文档型数据库 SequoiaDB_MongoDB 国产化替换首选

JSON 实例

SequoiaDB 巨杉数据库为用户提供了 JSON 实例，通过此实例可以与 SequoiaDB 巨杉数据库的分布式引擎进行交互执行。JSON 实例适用基于 JSON 数据类型的实时处理场景。用户可以使用 JSON 实例对数据库执行集群管理、运行实例检查、数据增删改查等操作。本章节主要介绍 JSON 实例的操作和开发等相关内容：安装部署驱动错误码注意事项

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C 客户端程序主要提供了数据库、集合空间、集合、游标、复制组、节点、大对象和域级别的操作。句柄 C 客户端驱动的句柄分为数据库操作和集群操作两类。数据库操作句柄 SequoiaDB 巨杉数据库中的数据存放分为三个级别：数据库集合空间集合每一个数据库中的集合空间没有物理上限，每个集合空间在单系统内存放为一个单独的文件，因此集合空间的数量取决于磁盘和内存的大小。每个集合空间最多可以包含 4096 个集合，每个集合可以包含多条记录。在一台物理系统内，每个集合空间最大 256GB。对比关系型数据库，可以把记录看作关系型数据库的“行”，把集合看作关系型数据库的“表”。因此在数据库操作中，可用三个句柄分别代表连接、集合空间和集合，一个句柄代表游标，一个句柄代表大对象。句柄名称描述 sdbConnectionHandle 数据库连接句柄代表一个单独的数

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C++ 驱动

C++ 客户端驱动提供了数据库、集合空间、集合、游标、复制组、节点、域和大对象级别的操作。 C++ 类实例 C++ 客户端驱动有和两种类实例。一种用于数据库操作，另一种用于集群操作。数据库操作实例 SequoiaDB 巨杉数据库中的数据存放分为三个级别：数据库集合空间集合在数据库操作中，可用三个类来分别表示数据库连接、集合空间和集合，一个类表示游标，一个类表示大对象。类名称描述 sdb 数据库类该类主要用于管理整个数据库，包括建立连接，创建集合空间等 sdbCollectionSpace 集合空间类该类主要用于管理集合 sdbCollection 集合类该类主要用于对数据进行增删改查等操作 sdbCursor 游标类该类主要用于遍历查询、快照返回的结果，游标实例代表一个查询产生的游标 sdbLob 大对象类该类主要

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C++ 连接池

法从连接池中获取一个连接，使用 releaseConnection 方法把取出的连接放回连接池。当连接池使用的连接数到达连接上限时，下一个请求连接的操作将会等待一段时间，若在规定的时间内无空闲的连接可用，请求将失败。 Note: 类 sdbConnectionPoolConf 可以设置连接池的各种参数，详情可参考 C++ API 介绍。示例 #include "common.hpp" // by default, this file is in /opt/sequoiadb/samples/CPP #include "sdbConnectionPoolComm.hpp" #include "sdbConnectionPool.hpp" #include <vector> using namespa

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Python 开发环境搭建

本文档主要介绍如何搭建 Python 开发环境获取驱动开发包用户可以从 SequoiaDB 巨杉数据库官网下载对应操作系统版本的 SequoiaDB 驱动开发包。配置开发环境支持 Python 2.7、Python3.5 的 64 位版本 Note: 由于 SSL 兼容问题，暂不支持 Python 2.7.13。 Linux 解压下载的 python 驱动包执行解压目录下的 setup.py $ sudo python setup.py install Windows 暂未推出 Windows 驱动开发包

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操作

SequoiaS3 系统实现通过 AWS S3 接口访问 SequoiaDB 巨杉数据库的能力。 SequoiaS3 将 S3 接口中的区域、桶和对象映射为 SequoiaDB 中的集合空间、集合、记录和 Lob，以实现桶的增删查、对象的增删查、对象的版本管理及分段上传的能力。

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Rest接口

nth" DataCLShardingType 对象数据集合的生成规则，按照设定的时间生成指定的集合，类型为 string，默认值为"quarter"，有效值包括"year"、"quarter"和"month" DataCSRange 对象数据集合的生成规则，在设定时间段内能够生成的集合空间数量，类型为 int32 DataDomain 对象数据集合空间所属域，类型为 string，域必须已在 SequoiaDB 中定义，如果不填写域名称，则对象数据集合空间建立在系统域上 DataLobPageSize 对象数据集合空间的 LobPageSize，默认值为 262144，有效值包括 0、4096、8192、16384、32768、65536、131072、262144、524288 之

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节点

SequoiaDB 巨杉数据库存储引擎采用分布式架构。集群中的每个节点为一个独立进程，节点之间采用 TCP/IP 协议进行通讯。同一个操作系统可以部署多个节点，节点之间采用不同的端口进行区分。 SequoiaDB 巨杉数据库的节点分为三种不同的角色：协调节点、编目节点与数据节点。协调节点协调节点不存储任何用户数据。作为外部访问的接入与请求分发节点，协调节点将用户请求分发至相应的数据节点，最终合并数据节点的结果应答对外进行响应。编目节点编目节点主要存储系统的节点信息、用户信息、分区信息以及对象定义等元数据。在特定操作下，协调节点与数据节点均会向编目节点请求元数据信息，以感知数据的分布规律和校验请求的正确性。数据节点数据节点为用户数据的物理存储节点，海量数据通过分片切分的方式被分散至不同的数据节点。在关系型与 JSON 数据库实例中，每一条记录会被完整地存放在其中一个

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节点一致性

在分布式系统中，一致性是指在同一复制组内，节点间保持数据一致的特性。SequoiaDB 巨杉数据库支持不同级别的节点一致性策略，以适配不同的业务场景。强一致性强一致性策略保证在任意时刻节点间的数据均保持一致，适用于对一致性要求高的业务场景。写所有节点写所有节点能够保证所有节点的数据一致性，但会降低数据库的高可用性和数据写入性能。发生写操作时，数据库会确保复制组内的所有节点完成同步后，才返回应答给客户端，其逻辑图如下：集合的 ReplSize 取值为 0 时表示写所有节点。当组内节点发生故障或异常时，将导致对应的复制组无法写入数据。写活跃节点该策略能够保证活跃节点的数据一致性。相较于写所有节点，写活跃节点可以提升数据库的高可用性和数据写入性能。发生写操作时，数据库会确保复制组内的活跃节点完成同步后，才返回应答给客户端，其逻辑图如下：集合的 ReplSi

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复制组熔断

在 SequoiaDB 巨杉数据库的复制组中，所有写入和更新操作均在主节点进行，各备节点通过日志文件与主节点进行数据同步。在节点磁盘空间满、网络异常或其他原因造成不能同步数据时，可能会导致主节点的写操作阻塞。为此，SequoiaDB 提供了容错机制，在发生上述异常的情况下，自动采用降级、限流或剔除节点的方式避免写操作阻塞，以保证业务的正常运行。容错诊断在进行容错处理前，数据库需要进行容错诊断，确认是否发生指定类型的故障。用户可通过容错掩码（对应参数 ftmask）指定需进行容错处理的故障类型。在诊断过程中，数据库将结合故障确认的时间周期（对应参数 ftconfirmperiod）和故障确认的故障比阈值（对应参数 ftconfirmratio）确认是否发生故障。如果在时间周期内，故障比阈值超过指定值，则认为故障发生。以参数 ftconfirmperiod=30s、ftconfir

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