巨杉Tech | Hbase迁移至SequoiaDB 实战
背景在传统银行 IT 架构中,联机交易与统计分析系统往往采用不同的技术与物理设备,通过定期执行的 ETL 将联机交易数据向分析系统中迁移。而作为数据服务资源池,同一份数据可能被不同类型的微服务共享访问。当一些联机交易与审计类业务针对同一份数据同时运行时,必须保证请求在完全隔离的物理环境中执行,做到交易分析业务无干扰。HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,善于处理大数据
我有酒,你有故事吗?
你的代码非常值钱
巨杉内核笔记 | 会话(Session)
SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式关系型数据库,坚持从零开始打造分布式开源数据库引擎。“内核笔记系列”旨在分享交流 SequoiaDB 巨杉数据库引擎的设计思路和代码解析,帮助社区用户深入理解 SequoiaDB 的实现原理,共建开源开放的数据库技术生态。01 基本概念会话与连接是两个容易混淆的概念。会话(Session) 指是通信双方从开始通信到通信结束期间的一个上下文(Conte
巨杉Tech|SequoiaDB 巨杉数据库高可用容灾测试
数据库的高可用是指最大程度地为用户提供服务,避免服务器宕机等故障带来的服务中断。数据库的高可用性不仅仅体现在数据库能否持续提供服务,而且也体现在能否保证数据的一致性。SequoiaDB 巨杉数据库作为一款100%兼容 MySQL 的国产开源分布式数据库,它在高可用方面的表现如何?它的高可用性是如何实现的?本文将详细描述SequoiaDB巨杉数据库的高可用性原理,并进行测试验证。01 巨杉分布式集群
巨杉学习笔记 | SequoiaDB MySQL导入导出工具使用实战
本文来自社区用户投稿,感谢这位小伙伴的技术分享巨杉数据库架构简介巨杉数据库作为分布式数据库是计算和存储分离架构,由数据库实例层和存储引擎层组成的。存储引擎层负责数据库核心功能比如数据读写存储以及分布式事务管理。数据库实例层也就是这里的的SQL层负责把应用SQL请求处理后发存储引擎层处理,并且把存储引擎层响应结果反馈给应用层。支持结构化实例比如MySQL实例/PG实例/spark实例,也支持非结构化
保险行业持续扩展,巨杉数据库再次中标人保财险
近期,金融级分布式关系型数据库,巨杉数据库再次中标中国人保财险,金融用户场景不断扩展。 随着保险业务不断进行互联网化、个性化和智能化转型,企业的传统技术架构已经无法适应新的需求。在这样的背景下,分布式、云化的微服务架构给保险行业科技革新带来了新的转机。数据中台和全量数据生命周期管理等,是金融行业目前最广泛应用分布式架构的业务场景,通过采用原生分布式数据库搭建数据管理平台,保险企业得以将原
巨杉TechDay回顾 | WARNING!您参加的数据库沙龙热度已爆表……
自从2008年“大数据”这一概念被首次提出以来,在过去这10年中,几乎各行各业都或多或少受到了这一概念的影响。与此同时,在AI、云计算、物联网、区块链等新兴技术快速发展的今天,数据库己经成为了决定所有应用能否成功运行的核心。但随着业务规模的不断扩大,各式各样的数据正呈现指数级增长,传统数据处理系统已不堪重负,数据库性能问题成为了系统稳定运行的主要瓶颈。 那么,如何有效解决海量数据引发的数
巨杉TechDay回顾 | 技术人的夏天 · 就是这么燃!
在All in Cloud的云计算时代,业务和应用正在不断“云化”,在此过程中云原生(Cloud Native)理念应运而生。作为云化改造的重要部分,云数据库因其天生的弹性扩展能力以及灵活、易用等特点,让其在面对爆炸性增长的数据量和愈加繁复的数据类型时表现的更加游刃有余。 面对业务及应用的“云原生化”,数据库技术究竟面临了怎样的挑战及发展趋势?为此巨杉科技特别举办了“云时代的数据库架构设
巨杉Talk | 拒绝数据碎片化,原生分布式数据库灵活应对数据管理需求
2019年7月19-20日,以“运筹帷幄,数揽未来”为主题的DAMS中国数据智能管理峰会在上海青浦区成功举办。在DAMS峰会上,巨杉数据库为大家带来了题为“云架构下的分布式数据库设计与实践”的主题分享。微服务下数据库架构的演进 应用开发从传统架构向分布式转型,最先面临改造的自然就是应用程序框架。如今的微服务框架已经非常成熟,其代表性架构往往包括协议处理、服务拼装、原子服务、以
巨杉Tech | 使用 SequoiaDB + Docker + Nodejs 搭建 Web 服务器
容器化技术的出现大大简化了应用开发人员在构建底层基础设施的工作。SequoiaDB 巨杉数据库于3.2.1版本正式推出了 Docker 容器化部署方案,本文将会基于 SequoiaDB 巨杉数据库与Nodejs的 Docker 镜像搭建一个简易的 Web 服务器。 1、规划部署我们将会搭建一个三分区三副本的高可用 SequoiaDB 巨杉数据库。同时,我们将会创建一个 SequoiaDB
