618大促来临，在零点的时候，你打开购物车、点点点、清空，整个过程一气呵成。但背后，成千上万的数据在马不停蹄、加速流转，以保障消费体验流畅有序。 腾讯云和数据库服务是背后默默守护的“无名英雄”。电商订单、支付、物流等核心链路，都是以数据库为基础。一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽，整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促，涉及到的数据量有多大？ 以一个消费者的购买过程为例，一次下单行为，对于后端数据库就有多次读写调用；如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题，更是对数据库内核优化能力
京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题，为大促活动奠定了基础。
作者 | ShardingSphere官微 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Rzr-aKFwmm71QNUs68WQNA 京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题，为大促活动奠定了基础。 2014 年初，“京东白条”作为业内互联网信用支付产品，数据量爆发式的增长，每一次大促备战都是对技术人员的考验，每一次的战略转型驱动着数据架构的成长。 --张栋芳，京东白条研发负责人 京东白条数据架构演进史 自 2014 年 2 月京东白条业务
之前的文章中，我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere ：
有赞是提供商家 SAAS 服务，随着越来越多的商家使用有赞，搜索或详情的需求也日益增长，针对需求及场景，之前提到过的订单管理架构演变及 AKF 架构等在这两篇文章里已经有所体现，而这些数据的查询来自于不同的 NoSQL，怎么同步这些非实时存储系统将是一个很有趣的事情。
最近小伙伴在讨论单体到微服务架构中数据这块如何演进，相信这篇能给大家带来启发。 ---- 来源：SphereEx 链接：https://segmentfault.com/a/1190000041107436 排版：悟空哥 京东白条的快速发展满足了当前人们日益增长的消费需求。在京东商城上用京东白条来支付，已经成为一大批用户的消费习惯，更是在某种意义上成为了京东对外的『标签』。而作为一家互联网金融消费平台，京东白条的后台技术团队更是不容忽视的存在。而其也正是支撑京东白条自 2014 年初上线伊始，至今服务数亿用
Tech 导读 在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，实时数据链路基本是所有大公司所拥有的，无论是否采用了中台模式，本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准，以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述，包括我们遇到的问题，面临的挑战，以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况，包括Apache Doris在京东“618”，“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考，也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
摘要：在 Flink Forward Asia 大会实时数仓专场中，菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进，以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。
这几年随着转转二手业务的快速发展，订单系统的基础性能问题也愈发严重，作为系统运转的基石，订单库压力不容小觑。 面临的问题：
NoSQL最常见的解释是“non-relational”， “Not Only SQL”。泛指非关系型的数据库。它们不保证关系数据的ACID特性。 NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)“讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此，对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
长期以来，企业技术管理者面临着IT架构“自己搭建”还是“外部购买”的两难选择，而随着云数据库和数据库即服务（DBaaS）技术的不断成熟，管理者又多了一个选项——“租赁”。 企业采用云计算的理由多种多样，但都不会主要考虑在云端存储数据。撇开数据共享的安全性和一致性不谈，企业把内部部署的数据迁移到云端的过程也绝非易事。但是对于一些数据密集型应用而言，租赁云架构就变得很有吸引力。 如果云数据库和相关的应用程序分离，就会淹没在数不清的分布式系统里。不过市场调研公司
这是2023年纽约NYC MongoDB大会的第二期，这期的主题是在企业级别从RDBMS 迁移到 NoSQL.
在《老码农眼中的简明AI》一文中提到了图灵机和冯诺伊曼的计算机体系结构，数据存储是整个计算机软件系统中的一个关键节点。从个人电脑上的软件到基于计算机网络的分布式系统，存储系统更是基础环节，而且还承担着整个系统的数据责任。
营养物质、氧气、代谢物、化学介质和代谢废物可以通过细胞之间的血管运输，以维持免疫系统、体温和PH值的动态平衡。血管在胚胎发育、身体生长和伤口愈合中起着重要作用。尽管血管有利于组织生长和再生，但它会助长炎症和恶性疾病，并被肿瘤细胞利用来转移和杀死癌症患者。因为血管滋养着身体的几乎每一个器官，偏离正常的血管生长会导致许多疾病。仅举几个例子，血管生长或维持不足可导致中风、心肌梗死、溃疡性疾病和神经退化，以及血管异常生长或重塑导致癌症、炎症性疾病、肺动脉高压和盲眼疾病。
本文是专题的第一篇文章，主要讲解优化数据存储，涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
