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搜索资源列表

  1. 一种并行XML数据库分片策略

  2. 主要研究XML文档的并行数据分片策略，以便能够并行处理XML查询．为了描述XML数据分片。提 出了媒介节点的概念．一组媒介节点的集合可以将一棵XML数据树分割成一棵根树和一组子树的集合：根树将 在所有站点中复制；而子树集合则可以根据用户查询的工作负载被均匀地分片到各个站点中．对于同一棵XML 数据树，会有很多种媒介节点的集合；而不同的媒介节点集合会产生不同的数据分片结果．然后。依据各个数据分 片中的用户查询工作量是否均衡，来衡量一个分片的好坏．选择一组最佳的媒介节点集合是一个NP．hard问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-19
    • 文件大小：571392
    • 提供者：gzh5432467

  1. 模拟IP（INTERNET PROTOCOL）数据分片和重组

  2. 本程序包括checkSum（校验和函数）/fragment(分片函数)/Reassembly（重组函数）模拟IP协议分片和重组

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-10-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：elisenyuan

  1. informix分片

  2. informix数据分片详细介绍，关于如何维护分片、取消分片、新建分片

  3. 所属分类：Informix

    • 发布日期：2013-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xiaoxvfeidao

  1. IDA数据分片算法

  2. Rabin的信息分散法IDA算法 c++实现 数据分片算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-16
    • 文件大小：14336
    • 提供者：wlxeva88720

  1. oracle 数据恢复

  2. oracle 怎样恢复某一历史事件以前的数据，如果设置了数据分片怎么回复

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2014-10-21
    • 文件大小：2048
    • 提供者：troybarlow

  1. 热璞分布式事务数据库HotDB---数据分片的设计原理、方法论及最佳实践--.pdf

  2. 文章重点描述： MySQL数据库的架构选型和容量规划 MySQL数据库的服务器配置选型和部署规划 MySQL数据库的服务器处理能力和测试验证方法 分布式事务数据库的数据分片设计和优化 分布式事务数据库的行业案例剖析

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2020-04-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：m0_46473154

  1. Redis Cluster集群数据分片机制原理

  2. 主要介绍了Redis Cluster集群数据分片机制原理,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-08
    • 文件大小：626688
    • 提供者：weixin_38651165

  1. mycat数据分片.doc

  2. 准备四台主机，搭建mycat分片服务器，通过某种特定条件，将存放在一个数据库(主机)中的数据，分散存放到多个数据库(主机)中，以达到分散单台设备负载的效果。其中192.168.4.56作为mycat服务器，192.168.4.54和192.168.4.55作为数据库服务器，192.168.4.254作为客户端。

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-10-27
    • 文件大小：178176
    • 提供者：gongxiaopingxsl

  1. Redis Cluster集群数据分片机制原理

  2. Redis Cluster数据分片机制 Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。 Redis Cluster 一般由多个节点组成，节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群，其中三个为主节点，三个为从节点。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。 如上图所示，该集群中包含 6 个 Redis 节点，3主3从，分别为M1，M2，M3，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：626688
    • 提供者：weixin_38539705

  1. sharding-shpere-temp:分片球形原始解析-源码

  2. 官方网站： ： 文档 概述 ShardingSphere是一个开放源代码生态系统，由一组分布式数据库中间件解决方案组成，包括两个独立产品Sharding-JDBC和Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（待办事项）。 它们都提供数据分片，分布式事务和数据库编排功能，适用于各种情况，例如Java同构，异构语言和云原生。 为了合理地利用分布式系统中数据库的计算和存储容量，ShardingSphere将自己定义为中间件，而不是全新的数据库类型。 作为许多企业的基石，关系数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42146086

  1. ate:具有强大的加密和身份验证功能的分布式不可变数据存储-源码

  2. 吃 导航 什么是ATE？ ...这是数据库吗？ ...这是吗？ ...这是吗？ ...是吗？ ...是吗？ ...这是安全的加密保管库吗？ ...是 通信的框架吗？ ...这是存档解决方案吗？ ATE是所有这些东西，但都不是。这是可以轻松实现上述所有用例的分布式数据的-请查看以了解如何实现它们。 为什么叫这个名字？ “ mutate”一词的起源是拉丁语“ -ate”： 概括 ATE是一个分布式的不可变数据存储区，内置在基于内存的物化视图中，具有强大的加密和身份验证功能。 那是什么意思？ 该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_42164931

  1. ate-2.0:具有强大的加密和身份验证功能的分布式不可变数据存储-源码

  2. 吃 导航 为什么叫这个名字？ “ mutate”一词的起源是拉丁语“ -ate”： 概括 ATE是一个分布式的不可变数据存储区，内置在基于内存的物化视图中，具有强大的加密和身份验证功能。 那是什么意思？ 该库是在现代分布式计算中处理数据的一种方式。 ...数据被持久保存到分布式提交日志中。 ...分区分为多个链，这些链将数据分片到物理域中。 ...在方法调用期间，按需将数据流传输到应用程序。 ...每个链是一个加密图，在不同的节点上具有唯一的非对称密钥。 ...通过各种插件验证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：89088
    • 提供者：weixin_42124497

