億級數據存儲

Ⅰ DB2千萬或億級的數據如何存儲性能才最好

db2 list db directory $disk $disk 換成你的D:盤或者E:盤，DB2 Windows只允許安裝在盤符根目錄下，這樣就可以查看到盤里是否有資料庫，如果發現了catalog一下資料庫就回來了

Ⅱ 華為發布六大數據存儲新品

華為數據存儲與機器視覺產品線總裁周躍峰表示，到2030年，全球每年新增數據量將突破1YB量級。有數據的地方要用存儲，有存儲的地方一定要用專業存儲。企業數字化轉型、雲、大數據正在深刻改變著全球數據產業，華為將和全球的客戶、生態合作夥伴、科研工作者一起持續創新，打造世界領先的數據存儲產品和解決方案。

專業存儲設備承載的是千行百業的數據資產，數據不能丟、訪問不能停、訪問不能等是各行業對專業存儲的關鍵訴求。面向不同數據場景，華為發布了六大數據存儲新品。

其中，全新的OceanStorDorado全快閃記憶體存儲，發力網路連接存儲市場，能實現文件跨部門安全共享，性能領先業界30%，保障業務持續在線，為半導體EDA、企業研發、金融數據交換平台、運營商話單等場景提供高效、可靠的萬億級海量小文件基礎設施；新一代OceanStor混合快閃記憶體存儲，全新定義了五大融合，即存算融合、多協議融合、溫熱數據融合，跨代融合以及多雲融合，實現高性能、多功能的兼容並舉，為普惠多樣化場景提供更簡潔、更具性價比的數據基座；OceanProtect專用備份存儲，能實現業界3倍備份帶寬、5倍恢復帶寬、72:1數據縮減率，以及全方位防勒索病毒方案，幫助用戶實現高效備份恢復，構築保護數據的最後一道防線；全新OceanStorPacific系列分布式存儲，是業界唯一支持混合負載，實現一套存儲即可支持HPDA、大數據、視頻、備份歸檔等多樣化應用。同時在大數據場景支持近實時處理，輔助千億數據集分析時間從幾天縮短至幾分鍾，大大縮短創新應用開發周期；FusionCube超融合+系列產品，通過算力融合、存算網融合、業務融合，實現從傳統超融合到以效率+、節能+、應用+為特徵的超融合+能力升級，實現虛擬機/容器密度提升20%以及節能效率提升15%，為新型數據中心的發展構築基石；面向數據中心的DCS數據中心虛擬化解決方案，以虛擬化、容器、災備套件為核心，南向兼容預驗證的推薦硬體，同時通過全棧統一管理平台實現智能管理。

據了解，從2019年起，華為針對數據存儲業界難題發布「奧林帕斯懸紅」，旨在牽引基礎理論研究方向，激勵全球科研工作者突破存儲關鍵技術難題，加速科研成果產業化，實現產學研合作共贏。在本次論壇上，2021奧林帕斯獲獎團隊正式揭曉。會上，華為同時發布「2022年奧林帕斯懸紅」兩大數據存儲難題方向，一是極致能效比的超融合數據基礎設施，二是每bit極致性價比的下一代存儲。華為表示，希望與學術界持續合作，共同攻堅，構築更好的數據存儲未來。

Ⅲ 在大數量級的數據存儲上，比較靠譜的分布式文件存儲有哪些

一、 Ceph

Ceph最早起源於Sage就讀博士期間的工作、成果於2004年發表，並隨後貢獻給開源社區。經過多年的發展之後，已得到眾多雲計算和存儲廠商的支持，成為應用最廣泛的開源分布式存儲平台。
二、 GFS

GFS是google的分布式文件存儲系統，是專為存儲海量搜索數據而設計的，2003年提出，是閉源的分布式文件系統。適用於大量的順序讀取和順序追加，如大文件的讀寫。注重大文件的持續穩定帶寬，而不是單次讀寫的延遲。
三、 HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一個適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統，是Hadoop的核心子項目，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的。該系統仿效了谷歌文件系統(GFS)，是GFS的一個簡化和開源版本。

Ⅳ 淺談mysql資料庫分庫分表那些事-億級數據存儲方案

mysql分庫分表一般有如下場景

其中1，2相對較容易實現,本文重點講講水平拆表和水平拆庫,以及基於mybatis插件方式實現水平拆分方案寬兄落地。

在 《聊一聊擴展欄位設計》 一文中有講解到基於KV水平存儲擴展欄位方案,這就是非常典型的可以水平分表的場景。主表和kv表是一對N關系,隨著主表數據量增長,KV表最大N倍線性增長。

這里我們以分KV表水平拆分為場景

對於kv擴展欄位查詢,只會根據id + key 或者 id 為條件的方式查詢,所以這里我們可以按照id 分片即可

分512張表(實際場景具體分多少表還得根據欄位增加的頻次而定)

分表後表名為kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次類推!

水平分表相對比較容易,後面會講到基於mybatis插件實現方案

場景:以下我們基於博客文章表分庫場景來分析

目標:

表結構如下(節選部分欄位):

按照user_id sharding

假如分1024個庫,按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001庫

user_id % 1024 = 2 分到db_002庫

依次類推

目前是2個節點,假如後期達到瓶頸,我們可以增加至4個節點

最多可以增加只1024個節點,性能線性增長

對於水平分表/分庫後,非shardingKey查詢首先得考慮到

基於mybatis分庫分表,一般常用的一種是基於spring AOP方式, 另外一種基於mybatis插件。其實兩種方式思路差不多。

為了比較直觀解決這個問題,我分別在Executor 和StatementHandler階段2個晌陵攔截器

實現動態數據源慎謹襲獲取介面

測試結果如下

由此可知,我們需要在Executor階段 切換數據源

對於分庫:

原始sql:

目標sql:

其中定義了三個註解

@useMaster 是否強制讀主

@shardingBy 分片標識

@DB 定義邏輯表名 庫名以及分片策略

1)編寫entity

Insert

select

以上順利實現mysql分庫,同樣的道理實現同時分庫分表也很容易實現。

此插件具體實現方案已開源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding

目錄如下:

mysql分庫分表,首先得找到瓶頸在哪裡(IO or CPU),是分庫還是分表,分多少？不能為了分庫分表而拆分。
原則上是盡量先垂直拆分 後 水平拆分。
以上基於mybatis插件分庫分表是一種實現思路,還有很多不完善的地方,
例如: