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隨著數字化時代的到來，數據已成為企業(yè)生產力和經濟增長的核心資源。因此，如何處理數據和利用數據成為企業(yè)和組織競爭的重要因素之一。而在當今的多元化數據環(huán)境中，傳統(tǒng)的單機存儲系統(tǒng)已無法滿足大規(guī)模、高速、復雜的數據處理需求。分布式數據庫的出現，為我們提供了更高效、更可靠、更靈活的數據管理方式。本文將介紹云上分布式數據庫的優(yōu)勢和應用，以及其對企業(yè)數據安全管理的提升。
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一、什么是云上分布式數據庫
云上分布式數據庫是指一種基于云計算平臺的數據庫，具有高效性、彈性、安全性、可擴展性和易管理等優(yōu)勢。它是將數據庫服務分布在多個服務器上的一種數據庫技術，各服務器之間通過網絡通信協(xié)作工作，支持大規(guī)模并行處理，能夠高效地完成各種數據處理任務。云上分布式數據庫提供了數據的存儲、傳輸、加載和查詢等服務，使得用戶能夠實現數據的實時管理和共享，大大提高了企業(yè)數據管理的效率和靈活性，符合當今數字化時代的數據管理需求。
二、云上分布式數據庫的優(yōu)勢
1.高可用性和可靠性
云上分布式數據庫的數據存儲和處理分散在不同的服務器上，各服務器之間相互通信，發(fā)生故障時不影響整個系統(tǒng)。同時，云平臺提供了自動備份和故障轉移等功能，數據不會因為某臺服務器故障而丟失，系統(tǒng)維護和升級也更加方便。
2.彈性和可擴展性
云上分布式數據庫可以根據不同的應用場景和業(yè)務需求，動態(tài)調整和擴容數據庫節(jié)點。這意味著在高峰時段可以增加節(jié)點數量以應對大量請求，并在低谷時縮減節(jié)點以節(jié)約資源。這種彈性的特性不僅更加適應不斷變化的數據管理需求，而且具有極佳的資源利用效率。
3.高效和靈活
云上分布式數據庫通過多節(jié)點同時處理數據，能夠更快地完成大規(guī)模數據處理任務，提高了數據管理的效率。同時，云平臺還提供了多種數據處理工具和分析服務，幫助用戶更好地掌握和分析數據。此外，云上分布式數據庫還允許用戶選擇不同的數據庫引擎和存儲方式，更加靈活地管理數據。
三、云上分布式數據庫的應用場景
1.大型項目的數據處理
云上分布式數據庫適用于大規(guī)模和高速的數據處理和查詢場景，比如物聯網、金融、電商和醫(yī)療等行業(yè)。例如，在電商業(yè)務中，用戶購買商品時產生的數據需要進行實時處理，云上分布式數據庫可以滿足高并發(fā)的數據請求，保障數據的快速響應和處理。
2.多機構數據共享
對于需要多機構之間共享數據的場景，云上分布式數據庫提供了便利的數據共享方式。不同機構之間可以通過云平臺進行數據的實時同步和共享，實現多機構之間的數據無縫銜接，并且保證數據的一致性和安全性。
3.云安全和數據管理
云上分布式數據庫基于云計算平臺，具有可以動態(tài)擴展和調整的特性，并且與云上數據庫服務配合使用，提供強大的數據備份和安全性保障。因此，企業(yè)可以將重要數據托管于云上分布式數據庫中，實現數據集中存儲和管理，并且可以通過安全通道進行數據傳輸和訪問，提高了企業(yè)數據的安全性和管理能力。
四、云上分布式數據庫將如何提升企業(yè)信息安全
對于企業(yè)而言，數據建設和數據安全都是非常重要的任務。而云上分布式數據庫的高可用性和自動備份、故障轉移等功能，可以極大程度地保證企業(yè)數據不丟失，還可以使用云上網絡安全服務實現數據的加密和傳輸，提高了企業(yè)的信息安全性。而另一方面，云上分布式數據庫的彈性、可擴展和高效特性，可以幫助企業(yè)更好地應對變化的數據需求和業(yè)務場景，提升企業(yè)的數據處理能力和管理效率。
綜上所述，云上分布式數據庫是一種高效、靈活、安全的數據管理方式，適用于大部分數據處理場景。而在當前時代，數據的價值愈發(fā)重要，而云上分布式數據庫也將成為企業(yè)重要的數字化建設之一，將幫助企業(yè)更好地管理和利用數據，提高企業(yè)競爭力和業(yè)務創(chuàng)新能力。
相關問題拓展閱讀：
- NewSQL分布式數據庫發(fā)展策略討論
- 分布式存儲是什么?
