Oracle多线程服务器架构具有独特的特点:它能够在单个进程中启动多个线程来同时处理用户请求。这种架构包括请求调度、共享服务器和请求/响应队列管理,特别适合于高并发、请求频繁的数据库实例环境。
Oracle多线程服务器架构的优势与适用场景
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传统数据库技术在处理海量数据时面临着存储和计算能力的瓶颈。
存储瓶颈:
水平扩展和垂直扩展成本高昂且难以维护。
无法有效应对海量数据的存储需求。
计算瓶颈:
单机计算能力有限,无法满足海量数据的处理需求。
容错性:
传统数据库架构在节点故障时恢复时间长,影响数据处理效率。
Hadoop 通过分布式存储和计算框架有效解决了上述问题,为海量数据处理提供了高效、可靠的解决方案。
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NoSQL数据库如MongoDB,在特定场景下能发挥显著优势。以下是MongoDB适用场景的总结:
高写入负载需求
MongoDB优先考虑写入速度,而非事务安全。
适合处理大量低价值数据,例如日志记录、社交媒体活动等。
不适用于高事务安全场景,例如金融交易。
高可用性保障
轻松设置副本集(主从服务器),实现快速、安全、自动化的节点/数据中心故障转移。
确保在不可靠环境中维持数据可用性。
大规模数据处理
当单表数据量庞大(超过5-10 GB)时,MongoDB的横向扩展能力成为优势。
通过分片技术,将数据分布在多个服务器上,实现高效的查询和写入操作。
灵活数据模型
MongoDB采用文档模型,数据结构灵活,无需预定义模式。
适用于快速变化的数据需求,例如内容管理系统、电子商务平台等。
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许多公司采用MySQL存储海量数据,并利用Memcached缓存热点数据以提升访问速度。然而,随着数据量和访问量的激增,这种架构逐渐暴露出一些问题:
数据库与缓存扩容压力: MySQL需要频繁拆库拆表,Memcached也需要不断扩容,占据大量开发时间。
数据一致性: Memcached和MySQL之间的数据一致性难以保证。
缓存失效: 缓存命中率降低或Memcached宕机时,大量请求直接穿透到数据库,MySQL难以承受。
跨机房同步: 跨机房缓存同步存在挑战。
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