自从上世纪80年代以降，关系型数据库（即传统的OLTP和OLAP数据库）一直都是后端业务系统的主导，能够满足很多需求。但是，随着数据量的激增、对查询响应要求提升、越来越多非结构化数据泛滥等原因，关系型数据库的领域面临挑战，因此催生了NoSQL（非关系型、not only SQL）运动——这个词在世纪之交才出现，但是NoSQL思想和数据库出现得要早得多。
结果：小鼠特殊造模进行单细胞数据分析，并对不同内皮细胞进行细分得到相应的七个主要肺内皮亚型（动脉，静脉，毛细血管A，毛细血管B，淋巴管，增殖和“Sftp”） 。基于SCrna-seq和BulkRNA-seq两种分析得出抗原加工和呈递该通路中在肺高压造模小鼠的血管相关亚群细胞的特异性。后续确定毛细内皮B亚群对于细胞凋亡、迁移和血管生成基因有关也侧面证明了该亚群在肺高压疾病中的特殊性确定了一些特异性基因（Aqp1，Cav1，Bmpr2, Eng）并推断在人与大鼠中是否也具有特异性。进一步分析血管相关亚群探究确定了一个动静脉轴的差异变化确定了某些基因（Sgk1, Cd34, Sparc, Sparcl1）在疾病中对于动静脉轴的一个影响作用。
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
从Amazon Web服务到 AngularJS之类的web框架，便利性 驱动 着世界上最好的技术。但是，更加快速地、变得有效率的“便利性”，经常伴随着一个隐藏的价格标签：为了变得真正有效率，你将不得不花些功夫。
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一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！ 而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例，比如对Key/Value键值存储来讲，MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品，在互联网上有大量的在线教程，范围从操作到失败案例，从主从复制到其它不同模式的应用，不一而足。基于这个原因，MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲，确实有一定的优势。
我们知道，为了应对不断增长的数据，我们对数据进行切分，存储在不同的数据库里，本文提到的数据库在非特定指明的情况下，均指一个逻辑数据库（是一组数据库，比如Master-Slave），而非单一各个物理数据库。
本来写了一份更详细的总结的，但是涉及到了一些技术细节和公司业务，所以改了一份简版的出来，毕竟之前立过“每Q一次总结”的flag。
1.NoSQL的诞生原因 随着互联网快速发展，各种类型的应用层出不穷，所以导致在这个云计算的时代，对技术提出了更多的需求，主要体现在下面这四个方面： 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 原因：当数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重; 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量; 原因：有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的
数字化转型并非一蹴而就的事情，对于企业来说，它是一场马拉松，而在这场竞赛中，很多前行者的经验值得借鉴。为了让大家对数字化转型有更多的了解，我们邀请了永辉超市高级架构师张明来为大家分享永辉超市的混合云建设与运维，在正式分享前，我们采访了张明，本文为其采访整理，期待对你有所启发。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
2018年启动的一个新项目，项目初期，作为探索项目，基于两点考虑，部分数据存储选用了mongo，理由如下
本文以淘宝为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
朱建平，TEG/云架构平台部/块与表格存储中心副总监。08年加入腾讯后，承担过对象存储、键值存储，先后负责过KV存储-TSSD、对象存储-TFS等多个存储平台。 NoSQL 技术和行业背景 NoSQL 是对不同于传统关系型数据库的一个统称，提出 NoSQL 的初衷是针对某些场景简化关系型数据库的设计，更容易水平扩展存储和计算，更侧重于实现高并发、高可用和高伸缩性。 NoSQL vs 关系型数据库 其实早几年大家看两者的区别是清晰的，关系型数据库就是用 SQL 语句操作，具有行列结构和预定义 scheme 的
每年一次的双十一大促临近，因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会，邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛，一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
更多内容请关注腾讯云大学公众号 从找不到需求险些被叫停，到支撑亿级DAU的数据库行业标杆，这款支撑了《王者荣耀》多个系统的腾讯云数据库TcaplusDB在风雨中走过了整整10年。辉映日月破风浪，十年一剑破九天。百万行代码就像淙淙流淌的数据溪流，终于在十年后汇成不可逾越的护城河。 1 出发 2010年前后，QQ空间很火，带动了基于SNS互动页游（WebSNS）的火爆，腾讯内部开始考虑怎么做页游。也开始建设页游基础技术体系，其中最重要的产出是研发自己的分布式数据库TcaplusDB。与MMOG游戏不同，通常W
中性粒细胞是免疫系统中含量最丰富的白细胞，在对抗病原体感染时发挥了快速和有效的作用。
注意：KEYS 的速度非常快，但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题，建议用scan命令，以渐进的方式分多次遍历数据库。
数据技术嘉年华，十周年盛大开启，点我立即报名！大会以“自研·智能·新基建——云和数据促创新 生态融合新十年” 为主题，相邀数据英雄，总结过往十年历程与成绩，展望未来十年趋势与目标！
