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      nosql互聯(lián)網(wǎng),nosql數(shù)據(jù)庫使用更加方便

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      NoSQL,泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問題,而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。

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      雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間,但是不可否認,現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗,然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實:技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫,也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具,可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。

      NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動,早期就有人提出,發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲,相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

      對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義,但是他們都普遍存在下面一些共同特征:

      不需要預定義模式:不需要事先定義數(shù)據(jù)模式,預定義表結構。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時,并不需要預先定義它們的模式。

      無共享架構:相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡中的全共享架構。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能,從而提高了系統(tǒng)的性能。

      彈性可擴展:可以在系統(tǒng)運行的時候,動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護,數(shù)據(jù)可以自動遷移。

      分區(qū):相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點,NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū),將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能,又能保證沒有單點失效的問題。

      異步復制:和RAID存儲系統(tǒng)不同的是,NoSQL中的復制,往往是基于日志的異步復制。這樣,數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點,而不會被網(wǎng)絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性,這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候,可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。

      BASE:相對于事務嚴格的ACID特性,NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

      NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構,兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同,甚至遠遠超過兩種關系型數(shù)據(jù)庫的不同。可以說,NoSQL各有所長,成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用,在這些場合中會遠遠勝過關系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

      互聯(lián)網(wǎng)背景下,為什么用NoSql

      本文將從單機MySQL的場景出發(fā),簡述一下隨著網(wǎng)站的訪問量越來越大,數(shù)據(jù)庫部署的演進過程,到為什么要用MySQL的必要性。

      大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)有3V的特點:海量Volume、多樣Variety、實時Velocity。

      互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站需求的3高的特點:高并發(fā)、高可擴、高性能。

      一、單機MySql

      當一個網(wǎng)站的訪問量不大時,用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應付。

      在那個時候,更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁,動態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。

      上述架構下,我們來看看數(shù)據(jù)存儲的瓶頸是什么?

      1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個機器放不下時

      2.數(shù)據(jù)的索引(B+ Tree)一個機器的內存放不下時

      3.訪問量(讀寫混合)一個實例不能承受

      如果滿足了上述1 or 3個,進化......

      二、Memcached(緩存)+Mysql+垂直拆分

      后來,隨著訪問量的上升,幾乎大部分使用MySQL架構的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題,web程序不再僅僅專注在功能上,同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力,優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結構和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力,但是當訪問量繼續(xù)增大的時候,多臺web機器通過文件緩存不能共享,大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候,Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術產(chǎn)品。

      Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務器,為多個web服務器提供了一個共享的高性能緩存服務,在Memcached服務器上,又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進行多臺Memcached緩存服務的擴展,然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務器導致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端

      三、MySql主從復制讀寫分離

      由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加,Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負,大部分網(wǎng)站開始使用主從復制技術來達到讀寫分離,以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網(wǎng)站標配了。

      四、分庫分表+水平拆分+Mysql集群

      在Memcached的高速緩存,MySQL的主從復制,讀寫分離的基礎之上,這時MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸,而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增,由于MyISAM使用表鎖,在高并發(fā)下會出現(xiàn)嚴重的鎖問題,大量的高并發(fā)MySQL應用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

      同時,開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴展問題。這個時候,分表分庫成了一個熱門技術,是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術問題。也就在這個時候,MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū),這也給技術實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群,但性能也不能很好滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求,只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

      五、Mysql的擴展性瓶頸

      MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲一些大文本字段,導致數(shù)據(jù)庫表非常的大,在做數(shù)據(jù)庫恢復的時候就導致非常的慢,不容易快速恢復數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小,如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去,MySQL將變得非常的小。關系數(shù)據(jù)庫很強大,但是它并不能很好的應付所有的應用場景。MySQL的擴展性差(需要復雜的技術來實現(xiàn)),大數(shù)據(jù)下IO壓力大,表結構更改困難,正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。

      六、為什么用Nosql

      今天我們可以通過第三方平臺(如:Google,Facebook等)可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個人信息,社交網(wǎng)絡,地理位置,用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經(jīng)成倍的增加。我們如果要對這些用戶數(shù)據(jù)進行挖掘,那SQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不適合這些應用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。下面給大家看一下,web應用數(shù)據(jù)量的增長圖:

      七、Nosql是什么

      NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,

      泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站,特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問題,而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)應用難題,包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

      (例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù))。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴展。

      八、Nosql的優(yōu)勢

      1.易擴展

      NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多,但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。

      數(shù)據(jù)之間無關系,這樣就非常容易擴展。也無形之間,在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

