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SequoiaDB 分布式数据库
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Snowflake
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基本概括

评分情况
暂无评分
3.2
产品介绍
基于巨杉自研的原生分布式内核,支持跨结构化、半结构化、非结构化的多模数据处理
用于数据仓库、数据湖、数据工程、数据科学、数据应用程序开发以及安全共享和消耗共享数据。
所属公司
广州巨杉软件开发有限公司
Snowflake
成立时间
2012年
2012年
融资情况
D轮以上
IPO上市
人员规模
201-500人
-
主要客户规模
大型企业(61%)
小型企业(73%)
主要服务行业
-
-

定价

免费试用
不支持
不支持
定制
不支持
不支持
价格套餐
-
获取独家报价
-
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客户规模

小型企业
(50人及以下)
18%
73%
中型企业
(51-1000人)
21%
22%
大型企业
(1000人以上)
61%
5%

评分

综合评分
暂无评分
3.2
易用性
暂无评分
4.5
稳定性
暂无评分
暂无评分
售后服务
暂无评分
4.1

问答

热门问答
巨杉数据库怎么样?巨杉数据库优缺点?
3个回答
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。

分类

共有分类
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