  1. 12.3： 数据分片概述 、 部署MyCAT服务 、 测试配置 、 总结和答疑.docx

  2. 12.3： 数据分片概述 、 部署MyCAT服务 、 测试配置 、 总结和答疑.docx

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_44834469

  1. 一种以ID特征为依据的数据分片（Sharding）策略

  2. 假如您有一个应用程序，随着业务越来越有起色，系统所牵涉到的数据量也就越来越大，此时您要涉及到对系统进行伸缩（Scale）的问题了。一种典型的扩展方法叫做“向上伸缩（ScaleUp）”，它的意思是通过使用更好的硬件来提高系统的性能参数。而另一种方法则叫做“向外伸缩（ScaleOut）”，它是指通过增加额外的硬件（如服务器）来达到相同的效果。从“硬件成本”还是“系统极限”的角度来说，“向外伸缩”一般都会优于“向上伸缩”，因此大部分上规模的系统都会在一定程度上考虑“向外”的方式。由于许多系统的瓶颈都处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_38717579

  1. 一种以ID特征为依据的数据分片

  2. 假如您有一个应用程序，随着业务越来越有起色，系统所牵涉到的数据量也就越来越大，此时您要涉及到对系统进行伸缩（Scale）的问题了。一种典型的扩展方法叫做“向上伸缩（ScaleUp）”，它的意思是通过使用更好的硬件来提高系统的性能参数。而另一种方法则叫做“向外伸缩（ScaleOut）”，它是指通过增加额外的硬件（如服务器）来达到相同的效果。从“硬件成本”还是“系统极限”的角度来说，“向外伸缩”一般都会优于“向上伸缩”，因此大部分上规模的系统都会在一定程度上考虑“向外”的方式。由于许多系统的瓶颈都处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：154624
    • 提供者：weixin_38635794

  1. ApacheSpark数据分析教程（二）：SparkSQL

  2. 本Spark序列教程的第一部分，已对Spark进行介绍，详细解释了用于在Spark集群中进行数据分片存储的弹性分布式数据集（RDDs）以及ApacheSpark的生态系统。本教程将给大家演示Spark及SparkSQL结合Cassandra的使用。Spark是一款非常流行同时功能又十分强大的实时数据分析工具。在本Spark序列教程的第一部分，我们已经对Spark进行了介绍，讲解了Spark的历史，详细解释了用于在Spark集群中进行数据分片存储的弹性分布式数据集（RDDs）并对ApacheSpa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38630571

  1. 一种以ID特征为依据的数据分片

  2. 假如您有一个应用程序，随着业务越来越有起色，系统所牵涉到的数据量也就越来越大，此时您要涉及到对系统进行伸缩（Scale）的问题了。一种典型的扩展方法叫做“向上伸缩（ScaleUp）”，它的意思是通过使用更好的硬件来提高系统的性能参数。而另一种方法则叫做“向外伸缩（ScaleOut）”，它是指通过增加额外的硬件（如服务器）来达到相同的效果。从“硬件成本”还是“系统极限”的角度来说，“向外伸缩”一般都会优于“向上伸缩”，因此大部分上规模的系统都会在一定程度上考虑“向外”的方式。由于许多系统的瓶颈都处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：154624
    • 提供者：weixin_38537941

  1. 一种以ID特征为依据的数据分片（Sharding）策略

  2. 假如您有一个应用程序，随着业务越来越有起色，系统所牵涉到的数据量也就越来越大，此时您要涉及到对系统进行伸缩（Scale）的问题了。一种典型的扩展方法叫做“向上伸缩（Scale Up）”，它的意思是通过使用更好的硬件来提高系统的性能参数。而另一种方法则叫做“向外伸缩（ScaleOut）”，它是指通过增加额外的硬件（如服务器）来达到相同的效果。从“硬件成本”还是“系统极限”的角度来说，“向外伸缩”一般都会优于“向上伸缩”，因此大部分上规模的系统都会在一定程度上考虑“向外”的方式。由于许多系统的瓶颈都

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_38712899

  1. mongodb分片技术_动力节点Java学院整理

  2. 在mongodb里面存在另一种集群，就是分片技术，当数据量达到T级别的时候，我们的磁盘，内存就吃不消了，针对这样的场景我们该如何应对。 一：分片 mongodb采用将集合进行拆分，然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案。 下面我对这张图解释一下： 人脸：代表客户端，客户端肯定说，你数据库分片不分片跟我没关系，我叫你干啥就干啥，没什么好商量的。 mongos： 首先我们要了解”片键“的概念，也就是说拆分集合的依据是什么？按照什么键值进行拆分集合…. 好了，mongos就是一个路由服务器，它

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38571544

  1. 数据库数据分片（分库分表）

  2. 什么是数据分片？ 简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。 数据切分有两种类型:垂直拆分与水平拆分。 垂直拆分： 1.表的垂直拆分：将一个表中的字段拆分到多个表中 拆分原则： 把不常用的字段单独放在一张表; 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 缺点： 1.主表在数据量大且访问频繁的情况下可能还是满足不了要求 2.表的关联操作需要放在代码中实现 3.事务的处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38725137
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