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来自: 云存储
海量结构化数据存储技术揭秘:Tablestore存储和索引引擎详解
前言 表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。Tablestore在阿里云官网上有各种文档介绍,也发布了很多场景案例文章,这些文章收录在这个合集中《表格存储Tablestore权威指南》。
MongoDB查询优化:从 10s 到 10ms
本文是我前同事付秋雷最近遇到到一个关于MongoDB执行计划选择的问题,非常有意思,在探索源码之后,他将整个问题搞明白并整理分享出来。付秋雷(他的博客)曾是Tair(阿里内部用得非常官方的KV存储系统)的核心开发,目前就职于蘑菇街。
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来自: 云存储
TableStore: 海量结构化数据实时备份实战
# TableStore: 海量结构化数据实时备份实战 ## 数据备份简介 在信息技术与数据管理领域,备份是指将文件系统或数据库系统中的数据加以复制,一旦发生灾难或者错误操作时,得以方便而及时地恢复系统的有效数据和正常运作。
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来自: 云存储
时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(一)
开源时序数据库   如图是17年6月在db-engines上时序数据库的排名,我会挑选开源的、分布式的时序数据库做详细的解析。前十的排名中,RRD是一个老牌的单机存储引擎,Graphite底层是Whisper,可以认为是一个优化的更强大的RRD数据库。
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来自: 云存储
如何高效存储海量GPS数据
GPS数据使用越来越广,但如何高性能存储海量GPS数据仍然具有挑战,本文会介绍一种非常适合存储GPS数据的存储系统:阿里云NoSQL数据库TableStore,同时会介绍多个不同场景的技术方案。
现代IM系统中的消息系统架构 - 实现篇
序 消息类场景是表格存储(Tablestore)主推的方向之一,因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模,Tablestore封装Timeline模型,旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。
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来自: 云存储
TableStore Timeline:轻松构建千万级IM和Feed流系统
在文章《现代IM系统中消息推送和存储架构的实现》中介绍了一种适用于IM的消息存储和推送模型Timeline,在本篇文章中,会扩展Timeline模型到IM和Feed流系统中,并且提供成熟的LIB实现。用户基于TableStore-Timeline LIB可轻松实现千万级的IM和Feed流系统。
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来自: 数据库
再谈全局网HBase八大应用场景
HBase可以说是一个数据库,也可以说是一个存储。拥有双重属性的HBase天生就具备广阔的应用场景。在2.0中,引入了OffHeap降低了延迟,可以满足在线的需求。引入MOB,可以存储10M左右的对象,完全适应了对象存储。另外由于自身的并发能力、存储能力,可以说是具有最为竞争力的引擎
抽奖活动的高可用、高并发优化
这几年工作中做过不少营销活动,这里以抽奖活动为例,讨论一下如何设计出一个高可用、高并发的营销系统。 高可用、高并发架构的核心是分流和限流。系统架构时,应根据每一种营销活动的场景与特性,制定不同的分流、限流方案。
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