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    实现数据库集群

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统一的元数据管理,可以实现: • 持久化的元数据存储。 之前元数据都是在集群内部的mysql数据库,元数据会随着集群的释放而丢失,特别是EMR提供了灵活按量模式,集群可以按需创建用完就释放。如果用户需要保留现有的元数据信息,必须登录集群手动将元数据信息导出。支持统一的元数据管理之后,不再存在该问题。 • 更方便地实现计算存储分离。 EMR上可以支持将数据存放在阿里云OSS中,在大数据量的情况下将数据存储在OSS上会大大降低使用的成本,EMR集群主要用来作为计算资源,在计算完成之后机器可以随时释放,数据在OSS上,同时也不用再考虑元数据迁移的问题。 • 更方便地实现数据共享。 使用统一的元数据库,如果用户的所有数据都存放在OSS之上,则不需要做任何元数据的迁移和重建,所有集群都是可以直接访问数据,这样每个EMR集群可以做不同的业务,但是可以很方便地实现数据的共享。

LiuWH 2020-03-20 09:39:23 0 浏览量 回答数 0

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E-MapReduce表管理是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:17:33 1230 浏览量 回答数 0

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E-MapReduce表管理是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:22:15 916 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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activeMQ实现负载均衡加可靠性集群问题?报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-14 20:34:14 0 浏览量 回答数 1

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你之前的那个问题我看过,但当时我没有回答。既然你又问了一次,那我这次就来说说吧,如果有错误请多多包涵。最重要的一点:分布式是逻辑上的,集群是物理上的。怎么理解这句话?分布式:把一个程序或系统拆分开来,分别跑在不同的计算机上,然后这些部分的结果汇总起来就是整个程序的目标结果时,这种方式就是分布式了。例如分布式存储、分布式计算。集群:按照某种方式将一批计算机以某种“紧密”的方式连接在一起,使得它们可以对外表现的像一个功能更强的计算机一样,那么这种方式就是计算机集群了。比如云计算机房、数据中心机房、超级计算机中心等等,这些地方的计算机都可以看作是一个集群。主从数据库是不是集群?当然不是。主从数据库是一种逻辑结构,和服务器的物理布局无关:你可以用集群搭建,也能用几台独立的计算机搭建,甚至可以在一台计算机上跑几个虚拟机搭建,甚至可以在同一台计算机中通过多进程来搭建。那它是不是分布式的?我的观点是不是。因为主从数据库两者是备份关系,一般不同时工作,只有当一个坏了另一个才会顶上。为什么分布式存储算分布式的,而主从数据库却不算呢?因为分布式存储(例如CDN)各个节点的地位是平等的,而且同时工作。整个CDN中的节点将所有用户的请求分散开来了,所有CDN节点提供的服务构成了该CDN网络所提供服务的总和。比如某个CDN网络在北京、广州、上海和青海共有4个节点,那么全国用户对该CDN网络的请求将分散到这4个节点上去完成,这4个节点所提供的服务合起来就是该CDN网络所提供的服务。而主从数据库则不是这样,假如某一个时间点上有N个数据库请求发到该网站上,那么在同一时间,这N个请求要么全是主数据库处理,要么全是某个从数据库处理,这些主从数据库并没有分散这些请求。再来说说LVS,我的理解是它是一个采用分布式方式实现的集群。从名字里的Virtual也能看出来,它并不是传统的集群,传统意义上的集群是一群物理上紧密联系的计算机系统,通常位于同一个机房中,通过机架和复杂的布线连接。而LVS则更强调的是逻辑上的:这些服务器物理上不需要放在一起,甚至可以间隔任意远(比如一部分在北京一部分在广州),然后通过网络将它们连接起来,连接后的效果与集群一样——在逻辑上,它们是一个真正的集群,具有集群的一切性质。仅仅有一点,那就是效率可能不如真正的物理集群那么高。最后,通过上面LVS的分析可以看出来,分布式和集群是不同的两个概念,而且相互之间并不冲突。你可以用集群来搭载分布式系统,也可以用分布式技术来实现一个集群(比如LVS)。

