数据库层的水平扩展(数据库层的水平扩展是指)

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本篇文章给大家谈谈数据库层的水平扩展,以及数据库层的水平扩展是指对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 关系型数据库和非关系型数据库的区别 freebuf 关系型数据库与非关系型数据库的区别非关系型数据库的优势:1. 性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。

本篇文章给大家谈谈数据库层的水平扩展,以及数据库层的水平扩展是指对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

关系型数据库和非关系型数据库的区别 freebuf

关系型数据库与非关系型数据库的区别

非关系型数据库的优势:

1. 性能

NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。

2. 可扩展性

同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势:

1. 复杂查询

可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2. 事务支持

使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

但是近年来这两种数据库都在向着另外一个方向进化。例如:

NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能的雏形,比如Couchbase的index以及MONGO的复杂查询。对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国。

SQL数据库也开始慢慢进化,比如HandlerSocker技术的实现,可以在MYSQL上实现对于SQL层的穿透,用NOSQL的方式访问数据库,性能可以上可以达到甚至超越NOSQL数据库。可扩展性上例如Percona Server,可以实现无中心化的集群。

虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性,但是这些特性的增加也会消弱其本来具备的优势,比如Couchbase上的index的增加会逐步降低数据库的读写性能。所以怎样构建系统的短期和长期存储策略,用好他们各自的强项是架构师需要好好考虑的重要问题。

数据库水平分库和垂直分库有什么区别

常见的分库方式有水平性和垂直性。一般来说,就是按照用户属性(地市或者ID的hash)进行分库,或者按照业务功能块进行分库。

水平分库方式主要根据用户属性(如地市)拆分物理数据库。一种常见的方式是将全省划分为个大区。

垂直分库方式:根据业务维度和数据的访问量等,进行数据的分离,剥离为多个数据库。例如,将一些公用的配置信息存储到一个数据库中进行单独维护。

数据库管理系统的主要功能有哪些

数据库管理系统(DBMS)的主要功能有以下几项:

(1)数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义(DDL)数据库结构,它们是刻画数据库框架,并被保存在数据字典中。

(2)数据存取功能。DBMS提供数据操纵语言(DML),实现对数据库数据的基本存取操作:检索,插入,修改和删除。

(3)数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能,即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理,以确保数据正确有效。

(4)数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入,数据库的转储、恢复、重组织,系统性能监视、分析等功能。

(5)数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输,实现用户程序与DBMS之间的通信,通常与操作系统协调完成。

扩展资料:

选择数据库管理系统时应从以下几个方面予以考虑:

(1) 构造数据库的难易程度。

需要分析数据库管理系统有没有范式的要求,即是否必须按照系统所规定的数据模型分析现实世界,建立相应的模型;数据库管理语句是否符合国际标准,符合国际标准则便于系统的维护、开发、移植;有没有面向用户的易用的开发工具;所支持的数据库容量,数据库的容量特性决定了数据库管理系统的使用范围。

(2) 程序开发的难易程度。

有无计算机辅助软件工程工具CASE——计算机辅助软件工程工具可以帮助开发者根据软件工程的方法提供各开发阶段的维护、编码环境,便于复杂软件的开发、维护。有无第四代语言的开发平台——第四代语言具有非过程语言的设计方法,用户不需编写复杂的过程性代码,易学、易懂、易维护。

有无面向对象的设计平台——面向对象的设计思想十分接近人类的逻辑思维方式,便于开发和维护。对多媒体数据类型的支持——多媒体数据需求是今后发展的趋势,支持多媒体数据类型的数据库管理系统必将减少应用程序的开发和维护工作。

(3)数据库管理系统的性能分析。

包括性能评估(响应时间、数据单位时间吞吐量)、性能监控(内外存使用情况、系统输入/输出速率、SQL语句的执行,数据库元组控制)、性能管理(参数设定与调整)。

(4) 对分布式应用的支持。

包括数据透明与网络透明程度。数据透明是指用户在应用中不需指出数据在网络中的什么节点上,数据库管理系统可以自动搜索网络,提取所需数据;网络透明是指用户在应用中无需指出网络所采用的协议。数据库管理系统自动将数据包转换成相应的协议数据。

(5)并行处理能力。

支持多CPU模式的系统(SMP,CLUSTER,MPP),负载的分配形式,并行处理的颗粒度、范围。

(6) 可移植性和可扩展性。

可移植性指垂直扩展和水平扩展能力。垂直扩展要求新平台能够支持低版本的平台,数据库客户机/服务器机制支持集中式管理模式,这样保证用户以前的投资和系统;水平扩展要求满足硬件上的扩展,支持从单CPU模式转换成多CPU并行机模式( SMP, CLUSTER, MPP)

(7)数据完整性约束。

数据完整性指数据的正确性和一致性保护,包括实体完整性、参照完整性、复杂的事务规则。

(8)并发控制功能。

对于分布式数据库管理系统,并发控制功能是必不可少的。因为它面临的是多任务分布环境,可能会有多个用户点在同一时刻对同一数据进行读或写操作,为了保证数据的一致性,需要由数据库管理系统的并发控制功能来完成。评价并发控制的标准应从下面几方面加以考虑:

