ESENT分布式数据存储

关于ESENT,我能想到最恰当的比喻是,它是Microsoft世界的BerkeleyDB,鲜为人知,很少有.NET开发人员使用它,rhino-queues项目使用就是它,但它的性能和可靠性已经经受住了时间的考验。ESENT是一个原生支持Windows的嵌入式数据库引擎,它是CodePlex上的一个托管项目(https://managedesent.codeplex.com/),最新的Windows版本已经内置了esent.dll。关于性能的更多统计数字请看这里

 

关于ESENT 数据库

可扩展存储引擎体系结构

时间: 2024-11-11 02:04:52

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10分钟搞懂:亿级用户的分布式数据存储解决方案!

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讲给普通人听的分布式数据存储

http://www.infoq.com/cn/articles/distributed-data-stores-for-mere-mortals Neo,这就是让我们心烦的问题 为什么AWS有这么多的数据存储选项?我应该用哪个?这些是客户常见的问题.在这分成三部分的博客系列中,我将试图做一些澄清.在第一部分,我会论述高可用性的基础,以及为什么冗余是实现高可用性的常用方法.我也简要地提到在数据层加入冗余会带来新的问题.在本博客系列的第二部分,我会讨论这其中的一些问题,以及在克服这些问题时你需要考

分布式数据存储 - MySQL主从复制高可用方案

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YottaChain区块链分布式数据存储的发明,改写数据处理和安全存储的世界性难题---“加密后去重

在大数据的今天,数据加密和去重是个对立的关系,就如同鱼与熊掌不可兼得",真的是这样的吗?那么什么是数据加密,什么是数据去重?不少人都知道关于数据安全的需要,往往需要对数据加密,但是加密后就不能去掉重复的数据.即便是现在,如何让数据加密后还能去重,依然是很多技术人员都是难以攻克的难题,然而这难题目前已经被YottaChain创始人王东临教授攻克,王东临教授突破了常规思维,从数据安全和存储的最基本原理出发用严谨的科学研究方法发明了能实现"加密后去重"的 TruPrivacy 技术

分布式数据存储之哈希和一致性哈希

数据分布设计原则 数据均匀:不同存储节点中存储的数据要尽量均衡,用户访问也要做到均衡 数据稳定:当存储节点出现故障需要移除或者扩增时,数据按照分布规则得到的结果应该尽量保持稳定,不要出现大规模的数据迁移 节点异构性:不同存储节点的硬件配置可能差别较大 隔离故障域:保证数据的可用和可靠性 性能稳定性:数据存储和查询的效率要有保证 数据分布方法 哈希 核心思想:确定一个哈希函数,然后通过计算得到对应的存储节点,适用于同类型节点且节点数量比较固定的场景 一致性哈希 核心思想:将存储节点和数据都映射到一

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分布式数据存储之CAP理论

CAP的定义 C: Consistency,一致性,指的是所有节点在同一时刻的数据是相同的 A: Available,可用性,指的是系统提供的服务一直处于可用状态 P:Partition tolerance,分区容错性,指分布式系统在遇到网络分区的情况下,仍然能响应用户的请求 CAP理论指的是在分布式系统中,CAP三个特征不能同时满足,只能满足其中的两个 对比分析 原文地址:https://www.cnblogs.com/battlescars/p/cap.html

云存储和云备份没有那么难以区分

雄兔脚扑朔,雌兔眼迷离, 双兔傍地走,安能辨我是雄雌? --<木兰诗> 存储和备份一直是企业IT业务重要的组成部分,随着云计算.大数据的兴起,云存储.云备份已经逐渐取代传统的存储和备份业务,成为云计算总要的两个落地应用.二者既有相同,也有不同.不过,对于一些厂商来说,较为含糊的概念反倒会使他们的产品看上去更加的强大. 从概念上区分: 虽然二者目前并没有一个准确的定义,但当我们试着去定义的时候,会发现二者的差并不明显. 云存储是托管服务供应商(MSP)提供的基于云的存储服务. 云备份是把结构化数