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分布式数据库技术的演进和发展方向

这些年大家都在谈分布式数据库,各大企业也纷纷开始做数据库的分布式改造。那么,所谓的分布式数据库到底是什么?采用什么架构?优势在哪?为什么越来越多企业选择它?分布式数据库技术会向什么方向发展?带着这些疑问,一探究竟吧!参与文末的话题互动,更有机会赢取精美奖品~ 分布式数据库的架构演进 随着数据量的爆发增长,传统集中式数据库面临极大的挑战: 性能瓶颈:数据规模爆发增长,传统集中式数据库难以维持数据量大时的性能,而分布式数据库的性能可以水平扩展; 缺失混合负载能力:数据量爆发增长带来对数据分析(OLAP)需求的增长。企业需要使用两套系统分别支撑事务交易(OLTP)和数据分析(OLAP),不仅造成了大量的数据冗余,同时增加了系统的复杂度和运维难度。而分布式数据库的混合负载能力可大幅度提升分析的时效性,减少数据冗余,并大大提高灵活性; 高昂成本:集中式数据库水平扩展难,可靠性需要付出高昂的成本。而分布式数据库的架构支持灵活扩展,实现高可用方案的成本较低。 分布式数据库与单机数据库的不同在于其可以将核心功能扩展到多台节点,甚至多个地域,包括事务管理、数据存储和数据查询等。从实现方式上看,分布式数据...

GaussDB SQL调优:建立合适的索引

背景 GaussDB是华为公司倾力打造的自研企业级分布式关系型数据库,该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持优异的分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+扩展能力,PB级海量存储等企业级数据库特性。拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。 一、建立合适的索引 在这个Codelabs中,您将体验GaussDB通过建立合适的索引来达到性能调优的实际案例。 1、SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”,即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效,节省资源开销,以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候,可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现,也可以通过indexscan实现,显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。 2、建立合适的索引 a. 现象描述 查询与销售部所有员工的信息: SELECT...

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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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