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數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)性,提高查詢效率,解決超大數(shù)據(jù)規(guī)模存儲(chǔ)問(wèn)題,降低存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的成本。 文件索引:社交等應(yīng)用常存在大量圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量都在億級(jí)~萬(wàn)億級(jí)。要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫(kù),并在索引層面提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作,對(duì)性能要求極高。 傳統(tǒng)應(yīng)用上云政務(wù)機(jī)構(gòu)、大型企業(yè)、銀行等行業(yè)來(lái)自:百科
把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分片方案,每一個(gè)分片包括數(shù)據(jù)庫(kù)的一部分,稱為一個(gè)shard。 多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu),但不同分片的數(shù)據(jù)之間沒(méi)有交集,所有分區(qū)數(shù)據(jù)的并集構(gòu)成數(shù)據(jù)總體。 常見(jiàn)的分片算法有:根據(jù)列表值,范圍取值和Hash值進(jìn)行數(shù)據(jù)分片。 優(yōu)點(diǎn) 數(shù)據(jù)分散在集群內(nèi)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上,所有節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)立性工作。來(lái)自:百科
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