在构建数据密集型应用时,开发者需要关注数据的存储模式、查询效率、数据一致性机制以及如何在系统扩展时保持高性能。例如,选择合适的数据库(关系型数据库或NoSQL数据库)、实施有效的缓存策略和设计高效的数据访问层都是关键考虑因素。 此外,数据密集型应用往往需要考虑数据的备份和恢复策略、数据加密和安全措施以及数据合...
在设计数据密集型应用时,有几个关键原则需要遵循。首先,我们需要考虑数据的规模和复杂性,以及应用对数据的访问模式和查询需求。其次,我们需要选择适当的数据存储和处理技术,例如关系型数据库、NoSQL数据库或分布式存储系统。然后,我们需要合理划分应用的数据模型和架构,以便实现高可用性、扩展性和容错性。最后,我们需要优...
当数据(数据量、数据复杂度、数据变化速度)是一个应用的主要挑战,那么可以把这个应用称为数据密集型的。与之相对的是计算密集型——处理器速度是主要瓶颈。 其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据,经过业务逻辑处理,再返回给用户。 很多应用都是在解决...
《设计数据密集型应用》是2017年东南大学出版社出版的图书。内容简介 书中包含以下内容: ? 深入分析你已经在使用的系统,并学习如何更高效地使用和运维这些系统 ? 通过识别不同工具的优缺点,作出更明智的决策 ? 了解一致性、可伸缩性、容错性和复杂度之间的权衡 ? 理解分布式系统研究,这些研究是现代数据库...
RDF数据模型 SPARQL查询语言 Datalog基础 Datalog是 比SPARQL或Cypher更为古老的语言 。 2.4 小结 三种模型(文档模型、关系模型和图模型)都有广泛应用,每个数据模型都有自己的查询语言或框架。 Chapter3 存储与检索 3.1 数据库核心:数据结构 (1)哈希索引
在第一部分中,我们会讨论设计数据密集型应用所赖的基本思想。我们从第一章开始,讨论我们实际要达到的目标:可靠性(reliability)、可伸缩性\可扩展性(scalability)和可维护性(maintainability);我们该如何思考这些概念;以及如何实现它们。在第二章中,我们比较了几种不同的数据模型和查询语言,看看它们如何适用于不同的场景...
设计数据密集型应用(ddia) - 冯若航中文翻译版本 http://t.cn/RnJmZxx 相当经典的书,常看常新。译者的话:“现今,尤其是在互联网领域,大多数应用都属于数据密集型应用。本书从底层数据结构到顶层架构设计,将...
设计数据密集型应用(1-2) 云数据库 MongoDBscala云数据库 SQL Server 假期宅家,这两天在看一本书:Designing Data-Intensive Application,书名翻译成中文是设计数据密集型应用 —— 大部分互联网应用都属于数据密集型应用。 linjinhe 2020/02/18 7220 知识图谱入门(一) 知识图谱sql编程算法数据库 本文是一篇最新的...
第1章 可靠、可扩展与可维护的应用系统 背景 应用都属于数据密集型,而非计算密集型 核心在于数据量、数据的复杂度及数据的快速多变性 应用构建模块 数据库 持久化数据 MySQL等关系型数据库 Hive/Clickhouse等大数据存储 高速缓存 缓存热点数据/操作复杂数据以供加快访问 ...
Load描述,又称load parameters:CPU, 内存,网络等因素,这取决于系统的设计 性能描述:通常使用percentiles(百分位数),99th, 98th等。 监控度量percentiles: 使用计算窗口,即保存窗口时间内的数据,并计算排序。其他算法,forwar decay、t-digits等也可 应对Load: ...