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数据湖 VS 数据仓库之争?阿里提出大数据架构新概念:湖仓一体

随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据

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分库、分表、分区的区别,傻傻分不清?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 一.分分合合 说过很多次,不要拘泥于某一个技术的一点,技术是相通的。重要的是编程思想,思想是最重要的。 当数据量大的时候,需要具有分的思想去细化粒度。当数据

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OB有问必答 | 分区是什么?在OceanBase中起到了什么作用?

虽然“分区”的概念不是很新,但是 ”分区”对理解 OceanBase 的很多原理却是非常重要的。 分区是一种水平拆分方案 从水平拆分设计上说,目前分布式数据库产品里有三种拆分途径。一是以 Spanner、为代表的在存储层按定长块切片的,称为Region,拆分

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阿里云云原生数据湖分析DLA重磅发布-数据湖管理,助力企业一站式管理OSS数据湖存储数据

一、什么是数据湖方案 数据湖当前在国内外是比较热的方案,MarketsandMarkets市场调研显示预计数据湖市场规模在2024年会从2019年的79亿美金增长到201美金。一些企业已经构建了自己的云原生数据湖方案,有效解决了业务痛点;还有很多企业在构建或

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不要为了“分库分表”而“分库分表”!

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。 数据库瓶颈 不管是 IO 瓶颈还是

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分库分表 PK NewSQL数据库!

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 最近与同行科技交流,经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择,网上也有很多关于中间件+传统关系数据库(分库分表)与NewSQL分布式数据库的文章,但有些观点

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数据源管理 | 关系型分库分表,列式库分布式计算

一、数据拆分概念 1、场景描述 随着业务发展,数据量的越来越大,业务系统越来越复杂,拆分的概念逻辑就应运而生。数据层面的拆分,主要解决部分表数据过大,导致处理时间过长,长期占用链接,甚至出现大量磁盘IO问题,严重影响性能;业务层面拆分,主要解决复杂的业务逻辑

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MySQL:互联网公司常用分库分表方案汇总

来源:cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数

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分库 分区 分表相关问答

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对于大表的访问推荐分区还是分表

这么牛B的数据库,如果要玩几亿,几十亿条记录的大表,是做分库分表呢,还是分区? 简单测试123

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Mysql 大数据 拆分 大家是怎么玩的?

比如有一千万数据 听说MYSQL分区最方便? 分库 分表 或MERGE引擎分表? 一种简单方便的方法有木有?

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ORM框架在大数据面前的处理问题

一般来说现在开发的系统数据量都不算小,比如我们现在一个系统,每日新增数据200万条,采用mysql+mongodb+redis来存储,mysql又分库、分区、分表。 据我所知,使用hibernate或者ibatis之类的ORM框架,貌似无法实现如此灵活的数据

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