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Aerospike是一款針對高性能與可靠性的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫,經(jīng)過多年的發(fā)展與迭代,已經(jīng)成為了眾多高并發(fā)應(yīng)用與場景的選擇,那么它的高性能與可靠性究竟表現(xiàn)如何?接下來,我們將就這些問題進行探索。

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1.高性能
就Aerospike的高性能水平而言,我們可以從以下兩個維度展開分析:
1.1 讀寫性能
Aerospike的讀寫性能非常出色,它的穩(wěn)定性能可以支持每秒多達數(shù)百萬次請求,這一性能水平已經(jīng)成功應(yīng)用于新聞、廣告、游戲、社交等眾多領(lǐng)域,對于高并發(fā)場景的支持十分出色,尤其是在同時支持文件和流數(shù)據(jù)的情況下,它的性能表現(xiàn)更是非常突出。
另外,Aerospike還支持一種名為“In-Memory”的存儲方案,在該方案下可以將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存里,當然,在高并發(fā)場景下使用In-Memory方案時,需要注意內(nèi)存容量的控制,否則會因為數(shù)據(jù)過大而使得性能下降。
1.2 數(shù)據(jù)完整性與安全性
作為一款數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)的完整性與安全性非常重要。Aerospike具備很強的數(shù)據(jù)完整性與可靠性,這體現(xiàn)在以下幾個方面:
a) 內(nèi)存數(shù)據(jù)保護
Aerospike正在越來越多的應(yīng)用場景中被使用,其中大多數(shù)應(yīng)用場景都需要具備防止數(shù)據(jù)丟失的能力。Aerospike的數(shù)據(jù)庫做到了這一點,它會將內(nèi)存中的所有數(shù)據(jù)同步到磁盤中進行保護,確保數(shù)據(jù)不會丟失。
b)自我修復(fù)
在使用Aerospike時,如果出現(xiàn)了數(shù)據(jù)文件的丟失或損壞等問題,該數(shù)據(jù)庫會自動進行修復(fù),保障數(shù)據(jù)不丟失,同時在修復(fù)的過程中不會對系統(tǒng)的性能產(chǎn)生影響。
c)數(shù)據(jù)一致性
Aerospike提供嚴格的“write all”策略,保證寫操作不會被拋棄。此外,該數(shù)據(jù)庫還支持復(fù)制度配置,能夠通過配置復(fù)制度,保證數(shù)據(jù)在多個節(jié)點上的備份,防止數(shù)據(jù)丟失。
2.可靠性
除了高性能外,Aerospike的可靠性也是該數(shù)據(jù)庫的重要亮點,Aerospike提供了以下幾個方面的可靠性保障:
2.1 數(shù)據(jù)備份
Aerospike的多副本機制使數(shù)據(jù)在不同的機器之間被復(fù)制,解決單點故障問題,同時,如果某一臺機器出現(xiàn)問題,備用的機器可以自動接管其責任,確保數(shù)據(jù)不會丟失。
2.2 容錯處理
Aerospike使用Zookeeper來管理節(jié)點的狀態(tài),可以自動檢測某個節(jié)點的故障,并且能夠確保節(jié)點在故障后自動切換到備用節(jié)點上。
2.3 自動擴展
Aerospike支持自動擴展,可以在運行過程中根據(jù)數(shù)據(jù)的需求自動增加或減少節(jié)點數(shù)量,從而確保整個系統(tǒng)的可擴展性,降低了大型分布式系統(tǒng)的運維成本。
2.4 多數(shù)據(jù)中心復(fù)制
Aerospike支持多數(shù)據(jù)中心復(fù)制,可以在不同的數(shù)據(jù)中心之間進行數(shù)據(jù)復(fù)制,提供災(zāi)備功能,保障數(shù)據(jù)不丟失。
通過對Aerospike數(shù)據(jù)庫的高性能與可靠性進行的探索,我們發(fā)現(xiàn)Aerospike完全符合對分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫的要求,它可以在高并發(fā)的場景下提供出色的性能,同時保證數(shù)據(jù)的完整性與可靠性,非常適合在大型企業(yè)級應(yīng)用中使用。
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- 大數(shù)據(jù)常用哪些數(shù)據(jù)庫(什么是大數(shù)據(jù)庫)
aerospike企業(yè)版收費嗎
收。
Aerospike是需要購買License的,不便宜。
