亿级数据存储
Ⅰ DB2千万或亿级的数据如何存储性能才最好
db2 list db directory $disk $disk 换成你的D:盘或者E:盘，DB2 Windows只允许安装在盘符根目录下，这样就可以查看到盘里是否有数据库，如果发现了catalog一下数据库就回来了
Ⅱ 华为发布六大数据存储新品
华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰表示，到2030年，全球每年新增数据量将突破1YB量级。有数据的地方要用存储，有存储的地方一定要用专业存储。企业数字化转型、云、大数据正在深刻改变着全球数据产业，华为将和全球的客户、生态合作伙伴、科研工作者一起持续创新，打造世界领先的数据存储产品和解决方案。
专业存储设备承载的是千行百业的数据资产，数据不能丢、访问不能停、访问不能等是各行业对专业存储的关键诉求。面向不同数据场景，华为发布了六大数据存储新品。
其中，全新的OceanStorDorado全闪存存储，发力网络连接存储市场，能实现文件跨部门安全共享，性能领先业界30%，保障业务持续在线，为半导体EDA、企业研发、金融数据交换平台、运营商话单等场景提供高效、可靠的万亿级海量小文件基础设施；新一代OceanStor混合闪存存储，全新定义了五大融合，即存算融合、多协议融合、温热数据融合，跨代融合以及多云融合，实现高性能、多功能的兼容并举，为普惠多样化场景提供更简洁、更具性价比的数据基座；OceanProtect专用备份存储，能实现业界3倍备份带宽、5倍恢复带宽、72:1数据缩减率，以及全方位防勒索病毒方案，帮助用户实现高效备份恢复，构筑保护数据的最后一道防线；全新OceanStorPacific系列分布式存储，是业界唯一支持混合负载，实现一套存储即可支持HPDA、大数据、视频、备份归档等多样化应用。同时在大数据场景支持近实时处理，辅助千亿数据集分析时间从几天缩短至几分钟，大大缩短创新应用开发周期；FusionCube超融合+系列产品，通过算力融合、存算网融合、业务融合，实现从传统超融合到以效率+、节能+、应用+为特征的超融合+能力升级，实现虚拟机/容器密度提升20%以及节能效率提升15%，为新型数据中心的发展构筑基石；面向数据中心的DCS数据中心虚拟化解决方案，以虚拟化、容器、灾备套件为核心，南向兼容预验证的推荐硬件，同时通过全栈统一管理平台实现智能管理。
据了解，从2019年起，华为针对数据存储业界难题发布“奥林帕斯悬红”，旨在牵引基础理论研究方向，激励全球科研工作者突破存储关键技术难题，加速科研成果产业化，实现产学研合作共赢。在本次论坛上，2021奥林帕斯获奖团队正式揭晓。会上，华为同时发布“2022年奥林帕斯悬红”两大数据存储难题方向，一是极致能效比的超融合数据基础设施，二是每bit极致性价比的下一代存储。华为表示，希望与学术界持续合作，共同攻坚，构筑更好的数据存储未来。
Ⅲ 在大数量级的数据存储上，比较靠谱的分布式文件存储有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。
Ⅳ 浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案
mysql分库分表一般有如下场景
其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案宽兄落地。
在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。
这里我们以分KV表水平拆分为场景
对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可
分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)
分表后表名为kv_000 ~ kv_511
id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,
id % 512 = 2 .... 分到 kv_002
依次类推!
水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案
场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析
目标:
表结构如下(节选部分字段):
按照user_id sharding
假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash
user_id % 1024 = 1 分到db_001库
user_id % 1024 = 2 分到db_002库
依次类推
目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点
最多可以增加只1024个节点,性能线性增长
对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到
基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。
为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个晌陵拦截器
实现动态数据源慎谨袭获取接口
测试结果如下
由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源
对于分库:
原始sql:
目标sql:
其中定义了三个注解
@useMaster 是否强制读主
@shardingBy 分片标识
@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略
1)编写entity
Insert
select
以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
此插件具体实现方案已开源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding
目录如下:
mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如: