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1,mongodb应用场景举例说明谢谢高手解答

MongoDB属于内存型数据库,在需要读性能要求很高的项目中有着比较不错的表现。可做前段缓存服务器、缓冲数据存储区,同样也可以作为应用系统的存储服务器,例如微博、论坛等应用系统,也可以作为图片存储服务器(分布式);在数据写方面,Mongo也支持比较高的写速率(当然这取决于硬件设备)。这比一般使用硬盘存储介质的关系数据库的存储效率要高很多。但是,非关系数据库会造成大量冗余数据,如果前期的系统设计很粗糙,后期的数据维护将会相当困难。
同问。。。

mongodb应用场景举例说明谢谢高手解答

2,64gecc内存用在哪

64GECC内存通常被用于高性能计算、大型数据库处理、虚拟化环境等需要大量数据处理和存储的场景。比如,在高性能计算领域,64GECC内存可以担任数据临时存储和快速访问功能,加速计算节点之间的通讯效率和计算速度;在大型数据库处理领域,64GECC内存可以承载大量数据,提高数据库查询效率,降低系统的I/O负担;在虚拟化环境中,64GECC内存可以承载多个虚拟机,支持大量用户访问,提供更高的性能和稳定性。总之,64GECC内存的主要用途是在需要高速、大容量数据处理和存储的应用场景中。

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3,i2CDP一般都用于哪些场景

i2CDP在勒索病毒预防和恢复,数据本地/异地容灾,数据实时备份,数据库数据保护等场景都是可以使用的。
1. 存储。ibm貌似才刚推出关于存储的计划。这样读写的速度更快,并且高容错,同时也可采用一般机器进行水平扩展,而不需要大型机这样的高性能机器。 2. 网页索引资料库。貌似搜索领域现在运用hadoop比较多。国内估计bat都在用吧,国外的典型应该是yahoo了。 3. 日志分析。类似日志分析这样的数据挖掘领域貌似也应用的较多。 4. 商品推荐。amazon用来进行协同过滤的商品推荐,个性化广告的推送也应该属于此类。 5. 垃圾邮件的识别与过滤。

i2CDP一般都用于哪些场景

4,谈谈redismemcache的区别和具体应用场景

①Redis定义:Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo(网名:antirez)开发的一款内存高速缓存数据库。Redis全称为:RemoteDictionaryServer(远程数据服务),该软件使用C语言编写,Redis是一个key-value存储系统,它支持丰富的数据类型,如:string、list、set、zset(sortedset)、hash。②Redis特点Redis以内存作为数据存储介质,所以读写数据的效率极高,远远超过数据库。以设置和获取一个256字节字符串为例,它的读取速度可高达110000次/s,写速度高达81000次/s。Redis跟memcache不同的是,储存在Redis中的数据是持久化的,断电或重启后,数据也不会丢失。因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分,重启后,Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中,这些可以通过配置文件对其进行配置,正因为这样,Redis才能实现持久化。Redis支持主从模式,可以配置集群,这样更利于支撑起大型的项目,这也是Redis的一大亮点。③Redis应用场景,它能做什么众多语言都支持Redis,因为Redis交换数据快,所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据,这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销,更重要的是可以极大提升速度。拿大型网站来举个例子,比如a网站首页一天有100万人访问,其中有一个板块为推荐新闻。要是直接从数据库查询,那么一天就要多消耗100万次数据库请求。上面已经说过,Redis支持丰富的数据类型,所以这完全可以用Redis来完成,将这种热点数据存到Redis(内存)中,要用的时候,直接从内存取,极大的提高了速度和节约了服务器的开销。总之,Redis的应用是非常广泛的,而且极有价值,真是服务器中的一件利器,所以从现在开始,我们就来一步步学好它。

