

新的一年 新的开始 咱们也带着新的情意 向您奔赴而来 在此，TcaplusDB祝广大客户敌人，动工大吉，2021，咱们将判若两人地守护您的数据，持续做您最松软的后盾。 作为专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据库，TcaplusDB始终在致力前行，自诞生以来，TcaplusDB就以服务更多开发者为指标，面向领有应用高性能数据库的研发人员，分享通过腾讯外部测验的存储研发教训、工具和行业资源。 目前，咱们已为《王者光荣》、《穿梭前线》、《火影忍者》等千万级 DAU 大作提供了稳固的数据存储服务，依靠腾讯云遍布寰球五大洲（亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、大洋洲）的根底设施服务节点提供寰球范畴内的数据服务。 同时， TcaplusDB是首批通过信通院键值型内存数据库评测的数据库，安全性失去证实TcaplusDB是寰球首款反对过亿DAU游戏的数据库，性能失去证实。TcaplusDB社区继续倒退，TcaplusDB和宽广的用户及行业合作伙伴的交换失去保障。TcaplusDB取得了MTCS最高级认证，保障出海企业的数据安全咱们不遗余力...... 而在将来，TcaplusDB还将以国产数据库领航者的身份，在这条路线上走得更远，依据行业动态为平台引入更多元化的性能。同时，腾讯云TcaplusDB将和行业合作伙伴一起，持续分享腾讯分布式数据库方面的教训，并将踊跃投入基于多模和多负载能力的一站式低成本数据处理能力的研发；满足基于寰球分布式能力，助力企业解决业务出海、寰球同服/多活、跨域数据迁徙等要害业务畛域需要。 春节的喜庆氛围还未消散，TcaplusDB曾经整装待发,在新的一年里，咱们将持续为您提供最优质牢靠的数据服务，好高鹜远，再踏征程！

 TcaplusDB作为一款NoSQL数据库，语法与传统的SQL关系库有所差别。本文将具体介绍TcaplusDB表、记录、索引这三个数据库中罕用术语在TcaplusDB中的概念与意义。 术语\概念 首先，TcaplusDB与SQL数据库以及MongoDB的术语对比方下图所示： SQL术语/概念MongoDB术语/概念TcaplusDB术语/概念解释/阐明databasedatabasecluster数据库tablecollectiontablegroup/table数据库表/汇合rowdocumentrecord数据记录行/文档columnfieldfield数据字段/域indexindexindex索引primary keyprimary keyprimary key主键,MongoDB主动将_id字段设置为主键TcaplusDB语法比照 表 TcaplusDB表由主键字段和非主键字段两局部组成，主键字段最多能够指定8个，一般字段（非一般字段）最多能够指定256个。 TcaplusDB主键字段图解 记录 TcaplusDB记录由一行字符串组成每个字段的数字都反对嵌套类型，嵌套最多32层。单个记录大小最高10MB，能够将罕用的对象文件序列化成二进制文件存储。 TcaplusDB惯例记录与大记录区别 索引 TcaplusDB反对本地索引和分布式索引两种索引，本地索引须要在表创立时即指定，分布式索引反对任意工夫批改，既能够指定主键字段也也能够指定一般字段。索引广泛应用在条件查问、含糊匹配、范畴查找等场景。 TcaplusDB反对的两种索引 想理解更多的TcaplusDB相干技术问题吗？ 咱们的社区：https://tcaplusdb.tencent.com/ 丰盛的技术和产品流动分享等着你哦。 欢送来访！ TcaplusDB是腾讯出品的分布式NoSQL数据库，存储和调度的代码齐全自研。具备缓存+落地交融架构、PB级存储、毫秒级时延、无损程度扩大和简单数据结构等个性。同时具备丰盛的生态、便捷的迁徙、极低的运维老本和五个九高可用等特点。客户笼罩游戏、互联网、政务、金融、制作和物联网等畛域。

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作者 | Eaton 导语 | 随着微服务与云的倒退，分布式架构的需要变得越来越广泛，传统的 SQL 结构化存储计划曾经跟不上脚步，于是 NoSQL 呈现了。DCache 作为基于 TARS 的分布式 NoSQL 缓存零碎，完满反对 TARS 服务。前一篇文章中，咱们介绍了怎么创立并应用 KV 模块，本文将持续介绍如何创立和应用 DCache 中的 K-K-Row 缓存模块。 系列文章 DCache 分布式存储系统｜DCache 部署与利用创立DCache 分布式存储系统｜Key-Value 缓存模块的创立与应用DCache 分布式存储系统｜K-K-Row 缓存模块的创立与应用目录K-K-Row 模块简介创立 K-K-Row 缓存模块获取 DCache 接口文件创立缓存服务代理调用缓存模块服务 K-K-Row 模块读写操作运行示例总结DCache 是一个基于 TARS 框架开发的分布式 NoSQL 存储系统，反对多种数据结构，包含了 key-value（键值对），k-k-row（多键值），list（列表），set（汇合），zset（有序汇合）等，满足多种业务需要。 咱们在文章 Key-Value 缓存模块的创立与应用 中介绍了 key-value 类型的应用，也提到了其在结构化数据存储上的毛病。而 k-k-row 类型就是一种结构化存储计划。 K-K-Row 模块简介k-k-row，与 key-value 类似，但这里 value 不是字符串，而是相当于一张表，可能存储结构化数据。k-k-row 即 key key row，指通过两个 key，即主索引/主键（Main Key）和联结索引（Union Key），可能惟一确定一条记录 row，如下 不难看出，k-k-row 的存储构造和 SQL 数据库很像，主键相当于表名，映射到 Value。既不须要反复存储数据，也不会带来序列化和并发批改管制的问题，很好的解决了问题。 ...

一、Cassandra简介Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，相似于Google的BigTable。其次要性能比Dynamo （分布式的Key-Value存储系统）更丰盛，但反对度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中性能最丰盛，最像关系数据库的。反对的数据结构十分涣散，是相似json的bjson格局，因而能够存储比较复杂的数据类型）。Cassandra最后由Facebook开发，后转变成了开源我的项目。它是一个网络社交云计算方面现实的数据库。以Amazon专有的齐全分布式的Dynamo为根底，联合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都能够称之为Dynamo 2.0。 二、装置与配置解压安装包tar -zxvf apache-cassandra-3.11.3-bin.tar.gz -C ~/training/设置环境变量CASSANDRA_HOME=/root/training/apache-cassandra-3.11.3export CASSANDRA_HOMEPATH=$CASSANDRA_HOME/bin:$PATHexport PATH将以下三个地址设置为Linux相应的IPlisten_address: 192.168.56.111rpc_address: 192.168.56.111 - seeds: "192.168.56.111"启动Cassandra留神：要以root用户启动Cassandra，须要应用-R参数。命令：cassandra -R验证Cassandra运行环境：nodetool工具命令：nodetool status 从Cassandra 2.1版本开始，日志和数据都被寄存在logs和data的子目录下。老版本默认保留在/var/log/cassandra和 /var/lib/cassandra。 三、Cassandra的配置参数外围配置文件：conf/cassandra.yaml，启动过程中的日志信息如下图所示： 次要的运行时参数cluster_name: 集群的名称storage_port：节点外部通信的端口(默认: 7000)listen_address：Cassandra绑定的、用来连贯其余Cassandra节点的IP地址或者主机名称。(默认: localhost)native_transport_port：客户端监听CQL本地传输的端口(默认: 9042)目录相干的参数data_file_directories：这个目录地位就是表数据存储的中央(在SSTables里)。Cassandra将数据平均的散布在这个地位，受配置的压缩策略粒度的限度。commitlog_directory：这个目录是commit log 寄存的中央。为了获得最佳的写入性能，将commit log放在独自的磁盘分区，或者(现实状况下)和data文件目录离开的物理设施上。commit log只能追加的。saved_caches_directory：这个目录是table key和row缓存寄存的中央。默认地位：$CASSANDRA_HOME/data/saved_cacheshints_directory：设置hints的存储地位(默认: $CASSANDRA_HOME/data/hints)四、Cassandra的基本操作（一）登录CQL客户端：cqlsh localhost 查看表system.local的构造： 查问零碎的信息： 查看表空间：describe keyspaces;查看已有表：describe tables;查看表构造：describe table table_name;（二）应用Cassandra的Java客户端Cassandra应用cql语言作为操作语言，Cassandra在2.0之后，在操作上越来越像sql数据库的操作，这样想从传统关系型数据库，切换到Cassandra的话，上手老本也越来越低。应用官网java驱动操作Cassandra非常简单。maven引入相干的依赖如下所示： <dependency> <groupId>info.archinnov</groupId> <artifactId>achilles-core</artifactId> <version>6.0.0</version> <classifier>shaded</classifier></dependency>上面执行CRUD操作：

作者 | Eaton 导语 | 随着微服务与云的倒退，分布式架构的需要变得越来越广泛，传统的 SQL 结构化存储计划曾经跟不上脚步，于是 NoSQL 呈现了。DCache 作为基于 TARS 的分布式 NoSQL 缓存零碎，完满反对 TARS 服务。在前一篇文章中，咱们介绍了 DCache 的个性、如何在 TARS 上部署 DCache 并创立一个利用 TestDemo。本文将持续介绍如何创立和应用 DCache 中的 KV 缓存模块。 系列文章 DCache 分布式存储系统｜DCache 部署与利用创立DCache 分布式存储系统｜Key-Value 缓存模块的创立与应用目录简介利用场景创立 KV 缓存模块获取 DCache 接口文件创立缓存服务代理调用缓存模块服务总结简介DCache 是一个基于 TARS 框架开发的分布式 NoSQL 存储系统，反对多种数据结构，包含了 key-value（键值对），k-k-row（多键值），list（列表），set（汇合），zset（有序汇合）等，满足多种业务需要。 其中 key-value 是最简略也是最罕用的类型，咱们只需实现以下步骤即可在服务中应用 key-value 缓存服务 创立 KV 缓存模块获取 DCache 接口文件创立缓存服务代理调用缓存模块服务DCache 中为 KV 提供了插入、替换、删除和批量操作键值等丰盛的操作接口，应用上十分不便。本文将基于 TestDemo 介绍如何创立 Key-Value 缓存模块，以及怎么在 TARS 服务中调用该服务来缓存数据。 本文应用的示例能够在 GitHub 仓库 DCacheDemo 中查看。利用场景DCache 的 KV 缓存模块为惯例 key-value 缓存利用，一个键 key 对应一个值 value。value 个别为字符串类型。实用于构造简略的数据，罕用于惯例计数，如微博数, 粉丝数等，如下图。 ...