我的中国 2019-12-02 01:33:58 0 浏览量 回答数 0

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先有个一个代理商设计模式做高效结算的问题。

落地花开啦 2019-12-01 19:58:53 960 浏览量 回答数 1

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PolarDB支持从RDS MySQL一键克隆数据到新的PolarDB MySQL集群。 前提条件 源RDS实例版本为RDS MySQL 5.6高可用版。 源RDS实例未开启TDE和SSL。 源RDS实例的表存储引擎为InnoDB。 如果RDS处于高安全模式(数据库代理模式),需要创建有高权限账号(请参见创建高权限账号),或者切换到高性能模式(参见【重要】RDS网络链路升级说明),才能进行一键克隆。查看数据库模式 背景信息 PolarDB是阿里云自研的下一代关系型云数据库,主要优势如下: 存储容量高:最高可达100TB。 性能高:最高可以提升至MySQL的6倍。 Serverless存储:存储容量无需提前购买,自动扩缩容,按使用量计费。 临时升配:临时升级规格,轻松应对短期的业务高峰。 详情请参见产品优势。 一键克隆功能将会新建一个与源RDS实例的数据相同的PolarDB集群,PolarDB集群包含源RDS实例的账号、数据库、IP白名单和必要的参数。源RDS实例的增量数据不会同步到PolarDB集群。 说明 如果需要在新建PolarDB集群的同时,使源RDS实例的增量数据实时同步到PolarDB集群,即实现平滑迁移(不停机迁移),请参见一键升级RDS MySQL到PolarDB MySQL。 一键克隆的功能亮点 免费 克隆过程数据0丢失 一键克隆的操作步骤 登录PolarDB控制台。 单击创建新集群。 选择包年包月或按量付费页签。 设置以下参数。 参数 说明 地域 源RDS MySQL实例所在地域。 说明 克隆的PolarDB集群也在此地域。 创建方式 集群的创建方式: 默认创建:创建一个全新的PolarDB集群。 从RDS克隆:基于所选的RDS实例,克隆一个数据完全一样的PolarDB集群。 从RDS迁移:先从RDS实例克隆一个PolarDB集群,同时保持同步。默认开启新集群的Binlog。 这里选择从RDS克隆。 源RDS引擎 源RDS实例的引擎类型,不可变更。 源RDS版本 源RDS实例的版本,不可变更。 源RDS实例 可选的源RDS实例,不包括只读实例。 可用区 可用区是地域中的一个独立物理区域,不同可用区之间没有实质性区别。 您可以选择将PolarDB集群与ECS创建在同一可用区或不同的可用区。 网络类型 PolarDB集群的网络类型,不可变更。 VPC网络 VPC交换机 PolarDB集群所属的VPC和虚拟交换机。请确保PolarDB集群与需要连接的ECS创建于同一个VPC,否则它们无法通过内网互通,无法发挥最佳性能。 数据库引擎 PolarDB集群的数据库引擎,不可变更。 节点规格 按需选择,建议不低于源RDS实例规格。所有PolarDB节点均为独享型,性能稳定可靠。详情请参见规格与定价。 节点个数 无需选择。系统将自动创建一个与主节点规格相同的只读节点。 存储费用 无需选择容量,根据实际数据使用量按小时计费。详情请参见规格与定价。 集群名称 填写集群名称用于区分业务用途。如果留空,系统将自动生成一个集群名称。创建集群后还可以修改。 设置购买时长(仅针对包年包月集群),然后单击右侧的立即购买。 确认订单信息,阅读和勾选服务协议,单击去开通。 常见问题 从RDS克隆会影响源RDS实例吗? 答:不会影响源RDS实例的正常运行。 相关API API 描述 CreateDBCluster 创建PolarDB集群。 说明 一键克隆时,参数CreationOption取值需要为CloneFromRDS。 后续步骤 请尽快将应用的数据库连接地址修改为PolarDB的地址,详情请参见查看连接地址。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-08 14:02:52 0 浏览量 回答数 0

问题

云数据库Redis 集群版-双副本简介

云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:14 1096 浏览量 回答数 0

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云数据库Redis 集群版-单副本简介

云栖大讲堂 2019-12-01 21:19:14 1035 浏览量 回答数 0

问题

代理商设计模式如何做到高效结算。:报错

kun坤 2020-06-08 10:59:50 3 浏览量 回答数 1

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如何基于istio实现容器服务kubenetes与云数据库rds的混合编排