半開源狀態(tài),免費的有社區(qū)版下載,企業(yè)版是收費的,居說社區(qū)版不太穩(wěn)定(本人使用感覺還很OK)。Aerospike是一個分布式,可擴展的NoSQL數(shù)據(jù)庫。T級別大數(shù)據(jù)高并發(fā)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲解決方案,讀寫操作達微妙級,99%的響應(yīng)可在1毫秒內(nèi)實現(xiàn),99.9%的響應(yīng)可在5毫秒內(nèi)實現(xiàn)。采用混合架構(gòu),索引存儲在 RAM 中,而數(shù)據(jù)存儲在閃存/固態(tài)硬盤(SSD) 上,自動友念感知集群,可以隨意增加節(jié)點線性擴容,無需分片,無需人工干預(yù)(性能與節(jié)點成正比上升)孫早,支持多語言集成;與redis相比不太會遇到性能瓶頸,客戶端SQL介入對RDBMS支持友好,對玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)庫的好凱困朋友來說,可以無縫接入。
大數(shù)據(jù)常用哪些數(shù)據(jù)庫(什么是大數(shù)據(jù)庫)
通常數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢到現(xiàn)在也是無可替代的,比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Aess等等數(shù)據(jù)庫,這些數(shù)據(jù)納卜庫支持復(fù)雜的SQL操作和事務(wù)機制,適合小量數(shù)據(jù)讀寫場景;但是到了大數(shù)據(jù)時代,人們更多的數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)加入的數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的承載范圍。
大數(shù)據(jù)時代初期,隨著數(shù)據(jù)請求并發(fā)量大不斷增大,一般都是采用的集群同虧搭步數(shù)據(jù)的方式處理,就是將數(shù)據(jù)庫分成了很多的小庫,每個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)內(nèi)容是不變的,都是保存了源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)副本,通過同步或者異步方式保證數(shù)據(jù)的一致性,每個庫設(shè)定特定的讀寫方式,比如主數(shù)據(jù)庫負責寫操作,從數(shù)據(jù)庫是負責讀操作,等等根據(jù)業(yè)務(wù)復(fù)雜程度以此類推,將業(yè)務(wù)在物理層面上進行了分離,但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題,企業(yè)數(shù)據(jù)在不斷的擴增中,后面就采用分庫分表的方式解決,對讀寫負載進行分離,但是這種實現(xiàn)依舊存在不足,且需要不斷進行數(shù)據(jù)庫服務(wù)器擴容。
NoSQL數(shù)據(jù)庫大致分為5種類型
1、列族數(shù)據(jù)庫:BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等,下面簡單介紹幾個
(1)Cassandra:Cassandra是一個列存儲數(shù)據(jù)庫,支持跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)復(fù)制。它的數(shù)據(jù)模型提供列索引,log-structured修改,支持反規(guī)范化,實體化視圖和嵌入超高速緩存。
(2)HBase:ApacheHbase源于Google的Bigtable,是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一銷茄拿樣的功能。
(3)AmazonSimpleDB:AmazonSimpleDB是一個非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲,它卸下數(shù)據(jù)庫管理的工作。開發(fā)者使用Web服務(wù)請求存儲和查詢數(shù)據(jù)項
(4)ApacheAumulo:ApacheAumulo的有序的、分布式鍵值數(shù)據(jù)存儲,基于Google的BigTable設(shè)計,建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技術(shù)之上。
(5)Hypertable:Hypertable是一個開源、可擴展的數(shù)據(jù)庫,模仿Bigtable,支持分片。
(6)AzureTables:WindowsAzureTableStorageService為要求大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的應(yīng)用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別,能通過REST和ManagedAPI訪問。
2、鍵值數(shù)據(jù)庫:Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等,下面簡單介紹幾個
(1)Riak:Riak是一個開源,分布式鍵值數(shù)據(jù)庫,支持數(shù)據(jù)復(fù)制和容錯。(2)Redis:Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復(fù)制、事務(wù),Pub/Sub、Lua腳本,還支持給Key添加時限。