嘿，兄弟，咱们好久不见，你在哪里 嘿，敌人，如果真的是你，请打声招呼 我说好久不见，你去哪里 你却对我说，我去江湖 我去看 CloudQuery v1.3.2，看看新增了哪些好用的小性能！ 一、主动/手动提交性能现已反对事务提交和回滚，大家能够依据本人的理论需要抉择手动或主动提交。 二、语句终止执行性能在执行耗时较长语句或长时间得不到反馈时，若想终止执行，点击「终止」按钮即可。 三、后果集大字段二次展现后果集中可查看、复制与编辑单元格内容；可依据数据库内容进行具体展现。 四、集体查问日志在执行历史页面，可查看具体的集体查问日志，蕴含执行连贯，执行数据库，SQL 语句，执行后果，工夫和耗时状况。 注明：咱们现已解决大家提过的一些小 bug，驳回了一些贵重倡议，残余的正在致力中! 以上就是本次降级的次要内容，咱们年底再见???? CloudQuery 官网：http://www.cloudquery.club

（四）索引的类型三：复合索引（Compound Index）**MongoDB反对复合索引，行将多个键组合到一起创立索引。该形式称为复合索引，或者也叫组合索引，该形式可能满足多键值匹配查问应用索引的情景。其次复合索引在应用的时候，也能够通过前缀法来应用索引。MongoDB中的复合索引与关系型数据库基本上统一。在关系型数据库中复合索引应用的一些准则同样实用于MongoDB。 在后面的内容中，咱们曾经在emp汇合上创立了一个复合索引，如下： db.emp.createIndex({"deptno":1,"sal":-1})上面应用不同的过滤条件查问文档，查看相应的执行打算： （1）仅应用deptno作为过滤条件 db.emp.find({"deptno":10}).explain() （2）应用deptno、sal作为过滤条件 db.emp.find({"deptno":10,"sal":3000}).explain() （3）应用deptno、sal作为过滤条件，但把sal放在后面 db.emp.find({"sal":3000,"deptno":10}).explain() （4）仅应用sal作为过滤条件 db.emp.find({"sal":3000}).explain() （五）复合索引与排序复合索引创立时按升序或降序来指定其排列形式。对于单键索引，其程序并不是特地重要，因为MongoDB能够在任一方向遍历索引。对于复合索引，按何种形式排序可能决定该索引在查问中是否被应用到。 db.emp.createIndex({"deptno":1,"sal":-1})在后面的内容中，咱们曾经在deptno上依照升序、sal上依照降序建设了复合索引，上面测试不同的排序的下，是否执行了索引： 应用了索引的状况：db.emp.find().sort({"deptno":1,"sal":-1}).explain()db.emp.find().sort({"deptno":-1,"sal":1}).explain()没有应用索引的状况：db.emp.find().sort({"deptno":1,"sal":1}).explain()db.emp.find().sort({"deptno":-1,"sal":-1}).explain()替换两个列的地位，再进行测试。（六）复合索引与索引前缀索引前缀指的是复合索引的子集，如果存在如下索引： db.emp.createIndex({"deptno":1,"sal":-1,"job":1})那么就存在以下的索引前缀：{"deptno":1}{"deptno":1,"sal":-1}在MongoDB中，下列查问过滤条件情景中，索引将会被应用到: db.emp.find().sort({deptno:1,sal:-1,job:1}).explain()db.emp.find().sort({deptno:1,sal:-1}).explain()db.emp.find().sort({deptno:1}).explain()下列查问过滤条件情景中，索引将不会被应用到: db.emp.find().sort({deptno:1,job:1}).explain()db.emp.find().sort({sal:-1,job:1}).explain()（七）小结复合索引是基于多个键(列)上创立的索引复合索引在创立的时候能够为其每个键(列)来指定排序办法索引键列的排序办法影响查问在排序时候的操作，方向统一或相同的能力被匹配复合索引与前缀索引通常在匹配的情景下能力被应用

