我们知道,数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性,这里是指要被数据库计算和处理的数据,必须事先装入数据库之内,数据在数据库内部还是外部是很明确的。
在服务做微服务改造后,原先单库join查询已经不能满足要求,每个拆分的微服务对应一个数据库实例,而且部署在不同的服务器上,那么解决“跨库查询”就势在必行了。
关系数据库提供了SQL,因而有较强的计算能力,但很遗憾的是,这个计算能力是封闭的。所谓计算封闭性,是指要被数据库计算和处理的数据,必须事先装入数据库之内,数据在数据库内部还是外部是很明确的。与之相对,计算开放性是指数据无需进入内部就可以直接处理多种来源的数据。
一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面,如下图:
2月23日,Tapdata 系列研讨会第3期如约而至,Tapdata 项目经理马建平「在线教学」,从功能架构、具体操作、术语讲解等多个内容板块展开,基于历史高频问题与观众现场提问,点对点突破,以期针对性地帮助大家快速拿下 Tapdata Cloud 日常使用过程中的常见痛点及困惑。
SSH框架(二) 利用AbstractRoutingDataSource实现动态数据源切换
数据切分简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果。
一、何谓分库分表? 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库(主机)上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表? 数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作,增删改查的开销也会越来越大。 另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 三、分库分表的实施策略 分库分表有垂直切分和水平
T+0 的概念,运用比较广泛的是在金融领域,T(Transaction)表示交易日期,+0 就是指交易当天,+N 就代表交易的 N 天后
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台,目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、Dummy DB、MariaDB之间的数据同步,即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等,并对用户永久免费。
在很多小型应用中都没真正使用分库分表,但是说起来并不陌生,因为我们在面试中经常会被问到,今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表:「是什么?解决什么?怎么做?为什么要这么做?即:」
Tapdata Cloud 是由 Tapdata 提供的集数据复制、数据开发为一体的实时数据服务,支持主流的开源数据库、商业数据库、消息类中间件以及 SaaS 平台(包括:MongoDB、MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、Elastic、Kafka、Sybase、PostgreSQL、Redis、GaussDB 等),基于日志的数据库 CDC 技术,0入侵实时采集,毫秒级同步延迟,拖拽式的“零”代码配置操作,可视化任务运行监控和告警,能够在跨云、跨地域、多类型数据源的场景下,提供毫秒级的实时数据同步服务和数据融合服务。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,3月24日吴夏的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0324吴夏”,即可下载直播分享PPT。 大家好,我是腾讯云TDSQL高级工程师吴夏,我今天的主题是关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的内容。整个内容分四个部分: 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构; 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较
说到ETL,很多开发伙伴可能会有些陌生,更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位;我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的,现在的项目比较依赖 ETL,可以说是项目中重要的一部分。
① Agent 部署引导流程优化:新增体验 Demo,用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
双数据源配置。删掉原有其他的数据库连接配置.两个数据源的名称分别是:primary和secondary。分别访问testdb和testdb2数据库。另外注意:驱动类是MysqlXADataSource(支持分布式事务),而不是MysqlDataSource。
随着国家有关部门近年来陆续出台相关政策指导文件,推动探索安全可控的金融科技产品,加强银行业信息安全建设,国内众多金融政企机构纷纷开始探索改造原有IT系统,对国产化数据库的需求日益强烈。 腾讯自研的金融级分布式数据库TDSQL的金融政企用户数日前已突破600家。作为一款金融级国产化数据库,TDSQL不仅完全满足国家对金融安全可控的要求,也能解决过去传统金融数据库靠采购高端设备或进行资源堆砌才能解决的问题。
对于一个大企业,不同部门可能都有一个或者多个上面的物理存在。如何能够完整的关联这些数据进行分析,是迫切的需求。 再看第二点,众多的分析引擎,诸如Kylin, Presto, Spark, Doris, ClickHouse同时存在,从用户视角,用户可能为了解决不同的问题,看不同的数据,需要使用不同的引擎,难以有统一的使用入口,这对于企业而言,也是迫切需要解决的。 最后,企业希望不仅仅能处理散落在各个地方的数据,还能够在一个系统中看到这些数据的完整库表形态,并且能够通过虚拟视图方式构建更多的易于使用的数据集。这种虚拟视图需要能够支持底层是多类型数据源的。
作者简介:吴夏,腾讯云 TDSQL 高级工程师,多年分布式数据库系统研发经验,目前主要负责 TDSQL 异构数据同步与迁移能力的建设,曾支持大量金融行业数据库迁移同步。 ---- 随着国家有关部门近年来陆续出台相关政策指导文件,推动探索安全可控的金融科技产品,加强银行业信息安全建设,国内众多金融政企机构开始探索借助数字化技术,来实现原有IT系统的转型升级,从而实现降本增效,已经成为行业发展的共识。 腾讯自研的金融级分布式数据库TDSQL的金融政企用户数已突破600家。作为一款安全可控的金融级数据库,TD
在当今这个时代,人们对互联网的依赖程度非常高,也因此产生了大量的数据,企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈,而这些数据往往存储在数据库中,传统的数据库存在着先天的不足,即单机(单库)性能瓶颈,并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代,我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展,数据可切分,就可以避免这些问题,但是当前的这些数据库厂商,包括开源的数据库MySQL在内,提供这些服务都是需要收费的,所以我们转向一些第三方的软件,使用这些软件做数据的切分,将原本在一台数据库上的数据,分散到多台数据库当中,降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢?
