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Sequoia db 技术概述_sacc
- 1. SequoiaDB - 企业级 NoSQL 技 介术简 2013/09/01
- 2. 提纲 公司 介简 企业级 NoSQL 与其他 NoSQL 的区别 系型数据 的缺点和局限性传统关 库 SequoiaDB 相 于 数据 的对 传统 库 优势 Hadoop 与 SequoiaDB 的 密整合紧
- 3. 公司 介：企简 业级 NoSQL • 核心 件 品：新型软 产 NOSQL 分布式大数据库 ( 未使用任何开 源数据 引擎和代库 码 ) ， 由前 IBM DB2 深研 成 在北美完资 发 员 成原型 和内核 。设计 开发 • SequoiaDB V1.0 布于发 2013 年 4 月，主要向政府、 信、金电 融、 力和互 网等 有海量 数据的行 提供大数据解决电 联 拥 业务 业 方案，主要客 已包括国内知名 行、 信及互 网企 。户 银 电 联 业 • 云 算与大数据的系 集成，部署，以及提供 咨 服计 统 顾问 询 务 http://sequoiadb.com/index.html 3
- 4. 公司里程碑： • 2011 年 3 月，在北美完成 SequoiaDB 原型 及其内核设计 开发 • 2012 年 8 月，公司及广州研 中心正式成立发 • 2013 年 4 月， SequoiaDB 1.0 版正式推出 • 2013 年 4 月，国内某大网 生 商使用络设备 产 SequoiaDB 开发 内部云平台系统 • 2013 年 5 月，国内某大 行使用银 SequoiaDB 行 款系开发 业贷 统 • 2013 年 5 月，与 IBM 正式 成合作 伴 系，达 伙 关 捆绑 IBM 大数 据解决方案，参与省 信公司大数据方案级电 评测 • 2013 年 7 月，与当地政府合作，成 政府云平台数据为 库 • 2013 年 7 月，与 Cloudera 正式 成合作 伴 系达 伙 关 • 2013 年 9 月， SequoiaDB 推出 1.5 版本
- 5. 2 核心技术团队 • IBM DB2 北美实验室全球最高顾问小组成员之一（全球仅 15 人） • IBM DB2 资深研发成员，负责编写 DB2 内核代码 • IBM 北美实验室大数据平台架构师，负责设计 IBM 下一代数 据平台架构
- 6. 提纲 系型数据 的缺点和局限性传统关 库 企业级 NoSQL 与其他 NoSQL 的区别 SequoiaDB 相 于 数据 的对 传统 库 优势 公司 介简 Hadoop 与 SequoiaDB 的 密整合紧
- 7. 数据库平台新的趋势：传统关系型数据库不能 满足这一趋势 大数据 关系连接 人际关系 高并发 灵活数据类型 数据云
- 8. 数据量成几何数级增加
- 11. 关系数据库模型复杂
- 12. 提纲 SequoiaDB 相 于 数据 的对 传统 库 优势 企业级 NoSQL 与 源开 NoSQL 的区别 系型数据 的缺点和局限性传统关 库 公司 介简 Hadoop 与 SequoiaDB 的 密整合紧
- 13. 企业级 24x7 技术支持 面向企业级定制功能 企业级 24x7 技术支持 面向企业级定制功能 分布式存储与高并发 访问带来性能的飞跃 分布式存储与高并发 访问带来性能的飞跃 Schemaless 带来开发的敏捷Schemaless 带来开发的敏捷 分布式架构 + 非结构化存储 = 水平扩张 分布式架构 + 非结构化存储 = 水平扩张 SequoiaDB 巨杉分布式数据库特点 海量数据海量数据 敏捷开发敏捷开发 高性能高性能 企业级 NoSql企业级 NoSql
- 15. 应用程序应用程序 从数据节点从数据节点 主数据节点主数据节点 从数据节点从数据节点 App ServerApp Server 协调节点协调节点 协调节点协调节点 协调节点协调节点 编目节点编目节点 协调节点：与应用程序直接通讯，向数据节点请求数 据并转发给应用程序 编目节点：存储分布式数据库的元数据信息，一般来 说推荐部署在至少三台逻辑节点中 数据节点：存储分布式数据库的用户数据。多台数据 节点组成一个复制组，在复制组中数据冗余多份。一 般一个复制组推荐至少包含三个数据节点 巨杉分布式数据库架构 编目节点编目节点 编目节点编目节点
- 16. 应用程序应用程序 从数据节点从数据节点 主数据节点主数据节点 从数据节点从数据节点 App ServerApp Server App ServerApp Server App ServerApp Server 协调节点协调节点 协调节点协调节点 协调节点协调节点 编目节点编目节点 巨杉分布式数据库架构 编目节点编目节点 编目节点编目节点 从数据节点从数据节点 主数据节点主数据节点 从数据节点从数据节点 从数据节点从数据节点 主数据节点主数据节点 从数据节点从数据节点 通过动态 增加复制 组 数量 达到水平 扩张的目 的