图解Janusgraph系列-并发平安：锁机制（本地锁+分布式锁）剖析大家好，我是洋仔，JanusGraph图解系列文章，实时更新~ 图数据库文章总目录：整顿所有图相干文章，请移步(超链)：图数据库系列-文章总目录 地址：https://liyangyang.blog.csdn.net/article/details/111031257源码剖析相干可查看github（码文不易，求个star~）： https://github.com/YYDreamer/janusgraph下述流程高清大图地址：https://www.processon.com/view/link/5f471b2e7d9c086b9903b629 版本：JanusGraph-0.5.2 转载文章请保留以下申明： 作者：洋仔聊编程微信公众号：匠心Java原文地址：https://liyangyang.blog.csdn.net/在分布式系统中，不免波及到对同一数据的并发操作，如何保障分布式系统中数据的并发平安呢？分布式锁！ 一：分布式锁罕用的分布式锁实现形式： 1、基于数据库实现分布式锁 针对于数据库实现的分布式锁，如mysql应用应用for update独特竞争一个行锁来实现； 在JanusGraph中，也是基于数据库实现的分布式锁，这里的数据库指的是咱们以后应用的第三方backend storage，具体的实现形式也和mysql有所不同，具体咱们会在下文剖析 2、基于Redis实现的分布式锁 基于lua脚本+setNx实现 3、基于zk实现的分布式锁 基于znode的有序性和长期节点+zk的watcher机制实现 4、MVCC多版本并发管制乐观锁实现 本文次要介绍Janusgraph的锁机制，其余的实现机制就不在此做详解了上面咱们来剖析一下JanusGraph的锁机制实现~ 二：JanusGraph锁机制在JanusGraph中应用的锁机制是：本地锁 + 分布式锁来实现的； 2.1 一致性行为在JanusGraph中次要有三种一致性修饰词(Consistency Modifier)来示意3种不同的一致性行为，来管制图库应用过程中的并发问题的管制水平； public enum ConsistencyModifier { DEFAULT, LOCK, FORK}源码中ConsistencyModifier枚举类次要作用：用于管制JanusGraph在最终统一或其余非事务性后端系统上的一致性行为！其作用别离为： DEFAULT：默认的一致性行为，不应用分布式锁进行管制，对配置的存储后端应用由关闭事务保障的默认一致性模型，一致性行为次要取决于存储后端的配置以及关闭事务的（可选）配置；无需显示配置即可应用LOCK：在存储后端反对锁的前提下，显示的获取分布式锁以保障一致性！确切的一致性保障取决于所配置的锁实现；需management.setConsistency(element, ConsistencyModifier.LOCK);语句进行配置FORK：只实用于multi-edges和list-properties两种状况下应用；使JanusGraph批改数据时，采纳先删除后增加新的边/属性的形式，而不是笼罩现有的边/属性，从而防止潜在的并发写入抵触；需management.setConsistency(element, ConsistencyModifier.FORK);进行配置LOCK在查问或者插入数据时，是否应用分布式锁进行并发管制，在图shcema的创立过程中，如上述能够通过配置schema元素为ConsistencyModifier.LOCK形式管制并发，则在应用过程中就会用分布式锁进行并发管制； 为了提高效率，JanusGraph默认不应用锁定。 因而，用户必须为定义一致性束缚的每个架构元素决定是否应用锁定。 应用JanusGraphManagement.setConsistency（element，ConsistencyModifier.LOCK）显式启用对架构元素的锁定 代码如下所示： mgmt = graph.openManagement() name = mgmt.makePropertyKey('consistentName').dataType(String.class).make() index = mgmt.buildIndex('byConsistentName', Vertex.class).addKey(name).unique().buildCompositeIndex() mgmt.setConsistency(name, ConsistencyModifier.LOCK) // Ensures only one name per vertex mgmt.setConsistency(index, ConsistencyModifier.LOCK) // Ensures name uniqueness in the graph mgmt.commit()FORK因为边缘作为单个记录存储在根底存储后端中，因而同时批改单个边缘将导致抵触。 ...

