大家有用过什么好用的分布式存储数据库吗求推荐

我们公司去年用了YGData，我觉得还挺不错的。它是一个由多台X86服务器所组成的高效数据库运行平台，可支持Oracle、达梦、Mysql等多种当下主流数据库⌄非常实用！

它能有效保证IO高性能，利用Nvme高性能存储卡大大提升性能，如响应时间、IOPS和吞吐量，很好的解决了数据库IO瓶颈，提高系统的大并发大事务能力。

也能实现高带宽、低延迟，而且安全性高，将整合架构实现全架构冗余，避免单点故障。同时整个系统的处理能力和存储空间，都可以通过增加节点的方式实现几乎线性扩展，性能嗖嗖的提升。

再多数据量也不怕了，真的很不错！推荐你试试！

分部式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物各有优点和缺点分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种 是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护

分部式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物各有优点和缺点分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种 是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护

很多组织机构慢慢的在不同的服务器和地点部署SQLServer数据库——为各种应用和目的——开始考虑通过SQLServer集群的方式来合并。

将SQLServer实例和数据库合并到一个中心的地点可以减低成本，尤其是维护和软硬件许可证。此外，在合并之后，可以减低所需机器的数量，这些机器就可以用于备用。

当寻找一个备用，比如高可用性的环境，企业常常决定部署Microsoft的集群架构。我常常被问到小的集群(由较少的节点组成)SQLServer实例和作为中心解决方案的大的集群哪一种更好。在我们比较了这两个集群架构之后，我让你们自己做决定。

什么是Microsoft集群服务器

MSCS是一个WindowsServer企业版中的内建功能。这个软件支持两个或者更多服务器节点连接起来形成一个“集群”，来获得更高的可用性和对数据和应用更简便的管理。MSCS可以自动的检查到服务器或者应用的失效，并从中恢复。你也可以使用它来(手动)移动服务器之间的负载来平衡利用率以及无需停机时间来调度计划中的维护任务。

这种集群设计使用软件“心跳”来检测应用或者服务器的失效。在服务器失效的事件中，它会自动将资源(比如磁盘和IP地址)的所有权从失效的服务器转移到活动的服务器。注意还有方法可以保持心跳连接的更高的可用性，比如站点全面失效的情况下。

MSCS不要求在客户计算机上安装任何特殊软件，因此用户在灾难恢复的经历依赖于客户-服务器应用中客户一方的本质。客户的重新连接常常是透明的，因为MSCS在相同的IP地址上重启应用、文件共享等等。进一步，为了灾难恢复，集群的节点可以处于分离的、遥远的地点。

在集群服务器上的SQLServer

SQLServer2000可以配置为最多4个节点的集群，而SQLServer2005可以配置为最多8个节点的集群。当一个SQLServer实例被配置为集群之后，它的磁盘资源、IP地址和服务就形成了集群组来实现灾难恢复。

SQLServer2000允许在一个集群上安装16个实例。根据在线帮助，“SQLServer2005在一个服务器或者处理器上可以支持最多50个SQLServer实例，”但是，“只能使用25个硬盘驱动器符，因此如果你需要更多的实例，那么需要预先规划。”

注意SQLServer实例的灾难恢复阶段是指SQLServer服务开始所需要的时间，这可能从几秒钟到几分钟。如果你需要更高的可用性，考虑使用其他的方法，比如logshipping和数据库镜像。

单个的大的SQLServer集群还是小的集群

下面是大的、由更多的节点组成的集群的优点：

◆更高的可用新(更多的节点来灾难恢复)。

◆更多的负载均衡选择(更多的节点)。

◆更低廉的维护成本。

◆增长的敏捷性。多达4个或者8个节点，依赖于SQL版本。

◆增强的管理性和简化环境(需要管理的少了)。

◆更少的停机时间(灾难恢复更多的选择)。

◆灾难恢复性能不受集群中的节点数目影响。

下面是单个大的集群的缺点：

◆集群节点数目有限(如果需要第9个节点怎么办)。

◆在集群中SQL实例数目有限。

◆没有对失效的防护——如果磁盘阵列失效了，就不会发生灾难恢复。

◆使用灾难恢复集群，无法在数据库级别或者数据库对象级别，比如表，创建灾难恢复集群。

虚拟化和集群

虚拟机也可以参与到集群中，虚拟和物理机器可以集群在一起，不会发生问题。SQLServer实例可以在虚拟机上，但是性能可能会受用影响，这依赖于实例所消耗的资源。在虚拟机上安装SQLServer实例之前，你需要进行压力测试来验证它是否可以承受必要的负载。

