一般是异步的,通过定时同步更新到redis里面,也有通过工具实时同步的,但也算是异步的。如需真的实时同步,需要应用对数据做双写处理
这个问题太大了,感觉步步都是难点。 第一个难点是如何依据企业自身的成熟it架构来设计使用容器云架构。金融行业使用私有云已经走了很长一段路,仅仅是数据库的容器化还在初级阶段。当前私有云的建设基本已经有各自的
这个我觉得可以把数据库上容器云分为几个阶段: 第一个阶段是试点阶段:会将一些办公类,管理类的内部使用系统上云。 第二个阶段是推广阶段:除了重要性高和性能要求高的数据库以外,其他都会优先考虑上云。 第三个阶段是攻
这个问题主要聊聊几个重点的方面: 网络架构设计,这个是解决怎么连接数据库的问题。使用什么网络插件,采用overlay还是underlay网络,对外如何暴露服务等。 存储架构设计,这个是解决数据怎么持久化的问题,同时也涉及到高可
容器数据库相比传统数据库的主要变化就是架构和管理。 传统数据库需要设计非常健全的高可用容灾机制,而在容器环境,这些需求就彻底换了实现方式。建议采用容器集群自身的高可用能力来实现数据库容器的高可用。开发云
对于高IO需求的数据库,是不是要放到容器里面本身就是个值得思考的问题。如果必须这么做的话,那么先分析下这个高io是对延时和吞吐量这两方面具体是什么要求。 延时要求高的,优先选择高性能nvme ssd类的存储介质,本地盘
容器内要使用的持久化存储方式主要有本次盘、集中式存储、分布式存储、网络存储等。 本地盘的方式有hostpath或者通过存储插件来管理卷,优点是性能高,挂载快,缺点是不能跨节点漂移,不易于扩容。所以相对限制比较高。 集
看了下面有chatgpt的回答,真是又系统又全面。那我认为在chatgpt系统回答的基础上,实际行业内该怎么解决这个问题。首先需要搞清楚这个io问题是怎么产生的,然后才是去解决。数据库的io主要是数据和日志的读写,所以得具体区
再筛选一下,能用在核心有案例并且比较正向的是阿里 OceanBase,腾讯 TDSQL,中兴 GoldenDB,华为openGauss这些个。不过现在还是百花齐放的时候,还不知道最终会剩下几个。
交易量大、交易类型简单、数据量大的系统可能适合分布式数据库。其他选择集中式。数仓类的需要的是分析型的分布式数据库或者mpp数据库。非关系型主要是文档、图、缓存、时序这些特殊场景。
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