Difference between revisions of "VT2017 Vitess"
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| − | Pour pallier à ce problème Vitess est née, c'est un projet open source créer pour YouTube. |
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| + | Deux solutions s'offrait à eux : Faire de la "scalabilité verticale" ou de la "scalabilité horizontale". |
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| − | Vitess intègre beaucoup de fonction de MySQL tout en gardant l'aspect de mise à l’échelle de la base du NoSQL. Cela a pour but d'augmenter les performance des grosses base de donnée ainsi que leur gestion. |
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| + | La scalabilité verticale revient à acheter une machine encore plus puissante afin de pouvoir gérer plus de données et plus de requêtes. Cette solution à évidement des limites visibles. |
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| + | La deuxième solution, qui est celle de Vitess, est la scalabilité horizontale, utilise le "Sharding" ou autrement dit la "distribution des données". Cette technique vise à repartir la base de données sur plusieurs machines de façon ordonné afin de mieux redirigé les requêtes faites sur la base. De cette façon Vitess à pu augmenter 50 fois la taille de la base de donné de Youtube, tout en la rendant plus facilement administrable. |
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Revision as of 20:11, 26 September 2017
Présentation
- Sujet : Vitess
- Auteur : Oriane Dalle
- Enseignants : Didier Donsez, Georges-Pierre Bonneau
- Date : 29/09/2017
Résumé
Vitess est un projet open-source qui a vu le jour en 2011 suite à l’expansion de YouTube. La taille de la base de donnée de Youtube ainsi que le nombre de connexion journalière étaient devenu trop important pour assurer la performance de la base de donnée et la gérer convenablement.
Deux solutions s'offrait à eux : Faire de la "scalabilité verticale" ou de la "scalabilité horizontale".
La scalabilité verticale revient à acheter une machine encore plus puissante afin de pouvoir gérer plus de données et plus de requêtes. Cette solution à évidement des limites visibles. La deuxième solution, qui est celle de Vitess, est la scalabilité horizontale, utilise le "Sharding" ou autrement dit la "distribution des données". Cette technique vise à repartir la base de données sur plusieurs machines de façon ordonné afin de mieux redirigé les requêtes faites sur la base. De cette façon Vitess à pu augmenter 50 fois la taille de la base de donné de Youtube, tout en la rendant plus facilement administrable.