在互联网时代,海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题,对于海量数据处理,按照使用场景,主要分为两种类型:联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移:TDSQL数据库多源异构迁移方案》。
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在异构数据库之间做迁移,类型转换是一大难题,也是导致迁移失败的重要原因,Tapdata Cloud 在1.0.6 版本上线类型映射功能,系统推演 + 人工调整,进一步保证迁移的成功率。
JDBC(Java DataBase Connectivity)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序,
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
这位读者什么意思呢?简单的总结下:在Sharding-JDBC中明明只是简单的使用@Transactional这个本地事务注解,为什么在跨库插入数据时候却能够同时回滚?
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统, 可以将任意数据库转换为分布式数据库,并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑,数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑,否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代,海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题,对于海量数据处理,按照使用场景,主要分为两种类 型:联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)。 联机事务处理(OLTP)也称为面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理(OLAP)是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表,可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲,对于海量 数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上。如果表并不多,但每 张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上。当然,现实中更多是这两种情况混 杂在一起,这时候需要根据实际情况做出选择,也可能会综合使用垂
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台,目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、Dummy DB之间的数据同步,即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等,并对用户永久免费。
分库在数据量较大的项目中使用得很多,每个人都有各自的经验和心得。但要系统的说清楚分库是怎么回事,有哪些注意事项及问题,感觉不是那么容易。本文主要摘录了mycat中间件帮助文档的部分内容,说一下分库的相关概念。
本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能,通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
大数据时代各行各业都需要处理分析海量的数据,很多企业在多年以前就配备了报表工具。报表工具在数据展示与分析方面确实为企业提供了不少帮助,但是随着企业的发展,需要分析的数据量越来越大,一些企业在考虑是否需要再配置BI工具。也有一些中小型企业正在报表工具和BI工具中做选择。
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第二篇文章,距离上一篇文章已经过去好久了,惭愧惭愧~
当今社会是一个信息大爆炸的社会,大家都在用各类应用软件,也因此产生了大量的数据,企业把这些数据当做宝贝,然而这些被视为宝贝的数据往往是我们技术人员的烦恼,这些海量的数据存储和访问成为了系统设计与使用的瓶颈,而这些数据往往存储在数据库中,然后传统的数据库又是存在不足的。单个数据库是存在性能瓶颈的,并且扩展起来十分困难,在当今这个大数据的时代,我们就必须要解决这样的问题。如果单机数据库易于扩展,数据可切分,就可以避免这些问题,但是当前的这些数据库厂商,包括开源的数据库MySQL在内,提供这些服务都是要收费的。所以我们一般转向第三方的软件,使用这些软件来给我们的数据做数据切分,将原本一台数据库上的数据,分散到多台数据库中,降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢?接下来,跟着老猫来看一下切分的方案。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来,吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求,Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务,提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域,核心场景包括以下几大类: √ 实时数据库同步,如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓,或者为现代数据平台供数,如: △ 常规 ETL 任务(建宽表,数据清洗,脱敏等) △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景,需要用到日志复制技术,将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种:
在今年的Oracle Cloud World,Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
接图文简述分布式关系数据库(一)。上一章最后讲到了读写分离,继续。
现代应用开发中,通常只用SQL实现简单的数据存取动作,而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现,主要原因在于:
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台,目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB之间的数据同步,即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等,并对用户永久免费。
最近有一套集群有数据不一致的报警,最开始没有引起注意,整体的拓扑结构如下,这是一个偏日志型写入业务,上层是使用中间件来做分库分表,数据分片层做了跨机房容灾,一主两从,而且基于Consul域名管理,也算是跨机房高可用。
数据库数据会随着业务的发展而不断增多,因此数据操作,如增删改查的开销也会越来越大。再加上物理服务器的资源有限(CPU、磁盘、内存、IO 等)。最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 数据库存在IO和CPU瓶颈:
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