数据库并发控读写关系图
社区干货
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
作为火山引擎推出的一款分析型数据库,ByteHouse通过并发控制,让多个用户或应用程序可以同时访问和操作数据库,而不会产生冲突或破坏数据,提高数据库的利用率和响应速度,为用户提供更好的数据分析服务。 ## 事务和并发控制### 事务概览在ByteHouse里,为了保证数据质量,我们提供了事务语义的支持。每条SQL 语句都会转换为一个事务去执行,事务提供了原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性的保证,旨在在并发读写,软件...
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
Redis 拥有高性能的数据读写功能,被我们广泛用在缓存场景,一是能提高业务系统的性能,二是为数据库抵挡了高并发的流量请求,[点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密](https://mp.weixin.qq.com/s/z4VjDaDDbspFz1rIB... 则查询数据库获取数据,同时将数据写到缓存中,以便后续读取相同数据会命中缓存,最后再把数据返回给调用者。3. 如果缓存命中,直接返回。时序图如下:”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 No...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
向量数据库近来的火热来源于大语言模型的兴起,但在大模型兴起之前,VikingDB 已经在字节内部广泛应用,最初应用在推荐、广告、搜索的召回环节,后来逐步扩展到了消重、风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。... 实现图灵完备的过滤计算。**极端规模场景**除了在线检索相关的性能问题外,离线建库中会有一些极端场景,诸如亿级数据天级建库、10k QPS 突发写入等超大规模的数据量和超大吞吐的数据导入。在此类极端场景中,...
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数据库并发控读写关系图-优选内容
数据库并发控读写关系图-相关内容
MongoDB CPU 使用率高排查手册
在使用文档数据库 MongoDB 版的过程中,若存在查询语句不够优化(如未设置合理索引)、请求并发量大、计算任务过重等情况时,可能会使数实例 CPU 使用率变高,从而导致数据读写变慢、超时增加等问题,甚至严重影响业务的... 例如 query(读取)、update(更新)、insert(插入)、command(命令)等操作类型。 locks 与锁相关的信息,详情请参见并发(Concurrency)说明。 查询慢日志如果您的实例 CPU 使用率异常升高,但执行了 db.currentOp() 命令...
只读实例简介
高并发读取 面对读取请求非常频繁的应用时,可以使用只读实例分担主实例的读取压力,提高系统的吞吐能力。 负载均衡 在有多个只读实例的情况下,可以通过负载均衡技术将读取请求分发到不同的只读实例,进一步提高系统的处理能力。 报表生成 报表生成通常需要对数据库进行大量的读取操作,使用只读实例可以减少影响主实例的性能。 注意事项一个实例最多可创建 5 个只读实例,主实例下的多个只读实例属于相互独立的关系,互不影响。 ...
设置读写分离
高灵活的读写分离服务。 前提条件实例类型为主备实例。单节点实例不支持读写分离功能。关于两种类型实例的功能特性差异详情,请参见功能特性差异。 背景信息缓存数据库 Redis 版不管是否启用分片集群,默认情况下从节点都只作为备份,不对外提供服务,只有在发生故障时,从节点提升为主节点后才承担读写流量。该种情况下,实例性能受到主节点数量及性能的限制,例如流量或并发量较高的情况下,即使数据较少,也需要使用较高规格的实例。缓...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
纵观整个数据库发展史,关系型数据库系统是历史最悠久并且使用最广泛的一类数据库系统,其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 No...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
向量数据库近来的火热来源于大语言模型的兴起,但在大模型兴起之前,VikingDB 已经在字节内部广泛应用,最初应用在推荐、广告、搜索的召回环节,后来逐步扩展到了消重、风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。... 实现图灵完备的过滤计算。**极端规模场景**除了在线检索相关的性能问题外,离线建库中会有一些极端场景,诸如亿级数据天级建库、10k QPS 突发写入等超大规模的数据量和超大吞吐的数据导入。在此类极端场景中,...
分布式数据库TiDB的设计和架构
他拥有10年+互联网数据库运维经验、在游戏、电商、OTA行业从事过DBA运维工作、在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多。** 以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行... 我们把数据库日志、数据库 Page 和对应的处理逻辑都卸载到里面,它支持 HDD、SSD、PM。其次是日志和数据的分离。我们把数据库的 Wal 和 Page 放到不同介质里,来实现成本和性能之间的平衡。第三是读写分离。我们...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况下,数据一般采用一个一个的数据块进行存储,利用顺序读写提升性能。行存的实现一般是将一行数据完整的从头到尾连续存储(超长的字段一般会单独存储,行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决...
实例选型指导
缓存数据库 Redis 版当前支持如下两种架构。 实例架构 简介 适用场景 启用分片集群 启用分片集群的 Redis 实例可以通过分片化分区来增加缓存的容量和并发连接数。每个分片包含 1 个主节点和 1~5 个从节点,分片本身默认对外不可见。分片中主节点故障后,同一分片中的从节点节点会升级为主节点来继续提供服务。 数据量较大或数据量快速增长的场景。 整体读写请求压力较高的场景。 吞吐密集,大流量且性能要求较高的场景。 有持久化...
