大数据时代下,如何高效地存储和管理海量数据成为关键问题。数据库作为数据存储与管理的核心工具,其存储策略对于性能、成本、安全性及可靠性有着直接的影响。
本文将介绍柏睿数据分布式内存数据库RapidsDB在存储策略方面的创新实践,如何为用户提供多元化、定制化、更科学的数据库存储模式。
数据库存储策略主要从如下几个方面考量制定:
随着技术的不断进步,存储介质的种类也日益丰富。在选择存储介质时,需要对数据访问模式、成本和性能等因素进行综合考虑。内存存储、传统的磁盘存储、固态硬盘,以及新兴的存储技术如非易失性内存(NVM)等,都是可以研究和选择的对象。
通常,速度越快的存储介质,成本越高,同时也会面临更复杂的技术问题。
存储方法具体包括分布式存储和单机存储、单一存储介质和多存储介质、数据格式及数据压缩方式的选择。
分布式和单机存储
单机存储只能纵向扩展存储容量,存储容量和性能易于受限;而分布式存储能够轻松实现横向扩展,在处理大规模数据和满足高可用性、高性能要求方面具备显著优势,被认为是当前和未来的存储趋势。
单一存储和多存储介质
单一的存储介质的技术难度更低,混合存储介质需要更复杂的技术来完成数据的调度和承接。
数据格式
不同的数据格式可提供不同场景的使用优势。
数据压缩
数据压缩能够降低存储的空间,从而降低成本;但不进行数据压缩可以提升性能。
针对不同类型的数据,制定科学的数据生命周期管理策略是必不可少的。例如,及时清理和归档不再需要的数据,可以释放存储资源,提高数据库的运行效率。
柏睿数据具有完全自主知识产权的分布式全内存数据库RapidsDB,从诞生至今历经三个阶段的存储策略升级演化,持续紧跟技术发展趋势和市场需求不断调整,通过为用户提供更多元、可配置、更科学的存储配置模式,助力用户提升数据分析性能,降低使用成本,保障系统安全可靠。
RapidsDB最早瞄准的是高性能分析场景。为提升数据库性能,RapidsDB采用全内存存储,支持分布式,数据可以分散到集群的各个节点上,进行大规模并行的查询分析计算。RapidsDB的选择无疑是成功的,基于全内存分布式架构,RapidsDB的性能不仅远超市场主流数据库产品,而且相比传统磁盘数据库提升百倍。
但是,大规模数据全部放在数据库内存中,对于企业来说成本太高,数据库存储如何做到降本增效,成为RapidsDB在第二个阶段要解决的问题。
为了解决全内存存储的高成本问题,RapidsDB采用内存和磁盘数据混合存储的方式。
当用户数据量超出RapidsDB内存容量时,溢出的数据可以存储到磁盘上;同时,用户可以使用数据预加载和置换优化技术,将要查询分析的数据始终保持在内存中;从而在不降低数据库查询分析性能的前提下,降低数据库存储成本。
随着数据分析业务日趋复杂化,用户需求也变得更加多元化。用户更注重根据不同的需求选择最优的存储介质、存储方法和数据生命周期管理方法。RapidsDB的存储策略由此进化到第三阶段。
现在,RapidsDB支持更灵活的多元数据存储模式配置。用户可以个性化选择建立内存表还是磁盘表,选择使用行式存储或者列式存储,还可以配置是否需要数据压缩。
在这个阶段,RapidsDB将所有的功能做到了最大程度的可配置,为客户提供一个更优的选择。用户可以根据自己的需求灵活选择存储模式,从而实现性能和成本的平衡。
通过对多元存储模式的支持,RapidsDB成为了一个分析性能更加强大、存储功能更加完善的数据库。
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