CN105045816A - 一种大量数据的存取方法及*** - Google Patents

一种大量数据的存取方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN105045816A
CN105045816A CN201510359672.6A CN201510359672A CN105045816A CN 105045816 A CN105045816 A CN 105045816A CN 201510359672 A CN201510359672 A CN 201510359672A CN 105045816 A CN105045816 A CN 105045816A
Authority
CN
China
Prior art keywords
storehouse
data
rule
mass data
routing rule
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510359672.6A
Other languages
English (en)
Inventor
邱光明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Feixun Data Communication Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Feixun Data Communication Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Feixun Data Communication Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Feixun Data Communication Technology Co Ltd
Priority to CN201510359672.6A priority Critical patent/CN105045816A/zh
Publication of CN105045816A publication Critical patent/CN105045816A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明提供一种大量数据的存取方法及***，所述大量数据的存取方法包括以下步骤：设置数据路由规则；根据所述路由规则对数据库中存储的大量数据进行拆分存储。本发明既能实现读写分离式存储，也能实现分库分表式存储，在功能上更齐全，在使用上更加简单，而且易扩展，更不需要事先规划数据规模，很容易做二次开发，且成本低。

Description

一种大量数据的存取方法及***
技术领域
本发明属于计算机技术领域，涉及一种数据库的存取方法，特别是涉及一种大量数据的存取方法及***。
背景技术
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了***设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV(pageview，页面浏览量)无疑对数据库造成了相当高的负载，对***的稳定性和扩展性造成了极大的问题。大数据量的存储需要大量的数据库资源。数据量的不断增长要求数据库存储具有可扩展性，而且在保证大数据量的情况下，还要保证性能、高可用性等质量要求。
通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有效的降低了单台机器的访问负载，降低了宕机的可能性；通过集群方案，解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题；通过读写分离策略更是最大限度提高了应用中读取(Read)数据的速度和并发量。
现有的方案有：
1)商业版数据库Sharding：MySQLProxy，提供MySQL协议接口(非JDBC)，主从结构，可以负载平衡，读写分离，failover等，lua语法复杂，不支持大数据量的分库分表。
2)Amoeba：支持分数据库实例，每个数据相同的表，不支持事务；类似MySQLProxy，设计上抛弃lua，更简单。
3)阿里集团研究院开发的CobarClient，主要面向小规模的数据库sharding集群访问，基于ibatis，需要规划数据规模，缺乏扩展性；另外有Cobar，阿里集团内部的一个完整DAL层，实现完整JDBC代理。
4)HibernateShards，Hibernate提供的sharding，支持分数据库实例，比较复杂，事先规划数据规模，和框架不符。
5)guzz，多库(虚拟的数据库，实际数据库的路由规则仍然自定义)、表分切、读写分离，以及多台数据库之间透明的分布式事务支持，设计目标是支持大型在线生产应用；需完全替换ibatis；完全和框架不符。
6)TDDL，淘宝的DAL，很强的分库分表能力，仍然需要数据量实现规划，动态扩展有限。
现有技术要么只能实现某个功能点，要么使用复杂，不易扩展。也就是说，现有框架中没有彻底解决大数据量的存储问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种大量数据的存取方法及***，用于解决现有大量数据的存储方式使用复杂，不易扩展，成本高的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种大量数据的存取方法，所述大量数据的存取方法包括以下步骤：设置数据路由规则；根据所述路由规则对数据库中存储的大量数据进行拆分存储。
可选地，当所述数据路由规则为读写分离时，则按照原有数据库拆分复制出一个写库和一个读库。