5,内存数据库主流的有哪些并给出各自特点

内存数据库从范型上可以分为关系型内存数据库和键值型内存数据库。 在实际应用中内存数据库主要是配合oracle或mysql等大型关系数据库使用,关注性能。 作用类似于缓存,并不注重数据完整性和数据一致性。 基于键值型的内存数据库比关系型更加易于使用,性能和可扩展性更好,因此在应用上比关系型的内存数据库使用更多。 比较FastDB、Memcached和Redis主流内存数据库的功能特性。 FastDB的特点包括如下方面: 1、FastDB不支持client-server架构因而所有使用FastDB的应用程序必须运行在同一主机上; 2、fastdb假定整个数据库存在于RAM中,并且依据这个假定优化了查询算法和接口。 3、fastdb没有数据库缓冲管理开销,不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。 4、整个fastdb的搜索算法和结构是建立在假定所有的数据都存在于内存中的,因此数据换出的效率不会很高。 5、Fastdb支持事务、在线备份以及系统崩溃后的自动恢复。 6、fastdb是一个面向应用的数据库,数据库表通过应用程序的类信息来构造。 FastDB不能支持Java API接口,这使得在本应用下不适合使用FastDB。 Memcached Memcached是一种基于Key-Value开源缓存服务器系统,主要用做数据库的数据高速缓冲,并不能完全称为数据库。 memcached的API使用三十二位元的循环冗余校验(CRC-32)计算键值后,将资料分散在不同的机器上。当表格满了以后,接下来新增的资料会以LRU机制替换掉。由于 memcached通常只是当作缓存系统使用,所以使用memcached的应用程式在写回较慢的系统时(像是后端的数据库)需要额外的程序更新memcached内的资料。 memcached具有多种语言的客户端开发包,包括:Perl、PHP、JAVA、C、Python、Ruby、C#。 Redis Redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了C++、Java、Python,Ruby,Erlang,PHP客户端。
这里介绍一些大型的市场占有率比较高的内存数据库,也是业界响当当的—SAP HANA、Oracle Exalytics、Orale TimesTen、IBM SolidDB,可以说他们之间没有说是哪个最好,主要还是看使用的场景和具体的需求,各自特点如下: SAP HANA(High-Performance Analytic Appliance)是 SAP 公司于 2011 年推出的基于 内存计算技术,面向企业分析性应用的产品。左图 的系统架构示意图中可以看出, HANA 产品主要包括内存计算引擎和 HANA 建模工具两部分。它支持从 SAP 商务套件中 同步更新业务数据,或者从 SAP BW(SAP 商务智能产品)和其他第三方数据源中批量导 入数据,在 HANA 中进行运算后,提供给 SAP BI 客户端或者其他第三方展现工具进行分 析和展现。 Oracle Exalytics 内存分析一体机是面向分析的集成设计系统,可以无限制提供最佳可 视化分析和更智能的分析应用程序。 如图 所示, Oracle Exalytics 内存分析一体机的产品架构包括 3 个部分: 内容分析 硬件、内存分析软件和经过优化的 Oracle 商务智能基础套件(Oracle BI Foundation)。内存分析硬件部分是一台为基于内存计算的商务智能而特别优化的服务器,具有提供 强劲计算能力的 40 核中央处理器,高达 1TB 的内存以及快速的网络. 内存分析软件部分的核心是 Oracle TimesTen 内存数据库。它是为 Exalytics 平台而特 别优化的内存分析数据库,包括了很多 Oracle Exalytics 平台特有的功能。Oracle 商务智能基础套件部分受益于 Oracle Exalytics 内存分析一体机的大容量内存、 处理器、并发处理能力、存储、网络、操作系统、内核和系统配置等,可以提供明显优于传统软件的查询响应性、用户可用性和 TCO。 Oracle 内存数据库TimesTen 是一个基于内存计算的关系数据库, 提供了响应时间极 短且吞吐量极高的应用程序,可满足各行业应用程序的需求。 TimesTen 是一个可嵌入到应用程序中的数据库, 通过消除进程间通信和网络 开销,进一步提高数据库操作的性能。Oracle 内 存 数 据 库 TimesTen 使 用 行 级 锁 定 和 提 交 后 读 取 (committed-read) 隔离,通过事务日志记录与数据库检查点相结合实现了基于磁盘的持久 性和可恢复性。TimesTen 通常与多用户和多线程应用程序一起部署,应用程序直接通过 JDBC、 ODBC、 Oracle 调用接口、 Pro*C/C++ 和Oracle PL/SQL 编程接口, 使用标准SQL 访问TimesTen 数据库。若运行在不同服务器上的多个应用程序共享一个数据库时,则使 用常规的客户端/服务器访问方式。 IBM solidDB 是一个内存数据库,专为获取极高的速度和可用性而进行优化。如图 所示,IBM solidDB 既可以单独部署作为独立的数据库支持应用程序,也可 以部署为其他关系型数据库的加速缓存以提高应用程序性能。solidDB Universal Cache 功能将这些数据库中存储的性能关键型数据 缓存到solidDB Universal Cache 中,加快领先关系数据库的速度。solidDB Universal Cache 功能使用检查点和事务日志将数据持久保存在 磁盘上,从而保持数据耐久性。 有问题再追问吧。