随着互联网大潮的到来，越来越多网站，利用零碎须要海量数据的撑持，高并发、低提早、高可用、高扩大等要求在传统的关系型数据库中曾经得不到满足，或者说关系型数据库应答这些需要曾经显得力不从心了。关系型数据库通过几十年的倒退曾经很成熟，弱小的sql语句反对，完满的ACID属性的反对，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的利用零碎中，然而利用的场景宽泛并非意味着完满 因为关系型数据库是按行进行存储的，在某些只统计一列的需要场景下，也须要把整行读入内存，导致了一个小小的统计需要高IO的毛病关系型数据库无奈存储数据结构，比方：一个商品能够从属于多个分类，业务上的从属关系体现到存储上是一个列表而已，然而关系型数据库须要把这些关系存储为多行，无奈间接存储为一个列表。关系型数据库中的存储单位表的架构是强束缚，操作不存在的列会报出异样，而且增加、更新、删除列必须执行DDL语句，如果表的现存数据量比拟大，会呈现长时间锁表的景象。关系型数据库全文搜寻性能一般比拟弱，用like去匹配关键词的时候，数据量比拟大的状况下会呈现慢查问的景象。关系型数据库基于表格的关系模型使得很难增加新的或不同品种的关联信息。因为以上这些诸多问题，便诞生了以“NOSQL”为口号的很多解决方案。在某些关系型数据库不善于的畛域，Nosql体现的很杰出。入地是偏心的，给你关上了一扇窗户，必会给你关上半扇门，NoSql是以就义ACID某个或者某些个性为代价的。 NoSQL并不是银弹，更多的时候是关系型数据库一个无力补充，或者是特定场景下优于关系型数据库的一种解决方案NoSQLNoSQL，泛指非关系型的数据库。当初大家更喜爱翻译成：not only sql 依据NoSQL的存储等个性，大体能够分为以下几类 键值(Key-Value)存储数据库。相干的产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached。次要解决关系数据库无奈存储数据结构的问题。列存储数据库。相干产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS。解决关系数据库大数据场景下的 I/O 问题文档数据库。相干产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit。解决关系数据库强 schema 束缚的问题。图形数据库。相干产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB。次要解决大量简单、互连贯、低结构化的图构造场合，如社交网络、举荐零碎等全文搜索引擎。相干产品：Elasticsearch。次要解决关系数据库的全文搜寻性能问题。由此可见，没有哪一种NoSql是完满的，每一种Nosql都有本人善于的畛域，这也是咱们做零碎架构中要思考的重要因素。 场景1电商的商品设计过程中，每种商品的属性都不同，属性数目不同，属性名不同，同一个商品有可能会属于多个分类，而且随着业务的倒退，很多商品会减少新的属性，而且最令程序员头疼莫过于每种属性都有可能有搜寻的可能性（当然搜寻能够利用搜索引擎来实现）。遇到这样的需要场景，如果利用关系型数据库来存储的话，表的字段会十分多，而且字段的定义十分令人头疼。这样的场景非常适合NOsql中的文档型数据库，比方MongoDB。文档型数据库新增字段非常简单，不像关系型数据库须要先执行DDL来减少字段，间接能够利用程序来进行读写，历史数据就算是没有相应的字段也不会有异样的状况产生。最重要的一点，文档型数据库很善于存储简单构造的数据，个别状况下业务上能够利用体现能力很强的json数据结构。 { "Id":1, "ProductName":"杜蕾斯加强版", "Price":100, "Type":[ 1, 2, 4 ], "Length":20, "Height":2 }如果所有商品信息都用mongodb来存储的话，有的场景并不是非常完满。比方商品被胜利购买之后扣库存的问题，联结查问的问题，因为Nosql天生对ACID反对有余的起因，一个事务性的操作很难在Nosql中实现，所以设计零碎的时候在很多状况下是关系数据库+Nosql 来独特实现业务。 场景2很多具体的业务中都有记录数据而后进行统计的需要场景，比方那些统计uv，pv的零碎。日志型的数据量十分大，而且还有可能有峰值的呈现，如果用关系型数据库来存储，很有可能在IO上会呈现瓶颈，而且有可能会影响其余失常的业务，更可怜的是当执行统计语句的时候，性能更是差强人意。这样的日志型统计业务很适宜HBase这样的列式Nosql，业务上要统计一天的uv，pv数据，HBase很适宜统计某一列数据的场景，因为只须要把对应的列进行统计即可，不像关系型数据库那样须要把所有行都加载进内存，而且列式存储个别比行式存储领有更大的压缩比例，占用的磁盘空间会更少。 列式存储的利用场景有肯定的限度，个别用于统计和大数据的剖析中。