生产环境JBOSS支持并发5000,有什么优化的注意点

生产环境JBOSS支持并发5000,有什么优化的注意点,第1张

在生产环境上配置过JBOSS支持5000的并发,该种情况下对服务器本身有一定基本的要求
对云计算的全面支持
例如,对于云计算的支持,就是红帽最近几年在JBoss发展方面的重心之一。
“目前红帽JBoss产品线所包含的中间件产品已经非常完善,除了知名度最高的JBoss应用服务器之外,还有规则引擎、流程引擎ESB和SOA以及分布式缓存等产品。这些都能支持云计算环境中的运行,即不管是JBoss应用服务器,还是JBPM流程引擎,Fuse ESB等都能作为云计算环境中的资源随需进行d性扩展。”
另外,在该系统后期建设规划中,也利用红帽的分布式缓存技术来提升系统处理响应时间和吞吐量,红帽的Fuse ESB组件来实现与其他内容服务商的集成交互都已进入车联网产品研发团队的日程中。刘长春认为,这个案例充分说明了红帽JBoss开源解决方案在车联网领域,乃至物联网领域的当前典型部署。
红帽在近期还推出了两款集成和消息传递产品JBoss Fuse和JBoss A-MQ,其轻量级的特点简化了集成解决方案的开发与维护,使企业能够通过互联网可靠地连接系统和设备,进一步实现物联网集成。
简单来说,红帽JBoss本身的定位是中间件平台提供者,红帽的产品和技术有很好的简化集成能力,通过建立高度集成化、自动化、可互 *** 作、易管理的环境,协助企业提升敏捷性和响应速度,从而加速创新,支持云计算、物联网应用的实现。高度可扩展、动态灵活、快速响应、成熟稳定的产品,以及全方位的专业服务,加上超高的性价比正是红帽JBoss中间件的立足之本”。

