互联网科技不断发展的同时,云端服务也变得越来越重要,云服务可以将企业所需的数据和软硬件都存放在网络上,在任何时间和地点使用不同的设备互连,就能实现数据的存取和运算,而我们的生活方方面面都在不断产生着数据,无论是出行记录、消费记录、浏览记录还是发送的消息。
容灾体系能否第一时间恢复数据成为容灾体系是否合格的核心指标,对于业务连续性来说也至关重要。腾讯云数据库灾备解决方案的最佳复原时间目标(RTO)也降低到秒级,彻底解决单机房网络、光缆挖断等不可控故障给业务带来的长时间停服不可用。
数据库是企业核心业务运行的重要组成部分,数据是企业的生命线,如果数据库出现宕机、数据丢失或不可用等问题,将会对企业的生产、营销和决策产生难以预估的影响,因此,一套高可用的数据库架构对于企业来说至关重要,可以最大化保证业务稳定性和数据可靠性。腾讯云MySQL推出全场景高可用性架构(All-Scenario High Availability Architecture,AS-HAA),用户可根据实际业务需求、业务类型自行配置。
一个重磅消息,MongoDB支持ACID事务了。这也是社区里一直呼吁的事情,这一目标终于要实现了。这里的ACID事务是针对多文档间的事务,multi-document。过去的好多NoSQL数据库都只是支持聚合内事务,如今MongoDB终于要支持跨聚合事务了。 不过现在只是beta版,正式的事务版本(version 4.0)将会在今年夏天推出。 你如果等不及,可以暂时先用beta版去体验。 MongoDB的核心就是一个文档数据库,在默认情况下,这些类型的数据库一般都不是ACID标准的,特别是涉及到多文档事
大家好,很高兴来到GITC2016的舞台,我是来自58到家的沈剑,今天我分享的主题是《58到家从IDC到云端架构迁移之路》。 机房迁移是一个很大的动作: 15年在58同城实施过一次(“逐日”项目),几千台物理机,从IDC迁到了腾讯的天津机房,项目做了10个多月,跨所有的部门,与所有的业务都相关; 16年在58到家又实施了一次(“凌云”项目),几百台虚拟机,从IDC迁到阿里云,前后大概一个季度的时间,也是所有技术部门都需要配合的一个大项目。 “单机房架构-全连” 要说机房迁移,先来看看被迁移的系统是一个什么样
在一个数据为王时代,数据安全视为一家企业命根子,因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角,基于当前客户业务并结合技术&产品,制定最佳容灾方案。主要从以下三个方面来介绍:
以下文章来源于鹅厂架构师 ,作者TDSQL-C 云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一,致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C (原CynosDB)容灾的实践和探索》,主要内容有以下三个方面: 1 云原生数据库和传统数据库的架构对比 2 MySQL数据库的容灾部署模型 3 TDSQL-C 异地容灾系统的实践 云原生数据库和传统数据
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介:董泽锋,腾讯云数据库研发工程师,主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长,mysql中保存的数据会越来越多。此时,数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈,单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限,当单表的数据量达到1000W或100G以后,库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式:垂直(纵向)切分和水平(横向)切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
垂直分表在日常开发和设计中比较常见,通俗的说法叫做“大表拆小表”,拆分是基于关系型数据库中的“列”(字段)进行的。通常情况,某个表中的字段比较多,可以新建立一张“扩展表”,将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中,如下图所示:
云原生数据库TDSQL-C作为腾讯云架构平台部核心数据库产品之一,致力于为云上ToB用户和公司自研业务提供集高性能、低成本、大存储、低延迟、秒级扩缩容、极速回档、Serverless化七大特性于一体的企业级数据库服务。本文将给大家分享《TDSQL-C (原CynosDB)容灾的实践和探索》,主要内容有以下三个方面:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在分布式系统中,我们通常会将不同的数据存储在不同的数据库中。这样做可以提高系统的可扩展性和性能。但是,当我们需要查询跨多个数据库时,就会遇到问题。 传统的解决方案是使用 join 查询或者将数据导入到单个数据库中再进行查询。然而,这种方法存在一些缺点。首先,join 查询通常需要较长时间才能完成,而且会对性能造成影响。其次,将数据导入到单个数据库中可能会导致数据冗余和一致性问题。 那么,在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题呢? 一个常见的解决方案是使用 NoSQL 数据库。NoSQL 数据库以键值对方式
