分布式数据库进入人们的视野已经很久了。相对于传统的集中式数据库，分布式数据库在高性能、高可用、平滑拓展、高可靠、低成本等许多方面具有优势。 但时至今日，关于分布式数据库，似乎一直缺少足够权威和客观的解读。 现在，国家白皮书来了！ 为了明确分布式数据库的概念，梳理分布式数据库的技术体系和应用现状，对未来的技术和应用趋势进行研判，中国软件评测中心牵头组织了腾讯云等厂商参与，调研了国内主要分布式数据库产品厂商，并对部分产品进行了测评，参考了国内外主要研究机构的学术成果，历时半年共同编制了《分布式数据库发展路径研
编者: 本系列分析行业动态,关注“数据和云( OraNews )”回复：下载。可以找到文档链接。 公告：云和恩墨大讲堂 + openGauss 成都站，将于2022-08-25 举行，欢迎成都朋友关注。 ---- 近日，墨天轮社区发布了《2022年8月中国数据库行业分析报告-融会贯通，并行不悖》，该报告对中国数据库市场的发展进行了分析。以下从报告中摘录部分描述作为分享。 1. 数据库流行度排行 TiDB、openGauss、达梦 位列三甲 报告首先发布了8月中国数据库流行度排行，在榜单中，TiDB 以59
ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的（OLAP）[^1]数据存储，与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比，ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。
目前，随着大型决策支持系统的发展，其支撑数据库的执行效率已经成为制约整个企业信息系统性能和效率提升的瓶颈。[1]尤其在电子商务领域，联机事务分析（OLAP）应用越来越广泛，对性能的要求也越发紧迫。联机事务分析是以多维度的方式分析数据，能弹性地提供积存、下钻和枢纽分析等操作，呈现集成性决策信息的方法。其目前主要处理兆兆（T）字节的数据，满足复杂的查询需求，尤其是对多张表中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。而目前上述需求在关系数据库中已经不能完全的得到满足。[2]同时，商业应用领域对性能、可靠性和性价比的苛刻要求，催生了数据库集群的广泛应用[3]。数据库集群分为共享集群和非共享集群，而针对决策支持系统的业务处理，非共享集群有其固有的优势。[4]
学习数仓的时候，可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑，OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等，这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
根据数据的使用特征，可简单做如下划分。在选择技术平台之前，我们需要做好这样的定位。
OLTP是事件驱动、面向应用的，也称为面向交易的处理过程。其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作的快速响应。例如银行类、电子商务类的交易系统就是典型的OLTP系统。其具备以下特点：
好消息，DBbrain发布全链路分析版，为金融客户量身定制，满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图，透视全链路各环节，帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题，为金融行业客户保驾护航，提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难：一般金融场景，客户的数据库通常数据体量巨大，数据分析、运算实时性保证等，难度增加。 业务定位难：用户为了溯源交易或业务，通常会有前缀编码的
TBase简介 TBase是腾讯数据平台团队在开源的PostgreSQL基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统： 具备高性能可扩展的分布式事务能力，支持RC和RR两种隔离级别； 通过安全、管理、审计三权分立体系，提供全方位的数据安全保证机制； 支持高性能分区表，可使得数据检索效率成倍提升； SQL方面兼容2003标准、PostgreSQL语法和常用Oracle函数&数据类型、窗口函数等； 提供大小商户数据分离、冷热数据分离等高效的数据治理能力。 TBase架构 集群中有三种节点类型，各自承
OLAP和OLTP通过ETL衔接。为提升OLAP性能，需在ETL过程进行大量预计算，包括：
然后看了下service代码内部，的确没有事务配置。 在Service上加上@Transactional , 即可解决。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
作者：操盛春，爱可生技术专家，公众号『一树一溪』作者，专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。
一.什么是HTAP HTAP数据库（Hybrid Transaction and Analytical Process，混合事务和分析处理）。2014年Gartner的一份报告中使用混合事务分析处理(HTAP)一词描述新型的应用程序框架，以打破OLTP和OLAP之间的隔阂，既可以应用于事务型数据库场景，亦可以应用于分析型数据库场景。实现实时业务决策。这种架构具有显而易见的优势：不但避免了繁琐且昂贵的ETL操作，而且可以更快地对最新数据进行分析。这种快速分析数据的能力将成为未来企业的核心竞争力之一。 如
相信身处于大数据领域的读者多少都能感受到，大数据技术的应用场景正在发生影响深远的变化: 随着实时计算、Kubernetes 的崛起和 HTAP、流批一体的大趋势，之前相对独立的大数据技术正逐渐和传统的在线业务融合。关于该话题，笔者早已如鲠在喉，但因拖延症又犯迟迟没有动笔，最终借最近参加多项会议收获不少感悟的契机才能克服懒惰写下这片文章。
