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探讨大数据量处理

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发表于 2012-2-27 17:49:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
场景:我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询,同时有高并发的增删改操作;

记得以前在XX做电力时,几百万条数据,那时一个检索查询可以让你等你分钟;


现在我是想探讨下对大数据量的处理,那时我就在想别人系统数据量不一定比这个小,怎么能这么快呢, 于是找到了互联网现在对数据处理的发展:

对于大数据量处理,如果是互联网处理的话,一般分为下面阶段:

第一阶段,所有数据都装入一个数据库,当数据量大了肯定就会出现问题,就像刚刚说的查询,于是想办法

第二阶段,那时肯定想做缓存机制,确实可以如加上缓存Memcached,但缓存也是治标不治本,数据量太大了也是不行于是

第三阶段,master-slave模式,进行主从数据库,master提供写,slave进行读,这个适合于有写造成数据库卡的方法,XX那个还是不行,于是

第四阶段,垂直分库,这个意义还是不大,对于这种采集数据的,于是

第五阶段,进行水平分库,这个不错,记得以前从兴也是按这个分时间水平分库,其实可以分的更细点估计效果更好

第六阶段,用nosql做了,关于nosql怎么做可以参考google的bigtable


其实本文主要目的也是想探讨nosql对大数据量的处理:

NOSQL就是将写操作在内存中进行,定时或按某一条件将内存中的数据直接写到磁盘上,一定基础上是解决了


nosql 主要解决了:
1,高并发读写的需求
2,海量数据访问的需求
3,数据库横向扩展性的需求

CAP理论来说,nosql是牺牲了一致性,做到了AP,一致性只是保证了最终一致性

缺点也很明显:
1,当机器挂了数据将会丢失
解决:可以考虑共享内存

2,内存的限制,内存有限当写数据操作太大的时候内存也会爆
解决:Bigtable的做法是通过bloom-filter算法合并掉相同的操作,比如UPDATE A='A' ,update A='B'时可以直接合并了



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基本理论基础

nosql理论基础:内存是新的硬盘,硬盘是新的磁盘

NOSQL探讨

关系型数据库都要实现事务ACID特效即:原子性(Atomicity),  一致性(Consistency),  隔离性(Isolation),  持久性(Durability)



CAP理论

Consistency 一致性

Availability -可用性

Partition -容错性





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抛砖引玉而已,如果有什么经验欢迎分享,我将持续关注大数据量处理

l

未完待续 , 先下班
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