有2年没有摸数据库了,重新学习下。数据库是IT系统的基石,小到一个个人站点,大到类似Google,阿里,腾讯这种大公司,里面都运行着各种各样的数据库,成千上万的人才还在继续开发和维护数据库。 数据库大牛stone breaker前两年还拿到了图领奖,了不起的成就。数据库理论这些年没啥大的突破,还是70年代提出来的关系模型,ACID等等。不过不表示数据库的发展停下来了,尤其是随着需要处理的数据和业务越来越大,数据库规模,性能越来越强。数据库的发展主要体现在工程能力,新硬件的使用上。 我个人理解就当前而言,技术
2014年:基于分布式的基础架构 微众银行在2014年成立之时,就非常有前瞻性的确立了微众银行的IT基础架构的方向:摒弃传统的基于商业IT产品的集中架构模式,走互联网模式的分布式架构。众所周知,传统银行IT架构体系非常依赖于传统的商业数据库,商业存储以及大中型服务器设备,每年也需要巨大的IT费用去维护和升级,同时这种集中式的架构,也不便于进行高效的实现水平扩展。从过往经验来看,当时除了oracle等少数传统的商业数据库,能满足金融级银行场景的数据库产品并不多。当时腾讯有一款金融级的分布式数据库产品TD
在谈论数据库架构和数据库优化的时候,我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是,这些朋友所服务的公司业务量正在(或者即将面临)高速增长,技术方面也面临着一些挑战。让人感到担忧的是,他们系统真的就需要“分库分表”了吗?“分库分表”有那么容易实践吗?为此,笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题,并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。
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:
MongoDB并购了WiredTiger及其关系数据库存储引擎以来,很多技术专家一直翘首以待MongoDB何时提供对跨文档事务(multi-document transaction)的支持。MongoDB在本周宣布,跨文档事务有望于今年夏天加入到MongoDB 4.0中。
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。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 (最终方案)
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。
在云计算越来越火的今天,我们不难预测,云上的MySQL在未来的数据库市场也将是主流。 在很多人的理解中,云托管数据库服务是“暴利”。 而实际上,在这个海量数据大爆发的时代,开源版本的MySQL很难满足很多企业的业务需求,在某些场景下,无论是性能、安全还是稳定性,都面临着各种各样的问题,产品能力不足的云数据库MySQL也很难在竞争激烈的市场找到属于自己的舞台。 上周的一篇文章数据君分享了近期腾讯云MySQL入选顶会的故事,这一期想和大家谈谈,在应用场景下,这帮人又做了哪些事? 回顾腾讯云数据库MySQL的
来源:https://www.cnblogs.com/dinglang/p/6076319.html
在如今的电商项目中,随着业务系统的数据量日益增大,数据存储能力逐渐成为影响系统性能的瓶颈。而关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。
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。
点击▲关注 腾讯云数据库 | 导语 微众银行在2014年成立之时,就非常有前瞻性的确立了分布式架构的基础架构。当时,腾讯有一款金融级的分布式数据库产品TDSQL,其业务场景和对数据库的可靠性要求,和银行场景非常类似。微众银行和腾讯TDSQL团队合作,共同将TDSQL打造为适合银行核心场景使用的金融级分布式数据库产品,并将TDSQL用于微众银行的核心系统数据库。本文是对整个实践历程的总结。 一、背景介绍 微众银行在2014年成立之时,就非常有前瞻性的确立了微众银行的IT基础架构的方向:摒弃传统的基于商业IT
近期因工作需要遍历15000多行记录来更新另一个数据库中的34万行记录,再次学习了一下跨库查询,了解到了MSSQL 2005还是蛮强大和方便的。
xss攻击简介: XSS攻击:跨站脚本攻击(Cross Site Scripting),为不和层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆。故将跨站脚本攻击缩写为XSS。XSS是一种经常出现在web应用中的计算机安全漏洞,它允许恶意web用户将代码植入到提供给其它用户使用的页面中。比如这些代码包括HTML代码和客户端脚本。攻击者利用XSS漏洞旁路掉访问控制——例如同源策略(same origin policy)。这种类型的漏洞由于被骇客用来编写危害性更大的phishing攻
