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SequoiaDB数据域概念解读与实践
近年来，银行各项业务发展迅猛，客户数目不断增加，后台服务系统压力也越来越大，系统的各项硬件资源也变得非常紧张。因此，在技术风险可控的基础上，希望引入大数据技术，利用大数据技术优化现有IT系统实现升级改造，搭建一个统一存储和管理历史、近线数据的服务平台，同时能够对外支持高并发、低延时的数据查询服务，以提高IT系统的计算能力，降低IT系统的建设成本，优化IT系统的服务体系，为各个业务部门提供更加优质的
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最佳实践 | SequoiaDB单中心三副本部署规划
随着互联网业务蓬勃发展，大规模高并发交易处理、海量数据处理与分析需求不断增长的背景下，国产金融级分布式数据库SequoiaDB巨杉数据库的统一存储和管理海量结构化、非结构化数据的能力得到了广大用户的认可。
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最佳实践|SequoiaDB巨杉数据库两地三中心部署
在本文中，我们将和大家一起来了解，如何利用金融级数据库SequoiaDB的多副本、高可用能力，构建两地三中心系统，从而为数据库系统的容灾建设，提供一些新的思路，并提供最佳实践指导建议。
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最佳实践| SequoiaDB巨杉数据库跨引擎事务
在最佳实践系列第六篇中，我们利用多副本，实现了OLTP、OLAP的负载隔离。那么，单就OLTP系统而言，能否实现跨引擎事务功能呢？比如我们有2套应用系统，一套基于MySQL开发，一套基于PosgreSQL开发，两个应用系统能否灵活地实现数据互相访问，并且实现事务隔离？
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最佳实践 | SequoiaDB同城双中心部署规划
近年来，随着网上银行、手机银行等各种互联网业务的迅猛发展，各行业数据中心的业务压力成倍增加，客户对于业务访问质量的要求也越来越高，保障业务系统7*24小时连续运营并提升客户体验成为信息部门的首要职责。
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学习笔记 | SequoiaDB SQL查询语句执行过程
本篇笔记将为大家介绍 SequoiaDB 巨杉数据库查询 SQL 语句的执行过程，以及查询语句执行过程中实例层、协调节点、编码节点、数据节点各自承担的功能。
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学习笔记 | SequoiaDB SQL查询语句执行过程
本篇笔记将为大家介绍 SequoiaDB 巨杉数据库查询 SQL 语句的执行过程，以及查询语句执行过程中实例层、协调节点、编码节点、数据节点各自承担的功能。
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SequoiaDB的同城双中心容灾实践
随着数据的大集中，银行纷纷建设了负责本行各个业务处理的生产数据中心，数据中心因其负责了全行的各个业务系统，所以其并发业务负荷能力和不间断运行是评价一个数据中心成熟与否的关键性指标。
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最佳实践|SequoiaDB巨杉数据库在线扩容（上）
在生产系统中，随着数据库集群接入的业务系统数量更多，业务量逐渐增大，对数据库的承载能力也提出了更高的要求。最初搭建的数据库集群，存储资源和计算资源已无法支撑未来的业务需求，这就需要对集群进行扩容。
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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。
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基于Kafka+Spark+SequoiaDB实时处理架构快速实战
基于Kafka+Spark+SequoiaDB实时处理架构快速实战
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【最佳实践】SequoiaDB对接开源监控工具
Grafana作为一款强大的开源的监控软件，可以进行灵活的报表定制与性能监控。用户可以通过时序数据库InfluxDB作为数据源为Grafana提供性能监控数据，同时使用Telegraf作为性能数据采集工具从SequoiaDB中定时采集性能指标，已达到准实时性能监控的目的。
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最佳实践|SequoiaDB巨杉数据库在线扩容（下）
在本文中，我们将引导大家，一步一步来完成SequoiaDB数据库集群的在线扩容。
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【回顾入门教程】使用C#开发SequoiaDB的应用
本文为SequoiaDB社区用户贡献的文档教程，帮助大家快速入门SequoiaDB适配C#，并进行简单的开发。
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磁盘故障后SequoiaDB如何实现在线恢复
最近笔者在看技术大牛们编写的技术书籍时，发现了一句挺有意思的话，大概的意思是说：既然都需要带新人熟悉工作的内容，为何不将要教授的内容整理成简单的教程，让大家进行阅读和学习呢。笔者觉得这句话说得挺对，将教授的内容整理成教程，一方面可以加快新人熟悉工作内容，另一方面也可以节省部分时间用于研究感兴趣的分布式技术。于是，便有了这篇教大家在 SequoiaDB 集群中出现磁盘坏盘时，如何进行处理的教程，往后
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SequoiaDB高可用原理详解
本文将简单回顾传统数据库高可用的实现方式，并详细介绍巨杉分布式数据库的高可用实现。通过对本文的阅读，小伙伴们能够了解到传统数据库的高可用实现方式，包括；主备结构和集群架构；了解到大名鼎鼎的RAFT算法；然后最重要的，巨杉分布式数据库是如何实一致性的，如何保证在集群环境中实现数据不错不丢。
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最佳实践 | SequoiaDB单中心三副本部署规划
随着互联网业务蓬勃发展，大规模高并发交易处理、海量数据处理与分析需求不断增长的背景下，国产金融级分布式数据库SequoiaDB巨杉数据库的统一存储和管理海量结构化、非结构化数据的能力得到了广大用户的认可。
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SequoiaDB+PostgreSQL数据实时检索最佳实践
SequoiaDB数据实时检索的能力体现在索引和数据切分的使用上，创建合适的索引能够快速查询到具备某一特征数据的能力；合理的切分方式能够提高数据查询性能。比如按时间，按地区去统计一些数据时，可以采用主子表的切分方式，将一个海量数据的集合切分成均匀的多个数据块，某些类型的查询性能就可以得到极大提升。
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持续分析 Kubernetes 中服务的性能
开发人员通常需要查看生产应用程序中的性能瓶颈以确定问题的原因。为此，您通常需要可以通过日志和代码工具收集的信息。不幸的是，这种方法通常很耗时，并且不能提供有关潜在问题的足够详细信息。一种现代且更先进的方法是应用和使用分析技术和工具来突出显示最慢的应
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SequoiaDB数据域及存储规划
近年来，企业的各项业务发展迅猛，客户数目不断增加，后台服务系统压力也越来越大，系统的各项硬件资源也变得非常紧张。因此，在技术风险可控的基础上，希望引入大数据技术，利用大数据技术优化现有IT系统实现升级改造，搭建一个统一存储和管理历史、近线数据的服务平台，同时能够对外支持高并发、低延时的数据查询服务，以提高IT系统的计算能力，降低IT系统的建设成本，优化IT系统的服务体系，为各个业务部门提供更加优质
