热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 数据库 > 正文

Nosql之普罗米修斯猜想

Nosql带领我们进入到一个新的数据库世界,字面上我们不要理解为是Nosql,应该正确理解为Noto..

Nosql带领我们进入到一个新的数据库世界,字面上我们不要理解为是Nosql,应该正确理解为Noto..

Nosql带领我们进入到一个新的数据库世界,字面上我们不要理解为是“No sql”,应该正确理解为“Not only sql”就是说我们不仅仅使用sql来查询和处理数据,还可以利用编程语言和其他技术来管理我们的数据,数据是多种多样的,就跟达尔文的进化论类似,数据也会进化,从远古的甲骨文,到现代的二进制,还有最近流行起来的二维码,不同的数据其管理方法也是不一样的。由原来无库时代->层次状数据库->网状数据库->关系型数据库->非关系型数据库-> 未来超级数据库,这也是进化而来,前些日子看了放映的大片《普罗米修斯》,里面有一个震撼的场面“星际云图”,虚拟主机,如下图所示,在一个有限空间里展示出了整个宇宙分布,每个星系每个星球都非常逼真而清晰,自己知道自己所在的位置,这样的信息是如何保存起来的呢?

这可能不太适合使用关系型数据库来管理,说说为什么!

1.数据量:星际云图如果要实现,首先存储起来的数据量可想而知,这不是几个oracle就可以装下的。需要强大的存储设备。



2.运算量:数据转换为图形,计算各自的信息与资源,展示出来,这也不是仅仅追加硬件就可以的,早晚会碰触到天花板。



3.传输流量:数据如果是不流动的只能称之为标本,要计算出星球自己所在的位置和运行轨迹,并且要让其他的天体也知道每个行星的位置和自己的位置,这种输入/输出数据量可以想象是巨大的。



4.存储方式:这种星际云图已经不能单纯使用table来存放数据了,因为它是一种非结构化数据,最简单理解是一种三维数据,而表只能表示出二维数据,更甚者如果加上时间就是四维数据了。


如果要设计一个符合条件的Nosql数据库那么需要重点关注是什么呢?

1.解决数据量:那么我想不用多说分布式存储可能是目前可行的一个好方法,香港空间,因为集中存储总有一天会碰触到天花板,不管是空间上 or 资金上 or I/O。而分布式存储可以适当降低成本,最重要的是可以大幅度提高I/O性能。

2.解决运算量:这个方案可以采用集群作战方式,也就是人海战术,最关键的是如何协调好大家一起来井然有序的工作,需要一个中央控制系统来协调集群工作。


3.解决传输流量:可以使用超级黑电缆,这种黑电缆速率40Gb/s,低延迟,高带宽。有一个不成熟的想法,来源于Exadata RAC架构,它是用一整块背板(集成电路板)把两台机器背靠背拼起来,数据走在总线上。我们是不是可以把集群中的节点也用总线的方式串起来,香港虚拟主机,这样基本上就跟上了内存IO效率啦。


4.解决存储方式:星际云图它是一种三维或者是多维的数据集合,我想这种数据可以用数学上的坐标方法来量化,每个星球有自己的坐标集合,若干个星球可以组成一个星系,就这样逐渐的拼接起来构建出图中震撼画面。



Leonarding
2012.12.19
天津&winter
分享技术~成就梦想
Blog:


本文出自 “leonarding Blog” 博客,请务必保留此出处

推荐阅读
  • 本文探讨了MariaDB在当前数据库市场中的地位和挑战,分析其可能面临的困境,并提出了对未来发展的几点看法。 ... [详细]
  • Redis:缓存与内存数据库详解
    本文介绍了数据库的基本分类,重点探讨了关系型与非关系型数据库的区别,并详细解析了Redis作为非关系型数据库的特点、工作模式、优点及持久化机制。 ... [详细]
  • MongoDB核心概念详解
    本文介绍了NoSQL数据库的概念及其应用场景,重点解析了MongoDB的基本特性、数据结构以及常用操作。MongoDB是一个高性能、高可用且易于扩展的文档数据库系统。 ... [详细]
  • 本文深入探讨了NoSQL数据库的四大主要类型:键值对存储、文档存储、列式存储和图数据库。NoSQL(Not Only SQL)是指一系列非关系型数据库系统,它们不依赖于固定模式的数据存储方式,能够灵活处理大规模、高并发的数据需求。键值对存储适用于简单的数据结构;文档存储支持复杂的数据对象;列式存储优化了大数据量的读写性能;而图数据库则擅长处理复杂的关系网络。每种类型的NoSQL数据库都有其独特的优势和应用场景,本文将详细分析它们的特点及应用实例。 ... [详细]
  • NoSQL数据库,即非关系型数据库,有时也被称作Not Only SQL,是一种区别于传统关系型数据库的管理系统。这类数据库设计用于处理大规模、高并发的数据存储与查询需求,特别适用于需要快速读写大量非结构化或半结构化数据的应用场景。NoSQL数据库通过牺牲部分一致性来换取更高的可扩展性和性能,支持分布式部署,能够有效应对互联网时代的海量数据挑战。 ... [详细]
  • 数据库内核开发入门 | 搭建研发环境的初步指南
    本课程将带你从零开始,逐步掌握数据库内核开发的基础知识和实践技能,重点介绍如何搭建OceanBase的开发环境。 ... [详细]
  • MySQL缓存机制深度解析
    本文详细探讨了MySQL的缓存机制,包括主从复制、读写分离以及缓存同步策略等内容。通过理解这些概念和技术,读者可以更好地优化数据库性能。 ... [详细]
  • 探讨如何真正掌握Java EE,包括所需技能、工具和实践经验。资深软件教学总监李刚分享了对毕业生简历中常见问题的看法,并提供了详尽的标准。 ... [详细]
  • 云计算的优势与应用场景
    本文详细探讨了云计算为企业和个人带来的多种优势,包括成本节约、安全性提升、灵活性增强等。同时介绍了云计算的五大核心特点,并结合实际案例进行分析。 ... [详细]
  • Netflix利用Druid实现高效实时数据分析
    本文探讨了全球领先的在线娱乐公司Netflix如何通过采用Apache Druid,实现了高效的数据采集、处理和实时分析,从而显著提升了用户体验和业务决策的准确性。文章详细介绍了Netflix在系统架构、数据摄取、管理和查询方面的实践,并展示了Druid在大规模数据处理中的卓越性能。 ... [详细]
  • 构建高性能Feed流系统的设计指南
    随着移动互联网的发展,Feed流系统成为了众多社交应用的核心组成部分。本文将深入探讨如何设计一个高效、稳定的Feed流系统,涵盖从基础架构到高级特性的各个方面。 ... [详细]
  • MySQL 8.0 新特性详解:免费视频教程上线
    本文介绍了一套在慕课网上发布的免费视频教程,深入解析 MySQL 8.0 的核心新功能,包括增强的安全性、用户管理、新的索引类型、CTE 和窗口函数等。 ... [详细]
  • 一家位于长沙的知名网络安全企业,现面向全国诚聘高级后端开发工程师,特别欢迎具有一线城市经验的技术精英回归故乡,共创辉煌。 ... [详细]
  • Python 数据可视化实战指南
    本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化,涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了使用 Python 进行 MySQL 和 Redis 数据库操作的实战技巧。首先,针对 MySQL 数据库,通过 `pymysql` 模块展示了如何连接和操作数据库,包括建立连接、执行查询和更新等常见操作。接着,文章深入探讨了 Redis 的基本命令和高级功能,如键值存储、列表操作和事务处理。此外,还提供了多个实际案例,帮助读者更好地理解和应用这些技术。 ... [详细]
author-avatar
majiemajiemajie
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有