- 分布式數據庫和集中式數據庫的區(qū)別是什么(分布式數據庫屬于)
NewSQL分布式數據庫發(fā)展策略討論
作者 石默研
本文對新一代NewSQL分布式數據庫發(fā)展策略中的普遍困擾進行討論，包括云原生（Cloud Native）與本地部署(On Premise)、HTAP進展方向、分布式與單機需求等分布式數據庫商業(yè)與技術發(fā)展中難以決策的問題。
1. 困擾
分布式NewSQL數據庫近年來蓬勃興起，其原因顯而易見：切中了業(yè)務與數據量不斷增長的用戶對關系型數據庫RDBMS需求，這在傳統(tǒng)RDBMS到大數據的發(fā)展階段中，有相當一段時間是空白。同時，隨著互聯網技術的不斷發(fā)展與普及，用云計算模式滿足IT需求似乎已經成為未來 社會 產業(yè)互聯網發(fā)展的明確趨勢，也就是說，有一種共識：不久的將來，絕大多數產業(yè)的IT服務是從公共的、行業(yè)的或者私有的、混合的云計算中心提供的。這一共識又帶來了云原生（Cloud Native）概念與技術的興起，而分布式NewSQL數據庫自然也應該是云原生的，這決定了其相當多的產品設計決策應以符合這一趨勢為原則。然而，在當今的現實中，滿足業(yè)務與數據量不斷增長的RDBMS需求的用戶，與云原生的用戶，除了互聯網企業(yè)外，大多數情況下，并不重合，需要On-Premise部署的用戶仍然占有很大比重，這就帶來了之一個困擾：云原生（Cloud Native）與本地部署(On Premise)對產品發(fā)展要求的矛盾。
另一個困擾，是關于HTAP，即交易與分析混合負載。HTAP是當今非?；鸬囊粋€概念與技術，在交易庫上直接進行分析，而不再是將“數據從交易庫搬下來，挪到另一個數據庫中去”這樣的繁瑣過程?？梢院敛豢鋸埖恼f： 歷史 上規(guī)模性企業(yè)IT復雜度的相當一部分，都來自于“搬數據”，這導致了數據采集、實時采集、全增量合并、數據傳輸、數據加載、數據建模、數據質量、數據標準、企業(yè)級元數據管理等繁雜多樣的技術環(huán)節(jié)的產生，導致了企業(yè)數據分布、數據流向、數據模型、主數據、基礎數據平臺、ODS/數據倉庫/數據集市、數據治理等復雜的數據架構設計優(yōu)化領域，導致了由于多系統(tǒng)大規(guī)模數據搬遷而帶來的如數據交換平臺之類的復雜調度工程……。咋眼一看，感覺該企業(yè)的數據技術好厲害，相關各領域的技術產品好豐富，技術人員的相關技能也好受歡迎。但如果在交易遲核宏庫就能直接滿足分析需求而不影響生產效能的話，這些復雜高級的技術環(huán)節(jié)不都成了“自己給自己造了一座山，還說自己爬的好辛苦”？然而，現實卻是，問題并不這么簡單，除了在交易庫中進行分析會影響業(yè)務效能外，還有很多原因導致這一現象產生：交易庫并不需要存儲那么長的 歷史 數據，而分析往往是需要建立在大量 歷史 數據之上的；交易庫的模型往往并不適合分析需求，多碼冊數情況下需要重要建模，如非常流行且價值不菲的各行業(yè)數倉主題模型；用于交易的OLTP數據庫與用于分析的OLAP數據庫，其技術體系完全不同；以及大型企業(yè)已固化的內部業(yè)務結構并沒有留給交易/分析整合可實施的可行空間……等等。