引擎级多模|SequoiaDB让研发和DBA和谐共处( 二 )
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基于「引擎级多模」能力 , MySQL及MongoDB可以同时挂载相同的SDB数据域 , 即可实现不同的数据引擎共享同一个数据域的数据 , 实现实时共享的读写处理 , 无须任何ETL操作 , 因此也不会导致因ETL带来的数据延迟问题及数据冗余空间浪费 。 同时 , 研发人员可以直接将原有的MySQL或MongoDB应用直接跑在SequoiaDB中 , 无须因为使用新的数据库而进行程序修改 。
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精明的小伙伴是不是发现了 , MySQL和MongoDB共同使用一份数据?那数据库的事务一致性在什么地方处理呢?难道数据不会冲突吗?这就来源于SequoiaDB的架构设计了 , SequoiaDB与众多云原生数据库一样 , 提供存储计算分离的能力 。 但不同的是 , SequoiaDB底层的存储引擎实际上就是一个完整的分布式数据库 , 具备完整的事务一致性、排序过滤、下推计算等能力 。 而上层计算实例层只承担SQL或API解析及业务计算的工作 , 所以不同引擎下发的操作 , 事务一致性在分布式引擎层进行控制 。
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到这里 , 一些朋友所疑惑的 , SequoiaDB是否基于xxx开源数据库的疑问也就揭开谜底了 。 SequoiaDB原生分布式引擎源自2011年 , 100%自主研发 , 基于独特的技术架构及稳定性实践 , 已经在近百家金融机构上线生产系统 。 如果您有哪些疑问想与我们交流 , 欢迎留言 。 同时也诚邀您关注及参加10月22日举行的SequoiaDB v5.0新版本发布会 , 了解我们更多的技术特性 。
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作者介绍
萧少聪 , 巨杉数据库资深总监 , 负责公司技术社区及生态发展 。 2015-2018年PostgreSQL中国社区主席 。 历任阿里云数据库高级产品高级专家、华为存储产业营销专家 。 2011年成为全国首位获得EnterpriseDB公司Postgres Plus Professional认证的专家 。 2009年通过红帽全球最高认证RHCA , 成为国内前20名考取此认证的架构师 。
【引擎级多模|SequoiaDB让研发和DBA和谐共处】参与著作:
2011年参与编写《Linux系统案例精解》
2013年参与编写《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》
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