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?
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。
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。
这位大佬有这样一句原话, 从这句话可以看出这位大佬对国产数据库产品以及产品定位的考量.
摘要:分布式数据库市场发展迅速,TDSQL、GuassDB、OceanBase、GoldenDB、TiDB 等各类分布式数据库产品纷纷涌现,尤其在金融行业的落地越来越多。提高分布式数据库的可观测性,提升用户对产品稳定性、可靠性的信心,是金融核心业务云原生化的重要保障。DeepFlow 通过 eBPF 技术零侵扰实现的全景图、分布式追踪和持续剖析等能力为分布式数据库的可观测性建设提供了开创性的新思路。本篇文章以某国有银行分布式核心交易系统为例,介绍 DeepFlow 如何实现 TDSQL 的全链路可观测性,分享如何在客户实践中通过应用、网络、数据库的全栈、全链路统一观测,真实做到 2 至 3 步操作、5 分钟以内的业务异常定界定位。
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。
上期我们给大家带来分布式数据管理如何完成数据存储,数据同步,数据跨端访问,并保证整个过程中跨设备数据安全的解读。
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。
分布式数据服务(Distributed Data Service,DDS) 为应用程序提供不同设备间数据库数据分布式的能力。通过调用分布式数据接口,应用程序将数据保存到分布式数据库中。通过结合帐号、应用和数据库三元组,分布式数据服务对属于不同应用的数据进行隔离,保证不同应用之间的数据不能通过分布式数据服务互相访问。在通过可信认证的设备间,分布式数据服务支持应用数据相互同步,为用户提供在多种终端设备上最终一致的数据访问体验。
在传统数据大集中的环境下,银行核心系统很容易发生故障,而且一旦发生故障,影响面将特别广,带来很大的舆论压力和监管压力,历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展,各模块间高度耦合,最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
近些年来,国产数据库成为较热门的话题。有越来越多的公司考虑采用国产数据库产品。近期在与twt社区的互动中,发现有大量相关的讨论,关注度也较高。特将自己回答的部分问题摘录如下,也算是对若干热点问题的个人观点。
如果信息量并不是很多的话,储存起来并没有什么难度,假如信息量达到了一定规模,那么储存难度非常高,这个时候就需要借助数据库的帮忙,数据库类型有很多,每种数据库的优点各不一样。下面要为大家介绍的是分布式数据库系统,比如分布式数据库系统由什么组成以及分布式数据库有什么优缺点。
宝马和奥迪已经官宣,不在研发燃油发动机,全面转向电动汽车,而国内的电动汽车新势力的各种汽车在大街小巷上比比皆是。数据库行业如果把单体数据库比作是燃油发动机的汽车,那么分布式数据库就是电动汽车。
那你再想一下,你当下的业务用 MySQL 做主存储还能支撑多久,如果业务量暴增,你能怎么做,愿意花多大价钱进行扩容?
