分布式內存資料庫

1. 如何看待全內存分布式資料庫RapidsDB

首先，RapidsDB已經通過了中國信通院大數據產品能力評測，是柏睿數據自主研發、具有完整獨立知識產權的，基於全內存架構的分布式關系型資料庫，支持金融級數據持久化、數據安全性、系統高可用性，以高於傳統磁碟架構資料庫100多倍的數據讀寫訪問和分析性能，提供了高質量綠色算力供給，尤其適用於數據量大、實時性要求高的應用場景，還有不清楚的可以自己網路。

2. 分布式資料庫時解決數據多的問題，內存資料庫時解決數據存儲速度的問題嗎

內存資料庫運行比較快，我們知道內存的讀寫比硬碟快得多，所以將全都載入到內存中就可以達到很高的讀寫速度，各個廠商的產品性能不同提升的速度也不同，可以看看神州雲科的產品，性價比挺高的

3. 大數據分析技術生態圈一覽

大數據分析技術生態圈一覽
大數據領域讓人暈頭轉向。為了幫助你，我們決定製作這份廠商圖標和目錄。它並不是全面列出了這個領域的每家廠商，而是深入探討大數據分析技術領域。我們希望這份資料新穎、實用。
這是一款面向Hadoop的自助服務式、無資料庫模式的大數據分析應用軟體。
Platfora
這是一款大數據發現和分析平台。
Qlikview
這是一款引導分析平台。
Sisense
這是一款商業智能軟體，專門處理復雜數據的商業智能解決方案。
Sqream
這是一款快速、可擴展的大數據分析SQL資料庫。
Splunk
這是一款運維智能平台。
Sumologic
這是一項安全的、專門定製的、基於雲的機器數據分析服務。
Actian
這是一款大數據分析平台。
亞馬遜Redshift
這是一項PB級雲端數據倉庫服務。
CitusData
可擴展PostgreSQL。
Exasol
這是一種用於分析數據的大規模並行處理(MPP)內存資料庫。
惠普Vertica
這是一款SQL on Hadoop大數據分析平台。
Mammothdb
這是一款與SQL兼容的MPP分析資料庫。
微軟SQL Server
這是一款關系資料庫管理系統。
甲骨文Exadata
這是一款計算和存儲綜合系統，針對甲骨文資料庫軟體進行了優化。
SAP HANA
這是一款內存計算平台。
Snowflake
這是一款雲數據倉庫。
Teradata
這是企業級大數據分析和服務。
數據探查
Apache Drill
這是一款無資料庫模式的SQL查詢引擎，面向Hadoop、NoSQL和雲存儲。
Cloudera Impala
這是一款開源大規模並行處理SQL查詢引擎。
谷歌BigQuery
這是一項全面託管的NoOps數據分析服務。
Presto
這是一款面向大數據的分布式SQL查詢引擎。
Spark
這是一款用於處理大數據的快速通用引擎。
平台/基礎設施
亞馬遜網路服務(AWS)
提供雲計算服務
思科雲
提供基礎設施即服務
Heroku
為雲端應用程序提供平台即服務
Infochimps
提供雲服務的大數據解決方案
微軟Azure
這是一款企業級雲計算平台。
Rackspace
託管專業服務和雲計算服務
Softlayer(IBM)
提供雲基礎設施即服務
數據基礎設施
Cask
這是一款面向Hadoop解決方案的開源應用程序平台。
Cloudera
提供基於Hadoop的軟體、支持和服務。
Hortonworks
管理HDP――這是一款開源企業Apache Hadoop數據平台。
MAPR
這是面向大數據部署環境的Apache Hadoop技術。
垂直領域應用/數據挖掘
Alpine Data Labs
這是一種高級分析平台，可處理Apache Hadoop和大數據。
R
這是一種免費軟體環境，可處理統計計算和圖形。
Rapidminer
這是一款開源預測分析平台
SAS
這是一款軟體套件，可以挖掘、改動、管理和檢索來自眾多數據源的數據。
提取、轉換和載入(ETL)
IBM Datastage
使用一種高性能並行框架，整合多個系統上的數據。
Informatica
這是一款企業數據整合和管理軟體。
Kettle-Pentaho Data Integration
提供了強大的提取、轉換和載入(ETL)功能。
微軟SSIS
這是一款用於構建企業級數據整合和數據轉換解決方案的平台。
甲骨文Data Integrator
這是一款全面的數據整合平台。
SAP
NetWeaver為整合來自各個數據源的數據提供了靈活方式。
Talend
提供了開源整合軟體產品
Cassandra
這是鍵值資料庫和列式資料庫的混合解決方案。
CouchBase
這是一款開源分布式NoSQL文檔型資料庫。
Databricks
這是使用Spark的基於雲的大數據處理解決方案。
Datastax
為企業版的Cassandra資料庫提供商業支持。
IBM DB2
這是一款可擴展的企業資料庫伺服器軟體。
MemSQL
這是一款分布式內存資料庫。
MongoDB
這是一款跨平台的文檔型資料庫。
MySQL
這是一款流行的開源資料庫。
甲骨文
這是一款企業資料庫軟體套件。
PostgresSQL
這是一款對象關系資料庫管理系統。
Riak
這是一款分布式NoSQL資料庫。
Splice Machine
這是一款Hadoop關系資料庫管理系統。
VoltDB
這是一款內存NewSQL資料庫。
Actuate
這是一款嵌入式分析和報表解決方案。
BiBoard
這是一款互動式商業智能儀錶板和可視化工具。
Chart.IO
這是面向資料庫的企業級分析工具。
IBM Cognos
這是一款商業智能和績效管理軟體。
D3.JS
這是一種使用HTML、SVG和CSS可視化顯示數據的JavaScript庫。
Highcharts
這是面向互聯網的互動式JavaScirpt圖表。
Logi Analytics
這是自助服務式、基於Web的商業智能和分析應用軟體。
微軟Power BI
這是互動式數據探查、可視化和演示工具。
Microstrategy
這是一款企業商業智能和分析軟體。
甲骨文Hyperion
這是企業績效管理和商業智能系統。
Pentaho
這是大數據整合和分析解決方案。
SAP Business Objects
這是商業智能解決方案。
Tableau
這是專注於商業智能的互動式數據可視化產品系列。
Tibco Jaspersoft
這是商業智能套件。