民间人士 2019-12-01 19:08:38 500 浏览量 回答数 0

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Redis常见的几种主要使用方式: Redis 单副本 Redis 多副本(主从) Redis Sentinel(哨兵) Redis Cluster(集群) Redis 自研 Redis各种使用方式的优缺点: 1 Redis单副本 Redis各种使用方式的优缺点: Redis 多副本,采用主从(replication)部署结构,相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步,并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上,根据公司的基础环境配置,可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。 优点: 1、高可靠性,一方面,采用双机主备架构,能够在主库出现故障时自动进行主备切换,从库提升为主库提供服务,保证服务平稳运行。另一方面,开启数据持久化功能和配置合理的备份策略,能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题。 2、读写分离策略,从节点可以扩展主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作。 缺点: 1、故障恢复复杂,如果没有RedisHA系统(需要开发),当主库节点出现故障时,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要通知业务方变更配置,并且需要让其他从库节点去复制新主库节点,整个过程需要人为干预,比较繁琐。 2、主库的写能力受到单机的限制,可以考虑分片 3、主库的存储能力受到单机的限制,可以考虑Pika 4、原生复制的弊端在早期的版本也会比较突出,如:Redis复制中断后,Slave会发起psync,此时如果同步不成功,则会进行全量同步,主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿;又由于COW机制,导致极端情况下的主库内存溢出,程序异常退出或宕机;主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU(压缩)资源消耗;发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增,阻塞请求。建议升级到最新版本。 使用场景 对 Redis 协议兼容性要求较高的业务 标准版完全兼容 Redis 协议,业务可以平滑迁移。 Redis 作为持久化数据存储使用的业务 标准版提供持久化机制及备份恢复机制,极大地保证数据可靠性。 单个 Redis 性能压力可控 由于 Redis 原生采用单线程机制,性能在10万 QPS 以下的业务建议使用。如果需要更高的性能要求,请选用集群版本。 Redis 命令相对简单,排序、计算类命令较少 由于 Redis 的单线程机制,CPU 会成为主要瓶颈。如排序、计算类较多的业务建议选用集群版配置。 2 Redis多副本(主从) Redis 多副本,采用主从(replication)部署结构,相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步,并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上,根据公司的基础环境配置,可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。 优点: 1、高可靠性,一方面,采用双机主备架构,能够在主库出现故障时自动进行主备切换,从库提升为主库提供服务,保证服务平稳运行。另一方面,开启数据持久化功能和配置合理的备份策略,能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题。 2、读写分离策略,从节点可以扩展主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作。 缺点: 1、故障恢复复杂,如果没有RedisHA系统(需要开发),当主库节点出现故障时,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要通知业务方变更配置,并且需要让其他从库节点去复制新主库节点,整个过程需要人为干预,比较繁琐。 2、主库的写能力受到单机的限制,可以考虑分片 3、主库的存储能力受到单机的限制,可以考虑Pika 4、原生复制的弊端在早期的版本也会比较突出,如:Redis复制中断后,Slave会发起psync,此时如果同步不成功,则会进行全量同步,主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿;又由于COW机制,导致极端情况下的主库内存溢出,程序异常退出或宕机;主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU(压缩)资源消耗;发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增,阻塞请求。建议升级到最新版本。 使用场景 对 Redis 协议兼容性要求较高的业务 标准版完全兼容 Redis 协议,业务可以平滑迁移。 Redis 作为持久化数据存储使用的业务 标准版提供持久化机制及备份恢复机制,极大地保证数据可靠性。 单个 Redis 性能压力可控 由于 Redis 原生采用单线程机制,性能在10万 QPS 以下的业务建议使用。如果需要更高的性能要求,请选用集群版本。 Redis 命令相对简单,排序、计算类命令较少 由于 Redis 的单线程机制,CPU 会成为主要瓶颈。如排序、计算类较多的业务建议选用集群版配置。 3 Redis Sentinel(哨兵) Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案,Redis Sentinel部署架构主要包括两部分:Redis Sentinel集群和Redis数据集群,其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群。可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1(n>=1)的奇数个。 优点: 1、Redis Sentinel集群部署简单 2、能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题 3、很方便实现Redis数据节点的线形扩展,轻松突破Redis自身单线程瓶颈,可极大满足对Redis大容量或高性能的业务需求。 4、可以实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点 缺点: 1、部署相对Redis 主从模式要复杂一些,原理理解更繁琐 2、资源浪费,Redis数据节点中slave节点作为备份节点不提供服务 3、Redis Sentinel主要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换,对Redis的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种,对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作,并不执行故障转移。 4、不能解决读写分离问题,实现起来相对复杂 建议: 1、如果监控同一业务,可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的方案,反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的方案 2、sentinel monitor 配置中的 建议设置成Sentinel节点的一半加1,当Sentinel部署在多个IDC的时候,单个IDC部署的Sentinel数量不建议超过(Sentinel数量 – quorum)。 3、合理设置参数,防止误切,控制切换灵敏度控制 quorum down-after-milliseconds 30000 failover-timeout 180000 maxclient timeout 4、部署的各个节点服务器时间尽量要同步,否则日志的时序性会混乱 5、Redis建议使用pipeline和multi-keys操作,减少RTT次数,提高请求效率 6、自行搞定配置中心(zookeeper),方便客户端对实例的链接访问 4 Redis Cluster(集群) Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案,主要解决Redis分布式方面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的。Redis Cluster集群节点最小配置6个节点以上(3主3从),其中主节点提供读写操作,从节点作为备用节点,不提供请求,只作为故障转移使用。Redis Cluster采用虚拟槽分区,所有的键根据哈希函数映射到0~16383个整数槽内,每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。 优点: 1、无中心架构 2、数据按照slot存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布。 3、可扩展性,可线性扩展到1000多个节点,节点可动态添加或删除。 4、高可用性,部分节点不可用时,集群仍可用。通过增加Slave做standby数据副本,能够实现故障自动failover,节点之间通过gossip协议交换状态信息,用投票机制完成Slave到Master的角色提升。 5、降低运维成本,提高系统的扩展性和可用性。 缺点: 1、Client实现复杂,驱动要求实现Smart Client,缓存slots mapping信息并及时更新,提高了开发难度,客户端的不成熟影响业务的稳定性。目前仅JedisCluster相对成熟,异常处理部分还不完善,比如常见的“max redirect exception”。 2、节点会因为某些原因发生阻塞(阻塞时间大于clutser-node-timeout),被判断下线,这种failover是没有必要的。 3、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性。 4、多个业务使用同一套集群时,无法根据统计区分冷热数据,资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况。 5、Slave在集群中充当“冷备”,不能缓解读压力,当然可以通过SDK的合理设计来提高Slave资源的利用率。 6、key批量操作限制,如使用mset、mget目前只支持具有相同slot值的key执行批量操作。对于映射为不同slot值的key由于keys 不支持跨slot查询,所以执行mset、mget、sunion等操作支持不友好。 7、key事务操作支持有限,只支持多key在同一节点上的事务操作,当多个key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。 8、key作为数据分区的最小粒度,因此不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。 9、不支持多数据库空间,单机下的redis可以支持到16个数据库,集群模式下只能使用1个数据库空间,即db 0。 10、复制结构只支持一层,从节点只能复制主节点,不支持嵌套树状复制结构。 11、避免产生hot-key,导致主库节点成为系统的短板。 12、避免产生big-key,导致网卡撑爆、慢查询等。 13、重试时间应该大于cluster-node-time时间 14、Redis Cluster不建议使用pipeline和multi-keys操作,减少max redirect产生的场景。 使用场景 数据量较大 Redis 集群版可以有效的扩展数据规模,相比标准版支持存储量更大的64、128、256 GB 集群版,可以有效的满足数据扩展需求。 QPS 压力较大 标准版 Redis 无法支撑较大的 QPS,需要采用多节点的部署方式来冲破 Redis 单线程的性能瓶颈。 吞吐密集型应用 相比标准版,Redis 集群版的内网吞吐限制相对较低,针对热点数据读取、大吞吐类型的业务可以友好的支持。 对 Redis 协议不敏感的应用 由于集群版的架构引入了多个组件,在 Redis 协议支持上相比标准版有一定限制。

剑曼红尘 2020-04-27 14:41:57 0 浏览量 回答数 0

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云数据库 Memcache版的系统构架

云栖大讲堂 2019-12-01 21:30:26 1089 浏览量 回答数 0

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混合云容灾服务目前支持三种业务类型: 关键业务型(公测中):解决企业关键应用的高标准容灾方案,提供秒-分级的 RPO 和 RTO 容灾。 标准型 :解决企业核心应用的数据级容灾数据,可以对数据库、虚机、文件等实现多版本本地备份和自动备份上云。此外,还可以实现应用服务器的小时级别 RPO、RTO 的整机容灾。关于标准型与关键业务型的区别以及如何选择,您还可以参考 选型参考文档。) 混合云大数据容灾(公测中):解决 Hadoop 集群数据的实时容灾复制,跨集群大数据湖建设,Hadoop 备份的问题,实现大数据集群间的近 0 RPO 实时双向复制。 具体参考这里:  混合云容灾服务

元芳啊 2019-12-02 00:50:41 0 浏览量 回答数 0

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统一管理 阿里云混合云数据库解决方案可对云下或云上自建数据库、云上RDS/DRDS数据库进行统一的接入管理。对于混合云场景下数据库环境复杂、管理困难的企业用户,可选购阿里云HDM服务便捷的管理多类型、多环境数据库。详细架构如下: 架构说明: 关键部件部署: 在阿里云上开通HDM服务,用于统一管理云下云上单个数据库或者批量管理数据库集群。 在本地IDC,用户仅需要选择一台可以连通阿里云的机器,部署DBGateway,用于采集本地和云上数据库的性能指标信息、拓扑信息,无需在数据库实例上安装任何程序。 云下、云上数据库需通过互联网或专线/VPN 连通阿里云环境。 统一管理优势: 云上云下统一管理:阿里云数据库RDS/DRDS、阿里云ECS自建数据库、本地IDC数据库均可接入HDM,通过HDM对所有数据库统一监控管理,在HDM控制台可以便捷的查看各个数据库的接入监控信息,并提供告警服务。 单实例与集群统一管理:通过HDM可以对数据库单实例进行管理,此外一个或多个相同数据库引擎的数据库实例可组成数据库集群,HDM对数据库集群也可统一管理。 弹性扩展 当企业面临业务突增时,越来越多的企业通过云上数据库解决业务高峰,并在业务恢复后释放云上数据库资源。阿里云数据库混合云解决方案提供便捷的云上弹性伸缩能力。详细架构如下: 架构说明: 关键部件部署:与统一管理类似,在云下部署企业所需业务部件并安装DBGateway,云上部署数据库及HDM,此外云上还需购置阿里云OSS对象存储用于数据备份时的存储。 弹性扩展:当用户在HDM控制台创建弹性扩展任务后: HDM调用DTS服务,将云下数据库数据备份存储至云上OSS,并通过OSS将数据全量恢复到云上数据库中。 HDM同时调用DTS服务,在DBS备份数据的同时进行云下数据库的数据增量同步,将DBS备份期间的增量数据同步至云上数据中,保障云下、云上数据库的一致性。 切换上云: HDM自动完成切换预检查、配置校验、数据校验、账号迁移、数据库切换、切换后检查。 HDM联动切换中间层,将部分业务流量分流到云上数据库中。 数据回流:当业务高峰结束后,可将云上数据库数据回流至云下数据库,并释放云上数据库资源,业务继续运行在本地IDC系统中即可。 容灾建设 当企业对数据库业务高可用性要求较高时,可对数据库进行云下、云上的容灾建。阿里云数据库混合云解决方案提供多种容灾建设方案,例如: 冷备:将云下数据库数据冷备至云上数据库,此种容灾方案成本低,RTO、RPO较大。 轻量级数据库备份:将云上低规格数据库作为云下数据库的轻量级实时备库,容灾时可快速升配,此种容灾方案有低成本、快捷的优势。 实时热备:将云下数据库中的数据实时热备至云上,数据库业务可随时切换,实现秒级RTO。HDM提供一键式容灾建设平台,并提供云下、云上数据库容灾切换演练功能,HDM的容灾建设相关能力将在2018年4月30日正式上线。

剑曼红尘 2020-03-23 14:08:28 0 浏览量 回答数 0

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redis的性能、持久化方案、单线程模式、大规模集群都是数据库较难实现的。但redis的存储结构较为简单,更适合缓存结构,数据库一般是稀缺资源,实际生产环节redis一般是担任保护数据库、加速请求角色。

编码人生 2019-12-02 01:59:39 0 浏览量 回答数 0

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云数据库MongoDB版的集群版架构

云栖大讲堂 2019-12-01 21:22:12 949 浏览量 回答数 0

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回复:目前游族的游戏主要还是使用的MySQL数据库,在集群模式下的数据库主要还是以单台机器多个数据库的模式对外提供服务,没有使用到分布式的DB架构,分布式的业务支持主要是通过应用层的逻辑来实现的。

