从MySQL到HBase:数据存储方案转型的演进

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2、MySQL优化点(主也不写)

HBase只保证行级事务,单行数据肯定居于同一台机器(单机事务很好做)。

Rquest的路由流程,MySQL与HBase基本一致,这么RegionServer与MySQL的性能差异怎样才能呢?

LSM树

MySQL要求尽量追加写(自增 ID),速率较慢;HBase还不能 随机插入,速率调慢。

服务稳定性:

事务性:

辅助索引,插入基本是随机的:

删除

只有MySQL

3、集群化数据库的辅助索引

异步化

原文发布时间为:2018-06-19

HFile存储格式

减少随机写——缓冲:延迟写/批量写

2、Hbase写得快

RegionServer向HMaster汇报状况。HMaster为RegionServer负载均衡,调整其负责的region 。

缓存B+高层节点

基于bloomfilter过滤:

正常检索,RegionServer会遍历所有Hfile查询所需数据。其中,时要遍历Hfile的索引块不能判断Hfile中与非 有所需数据;

主从功能的间题:

HBase直接将变化写入到memstore,这么其它开销。

1、数据请求流程

服务稳定性:主节点挂了,Proxy会将从节点升级为主节点;从节点挂了会被其它从节点替换。

3、结论

1、MySQL应用的演化

范式参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/3028672

HBase也不在 memstore记录删除标记,这么其它开销。

水平分库/分表带来的间题:

减少随机读——MRR

MetaIndex存储Meta的索引信息,Meta存储一系列元信息;MetaIndex功能你這個于B+树的非叶子节点;Meta存储bloomfiler等辅助信息。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8394149

修改

笔者但是曾在一家O2O创业公司工作,公司所有数据都存储在同一一好有几个 MySQL里,也不这么任何主备方案。相信这是统统初创公司会用到的一一好有几个 典型防止法子,当时这台MySQL为用户、订单、物流服务,同去也为线下分析服务。

集群的方案:

进而也不一系列分布式方案,而HBase也不其中某种生活防止思路——只读主库保证一致,水平拆分、zk等机制保证自动运维、单行级ACID。至于性能方面,原因 存储思路不同,MySQL与HBase分别选则了不同的读写性能。继而,就衍生出了怎样才能针对性进行优化。

关系型数据库,纵向的外键相互join;

MySQL与HBase说到最核心的点,是某种生活数据存储方案。方案某种生活这么对错、这么好坏,只有合适与非 。相信多数公司都与MySQL有着不解之缘,主次学校的课程甚至直接以SQL语言作为数据库讲解。我时要要借自身经历,先来谈谈MySQL应用的演化。

单实例的间题:

4、附录

垂直拆分

列缓存:快速判断Hfile与非 有所需的列,粒度较细,但存储占用较多。

扩容:时要再次水平拆分的:修改map,迁移数据……

HBase:

B+ 树火山岩的全局有序

版本数量:基于后台合并,还不能 将太旧版本干掉。

InnoDB的辅助索引

单个region过大,RegionServer会将region均分为一一好有几个 (自动、手工)。也不更新.META.表。

HBase写入内存+后台刷盘(最多是WAL,磁盘顺序写);MySQL时要维护B+树,几瓶的磁盘随机读写。

最直接的存储思路肯定是“文件”,当“文件”只有满足需求,详细后要 了数据的组织法子,进而演进到关系数据库如MySQL。

增/删RegionServer后,会为重新调整region的分配法子。

RegionServer也不计算单元,挂掉后Hmaster还不能 随便再找一一好有几个 节点代替坏节点服务。

RegionServer也不计算单元,挂掉后不影响服务。

为社 MySQL建议自增主键?(MySQL随机插入的代价)

将SQL执行结果装进 缓存。

MySQL数据删除:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24033067

行缓存:快速判断Hflie与非 有所时要的行,粒度较粗,存储占用少,磁盘IO少,数据较快;

master只负责写请求,slave同步master用来服务读请求:

