传统开发读写优化与HBase

目录:
一、传统开发数据读写性能优化
[1. Mysql 分表、主从复制与读写分离](#1. Mysql 分表、主从复制与读写分离)
[2. Redis(缓存型数据库)主从复制与读写分离](#2. Redis(缓存型数据库)主从复制与读写分离)
二、HBase

一、传统开发数据读写性能优化

1、Mysql 分表、主从复制与读写分离

2、Redis(缓存型数据库)主从复制与读写分离

缓存数据库:哨兵【主从复制】,集群

后端查询都从Redis走

【定期】将关系型数据库数据【同步】到Redis:实时性(一致性)

具体过程参考:Redis主从复制、哨兵、Cluster三种模式摸透

主从复制存在一定的数据延迟,大数据不强调一致性,只需最终一致性

二、HBase

Redis 集群 + 哨兵的主从复制解决数据的分布式存储但也只是解决了读的问题,写还是面向数据库,写的慢主从复制同步的慢读的数据有问题或写的太频繁数据库崩了,对于写的数据慢可以采用批处理的方式

多主多从都解决不了问题就可以考虑使用HBase

Hbase 本身就是集群 主要优点之一:吞(写)吐(读)量大

相关推荐
wenb1n27 分钟前
MySQL诊断系列(3/6):索引分析——5个SQL揪出“僵尸索引”
数据库·人工智能·编程语言
EasyDSS34 分钟前
企业数字化培训升级!企业级融媒体平台EasyDSS破解跨区域内训难题,高效沉淀知识资产
大数据·媒体
leoZ2311 小时前
Git 集成实战完全指南(四):Git 冲突解决
大数据·git·elasticsearch
xlrqx1 小时前
家电清洗培训课程类别、培训方式及费用情况究竟有哪些
大数据·python
段一凡-华北理工大学1 小时前
向量数据库实战:选型、调优与落地~系列文章03:向量相似度算法全解:余弦、欧氏、内积,到底该用哪个?
大数据·数据库·人工智能·算法·机器学习·向量相似度·高炉炼铁
码上上班2 小时前
Elasticsearch课程
大数据·elasticsearch·搜索引擎
ClouGence2 小时前
CloudDM 数据库管理平台,全新 UI,更清晰、更高效!
数据库·开源
码农小白AI2 小时前
工业设备验收迈入智能审核新时代:AI报告审核通审Agent版 IACheck打造检测报告质量管控新引擎
大数据·人工智能
智圣新创013 小时前
高校共生型学生社区生态圈搭建 核心路径与效能升级高频实操答疑
大数据·人工智能
Achou.Wang4 小时前
《从零实现cobra》手写一个 mini 版 Cobra
大数据·elasticsearch·搜索引擎