由于， 歷史 積累的企業(yè)級數據體系相當復雜，HTAP的發(fā)明者迄今為止都沒有系統(tǒng)表達完全替代數據分析需求、自頂而下重構企業(yè)數據體系的架構級策略，而是將產品重點定位在技術優(yōu)化層面：在交易庫上直接完成實時統(tǒng)計分析，滿足高并發(fā)需求且不影響業(yè)務效能；或者是為實時分析統(tǒng)計/查詢而建設的數據服務中間平臺。然而，即使是暫時沒有這種策略性的意向，在面向AP的產品具體研發(fā)中，又會發(fā)現明確的界限確實不好把握，隨著一個個具體功能的不斷完善，似乎假以時日，技術上也不是沒有完全替代純OLAP平臺的可能性。那么，HTAP究竟如何定位呢？
再者就是規(guī)模化的分布式需求，與小規(guī)模的單機數據庫需求（這里指邏輯上的單機）之間的矛盾：分布式數據庫，自然而然是要應對規(guī)?；臄祿芾硇枨蟮?，長尾的小規(guī)模需求當然不應在產品設計考慮之列，同時，大炮轟蒼蠅經常還打不好；然而，分布式NewSQL數據庫又應該是云原生的，如果把云原生的業(yè)務含義理解為“全自助”，它應該以支持什么樣的需求為主呢？現實看來，小規(guī)模長尾業(yè)務對云氏并原生數據庫的需求最起碼應該是占據相當大的比重的。顯而易見，如果是大規(guī)模的數據管理需求，即使是部署在云上，DBPaaS的“全自助”是其核心需求嗎？這種規(guī)?；臉I(yè)務，如果是云上的On-Premise又需要做出哪些方面的改變？從互聯網與云計算發(fā)展的 歷史 來看，“云自助”，其最核心的商業(yè)動機當然包括給用戶側的運維帶來了方便，但更重要的可能是給云服務運營商應對海量長尾客戶的安裝與運維帶來了極大的成本優(yōu)勢。這正如銀行的小微及個人消費貸款都要走互聯網線上模式，而重客、大客甚至中小企業(yè)信貸仍然是以線下為主的策略一樣，本質是成本問題，而不是客戶方便性問題。于是，矛盾顯而易見：分布式是面向規(guī)?？蛻舻模鸫a是中、大型客戶，而云原生卻有可能、最起碼相當一段時間內是要以長尾客戶為主要服務對象的。
以上困擾實質上，都涉及到了NewSQL分布式數據庫的產品發(fā)展策略問題。
2. 討論
問題是客觀而又普遍的，但分析與應對策略往往包含主觀因素：人們的一個決定與決策，很多情況下并不由嚴格推理而來，而是心中已經有一個答案，再來找理由支持它。這里的討論或許也并不能例外。
首先，來看看Cloud Native與On Premise。云原生本應是數據庫即服務，然而目前真正有規(guī)?；瘮祿鲩L需求的NewSQL應用相當多的情況下卻是付費On Premise與免費On Premise區(qū)別，很多互聯網企業(yè)的應用也可能只是部署在云基礎設施上而已，真正的云原生更多是一些實驗性、嘗試性的需求。但云原生數據庫在公有云、行業(yè)云以及大型私有云上已經逐漸在形成一種意識上的共識，其商業(yè)前景不可。也就是說，未來的數字化轉型進程中，產業(yè)互聯網的數據庫部署，會逐漸向云基礎設施遷移，長在云上。它可能是公有云，也可能是行業(yè)云，也可能是私有云，它們都是被定義為云原生NewSQL數據庫的市場范圍。當然，肯定還會有相當一部分數據庫長在云下，這也不用糾結，將其排除在云原生市場戰(zhàn)略目標之外即可，就是說，不需要考慮這部分客戶需求對產品規(guī)劃的影響，因為前一部分的份額已經足夠大了。這樣看來，以云原生為目標進行產品規(guī)劃的邏輯沒有問題，不過，還是要明確一點：長在云上的數據庫是不是一定符合我們對“云原生”的既有理解？