场景3在少数高并发零碎中都存在缓存的设计，而缓存的个别数据结构都是K-V构造。缓存是一种进步零碎性能的无效伎俩，因其须要提供快速访问的个性，个别缓存都搁置于内存当中。比方当初咱们要设计一个用户管理系统，每个用户信息能够做缓存以便提供高速的拜访，因为很多零碎都采纳分布式的部署形式，所以采纳过程内的缓存形式并不可取，这个时候就须要有一种高速的内部存储来提供这种业务，这正是kv型Nosql的典型利用场景之一。其中以redis为代表，具体的业务中能够以用户id为key，用户的信息为value存储在redis中，而且redis在3.0之后能够做集群了，在高可用和扩大上更能助力业务方。redis反对的数据类型很多，在不同的场景下抉择不同的数据类型。 场景4当一个零碎有搜寻的业务时候，如果搜寻的条件是一些简略的类型搜寻，关系型数据库还能够满足，然而如果有全文搜寻，就是咱们平时sql写的like ‘%xx%’这样的搜寻，关系型数据库可能并不是最好的抉择，全文搜索引擎类型的Nosql兴许是一个更好的解决方案，其中以Elasticsearch 为代表。全文搜索引擎的搜寻的条件能够随便排列组合，并且能够实现关系型数据库like形式的含糊匹配。全文搜索引擎的技术原理称为“倒排索引”（inverted index），是一种索引办法，其基本原理是建设单词到文档的索引。与之绝对是，是“正排索引”，其基本原理是建设文档到单词的索引。 场景5在社交零碎中最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储“关系型”数据的成果并不好，其查问简单、迟缓、超出预期，而图形数据库的独特设计恰好补救了这个缺点，解决关系型数据库存储和解决简单关系型数据性能较弱的问题。其中以Neo4j为代表。想深入研究的同学请移步百度。 无论是关系型数据库还是nosql数据库都不是银弹，每一种事物都有它最善长的畛域。设计一个好的零碎，须要综合思考各种因素，依据具体的业务场景来抉择最合适的解决方案。 更多精彩文章 分布式大并发系列架构设计系列趣学算法和数据结构系列设计模式系列

简介： 软件工程也是工程，因而传统工程制图的一些根本实践，在软件行业同样实用。但另一方面，软件与实体制造业之间还是有着本质区别，所以在制图方面的需要和形式也天壤之别，无奈间接套用。作为软件行业的从业者，你能够齐全不懂工程制图，但你不得不懂架构制图 —— 这是任何程序员职业生涯的的必修课。 作者 | 楚衡 前言“架构制图”这词乍一听仿佛有些艰涩，但如果提起“工程制图”，置信绝大部分工科背景的程序员们都不会生疏，甚至还能独特感叹下那些年一起伏在宿舍左手圆规，右手直尺，徒手作图到深夜的日子。 软件工程也是工程，因而传统工程制图的一些根本实践，在软件行业同样实用。但另一方面，软件与实体制造业之间还是有着本质区别，所以在制图方面的需要和形式也天壤之别，无奈间接套用。作为软件行业的从业者，你能够齐全不懂工程制图，但你不得不懂架构制图 —— 这是任何程序员职业生涯的的必修课。 本文在后半段将介绍如何用图去形容（describe）和传播（communicate）你的架构设计。值得强调的是，本文并不会侧重于繁多的办法和工具，而是更心愿关注那些优良办法背地的通用方法论，即架构制图的实质、共性和最佳实际。心愿本文能起到引子作用，激发大家对本人日常工作中对于架构和制图局部的关注、扫视与思考；如果还真能帮忙大家晋升一点点制图效率和成果，那就更好不过了。 什么是软件架构？软件架构定义 IEEE 给出的定义：架构是环境中该零碎的一组根底概念（concepts）和属性（properties），具体表现就是它的元素（elements）、关系（relationships），以及设计与演进的根本准则（principles）。 CMU 软件工程研究院的定义：架构是用于推演出该零碎的一组构造（structures），具体是由软件元素（elements）、元素之间的关系（relationships），以及各自的属性（properties）独特组成。 Uncle Bob 在 Clean Architecture 一书中给出的定义：架构是创建者给予该零碎的状态（shape）。这个状态的具体模式来源于对系统组件（components）的划分和排列，以及这些组件之间相互通信的形式。 架构外围因素 综合上述各种权威定义，软件系统的架构通常须要蕴含如下四类外围因素： 元素（elements）：将零碎拆分为一组元素 - 模块、组件、构造体、子系统；关系（relationships）：不同元素之间的关系 - 交互、依赖 、继承、组合、聚合；属性（properties）：每个元素具备的属性 - 名称、职责、接口、实现限度等；原理（principles）：为什么这么设计 - 拆分根据、设计准则、决策起因等。为什么架构很重要？架构是零碎实现的蓝图 最近有部很火的网剧叫《摩天大楼》，讲述了一段匪夷所思的悬疑故事。为什么扯这个呢？