对于分布式系统设计，数据的一致性 (consistency, 后文均用 consistency 指代) 是一个非常重要的考虑方面。我们来用几篇文章由浅入深的讨论这个问题。 朋友圈的点赞 Bug ? 如
云数据库的功能是很强大的，而且云数据库主要分为两大类型，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库，也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库？分布式数据库和关系型数据库区别有哪些？
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
在大数据领域，被业界广泛谈及的CAP理论存在着一些关键性的认知误区，而只有全面地考察与分析分布式环境中的各种场景，我们才能真正正确地理解它。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
对于数据存储方案的选择，是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，希望能帮助您选择合适的数据存储方案，以更好地管理和存储数据。
提起数据库一直是中国企业级市场无法抹去的伤痛，无论是去IOE还是去SOA，大家都认为数据库是中国企业最无法去除的。而国内管理软件厂商为了实现这一战略，不断寻求并购来实现去除数据库的使命。 去年，用友为了实现大数据战略落地，开始在全亚洲市场搜索可以并购的对象，在日本和韩国考查一翻后，最后把目光锁定到南大通用，由于当时南大通用报价过高，最后收购计划不了了之。而另一家有国资委背景的浪潮，也有意在数据库领域展开并购，特别是棱镜门事件爆发后，受国产化政策的影响，收购数据库厂商已经成为这两家今年必须完成的课题。可是放眼
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门：https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
在学习redis之前我们先来学习两个概念，即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库，二者的区别是什么，二者的关系又是什么？
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
随着互联网信息的发展，大家也对云这个词汇也不是特别陌生了，作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云，依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀，我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长，也做了相关的调研和分析，推出了腾讯云新一代自研数据库。首先，欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL是Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库管理系统的统称。非关系型数据库不同于传统的关系型数据库，非关系型数据库对数据的存储不需要特定的模式，适用于大规模的数据存储。
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”，而是NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是SQL”，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
目录： 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： （二）分类： 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动，大促活动有一个共同特点就是访问量激增，在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，参加活动的商品一般都是限量库存，如何防止库存超卖，避免并发问题呢？分布式锁就是一个解决方案。
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第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后，才知道除了MySQL，Oralce这类关系数据库之外，还有NoSQL。 印象中，当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性，发展迅速。但技术并非一成不变，二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
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。
文章结构： 1、关系型数据库：ACID理论 2、非关型系数据库：分布式存储理论、CAP理论、BASE理论、优缺点、常用NoSQL数据库 3、Python链接Mongodb的演示
日前，为更好地满足亚信科技客户对于数据管理的需求，提高通用型数据库的产品服务能力与业务拓展能力，亚信科技分布式数据库AntDB发布V7.0版本产品，助力运营商核心系统实现全方位的自主可控与业务系统的平稳上线。面向未来，国产数据库发展仍任重道远，分布式数据库也将在这一过程中扮演重要角色，分析、讨论国产分布式数据库发展趋势与难点，不仅对AntDB数据库的发展，也对国产数据库的发展具有一定的参考和借鉴意义。
近日，权威机构 IDC 发布的《2023年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示：腾讯云数据库 TDSQL 整体收入同比增长位列中国云厂商第一。
2022年1月17日，IDC发布《2021年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示：2021上半年中国关系型数据库软件市场规模为11.9亿美元（75.6亿人民币），整体市场同比增长37.2%。 其中，公有云关系型数据库规模6.7亿美元（42.59亿人民币），同比增长50.1%； 本地部署关系型数据库规模5.2亿美元（33.05亿人民币），同比增长23.7%。 IDC预测，2021全年中国关系型数据库软件市场规模为27.5亿美元， 到2025年将达到76.7亿美元，未来5年市场年复合增长率（CAGR）为
《NoSQL精粹》一书由著名软件开发专家Martin Fowler所著，其最为人熟知的作品包括《重构：改善既有代码的设计》和《UML精粹》。该书前半部分详细阐述了NoSQL数据库的兴起背景及其设计原理，并对不同类型的NoSQL数据库进行了概述。后半部分则深入探讨了各类NoSQL数据库的基本操作方法，以及如何实现包括一致性、事务处理、可用性、查询功能和可扩展性在内的关键特性。此书适合作为科普性质的入门读物，有助于读者在选择数据库类型时形成初步见解。
1.1 什么是数据库？ 简单的说，数据库（英文Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定 的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过 数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解。 1.2 数据库的种类 早期比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。 而在当今的互联网中，最常用的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库。 1.3 关系型数据库介绍 （1）关系型数据库由来 网络数据库和层次数据库很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象 级别上仍有很大欠缺。用户对这两种数据库进行存取时，依然需要明确数据的存储结构， 支出存储路径。而关系数据库就可以较好地解决这些问 （2）关系型数据库介绍 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。 1.4分布式数据库与面向对象数据库 分布式数据库是数据库技术与网络技术相互结合的产物，他的重要特性就是数据分布的透明性 ，分布式数据库系统是一个统一的整体，用户不需要关心数据的逻辑分布，更不必关心数 据的物理分布 面向对象数据库是数据库技术与面向对象设计方法相结合的产物。在这一新型的数据库系统中 ，任何被开发的应用都成为对象目标库的一部分，由开发者和用户共享。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
在快速发展的数字化时代，数据安全与数据处理能力成为各行业发展的重要基石。其中，优秀的数据库技术更是这一基石的核心。近日，全球领先的IT研究和咨询公司IDC发布了一份重量级的报告《IDC MarketScape：中国分布式关系型数据库 2023 年厂商评估》，腾讯云TDSQL在这份报告中被评为领导者类别，从市场份额占用来看，TDSQL已位居国内分布式关系型数据库市场第一的位置。其分布式关系型数据库TDSQL更是以其卓越的性能和广泛的应用场景，得到了业界的高度评价。
注：本文摘自2018年11月22日腾讯云数据库CynosDB新品发布会的演讲实录。随着互联网信息的发展，大家也对云这个词汇也不是特别陌生了，作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云，依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀，我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长，也做了相关的调研和分析，推出了腾讯云新一代自研数据库。首先，欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
本文整理自 QCon 北京站演讲《分布式 Data Warebase - 探索数据系统物理极限》，完整视频如下：https://www.infoq.cn/video/FN7zAKVCK6TmzQc4NoZQ
一直在说区块链是一系列技术结合后的新的技术架构，那么这里分别介绍下这些相关技术，也涉及到一些扩展开去的相关内容。 区块链-分布式系统-CAP原理： 区块链技术中，除了各种加密的算法还有一个重要的概念：分布式系统，分布式系统实现了区块链的去中心化（多中心、弱中心化的概念）架构。 之前有大致写过一点关于分布式系统简单说明，这里再对分布式系统的概念做个说明。 分布式系统概念： 分布式系统的概念，根据通用的分布式系统的定义：分布式系统（distributed system）建立在网络的基础上的软件系统，或者理解
云计算出现之前，Oracle、MSSQL、MySQL、Postgres等关系型数据库盘踞数据王国大半江山，鲜有能撼动其地位者。但如今信息满天飞的年代改变了这个现状，随着数据访问量急剧增长，关系型数据库扩展性不足的缺点逐渐暴露出来。虽然通过增加内存、更新数据管理系统等方式可在短期内解决扩展不足问题，但这不符合可持续的发展规律。 由云计算生发而来的云存储技术首先在互联网企业诞生。云存储技术并非特指某项技术，而是一大类技术的统称，它通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并凭借
CAP原本是一个猜想，2000年PODC大会的时候大牛Brewer提出的，他认为在设计一个大规模可扩放的网络服务时候会遇到三个特性：一致性（consistency）、可用性（Availability）、分区容错（partition-tolerance）都需要的情景，然而这是不可能都实现的。之后在2003年的时候，Mit的Gilbert和Lynch就正式的证明了这三个特征确实是不可以兼得的。该理论是NoSQL数据库管理系统构建的基础。。
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
一致性是一个抽象的、具有多重含义的计算机术语，在不同应用场景下，有不同的定义和含义。在传统的IT时代，一致性通常指强一致性，强一致性通常体现在你中有我、我中有你、浑然一体；而在互联网时代，一致性的含义远远超出了它原有的含义，在我们讨论互联网时代的一致性之前，我们先了解一下互联网时代的特点，互联网时代信息量巨大、需要计算能力巨大，不但对用户响应速度要求快，而且吞吐量指标也要向外扩展（既：水平伸缩），于是单节点的服务器无法满足需求，服务节点开始池化，想想那个经典的故事，一只筷子一折就断，一把筷子怎么都折不断，可见人多力量大的思想是多么的重要，但是人多也不一定能解决所有事情，还得进行有序、合理的分配任务，进行有效的管理，于是互联网时代谈论最多的话题就是拆分，拆分一般分为“水平拆分”和“垂直拆分”（大家不要对应到数据库或者缓存拆分，这里主要表达一种逻辑）。这里，“水平拆分”指的是同一个功能由于单机节点无法满足性能需求，需要扩展成为多节点，多个节点具有一致的功能，组成一个服务池，一个节点服务一部分的请求量，团结起来共同处理大规模高并发的请求量。“垂直拆分”指的是按照功能拆分，秉着“专业的人干专业的事儿”的原则，把一个复杂的功能拆分到多个单一的简单的元功能，不同的元功能组合在一起，和未拆分前完成的功能是一致的，由于每个元功能职责单一、功能简单，让维护和变更都变得更简单、安全，更易于产品版本的迭代，在这样的一个互联网的时代和环境，一致性指分布式服务化系统之间的弱一致性，包括应用系统一致性和数据一致性。
在当今信息时代，数据库扮演着至关重要的角色，无论是企业管理、科学研究还是个人应用，都离不开数据库的支持。本文将介绍数据库的分类、作用以及特点，帮助读者更深入地了解这一关键技术。
数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
引言：在这个 AI 技术飞速发展的时代，我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值，而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式 Data Warebase 将开启处理数据的新范式，它让数据的使用返璞归真，不论是存储还是查询，一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚，大大降低数据的使用门槛，释放数据潜能，让数据涌现智能。
2002 年我加入 Microsoft SQL Server 引擎团队。那时的数据库市场相对简单，主要有三个厂商：Oracle、IBM（DB2）和 Microsoft（SQL Server）。数据库行业似乎已经相当成熟，发展趋于稳定，新的产品 / 厂家看起来不再有机会。我曾一度思考过继续做数据库是不是一个正确的职业选择。与数据库行业的成熟稳定相比，互联网业务蓬勃发展，对数据库能力和性能的要求与日俱增，一场解决水平扩展的战争悄然开始。
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
DB-Engines 12 月份数据库流行度排行榜已发布更新，下面让我们一起来看看这份榜单，了解数据库技术的发展趋势。
在互联网和大数据的背景下，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求。传统的关系型数据库 RDBMS 已经难以应对类似的需求，各种各样的 NoSQL（Not Only SQL）数据库凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。本文将分析传统数据库的存在的问题，以及几类 NoSQL 如何解决这些问题。在不同的业务场景下，作出正确的数据存储技术选型。
追求可以在水平方向上无限扩展的大规模分布式数据库，已经导致了专业数据库的爆炸式增长，实际上发布了数十种不同的数据模型和针对超特定用例的整个产品。
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
OceanBase 是蚂蚁集团开发的分布式关系型数据库管理系统，它集成了高性能、高可用性与强一致性等优点，完美契合了大规模业务系统的数据库需求。本教程详细阐述了 OceanBase 的安装和配置流程，包括分布式架构设计、事务一致性、分片机制与多副本高可用性。通过本教程，你将掌握如何在本地或服务器上高效部署 OceanBase，并以多样化的案例逐步理解 OceanBase 的功能与潜力。
2019数据技术嘉年华于11月16日在京落下了帷幕。大会历时两天，来自全国各地上千名学术精英、数据库领袖人物、数据库专家、技术爱好者在这里汇聚一堂，围绕“开源 • 智能 • 云数据 － 自主驱动发展 创新引领未来”的大会主题，共享"开源自研，云和数据，智能运维，智能业务，数据前沿，用户实践"六大主题盛宴。
前面介绍了大型网站的业务需求和大致的工作原理，但是不能简单地理解为只要增加服务器就能把一个网站变成一个能应对大量用户的网站。
关于昨天 Spanner 的文字，有人问 NewSQL 为什么会起名为 New，Spanner 的应用场景又是怎样的？那么这篇就顺着大数据的历史继续聊。
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