數據庫是很多企業的現代化管理系統的核心，數據是很多企業的制勝法寶，那么怎么選擇數據庫呢？接下來，小編就將介紹一款數據庫：巨杉數據庫，以下就是巨杉數據庫怎么樣，巨杉數據庫公司怎么樣的內容，一起來看看吧。

SequoiaDB 分布式數據庫

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巨杉數據庫怎么樣？

1.巨杉數據庫怎么樣？

體系結構

       作為一種典型的SharyNothing分布式數據庫，SquoyDB具有高性能和高可用性的特點。利用分片技術，實現了對DB系統的橫向擴展，使DB系統的分片過程對應用程序完全透明。這種機制解決了單一服務器(如內存、CPU、磁盤I/O等)硬件資源受限的問題，不會增加應用程序開發的復雜性。

• 協作節點：負責調度、分配、匯總，是DB的數據分發節點，本身并不存儲數據，主要負責接收來自應用程序的訪問請求；
• Catalog節點：負責存儲整個數據庫的部署結構和節點狀態信息，并記錄集合空間和集合參數信息，同時記錄每個集合的數據切分狀態；
• DataNode：負責數據存儲、計算的過程，提供高性能的讀寫服務，并且有多索引支持，適合于海量數據查詢。數據節點可由多個數據節點組成，并根據選舉算法自動選擇主數據節點，余下的節點為備用數據節點。

支持多點全模式的數據支持

       單數據類型已經不能滿足許多綜合業務平臺的要求，例如，許多企業應用需要處理圖表和需要支持Multi-Model多模式數據管理產品的關系型數據。由于銀行遠程開戶、柜面無紙化、面部識別等系統的建立和升級，金融企業在互聯網金融等新需求下，正面臨著大量不同類型的非結構化數據(如圖片、視頻和文件)帶來的挑戰。

       除JSON存儲器引擎外，SequoiaDB核心引擎還提供了分布式塊存儲器模式，該模式可根據固定大小的數據塊對大文件進行分塊，并將其存入不同的分區。SequoiaDB的雙存儲器引擎功能，在用戶需要管理大量小文件(如照片、音視頻、文檔、圖片等等)時，可以幫助用戶快速構建高性能、高可用的內容管理和圖像平臺系統。利用SequoiaDB建立的影像平臺系統體系結構比較簡單，可以使用SequoiaDB服務器的本地磁盤來存放元數據和內容數據，并且無需再購買昂貴的外部存儲設備，從而節省了企業的開發和運營費用。

       采用Multi-Sels數據庫級非結構化數據管理，可以實現對結構化、半結構化和非結構化數據的統一管理，實現對非結構化數據的實時訪問，極大地降低了運行和應用成本。目前，在業界新一代的分布式數據庫中，只有SquoDB擁有該引擎。

混合交易/分析業務的HTAP

       在新的業務需求中，數據庫除了能對業務進行操作外，還能對業務進行實時的數據監測，并對數據進行報告和決策支持，它具有很多實時應用場景。HTAP混合事務/分析處理模式的提出，成為數據庫技術發展的新方向。

       SquoLDB企業版全面集成了多種大數據架構。除了為客戶提供高性能的分布式數據庫外，企業版還為客戶提供了一個全SQL解決方案和全運行平臺。根據不同情況，用戶可以選擇不同的組件，快速構建自己的分布式數據庫平臺。

       用戶可以使用defaultquoyDB作為底層數據庫。對于應用開發，根據不同的情況，例如對大量數據的分析，用戶可以選擇使用一種hquosql，或者一種hquosql，如果業務屬于數據實時檢索類型，用戶可以選擇使用hquosql或者本地API來進行實時數據檢索。另外，為某些特定類型的業務提供由更高級別封裝的接口，例如為企業內容管理(ECM)業務提供接口，而為圖像提供相應的接口功能，如批量管理、版本管理和過程控制。

容災與雙重生存

       在雙活動容災即災難備份系統中，主生產端數據庫和備機端數據庫聯機運行，處于可讀可查詢狀態。這樣不但保證了數據不會丟失，而且所有的系統在遇到事故時都能在較短的時間內恢復。一次中央斷電，所有前端應用就能立即切換到雙活中心繼續使用。

       多數銀行數據中心還需要“雙活度”容災能力，即在兩個數據中心進行實時備份，一旦其中一個數據中心丟失，所有業務都能及時切換到繼續運行。與此同時，通過數據中心的“雙活化”，既保證了數據的安全性，又把數據存儲、數據處理的高可用性和災難恢復結合起來，使數據管理能夠以較低的成本實現持續可用，并以最小的代價實現對“雙活化”數據中心的最佳利用。

       SequoiaDB已經在其內部實現了容災備份，并提供了“雙活頁”功能。

• 異地容災：異地容災與備份，保證數據安全，跨中心距離超過1000km。要滿足金融機構“兩個三中心”的監管要求。
• 同城雙活：同城雙中心數據準實時同步，保證數據一致性；可實現雙中心數據的同時讀寫，大大提高讀寫效率；RTO中心切換時間小于10分鐘。
• 資料壓縮機制：節省帶寬資源，加速同步及備份處理。
• 更加方便的災難管理：災難中心在系統集群中的統一管理，簡化了維護成本，同時也幫助用戶更加快捷。

多維劃分

       大多數新型分布式數據庫中，表或集合中的數據通常只能通過對主鍵或分區鍵進行散列，從而確定應該將某個記錄存儲在哪個物理分區中。此實踐為一維分區。DB是一種多維分區的概念，它允許在每個節點上根據其他維度進行進一步分區，而不是使用分區鍵將記錄分散到不同的節點上，這樣高存儲密度服務器上的大型表就可以按照額外提供的維度進行進一步切分和縮減。在管理大量數據時，該機制可以顯著提高性能，減少磁盤訪問開銷。

       在使用多維分塊技術時，開發人員不必關心底層數據庫集合的特定的分塊邏輯。根據查詢條件的不同，數據庫可以自動判斷查詢是只需查找特定的子分區，還是需要對所有子分區進行檢索。以上就是巨杉數據庫怎么樣？巨杉數據庫公司怎么樣的內容，感謝您的閱讀。