      2.大數(shù)據(jù)量,高性能

      NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能,尤其在大數(shù)據(jù)量下,同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。

      這得益于它的無關系性,數(shù)據(jù)庫的結構簡單。一般MySQL使用Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一種大粒度的Cache,在針對web2.0的交互頻繁的應用,Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的,是一種細粒度的Cache,所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

      3.多樣靈活的數(shù)據(jù)模型

      NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段,隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里,增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表,增加字段簡直就是一個噩夢。

      九、Nosql數(shù)據(jù)庫的四大分類

      鍵值(Key-Value)存儲

      列存儲

      文檔存儲

      圖形存儲

      常見的有:Redis、Memcache、MongoDB,這里就不一 一 介紹了。

      互聯(lián)網(wǎng)如何海量存儲數(shù)據(jù)?

      目前存儲海量數(shù)據(jù)的技術主要包括NoSQL、分布式文件系統(tǒng)、和傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)不斷的發(fā)展,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越多,并且這些數(shù)據(jù)的特點是半結構化和非結構化,數(shù)據(jù)很可能是不精確的,易變的。這樣傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫就無法發(fā)揮它的優(yōu)勢。因此,目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)偏向于使用NoSQL和分布式文件系統(tǒng)來存儲海量數(shù)據(jù)。

      下面介紹下常用的NoSQL和分布式文件系統(tǒng)。

      NoSQL

      互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)常用的NoSQL有:HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

      HBase是Apache Hadoop的子項目,理論依據(jù)為Google論文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data開發(fā)的。HBase適合存儲半結構化或非結構化的數(shù)據(jù)。HBase的數(shù)據(jù)模型是稀疏的、分布式的、持久穩(wěn)固的多維map。HBase也有行和列的概念,這是與RDBMS相同的地方,但卻又不同。HBase底層采用HDFS作為文件系統(tǒng),具有高可靠性、高性能。

      MongoDB是一種支持高性能數(shù)據(jù)存儲的開源文檔型數(shù)據(jù)庫。支持嵌入式數(shù)據(jù)模型以減少對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的I/O、利用索引實現(xiàn)快速查詢,并且嵌入式文檔和集合也支持索引,它復制能力被稱作復制集(replica set),提供了自動的故障遷移和數(shù)據(jù)冗余。MongoDB的分片策略將數(shù)據(jù)分布在服務器集群上。

      Couchbase這種NoSQL有三個重要的組件:Couchbase服務器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服務器,支持橫向擴展,面向文檔的數(shù)據(jù)庫,支持鍵值操作,類似于SQL查詢和內置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式訪問數(shù)據(jù)的應用層API。Couchbase Lite是一款面向移動設備和“邊緣”系統(tǒng)的嵌入式數(shù)據(jù)庫。Couchbase支持千萬級海量數(shù)據(jù)存儲

      分布式文件系統(tǒng)

      如果針對單個大文件,譬如超過100MB的文件,使用NoSQL存儲就不適當了。使用分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)勢在于,分布式文件系統(tǒng)隔離底層數(shù)據(jù)存儲和分布的細節(jié),展示給用戶的是一個統(tǒng)一的邏輯視圖。常用的分布式文件系統(tǒng)有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

      相比過去打電話、發(fā)短信、用彩鈴的“老三樣”,移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得人們可以隨時隨地通過刷微博、看視頻、微信聊天、瀏覽網(wǎng)頁、地圖導航、網(wǎng)上購物、外賣訂餐等,這些業(yè)務的海量數(shù)據(jù)都構建在大規(guī)模網(wǎng)絡云資源池之上。當14億中國人把衣食住行搬上移動互聯(lián)網(wǎng)的同時,也給網(wǎng)絡云資源池帶來巨大業(yè)務挑戰(zhàn)。

      首先,用戶需求動態(tài)變化,傳統(tǒng)業(yè)務流量主要是端到端模式,較為穩(wěn)定;而互聯(lián)網(wǎng)流量易受熱點內容牽引,數(shù)據(jù)流量流向復雜和規(guī)模多變:比如雙十一購物狂潮,電商平臺訂單創(chuàng)建峰值達到58.3萬筆,要求通信網(wǎng)絡提供高并發(fā)支持;又如優(yōu)酷春節(jié)期間有超過23億人次上網(wǎng)刷劇、抖音拜年短視頻增長超10倍,需要通信網(wǎng)絡能夠靈活擴充帶寬。面對用戶動態(tài)多變的需求,通信網(wǎng)絡需要具備快速洞察和響應用戶需求的能力,提供高效、彈性、智能的數(shù)據(jù)服務。