非凡2016 2019-12-02 01:38:05 0 浏览量 回答数 0

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MongoDB ACID事务支持 这里要有一定的关系型数据库的事务的概念,不然不一定能理解的了这里说的事务概念。 下面说一说MongoDB的事务支持,这里可能会有疑惑,前面我们在介绍MongoDB时,说MongoDB是一个NoSQL数据库,不支持事务。这里又介绍MongoDB的事务。这里要说明一下MongoDB的事务支持跟关系型数据库的事务支持是两码事,如果你已经非常了解关系型数据库的事务,通过下面一副图对比MongoDB事务跟MySQL事务的不同之处。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 1)MongoDB对原子性(Atomicity)的支持 原子性在Mongodb中到底是一个什么概念呢?为什么说支持但又说Mongodb的原子性是单行/文档级原子性,这里提供了一个MongoDB更新语句样例,如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 更新“username”等于“tj.tang”的文档,更新salary、jobs、hours字段。这里对于这三个字段Mongodb在执行时要么都更新要么都不更新,这个概念在MySQL中可能你没有考虑过,但在MongoDB中由于文档可以嵌套子文档可以很复杂,所以Mongodb的原子性叫单行/文档级原子性。 对于关系型数据库的多行、多文档、多语句原子性目前Mongodb是不支持的,如下情况: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB更新条件为工资小于50万的人都把工资调整为50万,这就会牵扯到多文档更新原子性。如果当更新到Frank这个文档时,出现宕机,服务器重启之后是无法像关系型数据库那样做到数据回滚的,也就是说处理这种多文档关系型数据库事务的支持,但MongoDB不支持。那么怎么解决Mongodb这个问题呢?可以通过建模,MongoDB不是范式而是反范式的设计,通过大表和小表可以把相关的数据放到同一个文档中去。然后通过一条语句来执行操作。 2)MongoDB对一致性(consistency)的支持 对于数据一致性来说,传统数据库(单机)跟分布式数据库(MongoDB)对于数据一致性是不太一样的,怎么理解呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 对于传统型数据库来说,数据一致性主要是在单机上,单机的问题主要是数据进来时的规则检验,数据不能被破坏掉。而在分布式数据库上,因为他们都是多节点分布式的,我们讲的一致性往往就是讲的各个节点之间的数据是否一致。而MongoDB在这点上做的还是不错的,MongoDB支持强一致性或最终一致性(弱一致性),MongoDB的数据一致性也叫可调一致性,什么意思呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB的可调一致性,也就是可以自由选择强一致性或最终一致性,如果你的应用场景是前台的方式可以选择强一致性,如果你的应用场景是后台的方式(如报表)可以选择弱一致性。 一致性 上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载,下面我们来看看这样做引发的一个问题:保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难,同步节点可能会故障,甚至会无法恢复,网络可能会有延迟或者丢包,网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致。我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节。 关于CAP理论 为什么我们会考虑削弱数据的一致性呢?其实这背后有一个关于分布式系统的理论依据。这个理论最早被Eric Brewer提出,称为CAP理论,尔后Gilbert和Lynch对CAP进行了理论证明。这一理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务。 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 要保证数据强一致性,最简单的方法是令写操作在所有数据节点上都执行成功才能返回成功,也就是同步概念。而这时如果某个结点出现故障,那么写操作就成功不了了,需要一直等到这个节点恢复。也就是说,如果要保证强一致性,那么就无法提供7×24的高可用性。 而要保证可用性的话,就意味着节点在响应请求时,不用完全考虑整个集群中的数据是否一致。只需要以自己当前的状态进行请求响应。由于并不保证写操作在所有节点都写成功,这可能会导致各个节点的数据状态不一致。 CAP理论导致了最终一致性和强一致性两种选择。当然,事实上还有其它的选择,比如在Yahoo的PNUTS中,采用的就是松散的一致性和弱可用性结合的方法。但是我们讨论的NoSQL系统没有类似的实现,所以我们在后续不会对其进行讨论。 强一致性 强一致性的保证,要求所有数据节点对同一个key值在同一时刻有同样的value值。虽然实际上可能某些节点存储的值是不一样的,但是作为一个整体,当客户端发起对某个key的数据请求时,整个集群对这个key对应的数据会达成一致。下面就举例说明这种一致性是如何实现的。 假设在我们的集群中,一个数据会被备份到N个结点。这N个节点中的某一个可能会扮演协调器的作用。它会保证每一个数据写操作会在成功同步到W个节点后才向客户端返回成功。而当客户端读取数据时,需要至少R个节点返回同样的数据才能返回读操作成功。而NWR之间必须要满足下面关系:R+W>N 下面举个实在的例子。比如我们设定N=3(数据会备份到A、B、C三个结点)。比如值 employee30:salary 当前的值是20000,我们想将其修改为30000。我们设定W=2,下面我们会对A、B、C三个节点发起写操作(employee30:salary, 30000),当A、B两个节点返回写成功后,协调器就会返回给客户端说写成功了。至于节点C,我们可以假设它从来没有收到这个写请求,他保存的依然是20000那个值。之后,当一个协调器执行一个对employee30:salary的读操作时,他还是会发三个请求给A、B、C三个节点: 如果设定R=1,那么当C节点先返回了20000这个值时,那我们客户端实际得到了一个错误的值。 如果设定R=2,则当协调器收到20000和30000两个值时,它会发现数据不太正确,并且会在收到第三个节点的30000的值后判断20000这个值是错误的。 所以如果要保证强一致性,在上面的应用场景中,我们需要设定R=2,W=2 如果写操作不能收到W个节点的成功返回,或者写操作不能得到R个一致的结果。那么协调器可能会在某个设定的过期时间之后向客户端返回操作失败,或者是等到系统慢慢调整到一致。这可能就导致系统暂时处于不可用状态。 对于R和W的不同设定,会导致系统在进行不同操作时需要不同数量的机器节点可用。比如你设定在所有备份节点上都写入才算写成功,既W=N,那么只要有一个备份节点故障,写操作就失败了。一般设定是R+W = N+1,这是保证强一致性的最小设定了。一些强一致性的系统设定W=N,R=1,这样就根本不用考虑各个节点数据可能不一致的情况了。 HBase是借助其底层的HDFS来实现其数据冗余备份的。HDFS采用的就是强一致性保证。在数据没有完全同步到N个节点前,写操作是不会返回成功的。也就是说它的W=N,而读操作只需要读到一个值即可,也就是说它R=1。为了不至于让写操作太慢,对多个节点的写操作是并发异步进行的。在直到所有的节点都收到了新的数据后,会自动执行一个swap操作将新数据写入。这个操作是原子性和一致性的。保证了数据在所有节点有一致的值。 最终一致性 像Voldemort,Cassandra和Riak这些类Dynamo的系统,通常都允许用户按需要设置N,R,W三个值,即使是设置成W+R<= N也是可以的。也就是说他允许用户在强一致性和最终一致性之间自由选择。而在用户选择了最终一致性,或者是W 3)MongoDB对隔离性(isolation)的支持 在关系型数据库中,SQL2定义了四种隔离级别,分别是READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。但是很少有数据库厂商遵循这些标准,比如Oracle数据库就不支持READ UNCOMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别。而MySQL支持这全部4种隔离级别。每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内核事务外是可见的,哪些是不可见的。为了尽可能减少事务间的影响,事务隔离级别越高安全性越好但是并发就越差;事务隔离级别越低,事务请求的锁越少,或者保持锁的时间就越短,这也就是为什么绝大多数数据库系统默认的事务隔离级别是RC。 下图展示了几家不同的数据库厂商的不同事物隔离级别。 MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB在3.2之前使用的是“读未提交”,这种情况下会出现“脏读”。但在MongoDB 3.2开始已经调整为“读已提交”。 下面说说每种隔离级别带来的问题: READ-UNCOMMITTED(读尚未提交的数据) 在这个级别,一个事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为“脏读(dirty read)”。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。 READ-COMMITTED(读已提交的数据) 在这个级别,能满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能“看见”已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫“不可重复读(non-repeatable read)”,因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。 REPEATABLE-READ(可重复读) 在这个级别,保证了在同一个事务中多次读取统一记录的结果是一致的。MySQL默认使用这个级别。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制MVCC(multiversion concurrency control)解决了“幻读”和“不可重复读”的问题。通过前面的学习我们知道RR级别总是读取事务开始那一刻的快照信息,也就是说这些数据数据库当前状态,这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中,就很可能会出问题。 SERIALIZABLE(串行化) 在这个级别,它通过强制事务串行执行,避免了前面说的一系列问题。简单来说,SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少在本地事务中使用SERIALIABLE隔离级别,主要应用在InnoDB存储引擎的分布式事务中。 4)MongoDB对持久性(durability)的支持 对于数据持久性来说,在传统数据库中(单机)的表现为服务器任何时候发生宕机都不需要担心数据丢失的问题,因为有方式可以把数据永久保存起来了。一般都是通过日志来保证数据的持久性。通过下图来看一下传统数据库跟MongoDB对于数据持久性各自所使用的方式。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 从上图可以看出,MongoDB同样是使用数据进来先写日志(日志刷盘的速度是非常快)然后在写入到数据库中的这种方式来保证数据的持久性,如果出现服务器宕机,当启动服务器时会从日志中读取数据。不同的是传统数据库这种方式叫做“WAL” Write-Ahead Logging(预写日志系统),而MongoDB叫做“journal”。此外MongoDB在数据持久性上这点可能做的更好,MongoDB的复制默认节点就是三节点以上的复制集群,当数据到达主节点之后会马上同步到从节点上去。