因为我想借用这个剧的题目来问个问题：摩天大楼是由谁建起来的？兴许你心里会默念：废话，不就是建筑工人们一砖一瓦堆起来的嘛。认真再想想？背地是不是还有一堆操碎了心的修建设计师（比方剧中帅气的林大森）和土木工程师们？他们尽管不搬砖也不扛水泥，但如果没有他们产出的那些繁琐谨严的设计图纸，摩天大楼是是不可能像农村自建房一样仅凭工人们各自的教训与想象力就能疾速安稳地竖立起来的。 正是靠着这些图纸所描绘出来的工程蓝图（blueprints），才让成千盈百工人们的分工合作和验收规范有了根据：大家只须要照着蓝图，循序渐进地把本人所负责的那些砖瓦添上去就行了；只有蓝图正确，且施工过程也没有偏差，最终顺利竣工只是个工夫问题。 与修建、汽车或者任何其余工程行业一样，软件在落地实现（编码）之前也须要先有蓝图；而其中最重要的一份蓝图，就是架构设计。没有架构，仅凭程序员本人脑子里的含糊构想，兴许你能够像传统手艺人一样单独发明出一些美妙有用的小东西（比方 Linux 0.01 版本），但不太可能以工程的形式协同一个团队独特建造起一个与摩天大楼规模相似的简单软件系统（比方古代的 Linux 零碎）。一方面，人类的思维能力终归无限，必须依附架构这种高度形象和简化的蓝图，能力让简单零碎的发明、了解、剖析和治理变得可行；另一方面，量级达到肯定水平的大型零碎，也只能依附多人分工合作能力实现，而架构也正是多人沟通合作的重要根底。 架构是沟通合作的根底 软件我的项目的最终价值产出就是软件系统，而架构作为软件系统的灵魂和骨架，能够起到如下作用： 了解对齐：所有软件系统的目标都是为了实现用户需要，但实现的路径有有限种可能性（相比传统工程行业，软件的灵活性更大、常识迭代更快）。架构设计就是去抉择其中一条最合适的实现路径，因而其中会波及十分多要害的选路决策（为什么要这么拆分？为什么抉择 A 技术而不是 B？）。这些重要的技术决策须要通过架构形容这种模式被记录和同步，能力让项目组所有成员对整个零碎的了解对齐，造成共识。工作量化：项目管理最重要的步骤之一就是工时评估，它是确定我的项目排期和里程碑的间接根据。显然，只通过 PRD / 交互图是无奈迷信量化出我的项目工作量的，因为很难直观判断出一句简短需要或一个简略页面背地，到底要写多少代码、实现起来难度有多大。有了清晰明确的架构之后，实践上绝大部分开发工作都能做到可见、可预测和可拆解，自然而然也就可能被更精确地量化。当然，精准的工作量评估在 IT 行业内也始终是个未解之谜，理论的工期会受太多未知因素影响，包含程序员的技能熟练度、情绪好不好、有没有吃饱等。规范术语：编程作为一种具备创造力的工作，从某种角度看跟写科幻小说是相似的。好的科幻小说都喜爱造概念，比方三体中的智子，如果没看过小说必定不晓得这是个啥玩意儿。软件系统在造概念这一点上，相比科幻小说只有过之而无不及，毕竟小说里的世界通常还是以事实为背景，而软件中的世界就全凭造物者（程序员）的设想（建模）了。略微简单一点的软件系统，都会引入一些畛域特定甚至全新创作的概念。为了防止在我的项目过程中呈现鸡同鸭讲的沟通阻碍和了解歧义，就必须对形容这些概念的术语进行对立。而架构的一个重要目标，就是定义和解释分明零碎中波及的所有要害概念，并在整个架构设计和形容过程中应用规范和统一的术语，真正做到让大家的沟通都在一个频道上。言之有物：就跟探讨产品交互时须要对着原型图、探讨代码细节时须要间接看代码一样，架构是在探讨一些较高维技术问题时的必要实物（具体的实物化模式就是所谓架构形容）。否则，要么一堆人对着空气谈（夸夸其谈都说不上），要么每次沟通时都从新找块白板画一画（费时费力且容易遗落信息，显然不是长久之计）。常识积淀 & 新人培训：架构应该被作为与代码等同重要的文档资产继续积淀和保护，同时也是我的项目新人疾速了解和上手零碎的重要依据。不要让你的零碎跟公司内某些祖传遗留零碎一样 —— 只有代码遗留了下来，架构文档却没有；只能靠一些口口相传的残留设计记忆，苦苦维系着我的项目的生命连续。架构决定了产品质量 如何掂量一个软件产品的品质？上图是 ISO/IEC 25010 规范定义的软件产品品质模型，包含以下 8 个大类： 性能适宜性：性能残缺度、性能正确性和性能失当性；性能效率：工夫体现（e.g. 响应工夫）、资源利用和容量；兼容性：共存能力（e.g. 多版本组件共存）和互操作性；可用性：可学习性、可运维性、用户谬误爱护（e.g. 主动纠错）、UI 好看度、可拜访性；可靠性：成熟度、可用性、容错性、可恢复性；安全性：机密性、完整性、不可伪造性、权威性和可审计；可维护性：模块度、可复用性、可剖析性、可修改性、可测试性；可移植性：可适配性、可安装性、可替代性。上述品质模型中列出的所有点，都是架构设计须要着重思考的。其中除了性能适宜性以外，其余所有点都属于非性能需要的领域，这也是辨别架构好坏的真正分水岭 —— 好的架构设计，不会停留在仅满足性能需要这一最根本的需要档次上（最坏的架构设计也同样能做到），更重要且更难以应答的是其余泛滥的非性能需要。 ...

