Database Computing verteilt - Ist es wirklich möglich, innerhalb des RDBMS Paradigma?

Question

Ich frage das im Zusammenhang mit dem NoSQL -., Die, ohne teure Skalierbarkeit und Leistung erreicht

Also, wenn ich brauche massiv zu erreichen parallel über Datenbanken verteilt Berechnung ... Was sind die verschiedenen Methoden zur Verfügung heute (innerhalb des RDBMS-Paradigmas) zu erreichen, verteiltes Rechnen mit hohen Skalierbarkeit?

Does Datenbank Clustering & Spiegelung beitragen in irgendeiner Weise zu verteilten Computing?

Answer 1

Ich denke, Sie über die Skalierbarkeit von RDBMS Datenbanken fragen. Apropos NoSQL-Datenbanken auf Basis von (amazon Dynamo, BigTable) sind ein ganzes ein anderes Thema. Ich spreche über HBase, Cassandra etc. Es gibt auch Handelsprodukte wie Oracle Coherence eher wie einen verteilten Cache und Schlüsselwertspeicher das ist, um es plump.

zu rdbms zurück,

Sharding Maßstab RDBMS ein Cusstom sharding tun kann. Sharding ist eine Technik, in dem Sie mehrere Tabellen haben möglicherweise mehrere Hosts. Und dann entscheiden Sie, in einer bestimmten Art und Weise bestimmte Zeilen auf bestimmte Tabellen zuweisen. Zum Beispiel können Sie sagen, dass die Zeilen 1-1M zu tabelle1 geht, 1M-2M table2 etc. Aber geht, ist dies ein schwieriger Prozess von einer Verwaltungs Sicht ist. Viele von großen Websites skalieren, indem Sie auf sharding verlassen. Andere Techniken Erwähnenswerte sind Partitionierung und mysql Bund und MySQL Cluster.

MPP-Datenbanken    Dann gibt es Datenbanken gibt es sehr RDBMS, die für Sie Verteilung und Skalierung der Fall ist. Terra ist die erfolgreichste dieser Unternehmen. Ich glaube, sie Postgres Kern-Code zu einem gewissen Punkt. Eine beträchtliche Anzahl von Fortune 500-Unternehmen und viele der Fluggesellschaften nutzen Terra. Aber seine unverschämt teuer. Es gibt aktuelle Firmen wie Greenplum, Vertica, Netezza.

Answer 2

Es sei denn, du bist ein sehr großes Unternehmen mit extremen Skalierbarkeit Anforderungen können Sie horizontal und ACID Skala Sie Ihre DB durch einen Cluster von identischen RDBMS-Instanzen zu bauen und sie mit JTA-Transaktionen synchronisiert werden.

Werfen Sie einen Blick auf diese Java / JDBC basiert Artikel die < a href = "http://code.google.com/p/jeplayer/" rel = "nofollow"> JEPLayer Rahmen verwendet wird, aber Sie können gerade JDBC und JTA-Code verwenden.

Answer 3

Im Rahmen des RDBMS-Paradigma. Sharding
Außerhalb des RDBMS Paradigma: Key-Wert speichert.

Meine Wahl: (Ich komme aus einem RDBMS Hintergrund) Key-Wert speichert der tabluar Typ - HBase.

Im Rahmen des RDBMS-Paradigma sharding werden Sie nicht weit kommen.
Verwenden Sie das RDBMS Paradigma Ihr Modell zu entwerfen, Ihr Projekt zum Laufen.
Verwenden Sie tabellarischen Schlüsselwert speichert horizontal skalieren.

Sharding:

Eine gute Möglichkeit, über sharding zu denken ist es zu sehen, wie Benutzer-Account-orientierte
DB-Design.

Die alle Schemata Entitäten, die von einem Benutzer-Konto berührt sind auf einem Host gehalten.

Die Zuordnung der Benutzer zu Host passiert, wenn der Benutzer ein Konto erstellt.
Der am wenigsten belastete Host erhält diesen Benutzer.

, wenn der Benutzer Zeichen auf nach Kontoerstellung, bekommt er verbunden
zum Host, der seine Daten hat.

hat Jeder Host eine Reihe von Benutzerkonten.

Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass, wenn der Host abgespritzt wird,
ein Bruchteil der Nutzer geschwärzt werden.

Die Lösung dieses Problems ist eine replizierte Standby-Host, dass
wird die primäre, wenn der primäre Host-Probleme stößt.

Außerdem ist es eine ziemlich starre Einrichtung für Prozesse, bei denen das Design tut
ändern sich dramatisch nicht.

Vom Benutzer Standpunkt, ich habe bemerkt, dass Websites
mit einem DB sharded Backend sind nicht so schnell zu „drehen auf einen Cent“
verschiedene Geschäftsmodelle auf ihrer Plattform zu schaffen.

Man vergleiche dies mit Web-Site, die wirklich verteilt
Schlüsselwert speichert. Diese Unternehmen können Host jede Reihe der Häuser Dienstleistungen. Ihre Plattform ist genau das - eine Plattform
. Es ist nicht relational und es macht eine API-Schnittstelle,
aber es scheint, nur zu arbeiten.