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随着互联网的飞速发展，互联网的业务量呈爆发性增长，对于的数据量也迅速激增。传统的单机数据库在存储空间及性能的瓶颈，导致其将无法支撑企业业务的高速发展。伴随着海量数据对系统性能，成本以及扩展性的新需求，分布式数据库系统应运而生。sequoiadb作为是一款优秀的分布式文档型数据库，其底层基于分布式，高可用，高性能与动态数据类型设计的，能够应对海量数据的存储，及提供高效检索。

此前，众多无需身份验证的开放式 MongoDB 数据库实例正在遭受多个黑客组织的攻击，被攻破的数据库内容会被加密，受害者必须支付赎金才能找回自己的数据。攻击者利用配置存在疏漏的开源 MongoDB 数据库展开了一系列勒索行为。此番针对 MongoDB 的勒索行为最早是由 GDI Foundation 的安全研究人员 Victor Gevers 在2016年12月27日发现的，在这之后影响陆续扩大，

当今时代，企业数据越发膨胀。数据是企业的价值，但数据处理也是一种技术挑战。在海量数据处理的场景，即使单机计算能力再强，也无法满足日益增长的数据处理需求。所以，分布式才是解决该类问题的根本解决方案。而在分布式领域，有两类典型产品，分别是分布式存储和分布式计算。用户只有将两者的特性充分利用，才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力。

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。

SequoiaDB作为存储引擎，支持高并发的HTAP场景。本文总结使用SequoiaDB作为数据存储的高可用部署实战，并接入Kafka进行高并发的更新业务和Spark进行高并发的批量查询业务。

“split” 工具的基本工作原理是使某些副本从原有集群中分裂出来，成为一个新的集群，单独提供读写服务；其余副本成为一个新的集群，仅提供读服务。“merge” 工具的基本工作原理是将分裂出去的副本重新合并到原有的集群中，恢复到集群最初的状态。

SequoiaDB 数据库采用多线程模型，线程可分为用户线程和系统线程。用户线程是指用于处理用户任务的线程，系统线程则是为系统内部维护数据结构及一致性和处理后台任务的线程。在分布式模式下，当数据库接收到用户的一个请求时，数据库会启用很多不同类型的线程为用户服务，了解线程状态的转换关系有助于监控和了解数据库的运行状态。因此，在本篇文章中，笔者想和大家分享一下 SequoiaDB 线程的状态是如何转换

一般来说，在业务系统投产后，由于非结构化数据和业务量的增加，使得集群可使用存储容量越来越小。因此，将业务系统接入集群之前，需要提前考虑在集群存储容量即将耗尽时如何水平扩展整个集群的存储容量。SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式关系型数据库，可以通过集群扩容实现集群性能的近线性增长，同时解决数据存储的容量问题和整个集群的性能问题。

社区投稿 | SequoiaDB监控与开发实践分享

社区投稿 | SequoiaDB监控与开发实践分享

巨杉数据库 SequoiaDB 是开源分布式数据库，由 SQL 层和存储引擎层构成，SQL 层是指 Sequoiasql-mysql，通俗理解为 SequoiaDB 的 MySQL 实例层，并且 SequoiaDB 完全兼容 MySQL，用户线上使用的 MySQL 与 SequoiaDB 可以通过 Binlog Replication 建立同步复制。

巨杉数据库 SequoiaDB 是开源分布式数据库，由 SQL 层和存储引擎层构成，SQL 层是指 Sequoiasql-mysql，通俗理解为 SequoiaDB 的 MySQL 实例层，并且 SequoiaDB 完全兼容 MySQL，用户线上使用的 MySQL 与 SequoiaDB 可以通过 Binlog Replication 建立同步复制。

当前互联网、金融、政府等行业，活动流数据几乎无处不在。对这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。活动流数据的这种处理方式对实时性要求越来越高的场景已经不在适用并且这种处理方式也增加了整个系统的复杂性，为了解决这种问题，分布式开源消息系统Kakfa已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。

Sequoiadb系统架构简介

【SequoiaDB】安装配置

图解图库Janusgraph系列-一文知晓图数据底层存储结构

前言Elasticsearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，在使用过程中，有一些典型的使用场景，比如分页、遍历等。在使用关系型数据库中，我们被告知要注意甚至被明确禁止使用深度分页，同理，在Elasticsearch中，也应该尽量避免使用深度分页。这篇文章主要介绍Elasticsearch中分页相

开源图数据库Titan项目已经停止更新，JanusGraph可以说复活了Titan项目，到目前为止，JanusGraph与Titan在核心机制上相差不大。JanusGraph/Titan有如下关键设计：

JanusGraph图数据库，源自于TitanDB开源图数据库。TitanDB在2012年发布第一个版本，2015年被Datastax公司收购，后续不再维护导致项目停滞。

JanusGraph正在成为最流行的图数据库之一，因为它可以扩展到数十亿的边和顶点的跨多机集群和以飞快的速度返回查询。本文介绍了如何在阿里巴巴的ECS上部署JanusGraph，由于时间有限，不能翻译，只能给到大家英文原文链接了。