在这种灵活的架构中，如果虚拟机和物理机器集群在一起，你可以在虚拟机和物理机器之间对SQLServer进行负载均衡。比如，使用虚拟机上的SQLServer实例开发应用。然后在你需要对开发实例进行压力测试的时候，将它灾难恢复到集群中更强的物理机器上。

集群服务器可以用于SQLServer的高可用性、灾难恢复、可扩展性和负载均衡。单个更大的、由更多的节点组成的集群往往比小的、只有少数节点的集群更好。大个集群允许更灵活环境，为了负载均衡和维护，实例可以从一个节点移动到另外的节点。

问题一：当前主流分布式文件系统有哪些各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。

1PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：

1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;

2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;

3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。

2Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。

3PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。

4GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。

5相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：

1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;

2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;

3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突

问题二：分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能

问题三：什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 立的设备上

问题四：什么是分布式数据存储 定义：

分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。

特点：

1高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。

2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。

3 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

问题五：分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munityemc/message/655951 下面简要介绍nix平台下分布式文件系统的发展历史：

1、单机文件系统

用于 *** 作系统和应用程序的本地存储。

2、网络文件系统（简称：NAS）

基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。

3、集群文件系统

在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。

4、分布式文件系统

在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。

问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作

问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么

NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）

网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。

NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是：

1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。

2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。

3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。

开发语言c/c++,可跨平台运行。

OpenAFS（openafs）

OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。

文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。

MooseFs（derfhomelinux）

Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台 *** 作。

pNFS（pnfs）

网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。

开发语言c/c++,运行在linu下。

googleFs

据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。

问题九：分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。

问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。

GFS（Google File System）

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Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。

下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。

HDFS

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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。

Ceph

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是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。

说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2634 以上的内核才支持。

可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。

Lustre

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Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。

该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。

目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。

分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop

distributed

file

system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。

其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

数据仓库就是数据库，只不过是按照业界不同的提法说法不同而已； 一般的数据仓库的说法是要建立一个高性能的可查询数据库，一般说来是提供高效的查询而不是交互。

从软件出发考虑：

MySQL现有的几种数据库从55后缺省的数据引擎是Innodb, 性能在查询上和MyISAM差不多，不过对事物的支持更加好。 如果需要建立一个有规模的数据仓库首先必须考虑查询和聚合运算的效率问题， 从MySQL内部的函数的使用效率出发选用innodb可以支持复杂的存储过程让运算集中在服务器上运行，可以高效的发挥服务器的运算性能和SQL集合运算的效率。

从平台考虑：

数据仓库的数据源可能来自不同的 *** 作系统和数据库， 怎么把数据同步到本地可以参考通用的方法，作为数据仓库需要考虑的是数据的一致性，比如一个流程的不同环节的数据来自不同的数据库，这时就需要考虑怎么来定制来保证数据的时效和一致，比如不允许第一步的数据还未进行同步，第二步的数据就已经同步到本地，这样的话后台的应用在读取数据的时候就会非常的混乱

从硬件出发考虑：

数据仓库一般是从业务数据库导出到另外一个独立数据库作为计算分析， 这样的好处在于把计算分开，避免非业务的大规模运算对正常业务的影响。即使软硬件崩溃也不会对正常业务造成影响，而数据重建只需要按照原来的方法恢复即可。在往数据仓库上同步数据的过程要灵活考虑数据同步的方法，缺省可直接使用Mysql的主从备份。 如果不想对业务服务器造成太多影响，也可以采用自己定制的方法来进行增量备份和差异备份。

从SQL的使用出发考虑：

能够交由SQL完成的工作最好全部使用SQL来完成聚合，表和表进行联合的时候先进行添加约束，和外部的程序，比如统计分析的计算，尽量让SQL输出一个计算后的数据集给后台应用。

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