SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎是一款支持SequoiaDB 3.x作为后端数据库的分布式MySQL存储引擎。它将扩展支持多种数据库,如MongoDB和Redis等。为了提升可扩展性和性能,SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎可以替代InnoDB,将用户数据、索引和LOB存储在后端的分布式数据库中。构建时使用boost-1.59.0,源代码来自mysql-5.7.24以及SequoiaDB C++驱动3.0.1。
SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎
相关推荐
Flink分布式处理引擎详解
Flink是一款强大的分布式处理引擎,专为无界和有界数据流设计。其核心特性包括批流一体化处理、精密的状态管理和事件时间支持。Flink不仅支持在各种资源管理框架上运行,还能独立部署在裸机集群上,保证系统稳定运行。在实际应用中,Flink适用于事件驱动的反欺诈系统、实时数据分析和媒体流推荐等场景。
flink
0
2024-08-18
HDFS: 大数据分布式存储核心揭秘
HDFS: 大数据分布式存储核心揭秘Hadoop+Spark大数据技术(微课版) 作者:曾国荪、曹洁本章深入剖析 HDFS(Hadoop 分布式文件系统),带您探索大数据存储的奥秘: 分布式文件系统架构:揭开 HDFS 架构的神秘面纱,深入讲解 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 等核心组件的功能与协作机制。 数据存储原理:剖析 HDFS 如何将海量数据切片存储在集群节点上,并探究数据副本机制如何保障数据高可用性。 文件读写流程:以图解的方式详细展示 HDFS 文件的读写流程,让您对数据在集群中的流动过程一目了然。 HDFS 优化与实践:分享 HDFS 的性能优化技巧,并结合实际案例,展示 HDFS 在不同场景下的应用。通过本章学习,您将深刻理解 HDFS 的工作原理,掌握构建高可靠、高可扩展的大数据存储平台的关键技术。
Hadoop
3
2024-05-23
HBase分布式列式存储数据库
HBase是Apache Hadoop生态系统中的一种分布式、高性能、版本化、列式存储的NoSQL数据库。这个压缩包“hbase-1.1.6-bin.tar.gz”包含了HBase 1.1.6版本的源码和可执行文件,符合《大数据技术原理与应用》第二版教材的要求。在Hadoop环境下,HBase广泛用于大规模数据处理,尤其在需要实时读写和高并发场景下表现出色。HBase的设计灵感来自于Google的Bigtable,采用多维稀疏索引表存储数据,包括行键、列族、时间戳和列。这种结构保证了数据查询的高效性,特别适用于大数据分析和实时数据服务。HBase架构分为Master-Slave模式,由HMaster和HRegionServer组成,实现元数据管理和数据处理。它依赖于Hadoop的HDFS分布式文件系统,利用其高容错性和分布式特性确保数据的安全和可靠性。Zookeeper在HBase中扮演关键角色,监控状态和同步配置信息,保障系统稳定运行。随着数据量增长,HBase会自动分裂Region,保持数据分布和查询性能。Scan接口允许用户按条件扫描表或部分表,多版本控制支持数据多时间戳存储,满足审计和历史数据回溯需求。列族和动态列支持灵活的数据模型变化。HBase提供各种过滤器如RowFilter、ColumnPrefixFilter等,满足不同查询需求。
Hbase
1
2024-07-15
分布式栅格数据存储解决方案
基于Hadoop、HDFS和HBase技术,构建高性能、可扩展的栅格数据存储系统,实现分布式环境下的海量数据高效管理和查询。
Hadoop
5
2024-05-13
淘宝TDDL:分布式数据存储解决方案
随着互联网业务的快速发展,传统的单机数据库系统已经无法满足海量数据存储和高并发访问的需求。分布式数据库应运而生,通过数据分片、数据复制等技术手段,将数据分布存储在多个节点上,从而实现数据的水平扩展和高可用性。
淘宝TDDL (Taobao Distributed Data Layer) 是阿里巴巴开源的一款基于MySQL的分布式数据层解决方案,解决大规模数据存储和访问的挑战。
TDDL 主要特点:
数据分片: 将数据水平拆分到多个数据库实例,突破单机容量限制。
读写分离: 将读写操作分离到不同的数据库实例,提高系统吞吐量。
动态扩展: 支持在线添加或移除数据库实例,实现系统容量的弹性伸缩。
高可用性: 提供主备切换、数据复制等机制,保证数据的高可用性。
TDDL 架构:
TDDL 采用分层架构设计,主要包括以下几个模块:
客户端: 负责 SQL 解析、路由选择、结果合并等功能。
规则引擎: 根据预先定义的规则,将数据请求路由到相应的数据库实例。
数据源: 底层的数据库实例,负责数据的存储和访问。
TDDL 应用场景:
TDDL 适用于各种需要处理海量数据和高并发访问的场景,例如:
电商平台
社交网络
在线游戏
TDDL 是一款成熟稳定的分布式数据存储解决方案,能够有效解决大规模数据存储和访问的挑战,为互联网业务的快速发展提供有力支撑。
MySQL
3
2024-05-31
NoSQL:探寻分布式存储与应用系统架构
深入解析NoSQL数据库的分布式存储机制,并结合实际案例,剖析应用系统架构的设计与优化策略。本书适合架构师、开发者以及对NoSQL数据库感兴趣的技术爱好者阅读。
NoSQL
10
2024-04-29
Redis分布式锁
Redis实现分布式锁
Redis分布式锁是通过设置键值对来实现锁机制,锁的获取和释放都通过原子操作完成,保证了并发环境下锁的安全性。
联锁
联锁是同时获取多个锁,以确保操作的原子性。
秒杀商品测试
秒杀商品场景中,通过分布式锁可以控制并发访问,防止商品超卖。
多线程并发测试
多线程并发测试可以模拟高并发场景,验证分布式锁的性能和稳定性。
Redission锁测试
Redission是一个Java分布式锁框架,提供了基于Redis的分布式锁实现。
Redis
3
2024-05-13
分布式算法基础
本导论介绍分布式算法的基础概念和原理。它涵盖了分布式系统中的同步和异步模型,通信协议和共识算法,以及容错和容错性技术。
算法与数据结构
2
2024-05-20
MongoDB 分布式架构演进
MongoDB 数据库随着需求演变,其分布式架构不断完善。
MongoDB
4
2024-05-12