SequoiaDB 巨杉数据库Docker镜像使用教程
为方便用户快速体验,SequoiaDB 巨杉数据库提供基于 Docker 的镜像。本文介绍如何在 Docker 环境下部署 SequoiaDB 分布式集群环境。集群规划我们准备在五个容器中部署一个多节点高可用 SequoiaDB 集群。主机名IP分区组部署软件Coord 协调节点172.17.0.2:11810SYSCoordSequoiaDB 3.2.1Catalog编目节点172.17.0.2
巨杉Tech | 微服务趋势下的数据库设计与应用简析
上周五(7月12日)巨杉数据库参与了由得到App主办八里庄技术沙龙活动,分享主题是关于分布式数据库架构与实战。以下就是根据巨杉数据库现场分享的内容进行的分享实录整理。巨杉数据库简介巨杉,专注新一代分布式数据库技术研发,自2011年成立以来,坚持从零开始打造分布式开源数据库引擎,是中国首家连续两年入选 Gartner 数据库报告的数据库厂商。巨杉数据库的主要产品包括 SequoiaDB 分布式关系型
联机交易场景持续拓展,巨杉数据库中标吉林省农信
金融级分布式关系型数据库,巨杉数据库中标吉林省农村信用社联合社联机交易场景业务,助力农信银行智能化转型升级。为了适应微服务、云化架构的转型需求,各省级农信银行纷纷推进分布式架构的实践项目,在架构转型以及新技术创新上投入不断增加。特别是在互联网金融、网贷、直销银行、开放银行等新兴金融业务中,银行对于数据基础架构的微服务化、扩展性、高可用和实时访问能力都提出了新的要求。因此,这些业务也成为了银行联机交
巨杉数据库与深度操作系统合作共建基础软件技术生态
近日,巨杉数据库与深度操作系统完成互认证工作,建立全面技术合作,共同推进国内基础软件生态的建设。 经双方共同严格测试,SequoiaDB 巨杉数据库与深度操作系统ARM服务器版软件V15共同稳定运行,安全可靠,性能卓越,相互兼容,可为企业级应用提供全面保障。 SequoiaDB 巨杉数据库是一款完全自研的,金融级分布式关系型数据库,其自研的原生分布式存储引擎支持完整
SequoiaDB报告创建线程失败的解决办法
1.问题背景对于分布式数据库和分布式环境,高并发和高性能压力的情况下,出现线程创建失败等等问题也是十分常见的,这时候就十分考虑数据库管理员的经验,需要能快速的定位到问题和瓶颈所在,快速解决。本文也是作为一个最佳实践,告诉大家如何在高并发情况下定位问题,排除问题,解决瓶颈。 2.问题定位SequoiaDB在集群环境中的 -10 错误码,在认真查阅节点的 diaglog 日志后,
巨杉数据库中标张家口银行、保定银行,华北地区布局再升级
近期,巨杉数据库中标张家口银行,保定银行项目,应用业务场景包括联机业务、数据中台等,这标志这巨杉数据库银行业布局再进一步。 城商行是目前我国具有重要意义的一类银行,近年来随着市场的变化,城商行的机遇更加多元,但同时行业竞争和金融风险的也在逐渐增加。因此,城商行也迫切的进行着业务的创新与升级,科技创新成为了其中至关重要的核心环节。 巨杉数据库作为金融级分布式关系型数据库,能为城商
巨杉数据库入选Gartner数据库推荐2017报告
SequoiaDB巨杉数据库入选Gartner数据库报告,成为国内首批入选Gartner报告的数据库厂商。
扩展国产数据库生态,巨杉技术社区与恩墨学院建立全面合作
2019年6月28日,巨杉技术社区与恩墨学院在深圳正式宣布全面合作,共同拓展国产数据库技术生态。 在新技术趋势下,原生分布式数据库将成为新一代数据架构的绝对核心,也是企业走向微服务、云化架构的最重要技术支撑。因此,巨杉技术社区和恩墨学院,作为数据库领域最具影响力的技术社区之一,强强联合,建立从社区到公司全面合作。 本次合作,双方将从培训、技术服务、技术推
巨杉Tech | 十分钟快速搭建 Wordpress 博客系统
介绍很多互联网应用程序开发人员第一个接触到的网站项目就是博客系统。而全球使用最广的Wordpress常常被用户用来快速搭建个人博客网站。默认情况下,Wordpress一般在后台使用MySQL关系型数据库存储所有的博文及回复。本文将展示如何使用 SequoiaDB 巨杉分布式数据库替换MySQL,成为Wordpress博客系统的后台关系型数据库。 通过阅读本文,用户可以了解到如何使用Seq
巨杉Tech | SequoiaDB虚机镜像正式上线
数据库云化架构需求随着云架构的发展和流行,在业务和应用进行“云化”的过程中,云数据库因为在整体架构中的重要地位,在云化改造中的重要性不言而喻。云数据库需要满足这些技术要求,除了在功能上的具体提升,在整体架构上更需要进行升级和“进化”。 云数据库架构是其能否承载应用架构“云化”的关键点,随着技术和业务的发展,云数据库的架构出现了几个主要的发展方向:· &n