开源即开放源代码(Open source code)也称为源代码公开,指的是一种软件发布模式,讲源代码公开。闭源(Closed source)是作为开源的反义词而出现的一个术语,指被用于任何没有资格作为开源许可术语的程序。
1、开源。 描述了一种在产品的出品和开发中提供最终源材料的做法。一些人将开放源代码认为是一种哲学思想,另一些人则把它当成一种实用主义。在这个词广泛使用前,开发者和生产者使用很多词去描述这个概念;开放源代码在互联网上获得广泛使用,参加者需要大量更新电脑源代码。开放源代码使得生产模块、通信管道、交互社区获得改善。随后,一个新著作权、软件授权条款、域名和消费者提供创建的,一个新词开源软件诞生。
2、闭源。一般意味着将仅能获得它们许可的计算机程序的一个二进制版本,而没有这个程序的源代码。软件的翻译修改从技术方面来说几乎是不可能的。这个发展模型的源代码被看作这个公司的商业秘密,因此可能获得源代码接入的团体例如学校,商业机构等必须提前签订不泄漏协议,以保证源代码不会大众所知而影响其盈利。
那么对于开源和闭源,两者有哪些优势呢?
针对闭源……
1 出了问题,不用自己搞定
只要是软件,难保不出问题。要是开源软件出了这事儿,要么你自己,要么某个欠你人情债的工程师,总得有个人要花费时间排除bug。通览代码,求助于开源社区或者开源软件的供应商,通过这些手段来解决问题。
但是闭源呢,一旦你确定开发商代码出了问题,ok,你的工作到此为止! 你只需发个文件,等着就行了。当然,可能会等上几个月或者几年,问题才能得到解决,更甚者永远得不到答复。但是除此之外,你还能做什么呢。 把问题踢回去,放松,期待最好的解决方案,仅此而已。
2 不必担心贡献回流到社区
如果用的是开源软件, 很有可能, 你解决了一个bug或者做出了改善,之后你的代码就会进入到社区,随着时间的推移从而帮助测试或者维护。
闭源就不同了,你根本用不着给任何人做任何事情。当然,那是因为你接触不到代码,所以也修改不了,但是你可以针对遇到的问题创建自己的解决方案。你可以一直只针对同一个问题,改善再改善,一个版本接着一个版本,至少用不着跟社区打交道,为其他人提供更好的解决方法。
3 你不必考虑开源许可条款及规定事宜
对于开源,你必须遵循所使用的组件的许可条款。例如,想要搞明白Apache软件许可证和GPL之间的区别与联系,是需要花费一定的时间的。使用哪一种许可证取决于你所用的开源组件以及你如何使用这些组件(发布给第三方或者内部使用),据此都有不同的许可证可供应用(可附加到文档中进行说明)。
像OpenLogic这样的公司可以很容易地理解并遵守开源许可,但是针对闭源,你大可不必担心这类事情!你的供应商的许可协议把有关软件的所有的权利都收走了,如果没有你的公司的律师明确同意的情况下,你几乎是不可能的想以别的方式使用这些软件,想都不要想。当然,你还得考虑许可证数量、突如其来的软件合规性审计、随着时间的推移而恶化的条款、几乎难以理解的法律术语,但至少你不必了解如何使用开源组件。
4 你用不着为每个组件在众多选项中进行选择
针对数据库,Web服务器,应用服务器,编程语言,图形用户界面框架,类似的方面等等,开源都提供了大量的解决方案。在每一个特定的领域,你都可以找到运用不同的架构方法,使用各种语言构建的健壮的成品。找一款功能相似的工具很容易,这些工具都针对不同的使用场合进行了优化(性能、可扩展性、简洁之间的比较)。为了确信一个工具软件在既定场合下功能够满足需求,可以下载下来,试用一下。
使用闭源软件的话,你就用不着对付那么多的选择。你只需要在每个领域探索两三个大厂商提供的产品。如果供应商没有提供免费试用版本,或者很难说服你为试用品买单,甚至根本不和你签署试用协议,那你就节省时间了。
5 你不必四处找幻灯片
如果打算找一些软件的会议简报,架构图表,截图,以及其他相关的文档,这需要花费一定的时间。使用开源软件,你得读百科,访问论坛,还有邮件列表,才能获取到你需要的相关组件的信息。
使用闭源软件,一通电话就足够了,只需坐在自己舒适的办公室,会有西装革履的专业人士把PowerPoint演示文稿寄送到你的面前。当然,在你提供自己的之前,销售人员是不会给你打电话的。这样看来,至少自己没必要在网上搜索带有漂亮的图形的PPT。
6 你无需到处寻求技术支持
你可以得到来自开源社区,自己的工程师,或专业开源组织的帮助。这可能需要一些时间,以决定是否要服务等级协议(SLA)的支持,以便于在保证的时间内得到答复,就像从OpenLogic那里获得帮助一样,或者如果你可以自由的发问题到邮件列表,自己解决。
闭源就不同了,你根本不需要担忧从哪获得帮助。而且,你可能根本用不着和工程师当面交谈,只需要知道给谁打电话就OK了。
7 认输就行了
开源软件,总会有办法解决问题,打补丁,改善,强化,重构,升级,或者重写。没可能跟闭源那样,甩手走开。当然,你可以谩骂开发出这个导致问题的软件的社区,但是你仍然可以解决问题,从社区或者组织那里获得帮助,或者自己动手解决。 而对于商业供应商,那就远不能满足于骂一顿和花费一天的时间来找他们。
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想设计亿万级高并发架构,你要先知道高并发是什么?

面对流量高峰,不同的企业是如何通过技术手段解决高并发难题的呢

0、引言

软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。三者既有区别也有联系,门门道道很多,全面讨论需要三天三夜,本篇讨论高并发。

高并发(High Concurrency)。并发是 *** 作系统领域的一个概念,指的是一段时间内多任务流交替执行的现象,后来这个概念被泛化,高并发用来指大流量、高请求的业务情景,比如春运抢票,电商双十一,秒杀大促等场景。

很多程序员每天忙着搬砖,平时接触不到高并发,哪天受不了跑去面试,还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO,其实吧,高并发系统也不高深,我保证任何一个智商在线的看过这篇文章后,都能战胜恐惧,重拾生活的信心。

本文先介绍高并发系统的度量指标,然后讲述高并发系统的设计思路,再梳理高并发的关键技术,最后结合作者的经验做一些延伸探讨。

1、高并发的度量指标

既然是高并发系统,那并发一定要高,不然就名不副实。并发的指标一般有QPS、TPS、IOPS,这几个指标都是可归为系统吞吐率,QPS越高系统能hold住的请求数越多,但光关注这几个指标不够,我们还需要关注RT,即响应时间,也就是从发出request到收到response的时延,这个指标跟吞吐往往是此消彼长的,我们追求的是一定时延下的高吞吐。

