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高性能NoSql数据库 SSDB
今天在看一个开源项目的时候，发现作者使用一个ssdb的数据库，第一反应是ssd硬盘，当时很诧异。后面了解后才知道，原来是 nosql数据库。 ssdb介绍 一个高性能的支持丰富数据结构的 NoSQL 数据库, 用于替代 Redis. SSDB 是一个 C/C++ 语言开发的高性能 NoSQL 数据库, 支持 KV, list, map(hash), zset(sorted set) 等数据结构, 用来替代或者与 Redis 配合存储十亿级别列表的数据 hscan hash client_error: wrong number of arguments (0.000 sec) ssdb 127.0.0.1:8888> hscan hash "" "" 10 3); db.Do("multi_zset", "z", "b", -2, "c", 5, "d", 3); resp, err := db.Do("zrange", "z", 0, 10
2.5K60发布于 2018-04-25 - 来自专栏wayn的程序开发
高性能数据库集群：读写分离
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。 从今天开始，我会分几期来介绍高性能数据库集群。 高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，其本质是将访问压力分散到集群中的多个节点，但是没有分散存储压力；第二种方式是“分库分表”，既可以分散访问压力，又可以分散存储压力。 数据库主机负责读写操作，从机只负责读操作。 数据库主机通过复制将数据同步到从机，每台数据库服务器都存储了所有的业务数据。 业务服务器将写操作发给数据库主机，将读操作发给数据库从机。 数据库中间件自己不执行真正的读写操作，但所有的数据库操作请求都要经过中间件，中间件的性能要求也很高。 数据库主从切换对业务服务器无感知，数据库中间件可以探测数据库服务器的主从状态。
44010编辑于 2024-03-11 - 来自专栏小工匠聊架构
高性能网络编程 - The C10M problem
Pre 高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路 概述 在接下来的10年里，因为IPv6协议下每个服务器的潜在连接数都是数以百万级的，单机服务器处理数百万的并发连接 高性能编程语言：采用高性能编程语言，如Rust或Go，以减少内存和性能开销。 这些方法可以帮助服务器更好地应对C10K问题，并提高性能和规模。 解决并发性能问题的根本方法在于改进操作系统内核，以便在常数时间内查找连接，减少线程切换时间与线程数量的相关性。 10GB/秒的连接：服务器需要具备10GB/秒的连接带宽，以支持快速连接到互联网，这需要高性能的网络设备和带宽管理。 这样的分离可以提高性能和可扩展性。 总的来说，解决C10M问题需要综合考虑硬件和软件方面的优化措施，以实现高性能和高并发的连接处理。
58030编辑于 2023-11-10 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-10)
功能入口： 在管理平台页面中点击配置->节点管理->"切换"使用须知：配置了数据节点高可用切换规则，且已经动态加载到计算节点 节点下主从、双主的复制关系已经搭建好，且复制延时时间不得超过10秒MGR节点不支持手动切换 若取消master_delay后的复制延迟仍大于10s，则不允许切换，master_delay也会恢复之前设置的值。 如果优先级最高的从存储节点不可用或延迟超过10秒，程序将从剩余切换规则中依次选择优先级最高的进行切换，如果均不可用或延迟超过10秒，则切换失败，提示错误（切换失败日志提示 switch datasource
24310编辑于 2024-12-05 - 来自专栏技术博文
SSDB：高性能数据库服务器
SSDB是一个开源的高性能数据库服务器, 使用Google LevelDB作为存储引擎, 支持T级别的数据, 同时支持类似Redis中的zset和hash等数据结构, 在同时需求高性能和大数据的条件下, SSDB开源数据库项目地址: https://github.com/ideawu/ssdb 作者博客地址： http://www.ideawu.net/blog/ssdb 安装 SSDB 的建议安装⽅方式是源码编译安装 compression: no work_dir: ssdb-server 的工作目录, 启动后, 会在这个目录下生成 data 和 meta 两个目录, 用来保存 LevelDB 的数据库文件
