随着大数据时代的到来,合理构建可持续的存储架构已经成为企业数据中心IT主管们面临的头号难题之一。经常有人问我,如何为成长型公司的大型系统部署存储架构,尤其是当这些大型系统承载视频、音频、或社交类网站时,该如何构建存储架构?以下介绍一些我们常
随着大数据时代的到来,合理构建可持续的存储架构已经成为企业数据中心IT主管们面临的头号难题之一。经常有人问我,如何为成长型公司的大型系统部署存储架构,尤其是当这些大型系统承载视频、音频、或社交类网站时,该如何构建存储架构?以下介绍一些我们常选择的方法及各自的优点。
构建存储架构时,要考虑许多问题,最明显的如存储容量、访问速度、缓存选择方案、服务器共享方式、访问协议及访问方法、安全及备份等等。
首先,我们认为最好的存放地址是存放在云中,这些服务存放在云中会很安全,如Amazon S3,阿里云OSS,或 Qiniu’s 的动态系统。但是,若你是自己想存储数据的话,你可以选择不同类型的存储容量。
DAS - 直接附加存储,也称为本地硬盘存储,是一种最普遍、速度最快也是最为经济的存储解决方案。现在已经有4TB的硬盘,再加上标准机箱可以有6-8个这样的硬盘,所以,若服务器是RAID5 配置的话,很容易就能达到20TB 以上。同时使用多个服务器的话,也很容易就能达到100TB,但是管理起来并不容易。所以,DAS是本地数据库存储、NFS共享存储及其它简单系统最好的存储选择方案。要想找一个比较简单的存储方案,这不失为一项最佳选择。
NAS – 网络附加存储也比较盛行,由两部分组成。最常见的情况就是 简单的服务器之间的NFS 共享,这种存储方式采用上文所述的大型TB硬盘,能存储简单的共享图片甚至视频,也能够达到十几TB 的存储量。
NAS 的第二种解决方案,则是商业解决组件,如NetAppFiler, 其存储容量可达几百TB,是一个强大的NFS解决方案,这些通常运用于大型系统,但是缺点是,当系统扩展受成本限制时,对此类存储进行扩展会花费很大的成本。
SAN - 存储区域网络,常被认为是NAS的“大哥”。但是,由于其成本太大且难以管理,所以,互联网行业通常不选择此解决方案。此外,该种存储不能够很好的响应互联网公司的共享需求,因为这种方案只连接几台高IO要求服务器如Oracle数据库联系在一起。
群集存储 - 在不用NFS 的情况下,这种方式越来越多的被用于解决共享问题。这种存储方案最好的优势在于,由于是群集存储,所以可以允许存储冗余存在,而这在DAS 或NAS系统中是很难实现的。常用的群集存储方式包括RedHat公司拥有的GlusterFS, 以及MogileFS。
这些系统通常管理起来很复杂,而且也有很多限制,如文件存放,空间管理及访问方法。例如,GlusterFS 就是由客户端进行管理,且以FUSE挂载,而MogileFS则根本无法挂载,因为它采用的是库驱动API,由PHP进行访问的等等。
群集存储容量可以扩大,甚至扩展到100TB,通常用于中等大小的图片或视频系统,前提是已经知道了它的限制和复杂性。
分布式存储 – 是群集系统的一个远房“表亲”,完全分布式的系统和Google File System比较接近, 在这个系统中,所有的文件、分布、复制、空间等都自动由系统进行管理。客户通常通过内核驱动程序安装该系统,整个分布式系统就像是SAN或NAS一样工作。
这些通常都是功能强大的商业化系统,如北京的Loongstore(龙存科技)。它们通常至少需要几个服务器才能开展工作,因为他们通常需要一个或更多的集群,并且其他服务器作为管理服务器来运行,除多个集群之外,多个存储节点也可以。但是,他们可以扩展到1PB甚至更大,是大型系统扩展的理想选择,并具有很高的冗余特性及极高的性能。
Flickr 或 Evernote 的API存储 – 可达500TB 甚至1PB, 对于某些特定存储需求,如图片存储,甚至可能用到几个基于文件的API系统,尽管大多数情况下是用于用户目录的增长。Flickr和Evernote 都发布了各自的系统架构,基本上都是基于HTTP文件存储的分布式集中管理系统。
在这些系统中,客户端调用目录寻找文件,然后获得一个URL反馈,指向在服务器或群集服务器上的需要进行读/写的文件。然后,客户端再发一个HTTP请求来读取这个文件,这个请求由单个服务器或一个小的群集服务器(使用复制或冗余RAID)进行处理,从本质上来说,这是一个共享存储系统,可以无限制扩展。但是,同其它共享存储系统一样,都面临着文件移动,管理难等挑战。
Amazon S3 使用的就是类似于这样的一个系统,使用基于HTTP的存储及你的内部目录了解你的文件存储地址。
Facebook - 最优秀的扩展案例就是Facebook系统, 该系统设计用于存放几十亿的文件,每秒处理几百万的请求。 该系统有点像 NFS/GFS 系统,在硬盘格式、有线网络格式上都采用了最佳的选择方案,在网络和硬盘上采取最短的文件传输路径。你不会想在不久的将来构建一个这样的系统,但是,花时间去研究一下,你会发现很有趣。
您会发现,成长型公司可选择多种不同的存储方式。但是,只有前几种存储方案对于成长型公司是比较实际的,DAS, NAS及群集存储。每种存储方案有其各自的优缺点。云络科技很高兴与您一起选择、构建并运行最适合您的解决方案。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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