黑龍江時(shí)序數(shù)據(jù)庫-北京美信科技公司-時(shí)序數(shù)據(jù)庫分析報(bào)告

數(shù)據(jù)序列化階段2

階段2：采用編程語言內(nèi)置的序列化機(jī)制，比如java Serialization，黑龍江時(shí)序數(shù)據(jù)庫，Python pickle等。這種方式解決了階段1面臨的大部分問題，但隨著使用逐步深入，我們發(fā)現(xiàn)這種方式將數(shù)據(jù)表示方式跟某種特定語言綁定在一起，很難做到跨語言數(shù)據(jù)的寫入和讀取。

階段3：為了解決階段2面臨的問題，我們決定使用應(yīng)用范圍廣、跨語言的數(shù)據(jù)表示格式，比如jason和xml。但使用一段時(shí)間后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這種方式存在嚴(yán)重的性能問題，解析速度太慢，同時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)冗余較大，比如json會(huì)重復(fù)存儲(chǔ)每個(gè)屬性的名稱等。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫

水平（橫向）切分當(dāng)一個(gè)應(yīng)用難以再細(xì)粒度的垂直切分，或切分后數(shù)據(jù)量行數(shù)巨大，存在單庫讀寫、存儲(chǔ)性能瓶頸，這時(shí)候就需要進(jìn)行水平切分了。

水平切分分為庫內(nèi)分表和分庫分表，是根據(jù)表內(nèi)數(shù)據(jù)內(nèi)在的邏輯關(guān)系，將同一個(gè)表按不同的條件分散到多個(gè)數(shù)據(jù)庫或多個(gè)表中，每個(gè)表中只包含一部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而使得單個(gè)表的數(shù)據(jù)量變小，時(shí)序數(shù)據(jù)庫分析報(bào)告，達(dá)到分布式的效果。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫分布式事務(wù)

事務(wù)一致性問題分布式事務(wù)當(dāng)更新內(nèi)容同時(shí)分布在不同庫中，不可避免會(huì)帶來跨庫事務(wù)問題?？绶制聞?wù)也是分布式事務(wù)，沒有簡(jiǎn)單的方案，時(shí)序數(shù)據(jù)庫多少錢，一般可使用'XA協(xié)議'和'兩階段提交'處理。

分布式事務(wù)能大限度保證了數(shù)據(jù)庫操作的原子性。但在提交事務(wù)時(shí)需要協(xié)調(diào)多個(gè)節(jié)點(diǎn)，推后了提交事務(wù)的時(shí)間點(diǎn)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫案例，延長(zhǎng)了事務(wù)的執(zhí)行時(shí)間。導(dǎo)致事務(wù)在訪問共享資源時(shí)發(fā)生沖突或死鎖的概率。隨著數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)的增多，這種趨勢(shì)會(huì)越來越嚴(yán)重，從而成為系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫層面上水平擴(kuò)展的枷鎖。