Gauss是MPP数据库，MPP指大规模并行处理架构，在非共享集群中，各独立节点通过网络进行数据通信协同计算，非共享集群有完全可伸缩性、高可用、高性能等优势。Gauss采用了Share Nothing架构，即集群各节点相互独立有独立内存、CPU、磁盘，各节点通过专用网络协议通信，节点下的处理结果将向上层汇总或在节点间流转，在物理存储上的水平分割可以大幅提升数据库的处理能力和容量，主要介绍下相关的调
目录一、MPP架构MPP架构的优点MPP架构的缺点二、分布式架构分布式架构的优点三、MPP架构+分布式架构之前在《扫盲系列（1）：数据仓库之基本概述》中，我们详解了数据仓库的诞生原因、基本特点、数据仓库和数据库的区别、数据仓库的建设等内容。现在来看MPP架构和分布式架构。一、MPP架构MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种分布式数据处理技术，能够通过将工作负
分布式数据库系统与并行数据库系统MPPDB有许多相似点，如都有用网络连接各个数据处理结点的特点。网络中的所有结点构成一个逻辑上的统一整体，用户可以对各个结点上的数据进行透明存取等等。由于分布式数据库系统和并行数据库系统的应用目标和具体实现方法不同，因为它们之间也具有很大的不同，主要有以下几点：1. 应用目标不同 （1）并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机
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2023-07-07 10:06:03
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文章目录Doris 背景介绍一、Doris二、Doris 定位适用场景 & 案例介绍一、适用场景二、具体案例Doris 整体架构一、Doris 整体架构二、Doris 数据分布三、Doris 的使用方式Doris 关键技术一、数据可靠性二、易运维三、MySQL 兼容性四、支持 MPPDoris 数据模型一、Doris 数据模型特点二、聚合计算说明：三、按列存储四、物化视图五、两层分区与分
1. Greenplum简介Greenplum是Pivotal公司基于PostgreSQL开发的一个面向数据仓库的关系型数据库，是开源的。有三个关键词可以描述：1. Shared Nothing各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等，不存在共享资源，各处理单元之间通过协议通信，并行处理和扩展能力更好。各节点相互独立，各自处理自己的数据，处理后的结果可能向上层汇总或在节点间流转。Share-
文章目录Mongodb主从复制 及 副本集＋分片集群梳理一、先说说mongodb主从复制配置主从复制的原理二、Mongodb副本集（Replica Sets）1）关于副本集的概念2）副本集的结构及原理相对于传统主从模式的优势心跳检测：数据同步3）副本集的工作流程4）副本集选举的过程和注意点5）副本集数据过程6）MongoDB 同步延迟问题7）Mongodb副本集环境部署记录三、Mongodb分片
MPP即大规模并行处理（Massively Parallel Processor ）。如greenplum，它是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，采用Shared-Nothing架构，主机、操作系统、内存、存储都是自我控制的，不存在共享。数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。本文中的MPP，以greenplum为示例进行解释说明。MPP虽然是
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2023-08-31 11:26:30
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文章目录前言端口规划一、在两台MPP主机上初始化两个备库1.在实例mpp1上初始mpp2的备库2.在实例mpp2上初始mpp1的备库3.主库脱机备份4.备份还原（备库执行）二.配置参数(dmdba用户)1.配置实例MPP1的配置文件 dm.ini2.配置归档配置文件 dmarch.ini3.配置MAL系统配置文件 dmmal.ini4.配置MPP1守护进程配置文件 dmwatcher.ini5.
本发明属于数据库技术领域，尤其是涉及一种MPP数据库数据动态重分布的方法及装置。背景技术：分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系
在Kubernetes（K8S）中使用分布式数据库可以帮助开发者更好地管理大规模的数据，并实现高可用性和性能。分布式数据库有许多应用场景，比如用于大数据处理、分布式事务、实时数据分析等。在本篇文章中，我将教会你如何在Kubernetes中应用分布式数据库。
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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1 前言分布式数据库已是技术新潮，产品越来越多，技术选型或想学习，如何下手？怎么更高效了解不同产品特点？就要分类，有些差不多产品，熟悉其中一个，剩下只要记下差异点。如何分类？业界已有共识，分布式数据库可按架构风格分为：NewSQL，代表系统是Google Spanner从单体数据库中间件基础上演进出来的，Prxoy风格，无公认的代表系统。Prxoy名太笼统，无法反映架构全貌，还要有具体的架构模板，
原创
2023-08-06 23:49:32
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下载greenplum-db-5.23.0-rhel7-x86_64.bin安装包 个人百度网盘地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1YCIo9vS0fSfi6pHwDLL5KQ 提取码：jmr6简单记录一下安装mpp(greenplum)的过程，以及遇到的问题。不喜勿喷简单来说GPDB是一个分布式数据库软件，其可以管理和处理分布在多个不同主机上的海量数据。对于GPDB来说
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2023-10-07 19:47:12
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MyCat是什么？从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库读写分离，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。也可
虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了十几年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别。这意味着软件架构师更应该在项目开始时就选择好一个适合的 NoSQL数据库。针对这种情况，这里对 Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Memba
所谓的分布式数据库技术，就是结合了数据库技术与分布式技术的一种结合。具体指的是把那些在地理意义上分散开的各个数据库节点，但在计算机系统逻辑上又是属于同一个系统的数据结合起来的一种数据库技术。既有着数据库间的协调性也有着数据的分布性。这个系统并不注重系统的集中控制，而是注重每个数据库节点的自治性，此外，为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性，一般都是完全不考虑数据的分布情况，
分布式数据库系统常见的故障主要有事务故障、系统故障、介质故障、网络引起的故障。事务故障：计算溢出、完整性破坏、操作员干预、输入输出报错等。介质故障：存放数据的介质发生的故障，比如磁...
原创
2021-05-28 20:57:26
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软件简介KaiwuDB 是浪潮打造的一款分布式数据库产品，具备强一致、高可用分布式架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性，自研的原生分布式存储引擎支持完整 ACID，支持 PostgreSQL 协议访问。同时提供自动化运维、监控告警等配套服务，为用户提供完整的分布式数据库解决方案。特性完全去中心化架构KaiwuDB 集群中各个节点的地位完全对等，同时所有功能封装在一个二进制文件中，可以做到
传统的ACID1）原子性（Atomicity）：事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功。2）一致性（Consistency）：数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。3）独立性（Isolation）：指并发的事务之间不会相互影响，一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改，那么在另一个事务提交之前，看到的数据是未改变的。4）持久
近些年来，随着数据规模增加、数据使用复杂度提高，对底层数据库能力要求越来越高，传统集中式数据库已不能满足需要；分布式数据库成为必然的选择。金融行业，作为数据应用的高地，对数据库的要求自然更高。然而面对纷繁复杂的数据库种类，该如何选择呢？本文尝试从分布式数据库的发展路线、技术分类、行业痛点等角度，谈谈分布式数据库的选型问题。 1.分布式数据库演进之路单机型数据库，最早源自上世纪70年代，从
讲师: 刘奇(goroutine) 个人简介： PingCAP创始人兼CEO。分布式系统专家，擅长分布式数据库，分布式缓存。目前从事NewSQL方向的创业，通过开源方式重建google内部的F1和spanner。目前项目已经开源，https://github.com/pingcap/tidb大家好, 我是开源项目 分布式 NewSQL 数据库 TiDB 和 分布式缓存 Codis 的 创始人
