分布式系统看它是否支持事务，如果用在统计分析场景中，不需要支持事务，这时候分布式的各个节点，选择列存储更好，选择mysql是一种错误，它不适合分析型场景。如果是事务场景，并发数和数据量都极大，需要分布式场景， 将数据按照一定的规则分布在不同的服务器（节点）上，每个节点采用某类型的行存数据库，...
TiDB 与 MySQL 如何选择 选择TiDB还是MySQL，主要取决于具体的应用场景和需求：架构需求：MySQL：适合单机式应用，扩展性受限。如果数据量不大且对扩展性要求不高，MySQL是一个成熟且稳定的选择。TiDB：适合需要高扩展性的分布式应用。通过增加节点，TiDB可以轻松实现水平扩展，满足大数据量和高并发场景的需求。数据处理能力：MySQL：B...
随着数据量的增加，传统的单个服务器方案无法满足企业面临巨大流量和多种业务需要，这就需要多数据中心，以及分布式技术的应用。MySQL在分布式数据库上的极致表现，正成为众多企业的最佳选择。MySQL的分布式特性使它能够满足多样的业务需求，从运行数据库服务器负载均衡、提高数据库安全性，再到分布式事务处理，...
mysql分布式解决方案 原理：通过将大型数据库分成多个小型数据库，每个小型数据库处理部分数据，以提高数据库的并发处理能力和查询性能。优势：提高系统的可用性、可扩展性和灵活性，降低系统成本。挑战：面临主键避重等问题，需要一系列的分布式解决方案来应对，如全局唯一ID生成策略、数据路由规则等。MySQL NDB Cluster：特点：具...
从百万级别数据的分析角度,mysql,mongodb,hbase如何选择? 考虑因素：如果系统需要处理的数据量可能迅速增长到亿级别，或者需要处理的数据具有极高的写入吞吐量，HBase可能是一个更好的选择。然而，对于纯粹的OLTP场景，HBase可能过于复杂和重量级。总结： MySQL：适用于OLTP场景，高并发和事务处理能力强，适合处理百万级别的数据。 MongoDB：适用于需要灵活数据模型和...