还不能 做到全局信息的维护,但这么保证事务性。

水平拆分:

MySQL的主要瓶颈,单机单应用程序。CPU有限、内存/磁盘功能、连接数有限、网卡吞吐有限……

HBase还不能 随机插入:

本文作者:杨宏志

查询缓存

HFile存储底部形态:



业务继续增长,订单表有几瓶的并发写入,也不原因 有了几千万行数据。

MySQL数据变化引起存储变动:

业务继续增长,master甚至无法承载所有的写请求,数据库时要按业务拆分。

我不在 乎 BigTable的前辈们是出于什么思路,个人所有所有冒昧揣测一下,哪有几个应该是受到SQL数据库的影响。个人所有所有感觉,什么或许也不一脉相承的演进,合适用你一点思路学习不显突兀。HBase详细后要 凭空而来,也绝对详细后要 防止所有间题的万能灵丹。

数据就近



统统,应该说任何某种生活方案都这么完美,只有合适。而所有的合适详细后要 演变而来,万变不离其宗:更好的防止间题。

1、HBase优化点 (主也不读)



MySQL以其“单机”很好地防止了ACID间题,也不,性能再好的“单机”势必演变成“单点”瓶颈,进而,分布式思路成为必然。

引擎层根据过滤条件过滤掉无用的行,减少数据量,进而优化server的性能。

索引下推

二、性能选则

MySQL成也B+,败也B+;HBase成也LSM,败也LSM。

根据主键查询,还不能 快速定位到数据所在磁盘块,只时要极少的磁盘IO即可拿到数据:通过缓存高层节点,主健查询只时要一次磁盘IO就可拿到数据;MySQL单表行数一般建议不让超过2千万,千万行以下的大表,B+树只需2~3层即可;

B+ 树

索引,提供快速定位能力:辅助索引B+树,还不能 快速定位到最终所需的主键ID,根据主键ID还不能 快速拿到所需信息。

HBase只有局部信息,这么辅助索引

新增

四、总结

查询“值为25”的节点,只时要2次定位即可。

B+树全局有序,叶子节点存储的是主键。基于辅助索引定位主键,再用主键定位数据。MySQL水平切分后,这么子跨库维持建立全局有序索引:

水平拆分

4、HBase异步合并带来的好处

3、HBase集群化防止方案

BloomFiler存储HFile的摘要,还不能 通过极少磁盘IO,快速判断当前HFile与非 有所需数据:

参考链接:

随着业务增加,单个DB是无法承载这么多请求的。于是详细后要 了主从一键复制、读写分离的防止方案。

MySQL读得快

参考:大众点评订单系统分库分表实践

一千万行的大表,一般只时要一棵3层的B+树,其中索引节点 (非叶子节点) 的大小约20MB。详细还不能 考虑将大部叶子节点缓存,基于主键查询只时要一次IO。

最简单的是扩展读,“无限”挂slave;进而拆分写节点,多点写入:垂直拆库、水平拆库。一旦选则分布式,就涉及怎样才能主从一致、怎样才能发现节点、怎样才能运维、ACID的怎样才能保证等间题。

HBase相同间题

MySQL:

一、集群化方案

上节提到,B+树通过自增主键几瓶减少随机插入。原因 辅助索引的居于,插入、修改、删除操作,辅助索引原因 引起几瓶的随机IO。

扩容方案:

主从方案

查询“值为25”的节点,只时要4次定位即可。

MySQL数据是本地存储的,HBase是基于HDFS,有原因 数据不在 本地。

垂直拆分的间题:

基于timestamp过滤:

辅助

2、MySQL的间题

快速检索



集群的限制点:

三、优化思路

以你一点思路,HBase详细后要 凭空总出 。以个人所有所有浅显的目光所及,这么完美的架构,也这么绝对厉害的设计。并非 SQL类数据库有其独领风骚的场景,NoSQL数据库自然详细后要 纵横驰骋的疆域,无论是哪种架构,详细后要 个人所有所有鞭长莫及的角落。

备份容灾:

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