保证查询结果一致性方法

数据锁的颗粒度(数据锁的控制范围,表、页、元组等)

数据锁的升级管理功能

(9) 容错能力。

异常情况下对数据的容错处理。评价标准:硬件的容错,有无磁盘镜象处理功能软件的容错,有无软件方法 

(10) 安全性控制

包括安全保密的程度(帐户管理、用户权限、网络安全控制、数据约束)

(11) 支持多种文字处理能力

包括数据库描述语言的多种文字处理能力(表名、域名、数据)和数据库开发工具对多种文字的支持能力。

(12)数据恢复的能力

当突然停电、出现硬件故障、软件失效、病毒或严重错误操作时,系统应提供恢复数据库的功能,如定期转存、恢复备份、回滚等,使系统有能力将数据库恢复到损坏以前的状态。

参考资料:百度百科:数据库管理系统

数据库有哪些类型?

数据库有两种类型,分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

关系型数据库主要有:

Oracle、DB2、Microsoft

SQL

Server、Microsoft

Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有:

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

扩展资料:

非关系型数据库的优势:

1、性能高:NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。

2、可扩展性好:同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势:

1、可以复杂查询:可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好:使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

参考资料来源:百度百科-数据库

如何对SQL Server数据库进行横向扩展

 一般人们会选择纵向扩展(scale up)SQL Server数据库,而非横向扩展(scale out)。纵向扩展很容易:增加硬件、处理能力、内存、磁盘和提高网络速度。其原理就是仍然在一台服务器上运行数据库,但是增加了服务器的处理能力和资源。这种方法很昂贵,但是非常简单直接。

采用云技术

有时候,最简单的方法就是将问题交由其他人处理。微软的Windows Azure云服务包含一个基于云的SQL Server版本SQL Azure.这在技术上并非真正意义的横向扩展,因为它是一种无限纵向扩展方法。所以,转移到Azure并不需要对您的应用程序进行大改动。实际上,您只需要将应用程序迁移到SQL Azure,然后支付存储、处理和数据传输费用。这些都是收费服务,但是您不需要再担心扩展问题。

复制

SQL Server原生复制是一种支持横向扩展的解决方案,与数据库的创建和使用方式有关。您只需要在多台服务器上复制多个数据库副本,然后将不同的用户指向各台服务器。这种方法通常最适合支持地理位置分散的用户,如亚洲办公室的用户使用服务器1,而北美办公室的用户则使用服务器2.每一台服务器都拥有完整的数据副本,并且会复制伙伴服务器的所有修改。

这种方法不支持自动负载均衡,并且最适合用在用户固定只使用一部分数据的情况。换而言之,如果亚洲用户只需要编辑与他们办公室相关的数据--例如,主要是亚洲客户的信息,那么复制能够保证其他数据库副本也包含这些记录的副本。如果所有用户都需要编辑完整的数据集,那么复制就变得有一些复杂,因为SQL Server必须在支持用户的同时,编辑位于不同服务器的同一个数据。

SQL Server的合并复制能够处理这种冲突,但是您必须进行一些自定义合并编程,这意味着您的开发人员必须开发一些算法,确定用户并发访问数据时谁获取编辑权限。客户应用程序也需要增加编程;使它们不仅向数据库提交数据修改,也要循环检查这些修改是否被其他并发用户重写。用户也需要重新培训,因为客户端应用程序可能会提示:"您正在编程的数据已经发生变化。您需要重新检查,确定您的编辑是否仍然有效。"

联合数据库

另一个重要的横向扩展方法是联合。通过这种方法,您可以将数据库划分到多台服务器上。垂直分割将同一个表的不同行保存到不同的服务器上。同时,地理分区是最常用的方法:将所有亚洲数据记录保存在一台服务器上,而所有欧洲数据则保存在另一台服务器上。这种方法不同于整体复制:每一个位置的服务器都不具备完整的数据库,而只拥有该位置的数据。通过实现一种SQL Server分布式分区视图而形成完整的表,用户就可以浏览一个"联合"或组合的数据视图。水平分割则将表的字段保存在不同的服务器上,因此各台服务器一起协作构成组合的表。

这些数据库的创建并不简单,其中涉及一种整体操作。您需要掌握关于数据访问和使用的详细信息,才能够实现正确的部署。此外,您还需要一位SQL Server数据库架构师,他应该全面理解这些技术,分析您的业务情况,并且能够正确地创建这些组件。

在一些情况中,实现这种横向扩展对客户端应用程序的改动很小。对于本身在设计上大量使用视图和存储过程进行数据访问的应用程序,更是如此。因为这些元素只是是在后台抽象,在客户端上不会发生变化。但是,这些应用程序并不常见;通常,实现横向扩展都需要修改客户端程序,使客户端与后台结构分离。

横向扩展并不简单

毫无疑问,实现SQL Server横向扩展非常复杂--这也是Azure等云数据库系统流行的原因之一。此外,有一些第三方供应商能够帮助实现横向扩展技术,而不需要完全依赖SQL Server的原生特性。您需要自己下功夫了解这些方法,理解数据访问和使用方法,这样才能够选择最符合您要求的方法。

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