這里認為，即使未來，在云上形成了產業(yè)互聯網數據庫市場的主體，需要“全自助”的數據庫即服務可能也是以面向長尾客戶最為迫切、必不可少并且是核心本質，而對中大型以上的需求，“全自助”的意義相對有限，同時比較而言商業(yè)模式的轉變或者更關鍵些。那么，如果是以“長在云上”為市場目標，似乎可以將其定義為“廣義的云原生”，同時，只要是“長在云上”，那么“云原生”概念中高彈性、高可用、低成本、快速迭代、存算分離等技術優(yōu)勢也都能方便獲得。而對“云原生”策略中“云原生”一詞的理解不同，對產品規(guī)劃決策的影響也應該有所不同：一是目前被認為是On Premise的客戶需求，或許也就是未來“云原生”主體市場的需求；二是NewSQL數據庫關于云原生服務的產品策劃，對用戶側“自助”水平的決策或許可以更靈活實用。高水平自助確實可以減輕客戶對IT的依賴程度，但這里認為，云原生與用戶自行在云上購買資源進行On-Premise部署相比，最關鍵的價值在于商業(yè)模式的改變，能自助多少，不一定是最重要的，因為成為云服務商后，運營運維的工作只會更多，責任可能會更大，甚至有時連IaaS的運維也需要PaaS服務商兜底。但從一個個客戶的本地服務，變成集中化云服務，就已經是本質性的模式轉變了?？傊?，需要就事論事，回到原點，仔細分析后決策，而不是用概念教條的判斷，因為概念本身的定義并不見得準確對應實際的業(yè)務需求。
再來看看HTAP，對這個問題，正如在其它文章中表達過的一樣，本文的觀點較為明確。一是隨著計算能力與架構的升級，從技術上講，AP與TP的界限會越來越模糊；另外特別是在云原生的新世界里，數據庫的這一特性又猶為重要，因為云原生的重要作用之一就是要讓客戶盡量擺脫對IT運維的依賴，將越來越多的精力集中到自己的業(yè)務發(fā)展上來；同時端到端的能力提升對云原生商業(yè)模式的貫徹也至關重要（需要仔細分析下目前DBPaaS的技術要求是否完全符合這一原點的、本質性的動力），過去與純OLAP數據庫的優(yōu)勢比較糾結在這里也可以得到正面支持；再者，既然架構上已經走向了AP，就很難做到在產品規(guī)劃上時刻厘清純AP與混合負載的需求后，再將前者排除在外。于是，以“混合負載滿足部分AP需求”應該是由于投入與階段性市場策略導致的階段性產品規(guī)劃，而長遠來講，以一套技術架構滿足大多數需求，應該是云原生NewSQL數據庫的追求。
接下來，就是關于規(guī)模化分布式與小規(guī)模單機需求的矛盾了?，F在看來，經過上面的討論，這一點已經不是什么問題了：因為“長在云上”、從分散服務向集中服務的商業(yè)模式轉變就是指廣義的云原生，而不一定要以小微的、迫切需要全自助的長尾為主流，那么，云原生NewSQL數據庫仍然應以規(guī)?；植际綖槠渲黧w的需求方向，而小規(guī)模單機則暫時可以不做為重點來考慮。
最后指出一點，希望也能引發(fā)進一步的思考：我們所批判的主機，也聲稱自己是分布式架構，暫且不論其是否客觀，但在現實中主機需要被替代的核心問題并不是有沒有分布式，而是：一、擴展不靈活帶來成本問題：“我只需要擴展一個節(jié)點，你卻讓我再買一臺主機”；二、不自主可控；三、往往是軟硬件結合的設計策略，包括內存、網絡、存儲與IO上的軟硬融合設計，而這一點，是否需要云原生數據庫從廣義的定義出發(fā)進行學習參考，也是需要進一步討論的。
分布式存儲是什么?
什么是分布式存儲系統(tǒng)？
就是將數據分散存儲在多立的設備上
分布式存儲是什么？選擇什么樣的分布式存儲更好？
分布式存儲系統(tǒng)，是將數據分散存儲在多立的設備上。傳統(tǒng)的網絡存儲系統(tǒng)采用集中的存儲服務器存放所有數據，存儲服務器成為系統(tǒng)性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規(guī)模存儲應用的需要。分布式網絡存儲系統(tǒng)采用可擴展的系統(tǒng)結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合云一體機是聯想針對企業(yè)級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合云一體機實現了對云管理平臺、計算、網絡和存儲系統(tǒng)的無縫集成，構建了云計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施云平臺。這不僅使得業(yè)務部署上線從周縮短到天，而且與企業(yè)應用軟件、中間件及數據庫軟件完全解耦，能夠有效提升企業(yè)IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
什么是分布式數據存儲
定義：
分布式數據庫是指利用高速計算機網絡將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統(tǒng)一的數據庫。分布式數據庫的基本思想是將原來集中式數據庫中的數據分散存儲到多個通過網絡連沖鬧接的數據存儲節(jié)點上，以獲取更大的存儲容量和更高的并發(fā)訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式數據庫技術也得到了快速的發(fā)展，傳統(tǒng)的關系型數據庫開始從集中式模型向分布式架構發(fā)展，基于關系型的分布式數據庫在保留了傳統(tǒng)數據庫的數據模型和基本特征下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式數據庫必須具有高可擴展性，能夠動態(tài)地增添存儲節(jié)點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高并發(fā)性：分布式數據庫必須及時響應大規(guī)模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式數據庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗余備份，保證數據和服務的高度可靠性。
分布式塊存儲和 分布式文件存儲有是什么區(qū)別
分布式文件系統(tǒng)（dfs）和分布式數據庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統(tǒng)比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式數據庫涉及精煉的數據，傳統(tǒng)的分布式關系型數據庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統(tǒng)現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式數據庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統(tǒng)，在此也可以說分布式數據庫以分布式文件系統(tǒng)做基礎存儲。
統(tǒng)一存儲和融合存儲以及分布式存儲的區(qū)別
統(tǒng)一存儲具體概念：
統(tǒng)一存儲，實質上是一個可以支持基于文件的網絡附加存儲（NAS）以及基于數據塊的SAN的網絡化的存儲架構。由于其支持不同的存儲協(xié)議為主機系統(tǒng)提供數據存儲，因此也被稱為多協(xié)議存儲。
基本簡介：
統(tǒng)一存儲（有時也稱網絡統(tǒng)一存儲或者NUS）是一個能在單一設備上運行和管理文件和應用程序的存儲系統(tǒng)。為此，統(tǒng)一存儲系統(tǒng)在一個單一存儲平臺上整合基于文件和基于塊的訪問，支持基于光纖通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（網絡附加存儲）。
工作方式：
既然是一個集中化的磁盤陣列，那么就支持主機系統(tǒng)通過IP網絡進行文件級別的數據訪問，或通過光纖協(xié)議在San 網絡進行塊級別的數據訪問。同樣，iSCSI亦是一種非常通用的IP協(xié)議，只是其提供塊級別的數據訪問。這種磁盤陣列配漏行置多端口的存儲控制器和一個管理接口，允許存儲管理員按需創(chuàng)建存儲池或空間，并將其提供給不同訪問類型的主機系統(tǒng)。最通常的協(xié)議一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。當然，返判嘩也可以同時支持上述三種協(xié)議的，不過一般的存儲管理員都會選FC或iSCSI中的一種，它們都提供塊級別的訪問方式，和文件級別的訪問方式（NAS方式）組成統(tǒng)一存儲。
分布式存儲支持多節(jié)點，節(jié)點是什么，一個磁盤還是一個主控？
一個節(jié)點是存儲節(jié)點的簡稱，存儲節(jié)點一般是一個存儲服務器（必然帶控制器），服務器之間通過高速網絡互連。
現在越來越多的存儲服務器使用arm CPU+磁盤陣列節(jié)省能耗，提高“容量能耗比”。
分布式文件系統(tǒng)有哪些主要的類別？
分布式存儲在大數據、云計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/下面簡要介紹*nix平臺下分布式文件系統(tǒng)的發(fā)展歷史：