这一节，来认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。
近日，Pinterest 品趣志的工程团队最近公布了弃用 HBase 集群的流程规划，理由是该方案基础设施建设与维护成本过高、HBase 专业人才难寻以及产品功能不足。而随着 Pinterest 也转向 Druid/StarRocks、Goku、KVStore、TiDB 等数据库技术，技术社区开始质疑在 Hadoop 和 HDFS 之上运行非关系数据库的作法是否正迅速衰落。
典型的现代关系数据库在某些类型的应用程序中表现平平，难以满足如今的互联网应用程序的性能和可扩展性要求。因此，需要采用不同的方法。在过去几年中，一种新的数据存储类型变得非常流行，通常称为 NoSQL，因为它可以直接解决关系数据库的一些缺陷。Riak 就是这类数据存储类型中的一种。 Riak 并不是惟一的一种 NoSQL 数据存储。另外两种较流行的数据存储是 MongoDB 和 Cassandra。尽管在许多方面十分相似，但是它们之间也存在明显的不同。例如，Riak 是一种分布式系统，而 MongoDB 是一种单独的系统数据库，也就是说，Riak 没有主节点的概念，因此在处理故障方面有更好的弹性。尽管 Cassandra 同样是基于 Amazon 的 Dynamo 描述，但是它在组织数据方面摒弃了向量时钟和相容散列等特性。Riak 的数据模型更加灵活。在 Riak 中，在第一次访问 bucket 时会动态创建这些 bucket；Cassandra 的数据模型是在 XML 文件中定义的，因此在修改它们过后需要重启整个集群。 Riak 是用 Erlang 编写的。而 MongoDB 和 Cassandra 是用通用语言（分别为 C++和 Java）编写，因此 Erlang 从一开始就支持分布式、容错应用程序，所以更加适用于开发 NoSQL 数据存储等应用程序，这些应用程序与使用 Erlang 编写的应用程序有一些共同的特征。 Riak支持Map/Reduce 作业，但是Map/Reduce 作业只能使用 Erlang 或 JavaScript 编写。
关系型数据库是以行和列的形式存储数据，并以表的形式组成了数据库，其数据查询是用query来检索的。 NoSQL(Not Only SQL)，非关系数据库，顾名思义，则不或者不完全遵循该形式。 随着大数据对数据量存储和检索速度的要求越来越高，传统的关系型数据库在应付大规模和高并发的SNS（社交网络服务）类型和web2.0纯动态网站显得很吃力。NoSQL数据库在解决大规模数据和多重数据等方面的问题日益常见。 NoSQL数据库的适用要根据具体项目需求进行考虑。 NoSQL数据库的四大分类： 1.键值(Key-V
【编者按】伴随着对广泛使用的JSON数据交换格式的支持，PostgreSQL开源数据库新版本的出现标志着其将目标指向日益发展的非关系型数据存储NoSQL市场，特别是人气高涨的MongoDB方案。现在，EnterpriseDB又推出了一个免费的turnkey开发环境，这将使程序员轻松的使用PostgreSQL的新 NoSQL功能构建web应用程序。 原文：EnterpriseDB chucks devs free tools to craft NoSQL web apps with PostgreSQL （h
在云上环境进行压测的场景，主要有单链路和全链路压测。其中，单链路压测用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估；全链路压测则更多是在割接上云前演练，大促前容量评估等几个场景。
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其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化，只是没有想到变得这么快。今年的中美贸易，实实在在的是给某些数据库重击，如果以前去某数据库还是喊喊，然后该用还用，今年从传统领域刮起的去某数据库的风，已经开始了，并且后面的乌云密布也看得见。
但之后仍有问题待解决： 比如朋友圈关系的数据量达到千亿，即使分成1024个库表，单表数据量也达到亿级，且关系数据量还在极速增加，即使你分成再多库表，数据量也会很快到达瓶颈。 传统DB难以彻底解决该问题，因为扩展性很弱。这时，就可以利用NoSQL，天生分布式，能提供优秀的读写性能，补充了传统关系型数据库短板。那么它是如何做到的呢？ NoSQL，不同于传统关系型数据库的其他数据库系统的统称，不使用SQL作为查询语言，提供优秀的横向扩展能力和读写性能，非常契合互联网项目高并发大数据的特点。 Redis、LevelDB这样的KV存储，相比于传统DB，有极高读写性能，对性能有比较高的要求的场景都会使用。
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
从找不到需求险些被叫停，到支撑亿级DAU的数据库行业标杆，这款支撑了《王者荣耀》多个系统的腾讯云数据库TcaplusDB在风雨中走过了整整10年。辉映日月破风浪，十年一剑破九天。百万行代码就像淙淙流淌的数据溪流，终于在十年后汇成不可逾越的护城河。 1 出发 2010年前后，QQ空间很火，带动了基于SNS互动页游（WebSNS）的火爆，腾讯内部开始考虑怎么做页游。也开始建设页游基础技术体系，其中最重要的产出是研发自己的分布式数据库TcaplusDB。与MMOG游戏不同，通常WebSNS游戏是全区全服的，数据
之前有读者留言让写一篇大型网站的架构演进过程，发现下面这篇文章讲解得很详细，特此分享给大家，相信看完会有所收获。
作者 | 李忠良 数字化转型并非一蹴而就的事情，对于企业来说，它是一场马拉松，而在这场竞赛中，很多前行者的经验值得借鉴。为了让大家对数字化转型有更多的了解，我们邀请了永辉超市高级架构师张明来为大家分享永辉超市的混合云建设与运维，在正式分享前，我们采访了张明，本文为其采访整理，期待对你有所启发。 InfoQ：我们先从您目前正在做的事聊起， 您目前主要负责什么呢？ 张明：我近期主要负责参与混合云建设的方案制定与落地推动。 比如，升级私有云机房基础设施架构。为了使私有云上的资源容量可满足增量需求、且持续
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