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概念レベルで理解しようとしています。データベースが大規模に分散されている場合、データベースはどのように同期されますか。例えば、鉄道/航空予約システム。各マーケット リーダーは、このシナリオを処理するための独自のソリューションを持っていますか?

それらはすべてローカルに存在し、各トランザクションはマスター コピーに対してチェックされますか?

私は、ローカルに存在するフェイルオーバー データベースを使用してきました。つまり、マスター/スレーブ シナリオで、もう一方が失敗したときに引き継ぐというものです。しかし、リアルタイムのトランザクション機能を必要とするデータベースはどのように同期されますか?

GraphDBからの私の基本的な要件：

• 成熟した（生産準備完了）
• ネイティブ.NETまたはC++言語バインディング
• 水平方向のスケーラビリティ：両方
  • 自動化されたデータの冗長性とシャーディング
  • 分散グラフアルゴリズム/クエリ実行

現在、私は以下を失格としました：

• InfiniteGraph：C ++/.NET言語バインディングなし
• HyperGraphDB：C ++/.NET言語バインディングなし
• Microsoft Trinity：成熟していない
• Neo4j：配布されていません

次のスケーラビリティについてはよくわかりません。

• スパリティDEX
• Franz Inc. AllegroGraph
• Sones GraphDB

水平スケーラビリティ機能に関する入手可能な情報は非常に一般的であることがわかりました。これには正当な理由があると思います。

任意の情報をいただければ幸いです。

一人称視点、全員がプレイする 1 つの世界 (eve online など)、サンドボックス ゲームの機能を備えた MMO が作成されたとします。キャップ定理の観点から、そのニーズに最も適したデータベースはどれですか? CA、AP、CP、そしてその理由は?

単純なプレーンテキストを保存しますが、（D）DB/キャッシュからこれらの機能を探しています。

• すべてのノード間でのレプリケーション
• ライブクラスターへのノードの追加
• それは無料です
• ディスクへの永続性（別のDBへの永続性ではない）
• 比較的少ないリソースを使用します

Apache ZooKeeperはDB要件に失敗しますが、私の意図のためにそれを悪用したいと思います...

ApacheCassandraは最後の要件を満たしていません。

Redisは最初の要件で失敗します（手を汚す準備ができていない限り）。

ヘーゼルキャストとヴォルデモートは永続性で失敗します、AFAIK。

これらは私の一番の選択です、そして今私は私が正しい軌道に乗っているかどうか疑問に思っています、またはこれに対する別の解決策はありますか？

ありがとう！

私が自分でそれを書くのに時間を費やす前に、データベースの垂直分割で使用されるアルゴリズムの実装 (Python、Java、C、C++ が推奨される言語) へのポインタを持っている人はいますか? 具体的には、属性アフィニティ マトリックスを指定してクラスター化されたアフィニティ マトリックスを生成できるコードを探しています。

結果整合性と分散データベースについて詳しく学んでいますが、質問があります。

私のシナリオでは、ユーザーが投稿したリスト (たとえば、不動産リスト サイト) を格納する分散データベースがあります。結果整合性の影響の 1 つについて私が理解していることは、私が何かを投稿し、ユーザー X が私のリストを検索した場合、データベースとまだ一致していない複製バージョンのデータベースを見ている場合、彼らは私の投稿をすぐには見ない可能性があるということです。私が投稿したもの。

ここで、投稿を行ってシステムからログアウトしたとします。再度ログインして、自分のリストを表示します。投稿したデータベースとまだ整合性が取れていない複製バージョンのデータベースにログインできる可能性はありませんか (別のユーザーが私のリストを表示しない可能性がある上記のシナリオと同様)。

これがどのように機能するかを誤解していますか？

編集: このシナリオでは、必ずしもマスター/スレーブ レプリケーション手法を使用しているわけではありません。しかし、負荷のピーク時に備えて、データベースのバージョンをレプリケートしています。