2.4K40发布于 2018-04-16 - 来自专栏张善友的专栏
SSDB：高性能数据库服务器
SSDB是一个开源的高性能数据库服务器, 使用Google LevelDB作为存储引擎, 支持T级别的数据, 同时支持类似Redis中的zset和hash等数据结构, 在同时需求高性能和大数据的条件下, SSDB开源数据库项目地址: https://github.com/ideawu/ssdb 作者博客地址： http://www.ideawu.net/blog/ssdb 安装 SSDB 的建议安装⽅方式是源码编译安装 compression: no work_dir: ssdb-server 的工作目录, 启动后, 会在这个目录下生成 data 和 meta 两个目录, 用来保存 LevelDB 的数据库文件
3.6K90发布于 2018-01-29 - 来自专栏Linyb极客之路
浅谈高性能数据库集群——读写分离
本文主要介绍高性能数据库集群读写分离相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 1 读写分离概述 ? 基本架构图： ? 2 适用场景 ? 问题二 分配机制 如何将读写操作区分开来，然后访问不同的数据库服务器？ 解决方案1 客户端程序代码封装实现 基本架构图 ? ? 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。 ? 它可以用于各种各样的用例，例如通过有效地将数据库流量路由到适当的后端MySQL服务器来提供高可用性和可伸缩性。可插拔架构还使开发人员能够扩展MySQL Router以用于自定义用例。 常见的开源数据库中间件对比 功能 Sharding-JDBC TDDL Amoeba Cobar MyCat 基于客户端还是服务端 客户端 客户端 服务端 服务端 服务端 分库分表 有 有 有 有 有
1.1K10发布于 2018-08-16 - 来自专栏芋道源码1024
浅谈高性能数据库集群 —— 读写分离
本文主要介绍高性能数据库集群读写分离相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 1. 读写分离概述 ? 读写分离概述 基本架构图： ? 基本架构图.jpg 2. 适用场景 ? 主从复制延迟.png 问题二 分配机制 如何将读写操作区分开来，然后访问不同的数据库服务器？ 解决方案1 客户端程序代码封装实现 基本架构图 ? 程序代码封装实现分配基本架构图 ? 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。 ? 它可以用于各种各样的用例，例如通过有效地将数据库流量路由到适当的后端MySQL服务器来提供高可用性和可伸缩性。可插拔架构还使开发人员能够扩展MySQL Router以用于自定义用例。 常见的开源数据库中间件对比 功能 Sharding-JDBC TDDL Amoeba Cobar MyCat 基于客户端还是服务端 客户端 客户端 服务端 服务端 服务端 分库分表 有 有 有 有 有
88150发布于 2018-12-07 - 来自专栏架构师修炼
数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群
一般我们业务在读多写少的场景下，遇到的第一个瓶颈就是数据库这块，大量的读请求会来到数据库，这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加，使得请求变慢，甚至会卡死整个数据库，到了这个阶段，我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理 01 读写分离架构原理 正如上面所说，读写分离是为了将请求流量分散到不同的数据库节点上，将写入数据的请求分发到主数据库，读取数据的请求分发到从数据库，从数据可以有多台，即一主多从。如下图： ? 同时，从数据库还可以作为备份数据库来使用，万一主库突然故障了，它可以顶上去防止数据丢失。 但是，我们不能一味的加从数据库，加个十七八个的，这样做是无脑的操作啊，你想想看，你加一堆的的从数据库连接到数据库，复制他的数据，太多的IO线程会造成主数据不堪重负的，就会造成你写入数据慢，还会卡死，这就悲剧了 02 如何优雅使用读写分离 我们现在使用了数据库读写分离的机制，但是我们代码该怎么去友好的去访问数据库呢？
