Đây là loạt bài về Citus Data cũng như hệ quản trị cơ sở dữ liệu phân tán. Một trong những xu hướng mới khi kết hợp với microservices. Hi vọng loạt bài viết này sẽ giúp cho bạn hiểu được cái nhìn tổng quan nhất về cơ sở dữ liệu phân tán cũng như Citus Data
Postgres Citus được mở rộng (Scale out) cho một số trường hợp sử dụng khác nhau, cả dưới dạng hệ thống bảng ghi (system of record) và hệ thống tương tác (system of engagement).
Một trong những trường hợp sử dụng phổ biến ngày này đó là sử dụng vào việc phân tích cơ sở dữ liệu với thời gian thực (real-time analytics dashboards), nó có thể xử lý được hàng triệu khách hàng và hàng tỉ sự kiện trên mỗi ngày.
Citus phù hợp với các loại event dashboards vì khả năng nhập số lượng lớn dữ liệu, thực hiện đồng thời, trộn dữ liệu chưa được kiểm soát với dữ liệu tổng hợp trước và hỗ trợ số lượng lớn người dùng đồng thời. Bạn hình dung Citus có thể giúp bạn nhào nặn những giá trị dữ liệu thô và xử lý chúng trong thời gian thực một cách đồng thời với độ chính xác cao, khả năng hỗ trợ số lượng lớn xử lý đồng thời (CCUs)
Trong bài viết này mình sẽ cùng bạn phân tích và đi dạo quanh một vòng về cách mà Citus hoạt động nhằm xử lý dữ liệu trong thời gian thực như thế nào.
Continue readingBài viết trước mình đã giới thiệu tại sao xuất hiện sharding và sharding là gì rồi, bạn đọc có thểm xem lại tại đây
# http://blog.ntechdevelopers.com/hieu-ve-sharding-trong-citus-data/
Bài viết này mình sẽ tiếp tục giới thiệu cho các bạn cách kiến trúc sharding trong distributed database.
Điều đầu tiên, khi bạn đã quyết định chia nhỏ cơ sở dữ liệu với sharding, bạn cần phải hiểu rõ nó nên và sẽ làm như thế nào. Khi bạn bắt đầu chạy truy vấn dữ liệu trong các bảng được chia nhỏ, điều quan trọng là bạn phải xác định đúng phân đoạn mà bạn cần truy vấn. Nếu không nó có thể dẫn đến việc mất dữ liệu hoặc truy vấn chậm chạp một cách đáng tiếc.
Trong phần này mình sẽ cùng các bạn làm rõ kiến trúc sharding phổ biến và quy trình sử dụng nó nhằm đảm bảo việc phân phối và truy vấn dữ liệu trên cơ sở dữ liệu phân tán sao cho phù hợp nhất (mình nhấn mạnh là phù hợp nhất nhé, chứ không phải tốt nhất).
Bài viết trước trong phần giới thiệu về Citus Data mình có nói đến một kỹ thuật Sharding. Bạn có thể đọc lại tài đây
# http://blog.ntechdevelopers.com/citus-data-phai-chang-ban-co-nen-su-dung-no-hay-khong/
Ở bài viết này mình sẽ đi sâu hơn về Sharding là gì và giúp bạn hiểu rõ tại sao và khi nào nên sử dụng Sharding.Bắt đầu thôi!
Lại tiếp tục với Citus Data và cơ sở dữ liệu phân tán, như bài viết trước thì có lẽ các bạn đã mường tượng ra được cái Citus data là gì rồi nhỉ, nếu chưa thì bạn có thể đọc lại tại
# http://blog.ntechdevelopers.com/citus-data-va-cau-chuyen-tang-hieu-nang-phan-1/
Đến với bài viết này thì mình muốn cùng các bạn phân tích xem khi nào dùng đến nó nhé!
Bài viết trước mình có nói đến citus data và postgres, trước khi đi tiếp sâu hơn về citus có lẽ mình nên đi dạo qua sơ lược về cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng PostgreSQL này trước để các bạn hiểu được tại sao lại chọn nó nhé!
Đầu tiên thì bạn thường thấy một số loại cơ sở dữ liệu quan hệ hay được sử dụng trong dự án, phải kể đến SQL Server, My SQL, SQLlite, và Postgresql. Thường thì chúng ta ít quan tâm đến chọn loại cơ sở dữ liệu nào cho dự án của mình, có thể là các anh SA chọn, hoặc có thể là khách hàng chọn và yêu cầu chúng ta phát triển nó.
Continue readingNếu bạn đang tìm kiếm giải pháp để có thể scale out (mở rộng) các thành phần thuê dịch vụ (multi-tenant) hay bạn muốn xây dựng một bảng điều khiển phân tích thời gian thực, thứ mà giúp cho khách hàng của bạn có thể truy vấn và phân tích với tốc độ hiệu năng rất cao, hàng tỉ rows (hàng) dữ liệu. Điều đáng đề cập ở đây là scale out theo chiều ngang (horizontally) thay vì theo chiều dọc (vertically) như truyền thống.
Đọc cái mở đầu đã chẳng hiểu gì rồi!
Continue reading