Download as PDF, PPTX
![R+W>N
version: B
W=2
N=3
version: В
version: [B, A]
R=2
version: В
version: A
21/41](https://image.slidesharecdn.com/nosqlcustis-131021104543-phpapp01/85/NoSQL-21-320.jpg)
Uploaded byCUSTIS
Основы баз данных NoSQL
Документ предоставляет обзор баз данных NoSQL, включая их типы, способы распределения данных и основные принципы, такие как CAP. Автор, Юрий Солдаткин, делится своими знаниями о репликации и фрагментации данных, а также о методах управления согласованностью. Освещаются также концепции MapReduce и родственные области применения NoSQL в различных системах.
Основы баз данных NoSQL
- 1. Основы баз данныхNoSQL 17 октября 2013 года Юрий Солдаткин Ведущий разработчик C#
- 2. О себе Высшее образование поспециальности «Информационные системы и технологии» Разрабатываю на стеке .NET Предпочитаю личное общение с заказчиком Приверженец активного образа жизни Microsoft Certified Professional Developer (MCPD) 2/41
- 3. О нашей компании Мызанимаемся проектированием, разработкой и бережным внедрением масштабных IT-систем для банков, торговых сетей и государственных структур Мы создаем уникальные решения под нужды заказчиков Мы умеем ценить особенности каждого клиента 3/41
- 4. План Что намизвестно Способы распределения данных CAP 4 типа баз данных NoSQL MapReduce Родственные области 4/41
- 5.
- 6. В поисках лучшейдоли Эффективность разработки Много усилий на отображение данных в реляционный вид Сверхбольшие объемы данных Объемы данных растут, а бежать нужно в два раза быстрее 6/41
- 7.
- 8.
- 9. План Что нам известно Способы распределения данных CAP 4 типа баз данных NoSQL MapReduce Родственные области 9/41
- 10. Способы распределения данных Репликация (replication) копирование одних и тех же данных на нескольких узлах Фрагментация (sharding) размещение разных данных на разных узлах 10/41
- 11.
- 12. Репликация «Ведущий –ведомый» Ведущий узел (master) является авторитетным источником данных, ответственным за все их модификации Ведомые узлы (slave) получают данные с ведущего для производительного и отказоустойчивого чтения 12/41
- 13. Одноранговая репликация Все репликиимеют одинаковый вес и могут выполнять операции записи Потеря любой из реплик не приводит к потере доступа к хранилищу 13/41
- 14.
- 15.
- 16. Согласованность репликаций Революция: согласованность «вконечном счете» (eventual consistency) 16/41
- 17. План Что нам известно Способыраспределения данных CAP 4 типа баз данных NoSQL MapReduce Родственные области 17/41
- 18. CAP Consistency…………. Согласованность Avalibility…………….. Доступность Partitiontolerance….. Устойчивость к разделению 18/41
- 19.
- 20. Кворум R + W> N R – количество узлов для чтения W – количество узлов для записи N – общее количество узлов 20/41
- 21. R+W>N version: B W=2 N=3 version: В version:[B, A] R=2 version: В version: A 21/41
- 22. Агрегаты Коллекция связанных объектов, котораяинтерпретируется как одно целое Единица согласованности 22/41
- 23. План Что нам известно Способыраспределения данных CAP 4 типа баз данных NoSQL MapReduce Родственные области 23/41
- 24.
- 25.
- 26.
- 27.
- 28.
- 29. Семейство столбцов RDBMS Cassandra Экземпляр База данных Таблица Строка Столбцы(одни и те же для всех строк) Кластер Пространство ключей Семейство столбцов Строка Столбцы (могут быть разными для разных строк) 29/41
- 30.
- 31.
- 32.
- 33.
- 34.
- 35. План Что нам известно Способыраспределения данных CAP 4 типа баз данных NoSQL MapReduce Родственные области 35/41
- 36. MapReduce Map (отображение) –принимает отдельные агрегаты и отображает их на пары ключ – значение Reduce (свертка) – группирует полученные значения по ключам, агрегируя информацию 36/41
- 37.
- 38. План Что нам известно Способыраспределения данных CAP 4 типа баз данных NoSQL MapReduce Родственные области 38/41
- 39. Родственные области Файловые системы Порождениесобытий Контроль версий 39/41
- 40. Литература Прамодкумар Дж. Садаладж, МартинФаулер NoSQL. Новая методология разработки нереляционных баз данных 40/41
- 41.