DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。
分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
ORACLE数据库既能跑OLTP业务，也能跑OLAP业务，能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器，支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择，成本收益风险也各不相同。
欢迎留言，说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关：Nginx、Kong、Zuul 缓存：Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索：ElasticSearch、Solr 熔断：Hystrix ---- 负载均衡：DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心：Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权：JWT 消费队列：RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
2010 年，G7 正式为物流运输行业提供面向车队管理的 SaaS 服务，经过持续创新，通过软硬一体化的产品技术能力，致力于数字化每一辆货车，以实时感知技术创造智慧物流新生态。G7 为客户提供全方位的数据服务、智能的安全和运营管理、手机管车、数字运力、以及 ETC、油和金融等增值服务。
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统，用来支撑所有前台产品线的用户资产管理，统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力，在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
比較少參加这类大型的会议，进到会场的第一眼，发现会议室已经所有坐满，后来主办方发现站的人太多了。找来了一些小板凳，我高速找到一个小板凳坐下。坐下開始认真听。很开心地听到广告时间结束，和我计划的时间完美一致。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异，本文整理出相应的映射关系，在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
本文主要针对中小型互联网公司，特别适用于手机APP或者pc的后台架构，基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明，以及技术的架构介绍。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
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题记 工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充(附带架构装逼词汇)。 俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的，当然对于我们开发人员来说，一个好的架构也不是一蹴而就的。 初始搭建 开始的开始，就是各种框架一搭，然后扔到Tomcat容器中跑就是了，这时候我们的文件，数据库，应用都在一个服务器上。 服务分离 随着系统的的上线
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充(附带架构装逼词汇)。
之前做过一个项目，数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长，存储容量不足。当时采用的措施是
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下，能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量，访问量等方面有更高的要求，而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了，我们有时候更需要弹性，需要快速实现，需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题，而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库，从一主一从，一主多从的架构，逐步演变到了读写分离，分库分表，然后就是分布式。而同时从很多层面来说，行业内的方案真是百花齐放，记得前几天还和同事聊，说如果对比一下Oracle和MySQL,
有很多学生及一线的开发人员经常会问我到底是什么技术架构，是不是就是目前在学校的SSH、SSM技术，为了让更多的同行对架构这个词汇有更深刻的理解，我分享一下自己的个人见解。从编程开发到IT教学也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，杨老师并没有接触太多高大上的分布式架构实践，比如淘宝的HSF架构，我个人掌握相对比较零碎，随时补充(附带一些经常会听到的架构高逼格词汇)。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。换言之，就是用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145715.html原文链接：https://javaforall.cn
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
大家好，我是一哥，Doris成为MPP数据库新贵。Doris起源于百度，致力于满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细表， 聚合表)， 多种导入方式（批量）， 可整合和接入多种现有系统(Spark， Flink， Hive， ElasticSearch)。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
tidb这个技术名词很多同学或多或少都曾经耳闻过，但是很多同学觉得他是分布式数据库，自己的业务是使用mysql，基本使用不上这个技术，可能不会去了解他。最近业务上有个需求使用到了tidb，于是学习了一下基本原理，会发现这些原理其实不仅仅局限于分布式数据库这一块，很多技术都是通用的，所以在这里写一下分享一下学习tidb的一些心得。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
曾几何时，“并发高就分库，数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
网上对这些数据库介绍有些误导，流传各种说法，比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别，没办法谁让当前国产数据库太多...
2022年5月9日，贵州省大数据发展管理局发布《2022年省级政务云服务统筹保障项目单一来源采购公示》，预算 132576000 元。 货物或服务的说明：依托云上政务云平台向省大数据局指定的贵州省政务部门、企事业单位（提供ECS（弹性云服务器）、RDS(关系型数据库服务)、云磁盘、OSS(对象存储服务)、SLB（负载均衡服务）、DRDS（分布式关系型数据库）、IPv6网关、EIP（弹性IP地址）、裸金属服务器等云资源服务，并不断更新服务内容。 单一来源原因 1、根据《贵州省大数据发展应用促进条例》第二十六条
Great Java project on Github(Github 上非常棒的 Java 开源项目).持续完善中。地址：https://github.com/Snailclimb/awsome-java
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
随着大数据技术和业务不断发展，将企业的核心能力以数字化形式沉淀到平台，形成以企业服务为中心，以业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业更高效地进行业务探索和创新,以数字化资产的形态构建企业差异化的核心竞争力。企业中台服务不仅是企业数据的集中地和业务的策源地，更是一个企业开始具备有观察自身问题的显微镜和预见未来问题的望远镜这两种能力的过程。
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。 文档地址
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
这期我想写很久了，但是因为时间的原因一直拖到了现在，我以为一两天就写完了，结果从构思到整理资料，再到写出来用了差不多一周的时间吧。
最近与同行科技交流，经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择，网上也有很多关于中间件+传统关系数据库（分库分表）与NewSQL分布式数据库的文章，但有些观点与判断是我觉得是偏激的，脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。
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