- 17. 主数据节 点 主数据节 点 从数据节 点 从数据节 点 从数据节 点 从数据节 点 应用 程序 应用 程序 只读 读、写操作 只读 异步日志复制 HA 高可用性 复制组中的冗余机制提供了 1 ）高可用性，实现数据的永远在 线 2 ）读写分离，保障数据在高负荷 下的响应速度
- 22. 提纲 企业级 NoSQL 与其他 NoSQL 的区别 SequoiaDB 相 于 数据 的对 传统 库 优势 系型数据 的缺点和局限性传统关 库 公司 介简 Hadoop 与 SequoiaDB 的 密整合紧
- 23. 企业级 NoSQL 与 源开 NoSQL 的区别 • SequoiaDB 定位 企为 业级 NoSQL ，目 客 群 大中型企标 户 为传统 业 ，及中小型互 网企 。联 业 • 行 有 多企 需求并没有在已有的文档型传统 业 许 业级 NoSQL 品中得产 到很好的 足，例如事物，满 SQL 支持，和 Hadoop 系 的整合等等统 • 我国人口 多，很多 用 生的海量数据是欧美其他国家所无法比众 应 产 拟 的， 于 理海量数据的这对 处 NoSQL 数据 会 生不少定制化的需求库 产 ， 于大多基于北美的对 NoSQL 品 是无法兼 的， 源数据 引产 这 顾 开 库 擎的定制化改 不 需要 强的研 力，同 也只有原来引擎的动 仅仅 较 发实 时 研 才能完全 。 是 什么发团队 驾驭 这 为 SequoiaDB 未使用任何 源数开 据 引擎和代 的原因之一。库 码 http://sequoiadb.com/article_3.html
- 24. 我 提供了 多独特的企 功能们 许 业级 SequoiaDB MongoDB HBase RDBMS （ Ora cle,DB2) 事务 有 无 无 有 SQL 语法 有 无 无 有 分布式 有 有 有 无 性能 高 中 高 低 多索引 有 有 无 有 数据压缩 有 无 有 有 增删改查 有 有 无更新 有 数据索引分离 有 无 无 有 数据模型 JSON 对象 JSON 对象 K/V 关系结构 • 活的数据类型灵 • 化的数据模型简 设计 • 易于 人 使用开发 员 • 支持 SQL 与事 功能，务 • 近企 用 的需要贴 业级 户
- 25. SequoiaDB = 企业级 NoSql SequoiaDB MongoDB HBase CouchDB 企业级功能 丰富 中等 少 少 企业级软件 debug, trace 完善 完善 无 无 与 Hadoop 的 集成 高 低 高 低 数据访问性能 高 中 中 低 企业级高可用 好 较好 一般 一般 面向用户 企业 + 互联网 互联网 + 企业 互联网 + 企业 互联网 技术支持 24x7 企业技 术支持 社区 社区 社区 企业级管理工 具 完整 少 少 少 处理业务类型 在线应用 + 分 析 在线应用 分析 在线应用 开发语言 C++ C++ JAVA Erlang
- 26. 提纲 Hadoop 与 SequoiaDB 的 密整合紧 SequoiaDB 相 于 数据 的对 传统 库 优势 系型数据 的缺点和局限性传统关 库 公司 介简 企业级 NoSQL 与其他 NoSQL 的区别
- 27. SequoiaDB = 大数据分析 + 在线应用的结合 hadoop (hbase) 只能做离线批处理分析 从数据节点从数据节点 主数据节点主数据节点 从数据节点从数据节点 从数据节点从数据节点 主数据节点主数据节点 从数据节点从数据节点 从数据节点从数据节点 主数据节点主数据节点 从数据节点从数据节点
- 28. Hadoop + SequoiaDB = 实时分析 + 批处理分析 HDFS 分布式存储引擎 HDFS 分布式存储引擎 Hive 查询引擎 Hive 查询引擎 MapReduce 分布式计算框架 MapReduce 分布式计算框架 SequoiaDBSequoiaDB Pig 执行引擎 Pig 执行引擎 SequoiaDB SQL 执行引擎SequoiaDB SQL 执行引擎
- 29. Hadoop (Hbase ） = 仅批处理分析 HDFS 分布式存储引擎 HDFS 分布式存储引擎 Hive 查询引擎 Hive 查询引擎 MapReduce 分布式计算框架 MapReduce 分布式计算框架 HBaseHBase Pig 执行引擎 Pig 执行引擎
- 30. SequoiaDB 与 HBase 的功能 比对 SequoiaDB HBase 与第三方 BI 工具整合 强 弱 事务 有 无 SQL 支持 有 无 多索引 有 无 数据装载工具 有 无 综合性能 高 低 接口 JDBC + API API
- 31. 技 合作 伴术 伙
- 32. 提问