巨杉数据库怎么样？巨杉数据库公司怎么样？

       数据库是很多企业的现代化管理系统的核心，数据是很多企业的制胜法宝，那么怎么选择数据库呢？接下来，小编就将介绍一款数据库：巨杉数据库，以下就是巨杉数据库怎么样，巨杉数据库公司怎么样的内容，一起来看看吧。

SequoiaDB 分布式数据库

0

0条点评

咨询产品

免费试用

解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息

客户案例

3

合作品牌

29

巨杉数据库怎么样？

1.巨杉数据库怎么样？

体系结构

       作为一种典型的SharyNothing分布式数据库，SquoyDB具有高性能和高可用性的特点。利用分片技术，实现了对DB系统的横向扩展，使DB系统的分片过程对应用程序完全透明。这种机制解决了单一服务器(如内存、CPU、磁盘I/O等)硬件资源受限的问题，不会增加应用程序开发的复杂性。

• 协作节点：负责调度、分配、汇总，是DB的数据分发节点，本身并不存储数据，主要负责接收来自应用程序的访问请求；
• Catalog节点：负责存储整个数据库的部署结构和节点状态信息，并记录集合空间和集合参数信息，同时记录每个集合的数据切分状态；
• DataNode：负责数据存储、计算的过程，提供高性能的读写服务，并且有多索引支持，适合于海量数据查询。数据节点可由多个数据节点组成，并根据选举算法自动选择主数据节点，余下的节点为备用数据节点。

支持多点全模式的数据支持

       单数据类型已经不能满足许多综合业务平台的要求，例如，许多企业应用需要处理图表和需要支持Multi-Model多模式数据管理产品的关系型数据。由于银行远程开户、柜面无纸化、面部识别等系统的建立和升级，金融企业在互联网金融等新需求下，正面临着大量不同类型的非结构化数据(如图片、视频和文件)带来的挑战。

       除JSON存储器引擎外，SequoiaDB核心引擎还提供了分布式块存储器模式，该模式可根据固定大小的数据块对大文件进行分块，并将其存入不同的分区。SequoiaDB的双存储器引擎功能，在用户需要管理大量小文件(如照片、音视频、文档、图片等等)时，可以帮助用户快速构建高性能、高可用的内容管理和图像平台系统。利用SequoiaDB建立的影像平台系统体系结构比较简单，可以使用SequoiaDB服务器的本地磁盘来存放元数据和内容数据，并且无需再购买昂贵的外部存储设备，从而节省了企业的开发和运营费用。

       采用Multi-Sels数据库级非结构化数据管理，可以实现对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理，实现对非结构化数据的实时访问，极大地降低了运行和应用成本。目前，在业界新一代的分布式数据库中，只有SquoDB拥有该引擎。

混合交易/分析业务的HTAP

       在新的业务需求中，数据库除了能对业务进行操作外，还能对业务进行实时的数据监测，并对数据进行报告和决策支持，它具有很多实时应用场景。HTAP混合事务/分析处理模式的提出，成为数据库技术发展的新方向。

       SquoLDB企业版全面集成了多种大数据架构。除了为客户提供高性能的分布式数据库外，企业版还为客户提供了一个全SQL解决方案和全运行平台。根据不同情况，用户可以选择不同的组件，快速构建自己的分布式数据库平台。

       用户可以使用defaultquoyDB作为底层数据库。对于应用开发，根据不同的情况，例如对大量数据的分析，用户可以选择使用一种hquosql，或者一种hquosql，如果业务属于数据实时检索类型，用户可以选择使用hquosql或者本地API来进行实时数据检索。另外，为某些特定类型的业务提供由更高级别封装的接口，例如为企业内容管理(ECM)业务提供接口，而为图像提供相应的接口功能，如批量管理、版本管理和过程控制。

容灾与双重生存

       在双活动容灾即灾难备份系统中，主生产端数据库和备机端数据库联机运行，处于可读可查询状态。这样不但保证了数据不会丢失，而且所有的系统在遇到事故时都能在较短的时间内恢复。一次中央断电，所有前端应用就能立即切换到双活中心继续使用。

       多数银行数据中心还需要“双活度”容灾能力，即在两个数据中心进行实时备份，一旦其中一个数据中心丢失，所有业务都能及时切换到继续运行。与此同时，通过数据中心的“双活化”，既保证了数据的安全性，又把数据存储、数据处理的高可用性和灾难恢复结合起来，使数据管理能够以较低的成本实现持续可用，并以最小的代价实现对“双活化”数据中心的最佳利用。

       SequoiaDB已经在其内部实现了容灾备份，并提供了“双活页”功能。

• 异地容灾：异地容灾与备份，保证数据安全，跨中心距离超过1000km。要满足金融机构“两个三中心”的监管要求。
• 同城双活：同城双中心数据准实时同步，保证数据一致性；可实现双中心数据的同时读写，大大提高读写效率；RTO中心切换时间小于10分钟。
• 资料压缩机制：节省带宽资源，加速同步及备份处理。
• 更加方便的灾难管理：灾难中心在系统集群中的统一管理，简化了维护成本，同时也帮助用户更加快捷。

多维划分

       大多数新型分布式数据库中，表或集合中的数据通常只能通过对主键或分区键进行散列，从而确定应该将某个记录存储在哪个物理分区中。此实践为一维分区。DB是一种多维分区的概念，它允许在每个节点上根据其他维度进行进一步分区，而不是使用分区键将记录分散到不同的节点上，这样高存储密度服务器上的大型表就可以按照额外提供的维度进行进一步切分和缩减。在管理大量数据时，该机制可以显著提高性能，减少磁盘访问开销。

       在使用多维分块技术时，开发人员不必关心底层数据库集合的特定的分块逻辑。根据查询条件的不同，数据库可以自动判断查询是只需查找特定的子分区，还是需要对所有子分区进行检索。以上就是巨杉数据库怎么样？巨杉数据库公司怎么样的内容，感谢您的阅读。