database धपरक क्या आप एक डेटाबेस की अनुशंसा कर सकते हैं जो क्षैतिज रूप से तराजू है?




संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (11)

आम तौर पर डेटाबेस सर्वर सबसे बड़ा, सबसे महंगी बॉक्स है जिसे हम खड़ी रूप से स्केलिंग के रूप में खरीदने के लिए एकमात्र विकल्प हैं। क्या कोई ऐसा डेटाबेस है जो क्षैतिज रूप से अच्छी तरह से (यानी कई वस्तु मशीनों में) और इस दृष्टिकोण में सीमाएं क्या हैं?


यदि आप गंभीरता से सोचते हैं कि आप एक सभ्य मल्टीकोर "बिग आयरन" बॉक्स को स्केल करेंगे, तो आप अपने डेटा को विभाजित करने के बारे में सोचेंगे। यह एक अच्छा, डाटाबेस अज्ञेय तरीका है जो बाहर पैमाने पर है।

सभी डेटाबेस जो क्षैतिज रूप से एक गंभीर लागत पर आएंगे।

जब तक आपके पास मेगा $ $ की समस्या को फेंकने नहीं है, आरएसी के बारे में भूल जाओ हालांकि इसकी बहुत अच्छी, इसकी बहुत महंगा है जब आप 2 नोड से परे पैमाने पर।


ओरेकल आरएसी - रियल एप्लीकेशन क्लस्टर

यह अच्छी तरह से काम करता है, आप बस अपने क्लस्टर में बॉक्स जोड़ें आप एक बॉक्स से दूसरे तक असफल हो सकते हैं यह प्रतिकृति नहीं है, सभी बॉक्स एक ही तार्किक इकाई का हिस्सा हैं।

यह बहुत ख़र्च है, ज़ाहिर है।


MySQL: http://www.mysql.com/why-mysql/scaleout.html

सीमाएं हैं कि यह पढ़ने-अधिकतर वर्कलोड्स के साथ सबसे अच्छा काम करता है आपके पास आमतौर पर एक 'मास्टर' होता है जो सभी लिखता है, और कई 'दास' लिखते हैं जो दोहराते हैं। तब आप सभी डेटाबेस पर पढ़ाते हैं।

MySQL प्रतिकृति अतुल्यकालिक है, इसलिए संभवतः आपको समय के अंतराल समस्याओं से निपटना होगा (आप मास्टर को लिखते हैं, और तब लिखने से पहले दास से पढ़ें) दोहराया गया है।


ऐसे जावास्पेसेस (या व्यावसायिक क्रियान्वयन जैसे कि गिगास्पेस) जैसे भंडारण तकनीकें हैं जो ऑब्जेक्ट्स पर अत्यधिक स्केलेबल, फास्ट एंड सिक्योर एक्सेस प्रदान करते हैं।

वहाँ भी कैशिंग सिस्टम वितरित किए जाते हैं जैसे मेम्कैच, जो समान दृष्टिकोण प्रदान करते हैं।

बेशक, इनमें से कोई भी सही डेटाबेस नहीं है, लेकिन वे ऐसी चीजें हैं जो एक उपयुक्त आर्किटेक्चर को देखते हुए क्षैतिज स्केलेबिलिटी की एक बड़ी मात्रा की पेशकश करने के लिए डेटाबेस के साथ काम कर सकते हैं। असली समस्या यह है कि अगर आप सभी एडीआईडी ​​भलाई चाहते हैं जो एक डेटाबेस के साथ आता है, तो कुछ अपरिहार्य प्रदर्शन दंड हैं एकमात्र तरीका यह है कि बिट्स को समझना, जहां आपको एसिड की आवश्यकता नहीं है, और उन बिट्स की सेवा के लिए अन्य तकनीकों का उपयोग करें।



MongoDB सर्वश्रेष्ठ डेटाबेस में से एक है जो क्षैतिज रूप से तराजू है।


चिंता मत करो, अच्छे समाधान आ रहे हैं!

कोचडब और हाइपरटेबल खुले स्रोत हैं और अभी भी अल्फा में हैं, लेकिन वे स्पष्ट रूप से कमोडिटी सॉफ़्टवेयर पर स्केलिंग करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे बहुत अच्छी तरह से काम करते हैं, और आप डेटाबेस के बारे में कैसे सोच सकते हैं यह परिवर्तित कर सकते हैं।

इसके अलावा, अगर किसी और को आपके लिए वितरण करना ठीक है, तो Google AppEngine और अमेज़ॅन सरलडीबी बेहद सस्ते वितरित डेटाबेस सेवाएं हैं, यद्यपि वे अभी भी बीटा में हैं इसलिए सख्त सीमाएं लगाई गई हैं।


ओरेकल वास्तविक अनुप्रयोग क्लस्टर यदि आप सबसे अच्छा चाहते हैं तो इसे देखो।


यदि आप आरएसी मार्ग से नीचे जाते हैं तो यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह क्षैतिज रूप से हमेशा के लिए स्केल नहीं करता है। यहां तक ​​कि बिक्री वाले लोग 90% आरएसी ग्राहकों को स्वीकार करते हैं, 4 नोड्स या उससे कम हैं एक बार जब आप अधिक से अधिक हो जाते हैं तो आपको रिटर्न कम हो जाते हैं तो आरएसी आपके लिए काम कर सकता है, लेकिन जवाब देने की गारंटी नहीं है।


कई मशीनों में स्केलिंग के लिए ओरेकल रूट को रियल एपलीकेशन क्लस्टर्स (ओरेकल आरएसी) कहा जाता है। इस कहीं और दस्तावेज का कोई अंत नहीं है; आप http://www.oracle.com/database/rac_home.html पर शुरू करने का प्रयास कर सकते हैं।


Netezza और अन्य डेटावायरहाउस उपकरणों इस तरह से पैमाने पर, लेकिन वे OLTP और वेब एप वर्कलोड के लिए अच्छा नहीं हैं





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