可选地，当所述数据路由规则为分库分表时，则在原有数据库中选择至少1张表进行拆分，将被选择的表复制出N个库，每个库拆分出M张表，并记录拆分后相应的路由规则；N和M为大于等于1的正整数。
可选地，所述数据路由规则包括规则名称、数据真实地址、真实库名、真实表名、记录开始编号、记录结束编号、记录开始时间、和记录结束时间。
可选地，所述大量数据的存取方法还包括：利用通用的数据库连接方法和操作方法直接调用接口，根据所述数据路由规则对拆分存储后的数据进行操作或/和查询。
本发明还提供一种大量数据的存取***，所述大量数据的存取***包括：规则设置模块，设置数据路由规则；拆分存储模块，与所述规则设置模块相连，根据所述路由规则对数据库中存储的大量数据进行拆分存储。
可选地，所述大量数据的存取***还包括：读取模块，与所述拆分存储模块相连，利用通用的数据库连接方法和操作方法直接调用接口，根据所述数据路由规则对拆分存储后的数据进行操作或/和查询。
可选地，所述规则设置模块包括：读写分离规则设置单元，以读写分离的方式设置数据的路由规则；分库分表规则设置单元，以分库分表的方式设置数据的路由规则。
可选地，所述拆分存储模块包括：读库复制单元，与所述读写分离规则设置单元相连，按照原有数据库拆分复制出一个读库；写库复制单元，与所述读写分离规则设置单元相连，按照原有数据库拆分复制出一个写库。
可选地，所述拆分存储模块还包括：分库复制单元，与所述分库分表规则设置单元相连，在原有数据库中选择至少1张表进行拆分，将被选择的表复制出N个库；N为大于等于1的正整数；分表复制单元，与所述分库复制单元相连，将每个库拆分出M张表；M为大于等于1的正整数；路由规则记录单元，与所述分库复制单元和分表复制单元分别相连，记录拆分后相应的分库分表路由规则。
如上所述，本发明的大量数据的存取方法及***，具有以下有益效果：
本发明既能实现读写分离式存储，也能实现分库分表式存储，在功能上更齐全，在使用上更加简单，而且易扩展，更不需要事先规划数据规模，很容易做二次开发，且成本低。
附图说明
图1a显示为本发明实施例所述的大量数据的存取方法的一种实现流程示意图。
图1b显示为本发明实施例所述的大量数据的存取方法的另一种实现流程示意图。
图2显示为本发明实施例所述的大量数据的存取方法的再一种实现流程示意图。
图3显示为本发明实施例所述的大量数据的存取***的一种实现结构示意图。
图4显示为本发明实施例所述的大量数据的存取***的规则设置模块的一种实现结构示意图。
图5显示为本发明实施例所述的大量数据的存取***的拆分存储模块的一种实现结构示意图。
元件标号说明
100大量数据的存取***
110规则设置模块
111读写分离规则设置单元
112分库分表规则设置单元
120拆分存储模块
121读库复制单元
122写库复制单元
123分库复制单元
124分表复制单元
125路由规则记录单元
130读取模块
S1～S3步骤
S21～S22步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
请参阅图1a和图1b所示，本发明提供一种大量数据的存取方法，所述大量数据的存取方法包括以下步骤：
S1，设置数据路由规则。所述数据路由规则包括规则名称、数据真实地址、真实库名、真实表名、记录开始编号、记录结束编号、记录开始时间、和记录结束时间。
S2，根据所述路由规则对数据库中存储的大量数据进行拆分存储。或
S3，利用通用的数据库连接方法和操作方法直接调用接口，根据所述数据路由规则对拆分存储后的数据进行操作或/和查询。
进一步，参见图2所示，所述大量数据的存取方法的一种实现过程为：
S21，当所述数据路由规则为读写分离时，则按照原有数据库拆分复制出一个写库和一个读库。
S22，当所述数据路由规则为分库分表时，则在原有数据库中选择至少1张表进行拆分，将被选择的表复制出N个库，每个库拆分出M张表，并记录拆分后相应的路由规则；N和M为大于等于1的正整数。本发明通过一系列的切分规则(即路由规则)可以将数据分布到不同的数据库(DB)服务器上，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台数据库服务器了，而是N台数据库服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。本发明还通过一系列的切分规则，将数据分布到一个数据库的不同表中，比如将article分为article_001，article_002等子表，若干个子表水平拼合又组成了逻辑上一个完整的article表，这样做的目的其实也是很简单的。举个例子说明，比如article表中现在有5000w条数据，此时需要在这个表中增加(insert)一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，5000w行数据建立索引的***开销还是不容忽视的。但是反过来，假如将这个表分成100个子表，从article_001一直到article_100，5000w行数据平均下来，每个子表里边就只有50万行数据，这时向一张只有50w行数据的表(table)中***(insert)一个新数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降，极大地提高了数据库(DB)的运行效率，也提高了数据库(DB)的并发量。当然分表的好处还不止这些，还有诸如写操作的锁操作等，都会带来很多显然的好处。
综上所述，分库降低了单点机器的负载。分表提高了数据操作的效率，尤其是写(Write)操作的效率。
本发明所述的大量数据的存取方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。
本发明还提供一种大量数据的存取***，所述大量数据的存取***可以实现本发明所述的大量数据的存取方法，但本发明所述的大量数据的存取方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的大量数据的存取***的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。
参见图3所示，所述大量数据的存取***100包括：规则设置模块110，拆分存储模块120，或读取模块130。
所述规则设置模块110设置数据路由规则。
进一步，参见图4所示，所述规则设置模块110包括：读写分离规则设置单元111，分库分表规则设置单元112。所述读写分离规则设置单元111以读写分离的方式设置数据的路由规则。所述分库分表规则设置单元112以分库分表的方式设置数据的路由规则。
所述拆分存储模块120与所述规则设置模块110相连，根据所述路由规则对数据库中存储的大量数据进行拆分存储。
进一步，参见图5所示，所述拆分存储模块120包括：读库复制单元121，写库复制单元122，分库复制单元123，分表复制单元124，路由规则记录单元125。
所述读库复制单元121与所述读写分离规则设置单元111相连，按照原有数据库拆分复制出一个读库。
所述写库复制单元122与所述读写分离规则设置单元111相连，按照原有数据库拆分复制出一个写库。
所述分库复制单元123与所述分库分表规则设置单元112相连，在原有数据库中选择至少1张表进行拆分，将被选择的表复制出N个库；N为大于等于1的正整数。本发明通过一系列的切分规则(即路由规则)可以将数据分布到不同的数据库(DB)服务器上，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台数据库服务器了，而是N台数据库服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。
所述分表复制单元124与所述分库复制单元112相连，将每个库拆分出M张表；M为大于等于1的正整数。本发明还通过一系列的切分规则，将数据分布到一个数据库的不同表中，比如将article分为article_001，article_002等子表，若干个子表水平拼合又组成了逻辑上一个完整的article表，这样做的目的其实也是很简单的。举个例子说明，比如article表中现在有5000w条数据，此时需要在这个表中增加(insert)一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，5000w行数据建立索引的***开销还是不容忽视的。但是反过来，假如将这个表分成100个子表，从article_001一直到article_100，5000w行数据平均下来，每个子表里边就只有50万行数据，这时向一张只有50w行数据的表(table)中***(insert)一个新数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降，极大地提高了数据库(DB)的运行效率，也提高了数据库(DB)的并发量。当然分表的好处还不止这些，还有诸如写操作的锁操作等，都会带来很多显然的好处。综上所述，分库降低了单点机器的负载。分表提高了数据操作的效率，尤其是写(Write)操作的效率。
所述路由规则记录单元125与所述分库复制单元123和分表复制单元124分别相连，记录拆分后相应的分库分表路由规则。
所述读取模块130与所述拆分存储模块120相连，利用通用的数据库连接方法和操作方法直接调用接口，根据所述数据路由规则对拆分存储后的数据进行操作或/和查询。
本发明所述的大量数据的存取***的保护范围不限于本实施例列举的模块连接结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的模块增减、模块替换、或模块功能转移所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。
本发明可以实现利用免费数据库MySQL存储大量数据，并且不影响数据的存取性能。通过一系列的切分规则(即路由规则)将大量数据水平分布到不同的DB(数据库)或table(表)中，再通过相应的DB路由或者Table路由规则找到需要查询的具体的DB或者Table，以进行查询(Query)操作。
本发明既能实现读写分离式存储，也能实现分库分表式存储，在功能上更齐全，在使用上更加简单，而且易扩展，更不需要事先规划数据规模，很容易做二次开发，且成本低。
综上所述，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种大量数据的存取方法，其特征在于，所述大量数据的存取方法包括以下步骤：
设置数据路由规则；
根据所述路由规则对数据库中存储的大量数据进行拆分存储。
2.根据权利要求1所述的大量数据的存取方法，其特征在于：当所述数据路由规则为读写分离时，则按照原有数据库拆分复制出一个写库和一个读库。
3.根据权利要求1所述的大量数据的存取方法，其特征在于：当所述数据路由规则为分库分表时，则在原有数据库中选择至少1张表进行拆分，将被选择的表复制出N个库，每个库拆分出M张表，并记录拆分后相应的路由规则；N和M为大于等于1的正整数。
4.根据权利要求1所述的大量数据的存取方法，其特征在于：所述数据路由规则包括规则名称、数据真实地址、真实库名、真实表名、记录开始编号、记录结束编号、记录开始时间和记录结束时间。
5.根据权利要求2或3所述的大量数据的存取方法，其特征在于，所述大量数据的存取方法还包括：
利用通用的数据库连接方法和操作方法直接调用接口，根据所述数据路由规则对拆分存储后的数据进行操作或/和查询。
6.一种大量数据的存取***，其特征在于，所述大量数据的存取***包括：
规则设置模块，设置数据路由规则；
拆分存储模块，与所述规则设置模块相连，根据所述路由规则对数据库中存储的大量数据进行拆分存储。
7.根据权利要求6所述的大量数据的存取***，其特征在于，所述大量数据的存取***还包括：
读取模块，与所述拆分存储模块相连，利用通用的数据库连接方法和操作方法直接调用接口，根据所述数据路由规则对拆分存储后的数据进行操作或/和查询。
8.根据权利要求6所述的大量数据的存取***，其特征在于，所述规则设置模块包括：
读写分离规则设置单元，以读写分离的方式设置数据的路由规则；
分库分表规则设置单元，以分库分表的方式设置数据的路由规则。
9.根据权利要求8所述的大量数据的存取***，其特征在于，所述拆分存储模块包括：
读库复制单元，与所述读写分离规则设置单元相连，按照原有数据库拆分复制出一个读库；
写库复制单元，与所述读写分离规则设置单元相连，按照原有数据库拆分复制出一个写库。
10.根据权利要求8所述的大量数据的存取***，其特征在于，所述拆分存储模块还包括：
分库复制单元，与所述分库分表规则设置单元相连，在原有数据库中选择至少1张表进行拆分，将被选择的表复制出N个库；N为大于等于1的正整数；
分表复制单元，与所述分库复制单元相连，将每个库拆分出M张表；M为大于等于1的正整数；
路由规则记录单元，与所述分库复制单元和分表复制单元分别相连，记录拆分后相应的分库分表路由规则。
CN201510359672.6A 2015-06-26 2015-06-26 一种大量数据的存取方法及*** Pending CN105045816A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510359672.6A CN105045816A (zh) 2015-06-26 2015-06-26 一种大量数据的存取方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510359672.6A CN105045816A (zh) 2015-06-26 2015-06-26 一种大量数据的存取方法及***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105045816A true CN105045816A (zh) 2015-11-11

Family

ID=54452363

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510359672.6A Pending CN105045816A (zh) 2015-06-26 2015-06-26 一种大量数据的存取方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105045816A (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105589937A (zh) * 2015-12-14 2016-05-18 江苏鼎峰信息技术有限公司 一种分布式数据库存储架构***
CN105677761A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 国网信息通信产业集团有限公司 一种数据切分的方法及***
CN105868421A (zh) * 2016-06-12 2016-08-17 浪潮通用软件有限公司 一种数据管理方法及装置
CN105893466A (zh) * 2016-03-28 2016-08-24 中国建设银行股份有限公司 一种应用于数据库的数据处理方法及***
CN105930387A (zh) * 2016-04-14 2016-09-07 北京思特奇信息技术股份有限公司 一种基于数据路由、分库分表的数据操作***及方法
CN106547870A (zh) * 2016-10-31 2017-03-29 天脉聚源（北京）科技有限公司 数据库的分表方法及装置
CN107402950A (zh) * 2017-04-28 2017-11-28 阿里巴巴集团控股有限公司 基于分库分表的文件处理方法和装置
CN107590257A (zh) * 2017-09-20 2018-01-16 郑州云海信息技术有限公司 一种数据库管理方法及装置
CN108108434A (zh) * 2017-12-19 2018-06-01 福建中金在线信息科技有限公司 一种管理数据库的方法及装置
CN108228848A (zh) * 2018-01-10 2018-06-29 山东浪潮通软信息科技有限公司 一种可扩展的业务数据分库实现方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102053982A (zh) * 2009-11-02 2011-05-11 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据库信息管理方法和设备
US20120203980A1 (en) * 2006-12-06 2012-08-09 Fusion-Io, Inc. Apparatus, system, and method for validating that a correct data segment is read from a data storage device
CN104516967A (zh) * 2014-12-25 2015-04-15 国家电网公司 一种电力***海量数据管理***及其使用方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120203980A1 (en) * 2006-12-06 2012-08-09 Fusion-Io, Inc. Apparatus, system, and method for validating that a correct data segment is read from a data storage device
CN102053982A (zh) * 2009-11-02 2011-05-11 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据库信息管理方法和设备
CN104516967A (zh) * 2014-12-25 2015-04-15 国家电网公司 一种电力***海量数据管理***及其使用方法

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105589937A (zh) * 2015-12-14 2016-05-18 江苏鼎峰信息技术有限公司 一种分布式数据库存储架构***
CN105677761A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 国网信息通信产业集团有限公司 一种数据切分的方法及***
CN105893466A (zh) * 2016-03-28 2016-08-24 中国建设银行股份有限公司 一种应用于数据库的数据处理方法及***
CN105893466B (zh) * 2016-03-28 2019-09-20 中国建设银行股份有限公司 一种应用于数据库的数据处理方法及***
CN105930387A (zh) * 2016-04-14 2016-09-07 北京思特奇信息技术股份有限公司 一种基于数据路由、分库分表的数据操作***及方法
CN105868421A (zh) * 2016-06-12 2016-08-17 浪潮通用软件有限公司 一种数据管理方法及装置
CN106547870A (zh) * 2016-10-31 2017-03-29 天脉聚源（北京）科技有限公司 数据库的分表方法及装置
CN107402950A (zh) * 2017-04-28 2017-11-28 阿里巴巴集团控股有限公司 基于分库分表的文件处理方法和装置
CN107402950B (zh) * 2017-04-28 2020-05-29 阿里巴巴集团控股有限公司 基于分库分表的文件处理方法和装置
CN107590257A (zh) * 2017-09-20 2018-01-16 郑州云海信息技术有限公司 一种数据库管理方法及装置
CN108108434A (zh) * 2017-12-19 2018-06-01 福建中金在线信息科技有限公司 一种管理数据库的方法及装置
CN108228848A (zh) * 2018-01-10 2018-06-29 山东浪潮通软信息科技有限公司 一种可扩展的业务数据分库实现方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105045816A (zh) 一种大量数据的存取方法及***
EP2758901B1 (en) Mechanism for updates in a database engine
CN102663117B (zh) 面向数据库与Hadoop混合平台的OLAP查询处理方法
CN104881466B (zh) 数据分片的处理以及垃圾文件的删除方法和装置
CN110674154B (zh) 一种基于Spark的对Hive中数据进行***、更新和删除的方法
US20070016555A1 (en) Indexing method of database management system
CN102725739A (zh) 虚拟单一存储装置上的元信息共享型分布式数据库***
CN104615677A (zh) 一种图数据存取方法及***
US20110004638A1 (en) Attributed key-value-store database system
CN104866497A (zh) 分布式文件***列式存储的元数据更新方法、装置、主机
CN104657459A (zh) 一种基于文件粒度的海量数据存储方法
CN102255962A (zh) 一种分布式存储方法、装置和***
Dehne et al. Scalable real-time OLAP on cloud architectures
Wang et al. Distributed storage and index of vector spatial data based on HBase
CN109710618A (zh) 知识图谱数据关系分离的混合存储方法及***
CN104111936A (zh) 数据查询方法和***
CN105677761A (zh) 一种数据切分的方法及***
WO2020041950A1 (zh) 一种基于b+树索引的数据更新方法、装置及存储装置
CN110427364A (zh) 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN106909554A (zh) 一种数据库文本表数据的加载方法及装置
CN105786918A (zh) 基于数据载入存储空间的数据查询方法和装置
CN109828975A (zh) 一种基于区块链的大规模快速账本存取***
CN105022791A (zh) 一种新型的kv分布式数据存储方法
CN103942301A (zh) 一种面向多数据类型访问应用的分布式文件***
CN107273443B (zh) 一种基于大数据模型元数据的混合索引方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20151111