上述txTransactionHandler是StarterHmilyTransactionHandler，handler方法主要逻辑，构建根事务，绑定参与者，关联当前线程放入ThreadLocal，持久化事务日志，创建事务上下文，关联当前线程放入ThreadLocal。
OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLTP 和 OLAP 的区别 OLTP 和 OLAP 都是在线处理系统。OLTP 是一种事务处理，而 OLAP 是一种分析处理系统。OLTP 是一个管理互联网上面向交易的应用程序的系统，例如 ATM。OLAP 是一个在线系统，可以报告财务报告、预测等多维分析查询。 OLT
1、当今的数据处理大致可以分成两大类： 联机事务处理On-Line Transaction Processing 联机分析处理On-Line Analytical Processing
OLTP 是 Online Transaction Processing 的简称，是一个联机事务处理系统，主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP 系统的主要关注点是记录事务当前的更新，插入以及删除操作。OLTP 的查询比较简短，因此需要比较少的处理时间以及比较少的空间。
这些术语经常相互混淆，那么它们的主要区别是什么？您如何根据自己的情况选择合适的术语？ 我们生活在一个数据驱动的时代，使用数据做出更明智决策并更快响应不断变化的需求的组织更有可能脱颖而出。您可以在新的服务产品（例如拼车应用程序）以及推动零售的强大系统（电子商务和店内交易）中看到这些数据。 在数据科学领域，有两种类型的数据处理系统：在线分析处理（OLAP）和在线事务处理（OLTP）。主要区别在于，一种使用数据来获得有价值的见解，而另一种则纯粹是可操作的。但是，有一些有意义的方法可以使用这两个系统来解决数据问题
尝试用最简单的方式解释一下OLAP和OLTP的区别。毕竟对于一个走业务线的数据分析师而言，一些技术问题也没有必要过分深究。
导语 | 每一个时间段总是一个新时代，新技术层出不穷使得数据库技术焕发新生。Spanner、CockroachDB、TDSQL等分布式数据库正是这个时代的弄潮儿。本文由腾讯云数据库专家工程师 李海翔在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《分布式数据库的演进》演讲分享整理而成，带大家品味分布式数据库架构、前沿技术和TDSQL技术实践，感受分布式数据库的技术之美。 点击可观看精彩演讲视频 一、分布式数据库架构 我今天所分享的内容主要集中在数据库技
达梦数据库管理系统是达梦公司推出的具有完全自主知识产权的高性能数据库管理系统，简称DM，它具有如下特点：
go版MySQL binlog解析工具，通过解析MySQL binlog ，可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等，也可以生成DML统计信息。类似工具有binlog2sql、MyFlash、my2fback等，本工具基于my2fback、binlog_rollback工具二次开发而来。
通常来说，我们把业务分为来两类，在**线事务处理系统（OLTP）和在线分析系统（OLAP）**或者DSS（决策支持系统），这两类系统在数据库的设计上是如此的不同，甚至有些地方的设计是像相悖的。
REQUIRES图解---默认在原事务中执行,必须两次操作都没问题才可以不会滚直接提交
前几天，有开发误操作，要求恢复数据，用my2sql rollback模式抢救回来。今天介绍一下该工具，并做个总结，后续有时间看看该工具的代码实现。
掌握SSM框架源码的阅读 准确理解IOC本质 I0C分析e 为什么需要IOC I0C容器要完成哪些工作 I0C容器与工厂模式 正确优秀的设计研发方式 设计其实很简单:思路、思维方式很重要 深刻感悟: oop-抽象/接口的用处 1I0C核心 IOC设计&实现 BeanFactory分析设计 Bean定义分析设计田 BeanFactony实现田 初始化方法和销毁方法如何执行 重要设计原则总结:面向接口编程、隔离变化 Bean别名支持 I0C功能丰富拓展 按Type来获取Bean 加入Bean的条件依赖生效支持 依赖注入可能发生的地方 DI分析 依赖注入的本质 注入值可能是什么样的值 直接值会有哪几种情形 构造参数依赖定义设计 bean弓|用设计 DI 实现构造参数依赖田 DI设计&实现et构造参数循环依赖如何处理 属性依赖设计 属性依赖实现 属性循环依赖处理
一款分布式消息中间件，基于erlang开发， 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。支持持久化、高可用。
之前介绍了数据库的两种最常见的存储模型：NSM 和 DSM （列式存储的起源：DSM），今天介绍这两种存储模型和 HTAP 的联系。
爱可生 MySQL DBA 团队成员，Oracle 10g OCM，MySQL 5.7 OCP，擅长数据库性能问题诊断、事务与锁问题的分析等，负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题，对开源数据库相关技术非常感兴趣。
OLTP（在线事务处理）支持在 ATM 和在线银行、收银机和电子商务以及我们每天与之交互的许多其他服务背后进行快速、准确的数据处理。 什么是 OLTP？ OLTP 或在线事务处理允许大量人员（通常通过 Internet）实时执行大量数据库事务。 数据库事务是对数据库中数据的更改、插入、删除或查询。OLTP 系统（以及它们支持的数据库交易）推动了我们每天进行的许多金融交易，包括网上银行和 ATM 交易、电子商务和店内购物，以及酒店和航空公司预订等等。在每种情况下，数据库交易也保留为相应金融交易的记录。OLT
