nosql如何支持事务 nosql 事务

分布式事务怎么控制

分布式事务可以通过两阶段提交（2PC）、补偿事务（TCC）、最终一致性（XA）等方式进行控制。其中，2PC通过协调器和参与者的协作来实现事务的提交或回滚；TCC通过try、confirm、cancel三个步骤来实现事务的一致性；XA则通过事务管理器来协调各个分支事务的提交或回滚。这些方法都可以实现分布式事务的控制。

请教，数据库不支持事务怎么办

如果数据库不支持事务，那么就可以使用其他技术来替代，比如使用消息队列实现一些简单的事务逻辑，还可以使用行锁来实现某些事务操作，最后还可以使用不同的存储系统来实现复杂的事务处理，比如使用 Redis 或者 MongoDB 等 NoSQL 数据库。

一个系统在用户多，高并发的情况下，数据库该如何设计

高并发的情况下，对于系统各个方面都有一定的要求，单从数据库层面主要有以下几点：

1、读写分离

高并发的场景读写分离是第一要做的。一般的系统都是读的频率要远远大于写的频率。所以我们将读写分开，从库读，主库写，一主多从，根据qps和iops大小再进行扩容调整。

2、分库分表

分库分表的目的在于降低单个表的数据量，提升查询效率。主要有横向拆分和纵向拆分。横向就是把一张表的数据分到不同的库或表，每张表的数据结构一样。纵向就是把一张宽表拆分成小表。例如，一张表有50个字段，可以将常用的字段放到一张表，不常用的放到另一张表。

3、索引

索引是必须要的。针对查询条的不同，建立相关索引，可以极大的提升查询效率。

最后，我们加入缓存、优化sql、优化业务逻辑，目的就是尽可能的减少操作数据库的次数，降低iops。

数据库建立多表关联，关键业务数据字段和查询字段建立索引，对唯一性建立好，同时多任务并发时程序设计时注意数据的合理性检验和用户处理数据有问题时的友好提示见面，建立好的结构文档说明，同时对关键字段的关系型作好记录，有效地设计多表的结构安排，尽量减少数据的冗余，同时又要避免对历史数据的影响，保持良好的数据管理

在多用户，高并发的业务场景下，传统关系型数据库i/o往往成为系统瓶颈，如上面几位的回答，这种情况下首先应该考虑减少对数据库的直接访问，常见的方法有使用缓存（包括客户端缓存，前端缓存以及服务器缓存，和CDN等），使用消息队列异步化数据库读写进行削峰等。其次我们应该优化对数据库的访问，使数据库能承受更高的qps,主要方法有优化重写查询语句，数据库读写分离，分表分库，以及对非事务型访问考虑使用nosql等。

ignite怎么样

Ignite很好Ignite是一个开源的分布式数据库和计算平台，具有高性能、高可靠性和可扩展性的特点。
它可以处理大规模的数据，并提供了快速的数据查询和分析能力。
Ignite还支持事务处理和持久化存储，可以保证数据的一致性和可靠性。
此外，Ignite还提供了丰富的API和工具，方便开发者进行应用程序的开发和管理。
选择使用Ignite有以下几个1. 高性能：Ignite采用了内存计算和分布式架构，可以在秒级别处理大规模数据，提供快速的数据查询和分析能力。
2. 高可靠性：Ignite具有数据复制和故障恢复机制，可以保证数据的可靠性和一致性。
3. 可扩展性：Ignite支持水平扩展，可以根据需求增加节点和服务器，以应对不断增长的数据量和用户访问量。
4. 丰富的功能和工具：Ignite提供了丰富的API和工具，方便开发者进行应用程序的开发和管理，可以满足各种复杂的业务需求。
总之，选择使用Ignite可以提供高性能、高可靠性和可扩展性的分布式数据库和计算平台，适用于处理大规模数据和复杂业务需求的场景。