2.5K31发布于 2020-07-20 YashanDB数据库高性能存储引擎设计
在现代数据库技术领域，存储引擎的性能直接影响到整体系统的表现。随着数据量的不断增长和应用场景的多样化，性能瓶颈和数据一致性问题愈发凸显。 YashanDB作为一款新兴的数据库解决方案，致力于在高性能存储引擎的设计上解决这些行业挑战。 本篇文章将对YashanDB的高性能存储引擎设计进行深入探讨，帮助读者理解其架构及优势，并提供可操作的技术建议。 结论YashanDB的高性能存储引擎设计通过多层存储结构和高效的事务管理机制，能够有效应对现代数据库面临的性能瓶颈和数据一致性问题。 通过合理部署和持续优化，开发人员和数据库管理员能够显著提升数据库的整体性能和可用性。建议读者在实际项目中关注YashanDB的存储引擎特性和最佳实践，充分发挥其技术优势。
14610编辑于 2025-08-27- 来自专栏芋道源码1024
浅谈高性能数据库集群 —— 分库分表
本文主要介绍高性能数据库集群分库分表相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 分库分表概述 ? 读写分离分散数据库读写操作压力，分库分表分散存储压力 适用场景 ? 按照架构设计的“三原则”（简单原则，合适原则，演化原则），简单分析一下： 首先，这里的“如果”事实上发生的概率比较低，做10个业务有一个业务能活下去就很不错了，更何况快速发展，和中彩票的概率差不多。 数据库操作问题 ? 实现方法 ? 参考 从0开始学架构 —— 李运华 《浅谈高性能数据库集群——读写分离》—— 陈彩华 《架构设计方法初探》 —— 陈彩华 《分库分表、主从、读写分离》
69410发布于 2018-10-26 YashanDB高性能数据库设计与实现技术
如何优化数据库查询速度是提升业务系统性能的关键技术难题。现代数据库面临的数据规模复杂、查询请求高并发且多样化，若无法实现高效的数据存取与处理，将严重制约业务响应能力和系统扩展性。 因此，设计一款既保证高性能又兼顾高可用性和易管理的数据库系统显得尤为重要。 YashanDB以创新的架构设计、先进的存储机制及完善的事务控制，实现了面向多场景的高性能数据库解决方案，助力用户有效提升数据处理效率和系统稳定性。 先进的事务控制与并发机制YashanDB支持ACID事务特性及多版本并发控制(MVCC)，确保读写操作高性能并发执行且数据一致。 结论本文详细介绍了YashanDB数据库的高性能设计与实现技术，涵盖多形态部署架构、多样化存储结构、内存管理、事务控制、SQL优化执行、主备复制及高可用机制等核心内容。
27310编辑于 2025-08-19- 来自专栏Spark学习技巧
ClickHouse高性能分布式分析数据库
向大家介绍ClickHouse的基本特性和概念，特别是性能对比数据，包括和Hive/Spark/Druid的性能对比。
1K30发布于 2019-05-09 解密YashanDB数据库的高性能查询能力
在现代数据库技术领域，随着数据规模的爆炸式增长和复杂度的提升，数据库系统面临着性能瓶颈、数据一致性难以保证、以及高并发处理的挑战。高性能查询能力成为数据库系统核心竞争力之一。 本文旨在深入分析YashanDB数据库的结构和关键技术，帮助技术人员深入理解其高性能查询能力的技术原理和优势。 多样化的部署方案为不同业务场景提供灵活的高性能基础架构。创新存储引擎与数据组织优化YashanDB数据库的存储引擎支持四种存储结构：HEAP、BTREE、MCOL和SCOL，适应不同的业务需求。 SCOL稳态列式存储基于对象式管理，支持压缩和编码，适合海量稳态数据的高性能分析查询。 结论YashanDB数据库凭借其多形态部署架构、创新的存储引擎、先进的优化器和执行引擎、多版本并发控制及完善的缓存及后台优化体系，实现了在海量数据和复杂业务场景下卓越的高性能查询能力。
22900编辑于 2025-08-12- 来自专栏Linyb极客之路
浅谈高性能数据库集群——分库分表
本文主要介绍高性能数据库集群分库分表相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。 分库分表概述 ? 读写分离分散数据库读写操作压力，分库分表分散存储压力 适用场景 ? 按照架构设计的“三原则”（简单原则，合适原则，演化原则），简单分析一下： 首先，这里的“如果”事实上发生的概率比较低，做10个业务有一个业务能活下去就很不错了，更何况快速发展，和中彩票的概率差不多。 数据库操作问题 ? 实现方法 ?