      “隨著通信網(wǎng)絡管道十倍百倍加粗、節(jié)點數(shù)從千萬級逐漸躍升至百億千億級,如何‘接得住、存得下’海量數(shù)據(jù),成為網(wǎng)絡云資源池建設面臨的巨大考驗”,李輝表示。一直以來,作為新數(shù)據(jù)存儲首倡者和引領者,浪潮存儲攜手通信行業(yè)用戶,不斷 探索 提速通信網(wǎng)絡云基礎設施的各種姿勢。

      早在2018年,浪潮存儲就參與了通信行業(yè)基礎設施建設,四年內累計交付約5000套存儲產(chǎn)品,涵蓋全閃存儲、高端存儲、分布式存儲等明星產(chǎn)品。其中在網(wǎng)絡云建設中,浪潮存儲已連續(xù)兩年兩次中標全球最大的NFV網(wǎng)絡云項目,其中在網(wǎng)絡云二期建設中,浪潮存儲提供數(shù)千節(jié)點,為上層網(wǎng)元、應用提供高效數(shù)據(jù)服務。在最新的NFV三期項目中,浪潮存儲也已中標。

      能夠與通信用戶在網(wǎng)絡云建設中多次握手,背后是浪潮存儲的持續(xù)技術投入與創(chuàng)新。浪潮存儲6年內投入超30億研發(fā)經(jīng)費,開發(fā)了業(yè)界首個“多合一”極簡架構的浪潮并行融合存儲系統(tǒng)。此存儲系統(tǒng)能夠統(tǒng)籌管理數(shù)千個節(jié)點,實現(xiàn)性能、容量線性擴展;同時基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能資源調度、智能元數(shù)據(jù)管理等功能,與自研NVMe SSD閃存盤進行系統(tǒng)級別聯(lián)調優(yōu)化,讓百萬級IO均衡落盤且路徑更短,將存儲系統(tǒng)性能發(fā)揮到極致。

      “為了確保全球最大規(guī)模的網(wǎng)絡云正常上線運行,我們聯(lián)合用戶對存儲集群展開了長達數(shù)月的魔鬼測試”,浪潮存儲工程師表示。網(wǎng)絡云的IO以虛擬機數(shù)據(jù)和上層應用數(shù)據(jù)為主,浪潮按照每個存儲集群支持15000臺虛機進行配置,分別對單卷隨機讀寫、順序寫、混合讀寫以及全系統(tǒng)隨機讀寫的IO、帶寬、時延等指標進行了360無死角測試,達到了通信用戶提出的單卷、系統(tǒng)性能不低于4萬和12萬IOPS、時延小于3ms的要求,產(chǎn)品成熟度得到了驗證。

      以通信行業(yè)為例,2020年全國移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量1656億GB,相當于中國14億人每人消耗118GB數(shù)據(jù);其中春節(jié)期間,移動互聯(lián)網(wǎng)更是創(chuàng)下7天消耗36億GB數(shù)據(jù)流量的記錄,還“捎帶”打了548億分鐘電話、發(fā)送212億條短信……海量實時數(shù)據(jù)洪流,在網(wǎng)絡云資源池(NFV)支撐下收放自如,其中分布式存儲平臺發(fā)揮了作用。如此樣板工程,其巨大示范及拉動作用不言而喻。

      一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

      Web1.0的時代,數(shù)據(jù)訪問量很有限,用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

      隨著Web2.0的時代的到來,用戶訪問量大幅度提升,同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設備的普及,所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

      NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。

      NoSQL 不依賴業(yè)務邏輯方式存儲,而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。

      Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

      HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

      HBase的目標就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表,可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù),還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

      Cassandra Cassandra

      Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫,其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中,Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調整,而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。

      主要應用:社會關系,公共交通網(wǎng)絡,地圖及網(wǎng)絡拓譜(n*(n-1)/2)

      互聯(lián)網(wǎng)背景下為什么會出現(xiàn)NoSQL

      NoSQL泛指非關系型數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的興起與發(fā)展,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫結構已經(jīng)很難適應大規(guī)模數(shù)據(jù)、非結構性數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn),也就是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫發(fā)出了挑戰(zhàn),而為了應對大規(guī)模的非結構性數(shù)據(jù)的處理,非關系型數(shù)據(jù)庫才會在計算機、軟件、數(shù)據(jù)庫等方面得到飛速的發(fā)展。


      本文名稱:nosql互聯(lián)網(wǎng),nosql數(shù)據(jù)庫使用更加方便
      文章轉載:http://www.ef60e0e.cn/article/hdpjji.html
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