(3)Dynamo:Dynamo是一個鍵值分布式數(shù)據(jù)存儲。它直接由亞馬遜Dynamo數(shù)據(jù)庫實現(xiàn);在亞馬遜S3產(chǎn)品中使用。
(4)OracleNoSQLDatabase:來自O(shè)racle的鍵值NoSQL數(shù)據(jù)庫。它支持事務(wù)ACID(原子性、一致性、持久性和獨立性)和ON。
(5)OracleNoSQLDatabase:具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲系統(tǒng)。
(6)Voldemort:具備數(shù)據(jù)備份和分布式鍵值存儲系統(tǒng)。
(7)Aerospike:Aerospike數(shù)據(jù)庫是一個鍵值存儲,支持混合內(nèi)存架構(gòu),通過強一致性和可調(diào)一致性保證數(shù)據(jù)的完整性。
3、文檔數(shù)據(jù)庫:MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等,下面簡單介紹幾個
(1)MongoDB:開源、面向文檔,也是當下最人氣的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
(2)CounchDB:ApacheCounchDB是一個使用ON的文檔數(shù)據(jù)庫,使用Javascript做MapRece查詢,以及一個使用HTTP的API。
(3)Couchbase:NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫基于ON模型。
(4)RavenDB:RavenDB是一個基于.NET語言的面向文檔數(shù)據(jù)庫。
(5)MarkLogic:MarkLogicNoSQL數(shù)據(jù)庫用來存儲基于XML和以文檔為中心的信息,支持靈活的模式。
4、圖數(shù)據(jù)庫:Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB,下面簡單介紹幾個
(1)Neo4j:Neo4j是一個圖數(shù)據(jù)庫;支持ACID事務(wù)(原子性、獨立性、持久性和一致性)。
(2):一個圖數(shù)據(jù)庫用來維持和遍歷對象間的關(guān)系,支持分布式數(shù)據(jù)存儲。
(3):是結(jié)合使用了內(nèi)存和磁盤,提供了高可擴展性,支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。
5、內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格:Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces,下面簡單介紹幾個
(1)Hazelcast:HazelcastCE是一個開源數(shù)據(jù)分布平臺,它允許開發(fā)者在數(shù)據(jù)庫集群之上共享和分割數(shù)據(jù)。
(2)OracleCoherence:Oracle的內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格解決方案提供了常用數(shù)據(jù)的快速訪問能力,一致性支持事務(wù)處理能力和數(shù)據(jù)的動態(tài)劃分。
(3)TerracottaBigMemory:來自Terracotta的分布式內(nèi)存管理解決方案。這項產(chǎn)品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制臺和BigMemory-Hadoop連接器。
(4)GemFire:VmwarevFabricGemFire是一個分布式數(shù)據(jù)管理平臺,也是一個分布式的數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺,支持內(nèi)存數(shù)據(jù)管理、復(fù)制、劃分、數(shù)據(jù)識別路由和連續(xù)查詢。
(5)Infinispan:Infinispan是一個基于Java的開源鍵值NoSQL數(shù)據(jù)存儲,和分布式數(shù)據(jù)節(jié)點平臺,支持事務(wù),peer-to-peer及client/server架構(gòu)。
(6)GridGain:分布式、面向?qū)ο?、基于?nèi)存、SQLNoSQL鍵值數(shù)據(jù)庫。支持ACID事務(wù)。
(7)GigaSpaces:GigaSpaces內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格能夠充當應(yīng)用的記錄系統(tǒng),并支持各種各樣的高速緩存場景。
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當前文章:探索Aerospike數(shù)據(jù)庫的高性能與可靠性 (aerospike 數(shù)據(jù)庫)
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