作者 | 潘娟 伴随着互联网应用场景逐渐深入到生活的各个角落,为了确保前端用户的使用体验,对互联网产品的后端架构性能提出了更高的需求。如今,开发以及运维人员正在将工作重心和优化重点放在了后端基础设施的可用性、一致性、扩展性、弹性以及全面自动化管理等能够提升效率的技术能力层面。 1 背景:Kubernetes 环境中的微服务与数据库 应用部署的变化 一方面,在处处充斥着大数据以及高并发场景的今天,后台技术人员往往会花费更多精力在解决『大规模业务数据的存储与应用』等问题上,以确保数据库等基础设施能够
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0,但Polardb-X 1.0有其自有特色,仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么,当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时,该如何进行数据库选型?怎么样进行数据同步?其中又会涉及到哪些问题呢?
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么?Mycat是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后,从原有的一个库,被切分为多个分片数据库,所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示,数据被分到多个分片数据库后,应用如果需要读取数据,就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件,那么应用将直接面对分片集群,数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理,原本该是专注于业务的应用,将会 花大量的工作来处理分片后的问题,最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件,应用只需要集中与业务处理,大量的通用的数据聚合,事务,数据源切换都由中间件来处理,中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能,所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库(schema) 前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代,数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务,每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库,常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表(table) 逻辑表 既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分 布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。 分片表 分片表,是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表,数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有 存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
分布式数据库,无疑是近些年来数据库领域的重大技术进步。越来越多的用户考虑将传统集中式或单机数据库,迁移到分布式数据库。然而,正如同其他新技术一样,使用分布式数据库同样面临一定的使用门槛。如何平滑地迁移到这一新架构,享受新架构带来的优势的同时,还需规避潜在的劣势。尽管很多分布式数据库产品,正努力降低使用门槛,让用户近似传统数据库的体验去使用它,但这一过程仍面临诸多问题。此外,要想更好地使用分布式数据库,是需要其实现细节有着更多的了解。本文,尝试从研发角度谈谈,如何上手分布式数据库,针对常见的如何做表分片、如何选择分片键等问题加以描述。为了降低过程难度,结合之前在项目实施中的一点经验,自己也尝试编写工具来方便迁移分析。
分布式数据库,是近些年来非常颇受关注的领域。一方面随着数据规模不断增大,数据使用场景更为多样,对底层数据库的要求越来越高;另一方面对数据库的可用性、扩展能力等也都提出更高的要求。分布式数据库的出现,恰好满足了上述两方面的诉求。但当用户选择使用分布式的第一个问题,就是如何将之前基于单机或集中式数据库设计的数据结构迁移到分布式环境中,核心点就在于数据分片的设计。这其中的核心要点有两个:一是选择什么字段或字段组合作为分片键;二是使用什么分片算法来分片。本文尝试说明第一个问题。
墨墨导读:在集中式数据库系统不能完全符合实际需要的形势下,集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机/服务器模式的分布式数据库体系结构两个方面。
今天的话题有两层含义,第一层是说相对于我们所熟知的集中式数据库来说,分布式数据库是与之不同的。在做数据库选型的时候,我们要充分的了解其间的不同,才能做出较为科学的决策。我想很多数据库从业人员都了解其中的不同,不幸的是,他们不是数据库选型的决策者,大多数决策者并不了解这一点。
分布式数据库架构下,索引的设计也需要做调整,否则无法充分发挥分布式架构线性可扩展的优势。今天我们就来聊聊 “在分布式数据库架构下,如何正确的设计索引?”
随着手机和互联网成为人们眼中的日常必需品,网站和商业服务每周接收数十亿次访问的情况已经司空见惯——这还只是一个侧面。
曾就职于京东科技,负责数据库产品研发,热爱开源,关注数据库生态,目前专注于 ShardingSphere 数据库中间件开发以及开源社区建设。
随着数据存储需求的不断增加,分布式数据库成为了处理大规模数据的一种重要方式。分布式数据库可以将数据分散到多个计算节点上,并利用分布式计算的能力来提高数据处理的效率和可用性。然而,在使用分布式数据库的过程中,是否需要进行分库分表呢?
大约10年前,我加入了Amazon Web Services,在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里,我已经了解了一致性和可用性之间的权衡(CAP定理),但实际上,频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟,并发性,可伸缩性,耐用性,可维护性,功能性,操作简便性以及系统其他方面之间的权衡,而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响,并且即使是业务本身的有效性。
蚂蚁集团自研数据库OceanBase已经开源,这对国产分布式数据库来说,是一个重磅消息。一直以来OceanBase作为商业数据库,披露的技术细节并不多,以后又多了一个可以拿来研究的优秀分布式数据库。参考1[1]
光大银行也是很有魄力的,拿出了一个重要的业务系统进行一次试点,做了一次这种分布式架构转型的项目。我有过十余年DBA相关的经验,不过之前接触比较多的主要还是传统的商用型数据库,所以能作为这次项目的推进人,也是我个人在这种新的架构下的一次学习的过程。
DBLE 项目测试负责人,主导分布式中间件的测试,在测试中不断发现产品和自身的 bug。迭代验证,乐在其中。
题目比较特殊,最近过完年工作量和问题爆发的方式增长,DBA的工作量增长只能说明如下的几个问题
关于数据分片的话题,近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长;另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异,难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我,文中对数据分片从技术角度做了分析归类,提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点,对数据分片进行归类阐述。
单体数据库时代,随着系统交易量的不断上升,数据库读写性能出现了严重下降。我们可以借助分库分表中间件,比如mycat、shardingjdbc来实现分库分表,缓解单库的读写性能。但是分库分表中间件并不支持事务,如果要保证数据一致性,就需要借助于分布式事务中间件,比如阿里巴巴的seata。后来分布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择,目前分布式数据库产品已经比较成熟,支持ACID事务,本文就来聊一聊分布式数据库。
水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知,分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制(replication)和分区(partition)技术原理和方案,其中分区也有称为分片(sharding),希望能引起读者一些思考,在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别,选择适合业务的数据水平拆分方案。
分布数据库定义:分布数据库是由一组数据组成的,这组数据分布在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个节点具有独立处理的能力(称为场地自洽),可以执行局部应用。同时每个结点也能通过网络通信子系统执行全局应用。
复制(replication): 系统维护这个关系的几个相同的副本(拷贝),并把每个副本存储在不同的站点上。复制的替代方式是只存储关系的一份拷贝。
SphereEx co-founder, Apache member, Apache ShardingSphere PMC, Apache brpc(Incubating) mentor, 本次 Release manager。
编者: 本文中报告,关注 “数据和云” 回复:下载。可以找到下载链接。 2021年12月,墨天轮社区发布了由CCF数据库专委会、清华大学和墨天轮社区共同撰写的《数据库系统的分类和评测研究》,这个报告的初衷是希望通过对数据库产品的分类、评测、发展等方向的研究,为行业提供参考和促进。 感谢执笔人李国良,李战怀,彭智勇,盖国强,感谢清华大学、西北工业大学、武汉大学、云和恩墨、华为、阿里云、腾讯云、京东云、 虚谷伟业、PingCAP、巨杉、建设银行、民生银行、哈尔滨银行、浙江移动等企业和单位的专家的共同参与和支持。
DTCC 2022,与近日落地,作为年度的数据库领域大会,有很多来自厂商、客户及行业内的专家带来了对数据库的最新解读。作为一名资深从业者,也持续关注大会13年。今年受到疫情影响,将形式改为线上,我也与近日拿到分享材料,抽空学习下。本文从上百位老师分享中摘出印象较深的,特分享给各位。会议材料可从https://z.itpub.net/stack/detail/10027下载。
时序数据库厂商「格睿云Greptime」已于近期完成天使轮融资。据介绍,本轮融资金额在数百万美金级别,由耀途资本领投,九合创投跟投。Greptime成立于2022年4月,是一家时序数据库厂商。公司CEO 庄晓丹曾在蚂蚁集团带领智能监控团队自研超大规模时序数据平台并实践 AIOps 智能运维,CTO 孙宁及技术 VP 冯家纯分别来自滴滴与蚂蚁集团。
分布式数据库是相对于集中式数据而言的,具备分布式数据管理能力的一种新型数据库软件产品。是面对高性能、大数据量业务系统,特别是无法进行大规模重构的业务系统,实现分布式能力引入的一种有效解决方案。分布式数据库具备数据分片管理、分布式事务、读写分离等关键分布式能力,能够为应用提供类似与集中数据库的使用方式,可以降低应用实施分布式改造的复杂度。近年来,各国产厂商都在积极推进分布式数据库产品的研发,技术已经逐步成熟,金融行业也已经有成功案例投入生产系统使用。本文尝试从多个角度,阐述金融行业分布式数据库转型所面临的问题及解决思考。
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
元数据,一般包括分片的数据范围、数据量、读写流量和分片副本处于哪些物理节点及副本状态等信息。
(1)第一代数据库系统是指层次模型数据库系统(基于树形结构)和网状模型数据库系统(基于有向图结构)
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。
“一个数据库包打天下的时代已经结束了”四川省农村信用社联合社信息科技中心高级工程师桂俊鸿在采访中表示。事务型、联机型、NoSQL、文档型、列式存储、时序数据库、图数据库……在近年来这些数据库热词背后,是数据库技术及产品在面向不同业务场景逐渐细化分类,发挥长处,最终助力企业实现数字化目标。由于传统数据库在扩展性、容量等方面不能满足日益增长的数字化需求,架构层面从集中式向分布式转型的分布式数据库及相关产品备受关注。
数据库拆分的方式有两种,前面文中已经聊过,即就是垂直拆分和水平拆分,分库分表是对数据库拆分的一种解决方案。根据分库分表方案中实施切片逻辑的层次不同,我们可以将数据库分库分表的实现方案分为三大类
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分布式数据库,已经进入了全面快速发展阶段,这种发展,是与时俱进的,与人的需求是分不开的,因为现在信息时代的高速发展,导致数据量和交易量越来越大。这种现象首先导致的就是存储瓶颈,因为MySQL数据库,实质上,还是一个单机版本的数据库,而只要是单机,就必然会遇到的一个问题就是存储问题,因为存储是硬需求,而CPU和内存如果不够的话,只是性能不好,并不会直接否定方案或者架构。
日前,第11届PostgreSQL中国技术大会圆满落幕,大会上腾讯云多位顶级技术达人携手亮相,分别对腾讯云PostgreSQL系列产品技术亮点和创新实践案例进行了深入解读,针对TDSQL-C PostreSQL高可用特性、TDSQL-A发展历程、技术架构等做出了详细介绍。 会上腾讯云数据库开源产品TDSQL PostgreSQL版(开源代号Tbase)再次公布升级:分区表能力增强,分区剪枝性能提升30%,分布区表关联查询性能(Join)提升超十倍。此外,异地多活易用性增强、分布式死锁自动检测并解锁功能上线
最近TIDB 开放了相关的初级课程,目前最火热的分布式数据库,那是的深入一下,最近一段时间都会围绕TIDB 的课程学习来写一写相关的总结和体会。
文章介绍了分布式数据库在项目中的使用场景,以及基于腾讯云DCDB的具体实现方案,包括分表、分库、负载均衡、高可用等方面的内容。
于是,我将 Apache ShardingSphere 产品介绍与开发入门通篇阅读了一遍。
随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
最近与同行科技交流,经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择,网上也有很多关于中间件+传统关系数据库(分库分表)与NewSQL分布式数据库的文章,但有些观点与判断是我觉得是偏激的,脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。
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