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干货丨DolphinDB与MongoDB在时序数据上的对比测试

DolphinDB和MongoDB都是为大数据而生的数据库。但是两者有这较大的区别。前者是列式存储的多模型数据库,主要用于结构化时序数据的高速存储、查询和分析。后者是文档型的NoSQL数据库,可用于处理非结构化和结构化的数据,可以根据键值快速查找或写入一个文档。MongoDB有着自己最合适的应用场景。但是市场上缺少优秀的大数据产品,不少用户试图使用MongoDB来存储和查询物联网和金融领域的结构化时序数据。本测试的目的是评估MongoDB是否适合此类海量时序数据集。 1. 测试环境 本次测试在单机上进行,测试设备配置如下: 主机:DELL OptiPlex 7060 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU@3.20GHZ,6核12线程 内存:32 GB (8GB x 4, 2,666 MHz) 硬盘: 2T HDD (222MB/s读取;210MB/s写入) OS:Ubuntu 18.04 LTS DolphinDB选用Linux0.89作为测试版本,所有节点最大连接数为128,数据副本设置为2,设置1个控制节点,1个代理节点,3个数据节点。 MongoDB...

由两个问题引发的对GaussDB(DWS)负载均衡的思考

摘要:GaussDB(DWS)的负载均衡通过LVS+keepAlived实现。对于这种方式,需要思考的问题是,CN的返回结果是否会经过LVS,然后再返回给前端应用?如果经过LVS,那么,LVS会不会成为单点瓶颈? 带着这两个问题,我们探究一下LVS+KeepAlived的实现原理。 我们知道GaussDB(DWS)为了保证业务的连续性和高可靠性,各个组件都进行了高可用设计。 下图是应用访问GaussDB(DWS)的业务流程架构图,对于业务应用或者用户来说,他们发生请求给CN,CN解析并生成执行计划,交给DN去执行,执行后再由CN汇总将数据返回给业务用户或者业务应用。这个过程是容易理解的,本次我们重点关注的是站在CN前面的LVS+KeepAlived。 现在的问题是: CN的返回结果是否会经过LVS,然后再返回给前端应用? 如果经过LVS,那么,LVS会不会成为单点瓶颈? 带着这两个问题我们探究一下LVS和KeepAlived的原理。 LVS是什么? LVS是Linux Virtual Server的简称,也就是Linux虚拟服务器, 是一个由章文嵩博士发起的自由软件项目, 它的官方站点...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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