NoSql 简介1、概述NoSql=Not only sql 意思是不仅仅是sql泛指非关系型数据库，nosql无需当时为要存储的数据建设字段，随时能够存储自定义的数据格式，而在关系数据库里，增删字段是一件十分麻烦的事件，如果是十分大数据量的表，减少字段就很麻烦。 2、Nosql与关系型数据库（RDBMS）的区别NOSQLRDBMS代表着不仅仅是sql高度组织化结构化的数据没有申明性查询语言结构化查询语言sql没有预约义的模式数据和关系都存储在独自的表中键值对存储，列存储，文档存储，图形化数据库数据操纵语言没数据定义语言dml ddl最终一致性，而非acid属性严格的一致性非结构化和不可预知的数据根底事务cap定理（Consistency(一致性), 数据统一更新，所有数据变动都是同步的Availability(可用性), 好的响应性能Partition tolerance(分区容忍性) 可靠性） 高性能，高可用性和可伸缩性 3、NoSql 个性3V+3高 海量Volume多样Variety实时Velocity 高并发 高可扩 高性能 4、当下nosql的经典利用（nosql和sql一起应用）nosql数据模型简介 商品根本信息（名称，价格，出产日期，生产产商等）关系型数据库商品形容，详情，评估信息（多文字类）文档数据库mongDB商品图片 商品图片展示类 分布式的文件系统中（淘宝本人的tfs google的gfs hadoop的hdfs）商品的关键字（搜索引擎 ISearch）商品的波段性的热点高频信息（内存数据库：tair redis memcached）5、NoSql数据模型以一个电商客户、订单、订购、地址模型来比照下关系型数据库和菲关系型数据库 传统形式 1:1 1:N N:N 主外键nosql json{ "customer":{ "id":1136, "name":"Z3", "billingAddress":[{"city":"beijing"}], "orders":[ { "id":17, "customerId":1136, "orderItems":[{"productId":27,"price":77.5,"productName":"thinking in java"}], "shippingAddress":[{"city":"beijing"}] "orderPayment":[{"ccinfo":"111-222-333","txnid":"asdfadcd334","billingAddress":{"city":"beijing"}}], } ] }}6、nosql数据库四大分类KV键值：新浪（berkeley+redis）美团（redis+tair）阿里，百度（memcached+redis）文档型（bson格局较多）：CouchDB，MongDB(是一个基于分布式文件存储的数据库，由c++语言编写，旨在为web利用提供可扩大的高性能数据存储解决方案，其介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中性能最丰盛的，最像关系数据库的)列存储数据库：Cassandra,Hbase,分布式文件系统图关系数据库（它不是放图形的，放的是关系比方：朋友圈社交网网络，广告举荐）：Neo4j.InfoGird

作者：Heng Long打造优秀产品的信念渗透在每一个 TiDB 开发者的血液中，衡量产品的优秀有多个维度：易用性、稳定性、性能、安全性、开放性、拓展性等等。**在部署易用性方面，TiDB 开发者们经过诸多探索和尝试，经过了命令行时代、Ansible 时代，终于在 TiDB 4.0 发布了新一代具有里程碑意义的解决方案——TiUP。 TiUP 的意义不仅仅在于提供了里程碑式的解决方案，更是对 TiDB 开源社区活力的有力证明。TiUP 从 3 月立项进入 PingCAP Incubator 进行孵化，从零开发到最终发布 TiUP 1.0 GA 仅仅只花了两个月。两个月内 40+ 位 Contributor 新增了 690+ 次提交，最终沉淀接近 40k 行代码。 本文会描述整个演进过程，并介绍 TiUP 设计过程中的一些理念和实现细节。 以史为鉴TiUP 的诞生并非一蹴而就，而是有一个演变过程。简要描述这个演变过程，有助于大家更加深入理解 TiUP 的设计和取舍。 纯命令行在没有 TiDB Ansible 的时代，要运行一个 TiDB 集群只能通过命令行的方式。TiDB 集群包含 TiDB/TiKV/PD 三个核心组件， 和 Promethues/Grafana/Node Exporter 监控组件。手动构建一个集群运行需要的所有命令行参数和配置文件比较复杂的。比如，我们想要搭建一个集群，其中启动三个 PD 的命令行参数就有下面这么复杂（可以忽略命令行，仅演示复杂性）： $ bin/pd-server --name=pd-0--data-dir=data/Rt1J27k/pd-0/data--peer-urls=http://127.0.0.1:2380--advertise-peer-urls=http://127.0.0.1:2380 --client-urls=http://127.0.0.1:2379 --advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 --log-file=data/Rt1J27k/pd-0/pd.log --initial-cluster=pd-0=http://127.0.0.1:2380,pd-1=http://127.0.0.1:2381,pd-2=http://127.0.0.1:2383$ bin/pd-server --name=pd-1--data-dir=data/Rt1J27k/pd-1/data--peer-urls=http://127.0.0.1:2381 --advertise-peer-urls=http://127.0.0.1:2381 --client-urls=http://127.0.0.1:2382 --advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2382 --log-file=data/Rt1J27k/pd-1/pd.log --initial-cluster=pd-0=http://127.0.0.1:2380,pd-1=http://127.0.0.1:2381,pd-2=http://127.0.0.1:2383$ bin/pd-server --name=pd-2--data-dir=data/Rt1J27k/pd-2/data--peer-urls=http://127.0.0.1:2383 --advertise-peer-urls=http://127.0.0.1:2383 --client-urls=http://127.0.0.1:2384 --advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2384 --log-file=data/Rt1J27k/pd-2/pd.log --initial-cluster=pd-0=http://127.0.0.1:2380,pd-1=http://127.0.0.1:2381,pd-2=http://127.0.0.1:2383注：以 $ 开头的表示在命令行执行的命令以上仅仅是启动 PD 就可以发现这种方式显然太复杂、使用门槛太高。尽管我们可以通过把这些东西脚本化，在脚本构建好这些内容，每次执行对应脚本来简化这个过程，但是对于第一次构建脚本的用户来说，也是不小的挑战。 ...