数字经济时代,数据是最重要的要素之一,“东数西算”是数字经济时代的“南水北调”。 “东数西算”简单来看,即将东部海量数据,通过全国一体化的算力网络输送到西部,解决东西部对数据处理需求和供给的不平衡问题。背后深层次来看:
随着互联网业务快速发展,多IDC的业务支撑能力和要求也逐步提升,行业内的“两地三中心”方案较为流行。
编辑手记:Oracle 12c新加入的GDS特性是针对复制数据库(使用复制技术,例如ADG,Ogg等)的完整自动化工作负载管理解决方案。 本文来自Oracle白皮书翻译。 为满足企业各种业务需求,如高可用性、灾难恢复、内容本地化和缓存、可扩展性等,许多组织在本地或远程的数据中心维护一个或多个生产数据库的复制。Oracle数据库一般通过Oracle ADG和Oracle GoldenGate技术策略用于完成数据库的复制。 1 业务需求与技术的局限性 在GDS之前,复制环境中的每个数据库都从应用程序和数据库管理
现在在区块链公有链市场,以太坊如日中天,但不得不说,以太坊确实存在着这样那样的不足,比如说以太坊虚拟机的性能问题,共识算法问题,跨链交易问题等等。因此,有许多怀揣梦想的青年才俊和组织机构,都想要开发出一条能够克服以太坊诸多缺点的公链,从而在”区块链“的江湖占据一席之地。 而EKT通用积分项目,就是诸多挑战者中的一个,EKT是一条多链多共识的高性能公链,提供基于DPOS+Paxos共识的DApp开发平台。 通过 EKT 提供的智能合约开发语言 AWM 以及运行环境 AWM VM,开发者可以很容易地开发出一个完
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
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
作者介绍: 丁浪,现就职于某垂直电商平台,担任技术架构师。关注高并发、高可用的架构设计,对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 来源:infoQ||聊聊架构 1题记 “分库分表”是谈论数据库架构和优化时经常听到的关键词。那么对于这些业务量正在高速增长的公司,它有那么容易实践吗? 在谈论数据库架构和数据库优化的时候,我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是,这些朋友所服务的公司业务量正在(或者即将面临)高速增长,
本项目由巨杉数据库投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
其实说到这个问题,有些同学会有疑问,访问同instance 的有那么难吗? 估计用过SQL SERVER ,MYSQL的同学会提出这样的疑问, 而ORACLE的同学则会提出什么同一个instance
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
mysql和redis的关系? 要根据具体的业务情景去选型: mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据,使用频繁的数据,比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql,不同型号的硬件设备,做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表(sharding) 数据库sharding,多表多数据适合做垂直切分;如果表不多,但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分:规则简单实施方便;根据不同的表来拆分
腾讯关系型数据库-企业级MySQL(原CDB,腾讯云TencentDB for MySQL)达成了 百万核 和 百PB 的“双百”里程碑!存储规模同比增速高达 80% ,连续两年在全球 TOP5 公有云厂商中增速位列第一!作为腾讯云规模最大的数据库产品,在11月携手腾讯云数据库入选Gartner云数据库管理系统魔力象限,意味着腾讯云数据库进入全球顶级序列!截止目前,已经为Bilibili、水滴筹、小红书、微盟、富途证券、云集、畅游等多家大客户提供服务,支撑了618、双11等大型活动的突发保障,实现了1
“ 2017 年微众银行将每个账户的运营成本降 至平均只有 6 元 人民币,仅为内地传统银行的 1/10 ,相比国际银行则更低,只有其成本的 2% 至 5% 。”
相对于过去单体或 SOA 架构,建设微服务架构所依赖的组件发生了改变,因此分析与设计高可用容灾架构方案的思路也随之改变,本文对微服务架构落地过程中的几种常见容灾高可用方案展开分析。
类似于LVM中VG的概念(VG由一个或多个PV构成),逻辑库是由一个或多个后端数据库构成的,展示给应用的是一个单一视图,是分布式数据库在逻辑上的一个抽象
当一张表的数据达到几千万时,查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
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