景凌凯 2019-12-02 02:05:12 0 浏览量 回答数 0

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在Oracle中: 服务器实例==数据库==目录==所有数据均由同一执行引擎管理 模式==数据库中的名称空间,与用户帐户相同 用户==模式所有者==命名帐户,与模式相同,谁可以连接到数据库,谁拥有该模式并可能在其他模式中使用对象 标识正在运行的服务器中的任何对象,您需要(模式名称+对象名称) 在PostgreSQL中: 服务器实例==数据库集群==由同一执行引擎管理的所有数据 数据库==目录==数据库集群中的单个数据库,与同一数据库集群中的其他数据库隔离 数据库中的架构==命名空间 用户==命名帐户,可以连接数据库,分别拥有和使用每个允许的数据库中的对象 标识正在运行的服务器中的任何对象,您需要(数据库名称+模式名称+对象名称) 在MySQL中: 服务器实例==未用目录标识,只是一组数据库 数据库==模式==目录==服务器内的名称空间。 用户==命名帐户,该帐户可以连接到服务器并在一个或多个数据库中使用(但不能拥有 -没有所有权的概念)对象 标识正在运行的服务器中的任何对象,您需要(数据库名称+对象名称) 在Microsoft SQL Server中: 服务器实例==托管数据库集 服务器中的数据库==名称空间限定符,很少称为目录 模式==所有者==数据库中的名称空间,与数据库角色相关联,默认情况下仅dbo使用 用户==命名帐户,该帐户可以连接到服务器并在一个或多个数据库中使用(但不能拥有 -模式作为所有者)对象 标识正在运行的服务器中的任何对象,您需要(数据库名称+所有者+对象名称) 因此,我认为您的问题的答案是: 取决于实现,是否需要目录名称来标识对象。“目录”,“模式”和“数据库”的含义因一种实现方式而异。 是的,目录是数据存储的抽象。我认为也应该将其定义为一个独立的隔离名称空间,但并非所有SQL引擎都可以做到这一点。 所有供应商都很好地定义了数据库和架构。目录有时与“数据库”(至少在Oracle和Postgres中)同义,有时与“ schema”同义,有时又与两者同义。术语目录通常还表示元数据收集(又名系统表)。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-17 20:53:05 0 浏览量 回答数 0

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spring bean找不到么 回复 <a class="referer" target="_blank">@ruralboy</a> : 目前的版本,每个节点差不多都应该是类似的配置。 回复 <a class="referer" target="_blank">@李玉珏</a> : 您的意思是这种通过程序集成第三方关系型数据库启动ignite服务的案例,集群中其他节点也必须通过程序启动。 是否有其他的方式 回复 <a class="referer" target="_blank">@ruralboy</a> : 是 ignite实例化到第三方关系型数据库的集群搭建现在没有思路,和ignite本地持久化集群不一样。 一个节点是通过java代码实现(web-控制台导出orm映射和PO对象)ignite实例化到第三方关系型数据库,想基于这个搭建一个集群,报错是找不到数据库操作bean对象。有一点疑惑----其他节点也必须通过一样程序启动吗?

