RavenDB, schnell und skalierbar

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1 RavenDB, schnell und skalierbar Big Data & NoSQL, Aydin Mir Mohammadi bluehands GmbH & Co.mmunication KG

2 Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit

3 Skalierung Vertikale Skalierung Horizontale Skalierung

4 Skalierung Vertikale Skalierung ist einfacher Multi-Threading Cores, Speicher und IO ausnutzen Wird sehr schnell sehr teuer Hohes Potential, um klassische Anforderungen (ACID) gerecht zu werden

5 Am Ende hängt es an den Daten Klassische Datenbanken skalieren nicht Binsenweisheit

6 RDBMS: Performance no. clients 5,00 3 Instances 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 5,00 12 Instances 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00

7 RDBMS: Performance no. clients 2,00 1,80 1,60 1,40 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,

8 Man muss die Daten verteilen Willkommen in der Hölle Binsenweisheit

9 CAP-Theorem Betrifft ein System mit verteilten Daten. Betrachtet folgende Eigenschaften Consistency: Alle sehen gleichzeitig das gleiche Availability: Alle können lesen & schreiben Partition Tolerance: Ausfall eines Knotens führt nicht zum Ausfall des Systems

10 CAP-Theorem: Wähle 2 aus 3 Consitency ACID oder eventualy Consistent Antwort Verhalten Availabilty Partion Tolerance

11 CAP-Theorem: Beispiele Oracle Cluster (RAC) Kein CAP-Theorem, da nicht verteilt Datenbank Mirroring (Log-Shipping) Synchrone Commits: CA Asynchrone Commits & Sync: AP Partitionierung Sharding & Federation: CA

12 Sql Azur

13 RDBMS: Sql-Azure Sql-Server in Azure Immer drei Knoten 1 Primary, 2 Standby 1 Sync commit, 1 async commit Funktional eingeschränkt Kein Xml Kein CLR Kein OleDB (not supported) It just works

14 DBMS: Sql-Azure Latenz beachten Licht braucht 1,8 ms Sql Ping ca. 15 ms

15 Sharding Für Join und ref. Integrität müssen Mütter verteilt werden. Storage Mutter Mutter Mutter Storage Kind Mutter Mutter Mutter Kind Storage Mutter Mutter Mutter Kind Geeignete Aufteilung finden

16 Sql-Azure: Skalierung (CA) Manuelles Sharding Daten werden auf mehrere Knoten verteilt. Zugriff wird im Client gesteuert. Sql Azure Federation Eingebautes Sharding. Zugriff wird im Server gesteuert, jedoch nicht transparent.

17 Federation Limits Keine Transaktionen über shards. Verteilte Transaktionen sind in Sql-Azure nicht supported Kein Auto-Increment Vorteile gegenüber manuelles Sharding Online Split, Management Datenbank kennt die Verteilung. Shard kann abgefragt werden

18 Federation Federation key überlegen Über welche Eigenschaft einer Tabelle wird verteilt Federations erstellen Man kann die einzelnen Shards immer wieder splitten Sql-Statements anpassen Vor jedem Statement: Use Federation xxx (key=value),with filtering=off, reset

19 Azure Table Storage

20 Table-Storage Schemalos. Partitioniert. Jede Partition kann auf eine andere Maschine gehalten werden. Jede Entität hat ein PartitionKey und ein RowKey Versionierung über Timestamp

21 Table-Storage: How to use Queries nur auf RowKey und PartionKey mit = Table-Storage ist eine Hash-Table. Alle andere Operationen machen einen Full- Scan. Evtl. PartitionKey und danach Properties Limits beachten 64k pro Eigenschaft, 1 MB pro Entität 5000/sec auf Account und 500/sec auf Partition

22 Table-Storage: How to use Komplizierte denormalisierte Objekte Z.B.: Profile, Settings Eher statische Entitäten Vorberechnete Sichten. Daten werden je nach Anwendung vorbereitet. In RDBMS: Mehrere Clustered Indizes

23 Azure Blob Storage

24 Blob-Storage Filesystem in der Cloud Content ist von überall abrufbar Über http als Ressource einbinden

25 Query

26 Map-Reduce Idee Query in kleine Teile aufteilen Auf viele Knoten ausführen Voraussetzung Code und Daten sind nah D.h. Map-Reduce auf einer zentralen DB macht in der Regel keinen Sinn

27 Map-Reduce In Linq map --> Enumerable.Select reduce --> Enumerable.Aggregate Mehrere Implementierungen (deprecated) DryadLINQ Daytona Hadoop

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