6,内存数据库的几个典型应用场景

近些年内存数据库(IMDB)技术发展迅猛。除了与生俱来的高性能之外,IMDB本身越来越向着功能完整的独立DB的方向发展。 下面简单描述当前比较常见的几个IMDB应用场景,希望对有志于IMDB技术的同僚以启发—— 1.电信计费 IMDB最大规模的应用集中在电信领域,尤其 近些年内存数据库(IMDB)技术发展迅猛。除了与生俱来的高性能之外,IMDB本身越来越向着功能完整的独立DB的方向发展。下面简单描述当前比较常见的几个IMDB应用场景,希望对有志于IMDB技术的同僚以启发——1.电信计费IMDB最大规模的应用集中在电信领域,尤其以计费系统为主。当然,近些年陆续开始向新的电信业务领域拓展,例如核心网、CRM、精确营销等。下图是IMDB在电信计费中的架构图,供大家参考。2.证券类在线交易当前的证券交易基本都是利用J2EE来缓存所有的交易对象,这势必导致中间层大量的系统开销,同时增加系统和人力成本。利用IMDB,把交易按逻辑分类,并缓存到应用服务器中,可以极大的提高系统性能和对象访问的统一性。3.区域性数据采集中心对于跨地域的大型营业系统而言,区域性数据中心的存在大大提高了数据的准确、快速和安全等特性。典型的应用场景包括:高速公路收费系统、餐饮连锁计费/营收系统、代理售票系统等。典型的系统架构如下:这类系统最大的特点是专用机负载较低,可以采用较为廉价的硬件配置,但是区域性数据中心需要较高的硬件配置从而应对有可能发生的大并发任务(如餐厅每天晚10点进行统一盘点,代理售票系统月末提交当月报表等)。考虑到大并发不是每时每刻都会发生,用内存数据库+轻量级数据库服务器的配置替代高性能数据库服务器作为区域性数据库服务器,可以用最低的成本管理并维护大并发时的热数据。在实际部署的时候,内存数据库可以同时部署在终端专用机和区域性数据库服务器;专用机可以采用同步/异步的方式与区域性数据库服务器进行同步;最终,总公司的数据中心从各个区域数据中心的内存数据库中直接读取汇总数据并进行相应处理。4.BI系统BI系统是由数据仓库+大量的OLAP应用所构成。传统BI系统的瓶颈往往来自数据库服务器,这也正是IBM,Oracle等公司积极推出数据库一体机的初衷。但反观国内的BI市场,很多客户匆匆上马数据仓库和BI项目,但早期却没有意识到随着数据规模的扩大,未来可能出现的严重系统瓶颈。这些瓶颈直接影响报表生成的效率。数据库一体机看似能够解决客户问题,但是随之而来也是高昂的设备价格,并直接影响客户IT部门在整个公司的公信力。在不追加硬件投资的前提下,使用内存数据库,并对现有的系统进行一定量的改造,可以在很大程度上解决这一问题:在现有系统的基础上,将内存数据库部署在应用/BI系统的服务器上,或者在资金充足的情况下额外配置一层数据加速层。值得注意的是,这样的部署方式需要对应用/BI系统的工作流程非常熟悉,并按照特定的逻辑规则人为划分数据的路由方式,从而达到专用数据专门集中,让每个应用系统在自己的相应的硬件资源下专有的运行各自的OLAP。如果能够顺利的进行业务梳理并部署,这样的架构不但能解决现有系统瓶颈,而且能够清晰的梳理业务流程,为将来系统的扩容提供方便。

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