海量数据高并发的访问技术解决方案

如今数据增长远远超过机器的计算性能，    ORACL RAC能满足百万千万的业务系统，  硬件成本太高， 垂直方向的发展不太现实，追求水平方向的发展， 使用普通商业服务器，多台协调完成计算

如今，能解决海量数据高并发访问，无外乎以下几种

1.  分布式数据库

   分布式数据库，部署多个RDBMS的实例，把计算平均到多个节点上，不像oracle rac，多个实例访问一套数据，要控制数据访问协调， 分布式数据库，按规则把数据文件切成分片，分散到多个机器上， 计算请求来时，在各个节点上计算，再汇总到主节点， 

可以考虑读写分离， oracle rac负责业务系统事务写入数据， 分布式数据负责查询读取数据，业务数据一般更新比较频繁，读库和写库数据同步需要投入精力

分布式数据库： Greenplum

2.  NoSQL

列存储： hbase， cassandra

文档存储： mongodb

key-value存储： memcachedb， redis

图存储： neo4j

3.  MySQL的分库分表

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