4. 大數據的分布式資料庫的發展趨勢如何

現在大數據是一個十分火熱的技術，這也使得很多人都開始關注大數據的任何動態，因為大數據在某種程度上來說能夠影響我們的生活。在這篇文章中我們就給大家介紹一下大數據的分布式資料庫的發展趨勢，希望這篇文章能夠幫助大家更好理解大數據的分布式資料庫的發展趨勢。
其實不論是Hadoop還是分布式資料庫，技術體繫上兩者都已經向著計算存儲層分離的方式演進。對於Hadoop來說這一趨勢非常明顯，HDFS存儲與YARN調度計算的分離，使得計算與存儲均可以按需橫向擴展。而分布式資料庫近年來也在遵循類似的趨勢，很多資料庫已經將底層存儲與上層的SQL引擎進行剝離。傳統的XML資料庫、OO資料庫、與pre-RDBMS正在消亡；新興領域文檔類資料庫、圖資料庫、Table-Style資料庫與Multi-Model資料庫正在擴大自身影響；傳統關系型資料庫、列存儲資料庫、內存分析型資料庫正在考慮轉型。可以看到，從技術完整性與成熟度來看，Hadoop確實還處於相對早期的形態。直到今天，很多技術在很多企業應用中需要大量的手工調優才能夠勉強運行。同時，Hadoop的主要應用場景一直以來面向批處理分析型業務，傳統資料庫在線聯機處理部分不是其主要的發展方向。同時Hadoop技術由於開源生態體系過於龐大，同時參與改造的廠商太多，使得用戶很難完全熟悉整個體系，這一方面大大增加了開發的復雜度，提升了用戶使用的難度，另一方面則是各個廠商之間維護不同版本，使得產品的發展方向可能與開源版本差別逐漸加大。
而分布式資料庫領域經歷了幾十年的磨練，傳統RDBMS的MPP技術早已經爐火純青，在分類眾多的分布式資料庫中，其主要發展方向基本可以分為「分布式聯機資料庫」與「分布式分析型資料庫」兩種。對比Hadoop與分布式資料庫可以看出，Hadoop的產品發展方向定位，與分布式資料庫中列存儲資料庫相當重疊而在高並發聯機交易場景，在Hadoop中除了HBase能夠勉強沾邊以外，分布式資料庫則占據絕對的優勢。目前，從Hadoop行業的發展來看，很多廠商而是將其定位改變為數據科學與機器學習服務商。因此，從商業模式上看以Hadoop分銷的商業模式基本已經宣告結束，用戶已經體驗到維護整個Hadoop平台的困難而不願被強迫購買整個平台。大量用戶更願意把原來Hadoop的部件拆開靈活使用，為使用場景和結果買單，而非平台本身買單。另外一個細分市場——非結構化小文件存儲，一直以來都是對象存儲、塊存儲，與分布式文件系統的主戰場。如今，一些新一代資料庫也開始進入該領域，可以預見在未來的幾年中，小型非結構化文件存儲也可能成為具備多模數據處理能力的分布式資料庫的戰場之一。
我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關大數據分布資料庫的發展前景，通過這篇文章我們不難發現資料庫的發展是一個極其重要的內容，只有搭建分布式資料庫，大數據才能夠更好地為我們服務。