2022 年 12 月 6 日，国际权威研究机构 Forrester 发布了「Forrester Wave™: Translytical Data Platforms, Q4 2022 」报告，企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 作为中国唯一入围的数据库厂商，首次参评该报告即获评“卓越表现者（Strong Performers）”。Forrester 认为， TiDB 采用云原生架构，兼容 MySQL 从而减少了迁移工作量，并同时具备交易处理与数据分析能力，在多模态可扩展性和性能方面与其他供应商不相上下。
OLTP(OnLine Transacion Processing)，是传统关系型数据库的主要应用，主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易等。它是面向交易的处理系统，基本特征是可以立即将原始数据传送并处理，即可以实时的处理数据并给出响应，所以它也称为实时响应系统。
OLTP 和 OLAP：这两个术语看起来相似，但指的是不同类型的系统。在线事务处理 (OLTP) 实时捕获、存储和处理来自事务的数据。在线分析处理 (OLAP) 使用复杂的查询来分析来自 OLTP 系统的汇总历史数据。 什么是 OLTP？ OLTP 系统在数据库中捕获和维护事务数据。每个事务都涉及由多个字段或列组成的单个数据库记录。示例包括银行和信用卡活动或零售结账扫描。 在 OLTP 中，重点是快速处理，因为 OLTP 数据库经常被读取、写入和更新。如果事务失败，内置系统逻辑可确保数据完整性。 什么是
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域，本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time S
对于sql开发人员来说，需要了解开发的数据库应用于哪种类型，下面对数据库的应用做了分类
上世纪60年代，网状和层状数据库揭开了数据库系统发展的帷幕；1970年，来自IBM实验室的Edgar F. Codd发表了《大型共享数据库数据的关系模型》论文，提出基于集合论和谓词逻辑的关系模型，为关系型数据库技术奠定了理论基础。之后关系型数据库快速发展，并为整个数据库生态培育了坚实肥沃的发展土壤。
作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如，销售数据可能具有与位置（地区、国家、州/省、商店）、时间（年、月、周、日）、产品（服装、男/女/童、品牌、类型）相关的多个维度，和更多。 但在数据仓库中，数据集存储在表中，
是传统的关系型数据库(Oracle、Mysql...)的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，数据量小(千万级)，准确性及一致性要求高，例如银行交易，商城订单交易。
在各行业爆发式增长的云时代，传统IT架构已无法满足企业需求。国内移动互联网的崛起为国产数据库创造了得天独厚的成长沃土，相比较于传统数据库，国产数据库技术取得了长足进步，也更适用于企业的生产环境和IT系统。 腾讯云始终致力于实现数据库技术的自主可控，帮助企业降低上云成本。作为腾讯自研的分布式数据库之一，TBase可以轻松应对亿级数据的存储、分析和查询，集高扩展性、高SQL兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力于一身，采用无共享的集群架构，轻松应对GB～PB级的海量 HTAP 场景
在各行业爆发式增长的云时代，传统IT架构已无法满足企业需求。国内移动互联网的崛起为国产数据库创造了得天独厚的成长沃土，相比较于传统数据库，国产数据库技术取得了长足进步，也更适用于企业的生产环境和IT系统。
腾讯云PostgreSQL-XZ（PGXZ）经过公司内部多年业务的打磨，在2017年改名为TBase后，正式对外推出，目前已在政务、医疗、公安、消防、电信、金融等行业等行业的解决方案中大量应用。TBase以其功能强大，运行稳定，高性能高可靠性，以及强大的互联网基因得到客户的普遍认可。
数据仓库 ( Data Warehousing ) 和 联机分析处理 ( OLAP ) 技术 简介 :
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
HTAP系统诞生的初衷，是要打破事务处理和分析处理的界限，使企业能通过HTAP系统更好地发现市场反馈，获得更好的创新。但如何让OLTP和OLAP在系统运行的过程中相互干扰最小，却成了HTAP系统面临的难题。 总体来看，HTAP系统架构的实践可以分成两类：一类是改革，另一类是改良。前者采用One size fits all的策略，用一个大而全的系统同时满足OLTP和OLAP的需求，后者采用One size doesn’t fit all模型，将OLTP和OLAP两种系统组合起来，通过CDC的方式把OLTP上
7月14日，腾讯云数据库TDSQL PG版的开源版本（开源代号TBase）迎来又一次重大升级：升级后的TDSQL PG V2.4.0版在2PC事务方面得到优化，易用性大幅提升，具备更强的分布式计算性能。 TDSQL PG版是一款具备HTAP（混合事务分析处理）能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品，能够提供成熟的一站式解决方案，2019年11月正式开源。在首次开源的10天内，Star数就上升到超过500个。开源不久，就受到了天文、医疗健康、零售等各个行业用户的青睐。 依托社区和内部业务系统的实践检验，T
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