泛微突破Redis储存瓶颈，实现数据畅通（泛微 redis）

随着数据量的不断增长，面临着储存技术的瓶颈成为了日益突出的问题。集群式存储技术，如Redis，不仅解决了数据增加时带来的性能问题，而且实现了有效拓扑和可伸缩的网络，延长系统的使用寿命。但是，Redis的存储技术也已经达到了一定的极限，对于海量数据的存储带来了更大的挑战。

例如，在Redis中维护的单个节点存储限制可能会影响到应用程序的性能。此外，Redis中的节点直接索引到应用程序，这可能会导致应用程序因索引指向的服务器发生变化而出现不稳定状态。

为了解决Redis存储技术的瓶颈问题，泛微公司推出了泛微 NoSQL云数据库（WiseDB）解决方案。WiseDB在Redis之上封装了一层数据库管理层，采用权衡结构，实现服务自动发现、服务自动迁移以及灵活的数据库拓扑结构。

以Dly Data Lake（DDL）为例，DDL是一个针对大数据分析的储存系统，使用WiseDB作为后端，既可以解决写穿Redis存储的问题，又能够解决性能瓶颈、读写分离、高可用等问题。DDL采用HiveQL查询语言，实现灵活、易用、性能优越的数据查询服务，支持大规模数据高效处理。

此外，WiseDB还支持多种编程语言，如Java、Python、Go等，支持各种流行的数据库，比如Oracle、MySQL、MongoDB等，可以实现程序与数据库的无缝集成与整合。

由于WiseDB的存储解决方案能够很好的突破Redis的存储瓶颈，大大的提高数据的存储能力，实现数据的畅通更新和可视化。

以下是一段Java代码作为示例：

//获取数据库连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);

//执行SQL查询

String sql = “select * from table1”;

Statement stmt = conn.createStatement();

ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);

//处理查询结果

while (rs.next()) {

int id = rs.getInt(“id”);

String name = rs.getString(“name”);

System.out.println(“id=” + id + ” name=” + name);

}

rs.close();

stmt.close();

conn.close();