58060发布于 2018-08-16 - 来自专栏终码一生
Nginx 高性能优化配置 轻松实现10万+并发访问
今天要说的是Nginx服务器高性能优化的配置，如何使Nginx轻松实现10万+并发访问量。 1 优化思路 Nginx服务器高性能优化的配置--轻松实现10万并发访问量 分析：nginx要成功响应请求，会有如下两个限制： 1、nginx接受的tcp连接多，能否建立起来? #该参数用于设定系统中最多允许存在多少TCP套接字不被关联到任何一个用户文件句柄上，主要目的为防止Ddos攻击 6）最大文件打开数 ulimit -n 30000 4 最后 以上，就把Nginx服务器高性能优化的配置介绍完了
12K30编辑于 2022-04-15 - 来自专栏凹凸玩数据
盘点 10大 数据库！
前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！ 跌幅榜情况 较去年同期，本月三霸主集体暴跌再次霸占了“同期跌幅榜”。 时序型数据库前 5 名排名情况如下表： InfluxDB 是一个开源的、高性能的时序型数据库，在时序型数据库 DB-Engines Ranking 上排名第一，本月总榜排名 28，较去年同期得分上涨 InfluxDB 专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析，解决海量数据场景的问题。 键值数据库前 5 名排名情况如下表： Redis 作为基于键值对的 NoSQL 数据库，具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式等特性，在 DB-Engines Ranking of Key-value 快手内部也在使用 ClickHouse，存储总量大约 10PB， 每天新增 200TB， 90% 查询小于 3S。
2.5K10发布于 2021-10-18 全球数据库 TOP 10！
Express 版（Express）：免费版本，功能有限（如最大数据库大小 10GB）。适合开发测试环境或小型个人项目。 PostgreSQL 是一款功能全面、开源免费的企业级（对象）关系型数据库管理系统（RDBMS），以其稳定性、高性能、扩展性和复杂查询能力在众多项目中得到广泛应用。 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的开源、高性能、无模式的文档型数据库，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 国内云原生数据库市场的领导者，与华为云深度整合。 达梦数据库（DM） 达梦数据库（DM）是由武汉达梦数据库股份有限公司自主研发的一款高性能、高可靠性、高安全性的企业级关系型数据库管理系统。 TiDB 作为分布式 HTAP 数据库，兼顾事务与实时分析； GaussDB 依托华为技术实力，提供高可用、高性能的云原生数据库服务。
45910编辑于 2026-03-245个步骤构建高性能YashanDB数据库环境
构建高性能的 YashanDB 数据库环境可以分为以下五个步骤：步骤 1：需求分析与规划- 确定业务需求：分析应用程序的访问模式、数据量、并发用户数等，确保数据库设计能够满足业务的需求。 - 环境配置：调整操作系统和数据库的配置，优化性能。例如，调整内核参数、IO调度策略等。 步骤 3：性能调优- 参数优化：根据数据库的负载和访问模式，调整数据库的配置参数，如缓存大小、连接数、查询优化等。- 索引设计：创建合适的索引以提高查询性能，同时避免过多的索引导致的写性能下降。 步骤 5：扩展与维护- 定期评估：定期评估数据库的性能与可靠性，根据业务需求的变化及时进行扩展，比如增加硬件资源、实施分片等。 - 用户反馈：与使用数据库的开发团队或用户保持沟通，收集使用反馈，持续改进数据库的性能与用户体验。通过以上步骤，可以有效构建一个高性能的 YashanDB 数据库环境，满足应用程序的需求。
12710编辑于 2025-11-14YashanDB数据库高性能查询语句编写技巧分享
随着数据量的不断增长，数据库的性能优化已成为技术领域内的重要挑战之一。在数据库的运营中，查询性能往往是影响整体应用效率的关键因素。 本文旨在为数据库管理员、开发人员及数据工程师提供YashanDB数据库的高性能查询语句编写技巧，帮助其更好地利用YashanDB特性，提升数据查询的效率。1. 使用JOIN而非子查询可以提高性能，尤其是在处理大数据集时。YashanDB还支持HINT优化器提示，合理利用可以引导优化器生成更优的执行计划。4. 使用批量处理技术YashanDB支持批量插入和更新操作，能够有效减少数据库连接的频繁打开和关闭，降低网络延迟。 通过合理的查询语句编写和数据库管理策略，可以在高并发、高负载环境下保持性能稳定。持续学习和掌握数据库技术是应对未来挑战的关键。
13900编辑于 2025-07-13
腾讯云开发者
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