比如有100万次请求,99万次请求都在10毫秒内响应,其他次数10秒才响应,平均时延不高,但时延高的用户受不了,所以,就有了TP90/TP99指标,这个指标不是求平均,而是把时延从小到大排序,取排名90%/99%的时延,这个指标越大,对慢请求越敏感。

除此之外,有时候,我们也会关注可用性指标,这可归到稳定性。

一般而言,用户感知友好的高并发系统,时延应该控制在250毫秒以内。

什么样的系统才能称为高并发?这个不好回答,因为它取决于系统或者业务的类型。不过我可以告诉你一些众所周知的指标,这样能帮助你下次在跟人扯淡的时候稍微靠点儿谱,不至于贻笑大方。

通常,数据库单机每秒也就能抗住几千这个量级,而做逻辑处理的服务单台每秒抗几万、甚至几十万都有可能,而消息队列等中间件单机每秒处理个几万没问题,所以我们经常听到每秒处理数百万、数千万的消息中间件集群,而像阿某的API网关,每日百亿请求也有可能。

2、高并发的设计思路

高并发的设计思路有两个方向:

垂直方向扩展,也叫竖向扩展

水平方向扩展,也叫横向扩展

垂直方向:提升单机能力

提升单机处理能力又可分为硬件和软件两个方面:

硬件方向,很好理解,花钱升级机器,更多核更高主频更大存储空间更多带宽

软件方向,包括用各快的数据结构,改进架构,应用多线程、协程,以及上性能优化各种手段,但这玩意儿天花板低,就像提升个人产出一样,996、007、最多24 X 7。

水平方向:分布式集群

为了解决分布式系统的复杂性问题,一般会用到架构分层和服务拆分,通过分层做隔离,通过微服务解耦。

这个理论上没有上限,只要做好层次和服务划分,加机器扩容就能满足需求,但实际上并非如此,一方面分布式会增加系统复杂性,另一方面集群规模上去之后,也会引入一堆AIOps、服务发现、服务治理的新问题。

因为垂直向的限制,所以,我们通常更关注水平扩展,高并发系统的实施也主要围绕水平方向展开。

3、高并发的关键技术

玩具式的网络服务程序,用户可以直连服务器,甚至不需要数据库,直接写磁盘文件。但春运购票系统显然不能这么做,它肯定扛不住这个压力,那一般的高并发系统是怎么做呢?比如某宝这样的正经系统是怎么处理高并发的呢?

其实大的思路都差不多,层次划分 + 功能划分。可以把层次划分理解为水平方向的划分,而功能划分理解为垂直方向的划分。

首先,用户不能直连服务器,要做分布式就要解决“分”的问题,有多个服务实例就需要做负载均衡,有不同服务类型就需要服务发现。

集群化:负载均衡

负载均衡就是把负载(request)均衡分配到不同的服务实例,利用集群的能力去对抗高并发,负载均衡是服务集群化的实施要素,它分3种:

DNS负载均衡,客户端通过URL发起网络服务请求的时候,会去DNS服务器做域名解释,DNS会按一定的策略(比如就近策略)把URL转换成IP地址,同一个URL会被解释成不同的IP地址,这便是DNS负载均衡,它是一种粗粒度的负载均衡,它只用URL前半部分,因为DNS负载均衡一般采用就近原则,所以通常能降低时延,但DNS有cache,所以也会更新不及时的问题。

硬件负载均衡,通过布置特殊的负载均衡设备到机房做负载均衡,比如F5,这种设备贵,性能高,可以支撑每秒百万并发,还能做一些安全防护,比如防火墙。

软件负载均衡,根据工作在ISO 7层网络模型的层次,可分为四层负载均衡(比如章文嵩博士的LVS)和七层负载均衡(NGINX),软件负载均衡配置灵活,扩展性强,阿某云的SLB作为服务对外售卖,Nginx可以对URL的后半部做解释承担API网关的职责。

所以,完整的负载均衡链路是 client <-> DNS负载均衡 -> F5 -> LVS/SLB -> NGINX

不管选择哪种LB策略,或者组合LB策略,逻辑上,我们都可以视为负载均衡层,通过添加负载均衡层,我们将负载均匀分散到了后面的服务集群,具备基础的高并发能力,但这只是万里长征第一步。

数据库层面:分库分表+读写分离

前面通过负载均衡解决了无状态服务的水平扩展问题,但我们的系统不全是无状态的,后面通常还有有状态的数据库,所以解决了前面的问题,存储有可能成为系统的瓶颈,我们需要对有状态存储做分片路由。