1、單機文件系統(tǒng)
用于操作系統(tǒng)和應用程序的本地存儲。
2、網絡文件系統(tǒng)（簡稱：NAS）
基于現有以太網架構，實現不同服務器之間傳統(tǒng)文件系統(tǒng)數據共享。
3、集群文件系統(tǒng)
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同服務器能夠共用一個傳統(tǒng)文件系統(tǒng)。
4、分布式文件系統(tǒng)
在傳統(tǒng)文件系統(tǒng)上，通過額外模塊實現數據跨服務器分布，并且自身集成raid保護功能，可以保證多臺服務器同時訪問、修改同一個文件系統(tǒng)。性能優(yōu)越，擴展性很好，成本低廉。
分布式存儲都有哪些，并闡述其基本實現原理
神州云科 DCN NCS DFS2023（簡稱DFS2023）系列是面向大數據的存儲系統(tǒng)，采用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節(jié)點與數據和存儲管理軟件相結合，跨節(jié)點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優(yōu)化集群資源，3-144節(jié)點無縫擴展，容量、性能歲節(jié)點增加而線性增長，在 60 秒鐘內添加一個節(jié)點以擴展性能和容量。
什么是Hadoop分布式文件系統(tǒng) 10分
分布式文件系統(tǒng)（Distributed File System）是指文件系統(tǒng)管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節(jié)點上，而是通浮計算機網絡與節(jié)點相連。
Hadoop是Apache軟件基金會所研發(fā)的開放源碼并行運算編程工具和分散式檔案系統(tǒng)，與MapReduce和Google檔案系統(tǒng)的概念類似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系統(tǒng)）是其中的一部分。
分布式文件存儲系統(tǒng)采用什么方式
一。分布式Session的幾種實現方式1.基于數據庫的Session共享2.基于NFS共享文件系統(tǒng)3.基于memcached 的session，如何保證 memcached 本身的高可用性？4. 基于resin/tomcat web容器本身的session復制機制5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 進行 session 共享。6. 基于cookie 進行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session復制) 簡介：將一臺機器上的Session數據廣播復制到集群中其余機器上 使用場景：機器較少，網絡流量較小 優(yōu)點：實現簡單、配置較少、當網絡中有機器Down掉時不影響用戶訪問 缺點：廣播式復制到其余機器有一定廷時，帶來一定網絡開銷二、Session Sticky 方式管理 簡介：即粘性Session、當用戶訪問集群中某臺機器后，強制指定后續(xù)所有請求均落到此機器上 使用場景：機器數適中、對穩(wěn)定性要求不是非?？量?優(yōu)點：實現簡單、配置方便、沒有額外網絡開銷 缺點：網絡中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障三、緩存集中式管理 簡介：將Session存入分布式緩存集群中的某臺機器上，當用戶訪問不同節(jié)點時先從緩存中拿Session信息 使用場景：集群中機器數多、網絡環(huán)境復雜優(yōu)點：可靠性好 缺點：實現復雜、穩(wěn)定性依賴于緩存的穩(wěn)定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入二。Session和Cookie的區(qū)別和聯系以及Session的實現原理1、session保存在服務器，客戶端不知道其中的信息；cookie保存在客戶端，服務器能夠知道其中的信息。 2、session中保存的是對象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能區(qū)分路徑，同一個用戶在訪問一個網站期間，所有的session在任何一個地方都可以訪問到。而cookie中如果設置了路徑參數，那么同一個網站中不同路徑下的cookie互相是訪問不到的。 4、session需要借助cookie才能正常 工作 。如果客戶端完全禁止cookie，session將失效。是無狀態(tài)的協(xié)議，客戶每次讀取web頁面時，服務器都打開新的會話……
分布式數據庫和集中式數據庫的區(qū)別是什么(分布式數據庫屬于)
分部式數據桐或基庫是數據庫的一種，是數據庫技術和網絡技術的結合產物.各有優(yōu)點和缺點.分布式數據庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種.是的,分布式數據文件便于數據庫的管理維護.
分部式數據局謹庫是數據庫的一種，是數據庫技術和網絡技術的結合產物.各有優(yōu)點和缺點.分布式團銀數據庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種.是的,分布式數據文件便于數據庫的管理維護.
關于分布式數據庫 云數據庫的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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網站欄目：云上分布式數據庫，管理數據更從容(分布式數據庫云數據庫)
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