私はあなたの助けが必要です 任意のアイデア 任意の解決策

シナリオ: ある組織は、Jason Industries が国内のさまざまな地域に支店を持っていると想定しています。各ブランチにはローカル データベースがあり、そこでデータをローカルに維持しています。ニューヨークに支店が 1 つ、ワシントンに 1 つ、テキサスに 1 つあるとします。組織のメイン ブランチにメイン データベースがあります。毎週末または毎月末に、各ブランチはデータをメイン データベースに送信します。週末または月末にデータを同期していると言えます。各ブランチには、データがメイン データベースから切断されたモードで保持されるローカル データベースがあることに注意してください。毎週末または毎月末にのみ、すべてのブランチの全データがメインデータベースに送信されます..私の質問はそれが可能ですか? はいの場合、この概念は何と呼ばれていますか? また、このトピックに関するヘルプはどこから入手できますか?

私は、要するに分散データベースプロジェクトであるプロジェクトに取り組んでいます。

**要件**

モジュール 1:

1) 既にいくつかのデータが含まれている Excel シートを使用して、Excel シートを読み取り、更新します。

ステータス:実装済み。

簡単な詳細: ジャカルタ財団の POI を API として使用し、JSP を使用して Excel シートを操作しました。

モジュール 2:

ステータス:ヘルプが必要です。

簡単な詳細:

1) この JSP ページと Excel ファイルは、それぞれの Excel ファイルを更新できるさまざまなエンド ユーザーに配置されます。現在、このファイルをサーバーに（意図的に）アップロードする必要がなく、期限付きで、このファイルはサーバー上に存在する現在の対応するエントリと同期する必要があります。

2) サーバーは次の機能で動作する必要があります。

を。そのサーバーに存在する以前のデータと、現在送信されているそれぞれのデータ (アップロードされたシートに存在する) の同期。

b. チェックポイントを維持し（障害が発生した場合）、データベースのすべての ACID プロパティを確認する必要があります。

どうぞどうぞどうぞ！！！
このデータベース アプリケーションの分散型の性質を適切に実装するためのテクノロジ (および他の API があれば) について教えてください。お時間をいただきありがとうございます。

よろしく

インデックスに関するMongoDBのドキュメントを読んだところ、http： //docs.mongodb.org/manual/applications/indexes/#ensure-indexes-fit-ramにあるこのアサーションに少し戸惑い、不安を感じていました。

複数のコレクションがあり、それを使用している場合は、すべてのコレクションのすべてのインデックスのサイズを考慮する必要があります。インデックスとワーキングセットは、同時にRAMに収まる必要があります。

では、シャードに新しいノードが追加されたときに、これはどのようにスケーリングされるのでしょうか。576ノードすべてが8Gbで制限されており、それぞれ4Gbのコレクションが12個（関連するインデックスを含む）、16Gbのコレクションが3個（インデックスを含む）あるとします。12個のコレクションを効率的に照会できるように、シャーディングスプレッドはノード間でどのように機能しますか？

ネットワーク内の複数の場所に分散された一連のデータベースがあります。そのデータベースにデータを保存する必要がある 1 つのクライアント。

データが常に保存されるようにする必要があります。

障害点となる 1 つのマスターに接続することになるため、同期/非同期レプリケーションを使用してレプリカ セットを整理することはできません。そのため、クライアントから既知のすべてのデータベースにデータを送信します。どうやら、1 つのデータベースが保存に失敗する可能性があるため、他のデータベースの書き込みに依存しています。これらのセットは重複していますが、最終的にDBに格納された異なるデータセットを取得します。(例 DB1 -> [1, 2, 3]、DB2 -> [1, 3]、DB3 -> [2,3,4])

これらの DB から読み取るときに一貫したデータを取得するにはどうすればよいですか? データセットを正常にマージできるようにするには、データを書き込むクライアントと読み取るクライアントにどのような手法を適用する必要がありますか?