5. C/C++開發的開源的分布式內存資料庫有哪些

1.最簡單的方法：
publicstaticStringreverse1(Stringstr)
{
returnnewStringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
publicstaticStringreverse3(Strings)
{
char[]array=s.toCharArray();
Stringreverse="";//注意這是空串，不是null
for(inti=array.length-1;i>=0;i--)
reverse+=array[i];
returnreverse;
}
3.常用方法的變形：
publicstaticStringreverse2(Strings)
{
intlength=s.length();
Stringreverse="";//注意這是空串，不是null
for(inti=0;i<length;i++)
reverse=s.charAt(i)+reverse;//在字元串前面連接，而非常見的後面
returnreverse;
}
4.C語言中常用的方法：
publicstaticStringreverse5(Stringorig)
{
char[]s=orig.toCharArray();
intn=s.length-1;
inthalfLength=n/2;
for(inti=0;i<=halfLength;i++){
chartemp=s[i];
s[i]=s[n-i];
s[n-i]=temp;
}
returnnewString(s);//知道char數組和String相互轉化
}

6. 如何編寫一個分布式資料庫

某種程度上看來，資料庫作為整個系統的核心，這句話其實並不誇張，資料庫的選型關繫到上層業務代碼實現的方方面面，現在比較流行的架構方案是上層業務邏輯微服務化，並且結合分布式緩存，這套框架已經基本能做到上層業務的彈性擴展，但是最底層的數據存儲還是很難去中心化（除非整個技術棧中去除關系型資料庫（RDBMS）, 全部採用 NoSQL）。所以，經常是 RDBMS 成為整個系統的瓶頸。
在長期的斗爭中，大家總結出了很多方式來擴展最底層的關系型資料庫：
1. 主從，一主多從，雙寫，通過隊列暫存請求... 這些方案其實並沒有解決問題，寫入仍然是單點，而且對於 DBA 的挑戰比較大，今天我們暫時就不討論了。
2. 通過中間件 Sharding，常見的開源方案有： Cobar, TDDL, Vitess, Kingshard, MyCat 等，這些方案的思路是攔截 SQL 的請求通過 sharding key 和一定規則，將請求轉發/廣播到不同的 MySQL 實例上，從而實現水平擴展的效果，這個方案基本解決了單點寫入的問題，對於業務來說整體的吞吐也上來了，看上去不錯，這個方案是大多數業務遇到性能瓶頸的解決方案，但是缺點也是有的：
1）大多中間件都沒有解決動態擴容的問題，多採用了靜態的路由策略，擴容一般還處於人工 x2 的狀態，對 DBA 要求比較高。
2）從一定程度上來說都放棄了事務，這是由於一條語句有可能會涉及到多個資料庫實例，實現分布式 事務是一個比較難的事情，我們後面會詳細的介紹。
3）對業務不透明，需要指定 sharding key， 心智負擔較大