数据库的单机QPS一般不高,也就几千,显然满足不了高并发的要求。

所以,我们需要做分库分表 + 读写分离。

就是把一个库分成多个库,部署在多个数据库服务上,主库承载写请求,从库承载读请求。从库可以挂载多个,因为很多场景写的请求远少于读的请求,这样就把对单个库的压力降下来了。

如果写的请求上升就继续分库分表,如果读的请求上升就挂更多的从库,但数据库天生不是很适合高并发,而且数据库对机器配置的要求一般很高,导致单位服务成本高,所以,这样加机器抗压力成本太高,还得另外想招。

读多写少:缓存

缓存的理论依据是局部性原理。

一般系统的写入请求远少于读请求,针对写少读多的场景,很适合引入缓存集群。

在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里,然后用缓存集群来承载大部分的读请求,因为缓存集群很容易做到高性能,所以,这样的话,通过缓存集群,就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

缓存的命中率一般能做到很高,而且速度很快,处理能力也强(单机很容易做到几万并发),是理想的解决方案。

CDN本质上就是缓存,被用户大量访问的静态资源缓存在CDN中是目前的通用做法。

缓存也有很多需要谨慎处理的问题:

一致性问题:(a)更新db成功+更新cache失败 -> 不一致 (b)更新db失败+更新cache成功 -> 不一致 ©更新db成功+淘汰缓存失败 -> 不一致

缓存穿透:查询一定不存在的数据,会穿透缓存直接压到数据库,从而导致缓存失去作用,如果有人利用这个漏洞,大量查询一定不存在的数据,会对数据库造成压力,甚至打挂数据库。解决方案:布隆过滤器 或者 简单的方案,查询不存在的key,也把空结果写入缓存(设置较短的过期淘汰时间),从而降低命失

缓存雪崩:如果大量缓存在一个时刻同时失效,则请求会转到DB,则对DB形成压迫,导致雪崩。简单的解决方案是为缓存失效时间添加随机值,降低同一时间点失效淘汰缓存数,避免集体失效事件发生

但缓存是针对读,如果写的压力很大,怎么办?

高写入:消息中间件

同理,通过跟主库加机器,耗费的机器资源是很大的,这个就是数据库系统的特点所决定的。

相同的资源下,数据库系统太重太复杂,所以并发承载能力就在几千/s的量级,所以此时你需要引入别的一些技术。

比如说消息中间件技术,也就是MQ集群,它是非常好的做写请求异步化处理,实现削峰填谷的效果。

消息队列能做解耦,在只需要最终一致性的场景下,很适合用来配合做流控。

假如说,每秒是1万次写请求,其中比如5千次请求是必须请求过来立马写入数据库中的,但是另外5千次写请求是可以允许异步化等待个几十秒,甚至几分钟后才落入数据库内的。

那么此时完全可以引入消息中间件集群,把允许异步化的每秒5千次请求写入MQ,然后基于MQ做一个削峰填谷。比如就以平稳的1000/s的速度消费出来然后落入数据库中即可,此时就会大幅度降低数据库的写入压力。

业界有很多著名的消息中间件,比如ZeroMQ,rabbitMQ,kafka等。

消息队列本身也跟缓存系统一样,可以用很少的资源支撑很高的并发请求,用它来支撑部分允许异步化的高并发写入是很合适的,比使用数据库直接支撑那部分高并发请求要减少很多的机器使用量。

避免挤兑:流控

再强大的系统,也怕流量短事件内集中爆发,就像银行怕挤兑一样,所以,高并发另一个必不可少的模块就是流控。

流控的关键是流控算法,有4种常见的流控算法。

计数器算法(固定窗口):计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数,当达到设定的限流值时,触发限流策略,下一个周期开始时,进行清零,重新计数,实现简单。计数器算法方式限流对于周期比较长的限流,存在很大的弊端,有严重的临界问题。

滑动窗口算法:将时间周期分为N个小周期,分别记录每个小周期内访问次数,并且根据时间滑动删除过期的小周期,当滑动窗口的格子划分的越多,那么滑动窗口的滚动就越平滑,限流的统计就会越精确。此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。

漏桶算法:访问请求到达时直接放入漏桶,如当前容量已达到上限(限流值),则进行丢弃(触发限流策略)。漏桶以固定的速率进行释放访问请求(即请求通过),直到漏桶为空。分布式环境下实施难度高。

令牌桶算法:程序以r(r=时间周期/限流值)的速度向令牌桶中增加令牌,直到令牌桶满,请求到达时向令牌桶请求令牌,如获取到令牌则通过请求,否则触发限流策略。分布式环境下实施难度高。

4、高并发的实践经验

接入-逻辑-存储是经典的互联网后端分层,但随着业务规模的提高,逻辑层的复杂度也上升了,所以,针对逻辑层的架构设计也出现很多新的技术和思路,常见的做法包括系统拆分,微服务。

除此之外,也有很多业界的优秀实践,包括某信服务器通过协程(无侵入,已开源libco)改造,极大的提高了系统的并发度和稳定性,另外,缓存预热,预计算,批量读写(减少IO),池技术等也广泛应用在实践中,有效的提升了系统并发能力。

为了提升并发能力,逻辑后端对请求的处理,一般会用到生产者-消费者多线程模型,即I/O线程负责网络IO,协议编解码,网络字节流被解码后产生的协议对象,会被包装成task投入到task queue,然后worker线程会从该队列取出task执行,有些系统会用多进程而非多线程,通过共享存储,维护2个方向的shm queue,一个input q,一个output q,为了提高并发度,有时候会引入协程,协程是用户线程态的多执行流,它的切换成本更低,通常有更好的调度效率。

另外,构建漏斗型业务或者系统,从客户端请求到接入层,到逻辑层,到DB层,层层递减,过滤掉请求,Fail Fast(尽早发现尽早过滤),嘴大屁眼小,哈哈。

漏斗型系统不仅仅是一个技术模型,它也可以是一个产品思维,配合产品的用户分流,逻辑分离,可以构建全方位的立体模型。

5、小结

莫让浮云遮望眼,除去繁华识真颜。我们不能掌握了大方案,吹完了牛皮,而忽视了编程最本质的东西,掌握最基本最核心的编程能力,比如数据架构和算法,设计,惯用法,培养技术的审美,也是很重要的,既要致高远,又要尽精微。

四大开源数据库是哪些
开源世界中的那几个免费数据库

发布时间:2011-11-22 09:34:30 来源:CSDN 评论:0 点击:1476 次 字号:大 中 小

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开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源
开源数据库MySQL

MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

盘点:开源社区那些免费的数据库软件

MySQL为多种编程语言提供了API,包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的,使用了多种编译器进行测试,所以,MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库,自然能够支持几乎所有的 *** 作系统,从Unix、Linux到Windows,具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种 *** 作系统。最重要的是,它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。

与此同时,MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。

首先是MariaDB,它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本,是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较,MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎,包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎,它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。

其次是rcona,它为MySQL数据库服务器进行了改进,在功能和性能上较MySQL有着很显著的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能,同时,它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具,并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。

第三是Percona Server,它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且,它只包含MySQL的服务器版,并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。

非关系型数据库NoSQL

从NoSQL的字面上理解,NoSQL就是Not Only SQL,被业界认为是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

盘点:开源社区那些免费的数据库软件

当然,NoSQL也是随着互联网Web20网站的兴起才能取得长足的进步。关键的需求在于,传统的关系数据库在应付Web20网站,特>>
该选择哪个开源数据库
如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库,那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是:哪一个才是最好的开源数据库,MySQL还是PostgreSQL呢?该选择哪一个开源数据库呢?

在选择数据库时,你所做的是个长期的决策,因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。

MySQL

MySQL相对来说比较年轻,首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP(用于Web开发的软件包,包括Linux、Apache及Perl/PHP/Python)中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL,包括那些知名的应用,如WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。

一开始,MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端,使用快速的索引序列访问方法(ISAM),不支持ACID。经过早期快速的发展之后,MySQL开始支持更多的存储引擎,并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎,提供了临时表的功能(使用MEMORY存储引擎),通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库,此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。

MySQL的文档非常丰富,有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档,还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。

MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL AB开发的,然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司,Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版本:Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与munity。其中有一些是免费下载的,另外一些则是收费的。其核心代码基于GPL许可,对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。

现在,基于最初的MySQL代码还有更多的数据库可供选择,因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael "Monty" Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司,于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB,它是免费的,基于GPL许可。知名的MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写,特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。

PostgreSQL

PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美,而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史,最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的,作为Ingres数据库的后继。

PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目,由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本,而不像MySQL那样提供了多个不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可,组织可以使用、复制、修改和重新分发代码,只需要提供一个版权声明即可。

可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和>>
该选择哪个开源数据库?哪一个更好
Access是一种桌面数据库,只适合数据量少的应用,在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的,效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。Microsoft Access数据库有一定的极限,如果数据达到100M左右,很容易造成服务器iis假死,或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃,表现为英文“Service Unavailable”。

MS SQL Server是基于服务器端的中型的数据库,可以适合大容量数据的应用,在功能上管理上也要比Microsoft Access要强得多。在处理海量数据的效率,后台开发的灵活性,可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理,所以如果是标准SQL语言,两者基本上都可以通用的。Microsoft SQL Server还有更多的扩展,可以用存储过程,数据库大小无极限限制。

MySql短小精悍,像access一样的文件型数据库,但比access强百倍,是真正多用户多任务的数据库系统,从Linux上移植过来的,安全性非常好,不过大部分 *** 作是在dos下进行,虽然也有第三方开发的图形界面但并不好用。MySQL是跨多平台的数据库管理软件,可运行于LINUX、NT、UNIX等系统,可支持命令和图形化管理,对于一般的数据库足以应付了,占用系统资源较少,速度较快,而且是开源的。

Oracle各方面都比较成熟,但对硬件要求高,用于数据完整性、安全性要求较高的场合,能在所有主流平台上运行,完全支持所有的工业标准,采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案,对开发商全力支持。平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展服务器的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案,获得最高认证级别的iso标准认证,多层次网络计算,支持多种工业标准,可以用odbc,jdbc,oci等网络客户连接,较复杂,同时提供gui和命令行,在windows和unix下 *** 作相同,如果windows不能满足需要,用户可以把数据库移到unix中。其 *** 作和设置比较复杂,适用于有一定 *** 作经验的用户。

db2 能在所有主流平台上运行(包括windows)。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛, 在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%。

总之,各个主流数据库各有优势与侧重,对于初学者而言,建议从MS SQL Server 着手学习,众所周知,微软的东西么,简单易懂。
该选择哪个开源数据库
如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库,那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免

费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是:哪一个才是最好的开源数据库,MySQL还是PostgreSQL呢?该选择哪一个开源数据库

呢?

在选择数据库时,你所做的是个长期的决策,因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行

的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。

MySQL

MySQL相对来说比较年轻,首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP(用于Web开发的软件包,包括

Linux、Apache及Perl/PHP/Python)中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL,包括那些知名的应用,如

WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。

一开始,MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端,使用

快速的索引序列访问方法(ISAM),不支持ACID。经过早期快速的发展之后,MySQL开始支持更多的存储引擎,并通过InnoDB引擎实现了

ACID。MySQL还支持其他存储引擎,提供了临时表的功能(使用MEMORY存储引擎),通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库,此外还有其他的

核心存储引擎与第三方引擎。

MySQL的文档非常丰富,有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档,还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。

MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL

AB开发的,然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司,Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版

本:Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与munity。其中有一些是免费下载的,另外一

些则是收费的。其核心代码基于GPL许可,对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。

现在,基于最初的

MySQL代码还有更多的数据库可供选择,因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael

"Monty"

Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司,于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB,它是免费的,基于GPL许可。知名的

MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写,特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。

PostgreSQL

PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美,而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史,最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的,作为Ingres数据库的后继。

PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目,由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本,而不像MySQL那样提供了多个

不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可,组织可以使用、复制、修改和重新分发代码,只需要提供一>>
现在的开源图形数据库有哪些
首先是MariaDB,它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本,是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较,MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎,包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎,它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。

其次是rcona,它为MySQL数据库服务器进行了改进,在功能和性能上较MySQL有着很显著的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能,同时,它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具,并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。

第三是Percona Server,它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且,它只包含MySQL的服务器版,并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。
什么是开源数据库
开源意思是开放源代码,没有加密

开源数据库,说明这个数据库没有加密的,代码就是开放的

数据库作用都是用于动态语言开发的网站
有哪些开源的 POI 数据库
这个多了去了 ,apache 绝对是 开源里面的领头羊 for example: 分类 项目名 说明开发语言 服务器 (共20) Apache >如今的Web服务器有很多种,大家在做项目的时候根据自己的需求进行灵活的选择。下面小编就给大家分享一下目前都有哪些Web服务器以及他们的优缺点。
01
Apache
Apache也被叫做>

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