爱吃鱼的程序员 2020-06-06 10:32:25 0 浏览量 回答数 0

问题

云数据库 Memcache 版与本地自建 Memcached 的区别

云栖大讲堂 2019-12-01 21:30:34 1216 浏览量 回答数 0

问题

RDS简介

yzpc2003 2019-12-01 20:04:17 14325 浏览量 回答数 1

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下文将RDS和自建数据库从多个方面进行对比,介绍RDS具有的优势。 特性对比 对比项 云数据库RDS 自购服务器搭建数据库服务 服务可用性 高可用架构提供高可用性。 需自行保障,自行搭建主备复制,自建RAID等。 数据可靠性 自动主备复制、数据备份、日志备份等。 需自行保障,自行搭建主备复制,自建RAID等。 系统安全性 防DDoS攻击,流量清洗;及时修复各种数据库安全漏洞。 自行部署,价格高昂;自行修复数据库安全漏洞。 数据库备份 自动备份。 自行实现,但需要寻找备份存放空间以及定期验证备份是否可恢复。 软硬件投入 无软硬件投入,按需付费。 数据库服务器成本相对较高,对于SQL Server还需支付许可证费用。 系统托管 无托管费用。 每台2U服务器每年超过5000元(如果需要主备,两台服务器需超过10000元/年)。 维护成本 无需运维。 需招聘专职DBA来维护,花费大量人力成本。 部署扩容 即时开通,快速部署,弹性扩容。 需硬件采购、机房托管、机器部署等工作,周期较长。 资源利用率 按实际结算,100%利用率。 由于业务有高峰期和低峰期,资源利用率很低。 价格对比 费用 云数据库RDS 自购服务器搭建数据库服务 硬件费用和备品配件费用 RDS实例的费用。例如,内存1200 MB、存储空间50 GB(IOPS能力可达到600)的实例费用是2040元/年。 至少需要2台数据库服务器。每台IOPS能力达到600的服务器费用大约是6000元。 1台用于连接前端Web服务器的内网交换机(便宜的1U非网管交换机为1000元左右)。 后期硬件损坏和更换至少还要消耗30%费用。 硬件花费:(6000 × 2 + 1000)× 130% = 16900元。 每年费用:16900元/3 = 5633元(硬件按照3年折旧计算)。 机房托管费用 服务商负责,无需付费。 1U机柜空间托管费用为3000元/年,共有2台1U服务器和1台1U内网交换机需要计费,机房托管费用:3000 × 3 = 9000元。 带宽费用 同一地域内,ECS和RDS可以通过内网互通,且不收取费用。 若在不同地域,ECS和RDS可以通过外网互通,需收取外网流量费用,详细收费标准请参见云数据库RDS详细价格信息。 只用于内网,不产生公网费用。 数据库运维工程师费用 数据库维护由服务商负责,无人员成本。 1个初级DBA工程师月薪至少5000/月,假设当前项目占用该工程师30%的工作量,则人员成本为5000 × 12× 30% = 18000元。 每年总费用 2040元/年。 32633元/年。 RDS MySQL与自建数据库对比优势 对比项 RDS MySQL ECS自建 IDC自建 性价比 弹性资源; ALISQL提供各种特性功能,提升用户使用感受; 备份有一半实例空间免费; 公网流量免费; 免费使用自带的域名; 更新速度快,紧跟MySQL最新版本。 弹性资源; 开源版无性能优化; 备份空间独立收费; 公网流量收费。 一次投入的沉没成本大; 开源版无性能优化; 需要独立准备备份资源,成本极高; 公网流量收费,域名费用高。 可用性 基础版约15分钟即可完成故障转移; 高可用版和集群版提供自研高可用系统,实现30秒内故障恢复; 只读实例自动实现负载均衡; 读写分离使用方便; 未来会推出分析节点,满足分析型场景需求。 基础版约30分钟完成故障转移; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡; 分析型场景需要与分析型数据库结合,搭建难度大、成本高。 单机实例,少则两小时,多则等待配货数周; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡设备; 分析型场景需要与分析型数据库结合,搭建难度大、成本高。 可靠性 数据可靠性高,自动主备复制、数据备份、日志备份等; MySQL 5.6三节点企业版,实现RPO(Recovery Point Object)=0; MySQL 5.7三节点企业版(MGR),实现RPO=0、RTO(Recovery Time Objective) < 1分钟。 在好的架构下才能实现高可靠性; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 数据可靠性一般,取决于单块磁盘的损害概率; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 易用性 自动化备份恢复系统,支持按时间点恢复、单库备份恢复等,流式备份对实例性能影响小; 自动化监控告警系统,支持秒级监控,覆盖实例和数据库所有性能指标,支持短信、邮箱、旺旺、钉钉等通道,且根据消费有大额度的免费短信数量; 支持异地容灾; 支持一键版本升级。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买监控系统,在云监控中配置告警系统; 技术实现难度极大; 版本升级成本高。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买或配置监控系统,通道较少,成本较高; 异地数据中心成本极高,技术实现难度也大,很难实现异地容灾; 版本升级成本高。 性能 MySQL的本地SSD盘实例性能极佳; MySQL的ESSD性能较SSD提升显著; 增加只读实例之后性能强劲且负载均衡; CloudDBA提供高级优化能力; SQL洞察满足大部分监控及性能优化数据库场景。 ECS本地盘意味着降低数据可靠性,采用云盘的话需要规划架构,成本支出较大; 基于ESSD的ECS自建MySQL性能低于基于ESSD的RDS MySQL性能; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 比云计算硬件更新速度慢,性能一般都会低于云数据库; 难以实现计算和存储分离,若使用高端存储实现计算和存储分离,动辄需要数千万支出; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 安全 事前防护:白名单、安全组、专有网络隔离; 事中保护:连接链路加密、数据落盘加密(BYOK覆盖多种存储介质); 事后审计:SQL洞察、历史事件。 事前防护:白名单、安全组、专有网络隔离; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,BYOK密钥轮转难度大,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 事前防护:白名单和专有网络隔离的咨询成本较高; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,BYOK密钥轮转难度大,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 RDS SQL Server与自建数据库对比优势 对比项 RDS SQL Server ECS自建 IDC自建 性价比 弹性资源; WEB版性价比极高; 备份有一半实例空间免费; 公网流量免费。 弹性资源; 不可使用WEB版; 备份空间独立收费; 公网流量收费。 一次投入的沉没成本大; 不可使用WEB版; 需要独立准备备份资源,成本极高; 公网流量收费,域名费用高。 可用性 基础版约15分钟即可完成故障转移; 高可用版和集群版提供自研高可用系统,实现30秒内故障恢复; 集群版的只读实例自动实现负载均衡; 集群版的读写分离使用方便。 基础版约30分钟完成故障转移; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡。 单机实例,少则两小时,多则等待配货数周; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡设备。 可靠性 数据可靠性高,自动主备复制、数据备份、日志备份等; 集群版可实现RPO(Recovery Point Object)=0。 在好的架构下才能实现高可靠性; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 数据可靠性一般,取决于单块磁盘的损害概率; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 易用性 自动化备份恢复系统,支持按时间点恢复、单库备份恢复等,流式备份对实例性能影响小; 自动化监控告警系统,支持秒级监控,覆盖实例和数据库所有性能指标,支持短信、邮箱、旺旺、钉钉等通道,且根据消费有大额度的免费短信数量; 即将支持异地容灾。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买监控系统,在云监控中配置告警系统; 技术实现难度极大。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买或配置监控系统,通道较少,成本较高; 异地数据中心成本极高,技术实现难度也大,很难实现异地容灾。 性能 SQL Server 2008 R2的本地SSD盘实例性能极佳,SQL Server 201x版本新计算存储分离架构可享受硬件红利 ; SQL Server的ESSD性能较SSD提升显著; 增加只读实例之后性能强劲且负载均衡; CloudDBA提供高级优化能力。 ECS本地盘意味着降低数据可靠性,采用云盘的话需要规划架构,成本支出较大; 基于ESSD的ECS自建SQL Server性能低于基于ESSD的RDS SQL Server性能; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 比云计算硬件更新速度慢,性能一般都会低于云数据库; 难以实现计算和存储分离,若使用高端存储实现计算和存储分离,动辄需要数千万支出; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 安全 事前防护:白名单、专有网络隔离; 事中保护:连接链路加密、数据落盘加密; 事后审计:SQL审计(数据库审计)、历史事件; 微软安全更新,阿里技术兜底。 事前防护:白名单、安全组、专有网络隔离; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 事前防护:白名单和专有网络隔离的咨询成本较高; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 法律 附带License,无法律风险; 即将支持自带License,降低整体成本支出。 只有单独购买License。 只有单独购买License,否则法律风险极大。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-09 10:46:50 0 浏览量 回答数 0

问题

在kubernetes上使用相同数据库的多个pod

k8s小能手 2019-12-01 19:31:01 1721 浏览量 回答数 1

问题

云数据库 MongoDB 版的应用场景有哪些

云栖大讲堂 2019-12-01 21:22:16 1019 浏览量 回答数 0

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(1)主从或主主半同步复制使用双节点数据库,搭建单向或者双向的半同步复制。在5.7以后的版本中,由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入,使得MySQL原生半同步复制更加可靠。(2)半同步复制优化半同步复制机制是可靠的。如果半同步复制一直是生效的,那么便可以认为数据是一致的。但是由于网络波动等一些客观原因,导致半同步复制发生超时而切换为异步复制,那么这时便不能保证数据的一致性。所以尽可能的保证半同步复制,便可提高数据的一致性。该方案同样使用双节点架构,但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化,使半同步复制的机制变得更加可靠。(3)高可用架构优化将双节点数据库扩展到多节点数据库,或者多节点数据库集群。可以根据自己的需要选择一主两从、一主多从或者多主多从的集群。由于半同步复制,存在接收到一个从机的成功应答即认为半同步复制成功的特性,所以多从半同步复制的可靠性要优于单从半同步复制的可靠性。并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率,所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。(4)共享存储共享存储实现了数据库服务器和存储设备的解耦,不同数据库之间的数据同步不再依赖于MySQL的原生复制功能,而是通过磁盘数据同步的手段,来保证数据的一致性。(5)分布式协议分布式协议可以很好解决数据一致性问题。

小川游鱼 2019-12-02 01:50:27 0 浏览量 回答数 0

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写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 - 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序,这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成。注意MongoDB在2.4就已经是默认安全写了(具体实现在驱动程序里),所以楼上有同学的回答说是”默认不安全“应该是基于2.2或之前版本的。读操作MongoDB快的原因是: 1)MongoDB的设计要求你常用的数据(working set)可以在内存里装下。这样大部分操作只需要读内存,自然很快。 2)文档性模式设计一般会是的你所需要的数据都相对集中在一起(内存或硬盘),大家知道硬盘读写耗时最多是随机读写所产生的磁头定位时间,数据集中在一起则减少了关系性数据库需要从各个地方去把数据找过来(然后Join)所耗费的随机读时间另外一个就是如@王子亭所提到的Mongo是分布式集群所以可以平行扩展。目前一般的百万次并发量都是通过几十上百个节点的集群同时实现。这一点MySQL基本无法做到(或者要花很大定制的代价)

a123456678 2019-12-02 03:00:38 0 浏览量 回答数 0

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写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 - 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序,这样并发量自然就很高。而保存到硬体的操作则在后台异步完成。注意MongoDB在2.4就已经是默认安全写了(具体实现在驱动程序里),所以楼上有同学的回答说是”默认不安全“应该是基于2.2或之前版本的。读操作MongoDB快的原因是: 1)MongoDB的设计要求你常用的数据(working set)可以在内存里装下。这样大部分操作只需要读内存,自然很快。 2)文档性模式设计一般会是的你所需要的数据都相对集中在一起(内存或硬盘),大家知道硬盘读写耗时最多是随机读写所产生的磁头定位时间,数据集中在一起则减少了关系性数据库需要从各个地方去把数据找过来(然后Join)所耗费的随机读时间另外一个就是如@王子亭所提到的Mongo是分布式集群所以可以平行扩展。目前一般的百万次并发量都是通过几十上百个节点的集群同时实现。这一点MySQL基本无法做到(或者要花很大定制的代价)

a123456678 2019-12-02 03:00:38 0 浏览量 回答数 0

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Hbase 适用于数据业务较大,使用场景单一的业务,即能 通过 rowkey 容易的查询数据.当然现在也有很多二级索引的方案,基本都是基于协处理器实现的,会有一定的延迟.MongoDB 是 NoSql 中最像Mysql的数据库,本身支持集群扩展.还可以当内存缓存数据库使用. 已经回答

游客bgx5ifdnbokuq 2019-12-02 01:55:15 0 浏览量 回答数 0
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