数据库scaleout架构

2019数据架构精选必读:1月数据库产品技术分析本期目录DBEngines 数据库排行榜新闻快讯一、RDBMS家族二、NoSQL家族三、NewSQL家族四、时间序列五、大数据生态圈六、国内/120。-2/ 8.推出dbaplusNewsletter IX的想法，致谢名单为了方便阅读和突出重点，本期通讯(2019年1月)将精简各节内容。

1。大数据收集大数据收集是从各种来源收集大量结构化和非结构化数据。数据库收购:Sqoop和ETL比较流行，传统的关系型数据库MySQL和Oracle仍然作为很多企业的数据存储方式。当然，目前对于开源的Kettle和Talend，也集成了大数据集成内容，可以实现hdfs、hbase和主流Nosq 数据库之间的数据同步和集成。

文件收集:包括实时文件收集和处理技术flume、日志收集和基于ELK的增量收集等。二、大数据预处理大数据预处理是指在数据分析之前，对采集的原始数据进行“清洗、填充、平滑、合并、归一化、一致性检查”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析奠定基础。数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规范四个部分。

简单来说，按照永红科技的技术，有四个方面，实际上代表了一些通用的大数据底层技术:ZSuite具有高性能的大数据分析能力，她完全抛弃ScaleUp，全面支持ScaleOut。ZSuite主要通过以下核心技术支持PB级大数据:跨粒度InDatabaseComputing)ZSuite支持各种常用汇总和几乎所有专业统计功能。

这项技术大大减少了数据移动，减轻了通信负担，并确保了高性能的数据分析。MPPComputing)ZSuite是一个基于MPP 架构的商业智能平台。它可以将计算分布到多个计算节点，然后在指定节点汇总输出计算结果。ZSuite可以充分利用各种计算和存储资源，无论是服务器还是普通PC，她对网络条件没有严格要求。

1。目前服务器的磁盘和内存都比较好，a 数据库 server可以存储上亿条数据。在什么情况下，应该考虑分布式的数据库，几百亿？几千亿？考虑使用分布式数据库。必须是容量或者性能方面的。现有单机数据库无法满足业务需求。当然，如果遇到容量或性能问题，也不一定要用分布式数据库。可以通过scaleup的方式来解决，即升级数据库 server的CPU、内存、磁盘，将SATA/SAS磁盘替换为SSD磁盘。

普通X86服务器，a 数据库 server存储上亿条数据，问题不大，但前提是需要分库或分表，单个上亿条数据的表，普通服务器几乎无法支撑。毕竟数据量大，会导致表对应的B树层次高，写的时候B树节点的拆分和调整也会耗费很多。同时，在数亿的规模下，单个数据库 server可能无法支持密集的读取请求，性能可能会有问题。

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DBEngines排名的数据基于五个不同的因素:新闻快讯1。2018年9月24日，微软公布了SQLServer2019的预览版，SQLServer2019将结合Spark打造统一的数据平台，2.2018年10月5日，ElasticSearch在纽约证券交易所上市。3.亚马逊弃用甲骨文数据库软件，导致黄金时段最大的一次仓库宕机。