오늘날, 분산 캐시의 현재 모델의 시작 부분에 하나의 데이터베이스에서 데이터의 진화를 이해 + + 클러스터
1 "사용자가 방문은 독립형 인터넷 사용자의 증가와 함께 데이터베이스를 완벽하게 적절한 지원을, 해당 사이트의 트래픽이 증가하고,이 아키텍처는 병목 현상을 나타나기 시작되지 않습니다
병목 :
기계가 맞지 않는 데이터, 낮은 질의 효율 1. 양.
(B의 + 트리) 2. 인덱스는 시스템 메모리에 맞지 않습니다.
3. 방문 (읽기 - 쓰기) 기계를 감당할 수없는
2 "캐시의 개념을 소개 +의 memcached와 수직 해상도를 버퍼하기 시작했다 (+ 쇼핑몰에 판매자 판매자)
3 '주 복사, 데이터 일관성, 별도의 판독에서 (마스터, 레코드 또한 라이브러리에서 작성된 데이터베이스 레코드를 기입) 및 기록, 기본 데이터베이스에 기록 된 데이터는 데이터베이스, 분산 단일 저장소 압력으로부터 판독
4 "서브 - 서브 테이블 저장소 + + MySQL 클러스터의 해상도 수준,하지만 (11 개 비스와 유사) 목에이 기록됩니다
병목 :
- 높은 동시성 시나리오를 다루는 대신 innerDb 행 잠금 테이블 로크 MYISAM을 사용하는 병목 압력 쓰기
- 분할 수준 모두 : 데이터 분석, 데이터가 추위에 (사용자의 등록 정보와 유사한 자주 변경되고 업데이트되지 않습니다) 나누어 져 있습니다 - (변경됩니다 실제 상황, 원자재 가격과 유사) 데이터베이스 1+ 핫 데이터를 - 데이터베이스 이
- MySQL 클러스터 : 많은 양의 데이터는 데이터 쿼리는 {세 개의 클러스터로 클러스터 관리 -1/3 -1/3 -1/3 두 개의 클러스터로로 클러스터로} 느린
5 "(파일 서버의 방법으로) 의견이나 제품 설명과 다른 대형 문자 메시지, 매우 큰 테이블 데이터 저장, 느린 데이터 복구, 압력의 IO 많이 나타납니다
6 "오늘 :
7 "NoSQL에 사용
- 비 관계형 데이터베이스
- 어떤 고정 된 패턴 없습니다
- 쉬운 규모
- 매우 높은 읽기 및 쓰기 성능
- 키 - 값 쌍 저장
엄청난 양의 데이터, 다양한 데이터, 실시간 데이터 : 주로 높은 인터넷 3V + 3 처리
3 : 높은 동시성과 높은 확장 성 (규모), 고성능 (가능) (재해 복구)