近些年来,数据库产业发展迅猛,各种数据库产品层出不穷。那么如何选择一款数据库产品成为很多企业面临的问题?特别是随着数据规模、计算能力等需求,分布式数据库产品成为很多企业的新宠。那么这类数据库较传统数据库又有何差异?在数据库选型中,需要注意哪些方面?本文尝试描述数据库(特别是分布式数据库)选型需考虑维度,希望帮助企业可以做出最适合的选择。
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
克莱顿•克里斯坦森教授在其著作《创新者的窘境》中提出一个有趣的观点:固守既有的成功经验和发展路径,严重阻碍那些昔日霸主开发“破坏性”技术,而新的竞争对手会从难以预测的地方冒出来,改变看似铁板一块的市场格局。
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。
近期,由国家工业信息安全发展研究中心发布了2022年《分布式数据库发展趋势研究报告》。报告从数据库产业发展、分布式数据库产品价值、面临调整、技术路线、发展趋势、发展方向等多角度阐述了分布式数据库的诸多问题。本文,从个人角度谈谈对上述研究报告的解读。
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。
最近在某个“群”, 经常看到吐槽某分布式数据库的“流言蜚语”,主要提到一些问题, 如系统不稳定,系统运行缓慢,等一些问题,细究大部分问题不在分布式数据库,而在于本身使用者不具备使用分布式数据库的最基本的“能力”。
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。
在数字化时代,数据量呈现指数级增长,尤其是视频、图像、语音等数据急速积累。数据库,在整个数据价值体系中,承担着基石的作用。海啸一般的数据正在向我们迎面扑来,关于数据的整个计算、存储、应用技术体系,都必须经过大刀阔斧的改造,才能有效应对巨量的数据处理需求。那么,作为数据帝国的“重臣”,数据库该如何进化呢?答案是原生分布式数据库。
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。
嘉宾 |李卫、王南、杨建荣、刘博 编辑 |赵钰莹 随着信息技术的迅猛发展,各行各业产生的数据量呈爆炸式增长,传统集中式数据库的局限性在面对大规模数据处理中逐渐显露,从而分布式数据库应运而生。分布式数据库是在集中式数据库的基础上发展起来的,是分布式系统与传统数据库技术结合的产物,具有透明性、数据冗余性、易于扩展性等特点,还具 备高可靠、高可用、低成本 等方面的优势,能够突破传统数据库的瓶颈。 分布式数据库目前已应用到金融、电信等大数据行业,未来将走向更广阔的领域。本期“数据库 Talk Show”圆桌直
当下是分布式数据库发展的最佳时机。 中国移动互联网的快速发展,为新一代分布式架构技术体系提供了方向指引与最佳场景训练场,推动云计算时代分布式基础技术的诞生、演进。而国内自主研发的分布式技术的逐步发展,更是成就了一个个海量业务场景。 场景推动技术发展,技术也在支持、创造场景。历史告诉我们,每当新技术出现新的曙光,新商业已经蓄势待发。近年来,分布式数据库成为各大银行企业机构进行系统架构分布式转型的重要抓手。事实上,分布式数据库作为云计算时代的明珠,一次又一次撬动行业的变革:银行可以搭建全线上化的分布式互联网
最近席卷全网的神剧《庆余年》,听说一开始不屑一顾的人,看了之后都会说“真香”。 数据君1.5倍速补课之后,秒被爱财怕老婆又善吹彩虹屁的老王圈粉。 众所周知,“宝藏男孩”王启年贪财和怕老婆两个特性不分先后,赚钱藏钱一把好手。 要薪资的时候,他这样说: 为什么要藏呢?他的钱全部上交给了老婆,享受“体贴入微”的搜身,平日里也只能想尽办法藏点钱充到小金库。 办公室文件里有银票: 脚趾缝里有铜板: 请范闲吃饭,从鞋袜中掏出两枚铜钱,豪气的说:“我请你吃饭!”这对他来说,简直是最破费的一次了。 但
020年是不平凡的一年。对 OceanBase 来说,也是里程碑式的一年。这一年,OceanBase 二刷 TPC-C 榜单打破由自己保持的世界纪录,更重要的是注册独立公司,踏上了新的发展阶段,而中国数据库市场也是风云变化多端。
TDSQL分布式实例通过Proxy接口提供和mysql兼容的连接方式,用户通过IP地址、端口号以及用户名、密码进行连接:
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。
金融核心系统,尤其是银行核心交易系统对数据库的要求极为严苛,一直都是国产数据库想要攻克的难关,是检验国产数据库能否挑起大梁的标志。
近日,北京金融科技产业联盟发布了《分布式数据库单元业务应用研究报告》(以下简称:报告),腾讯云是报告的主要参编单位之一。报告分析整理了金融机构分布式数据库在单元化场景部署实施的需求,从单元化拆分、单元与分布式数据库部署对应、单元扩容、高可靠、灰度发布、数据同步及运维解决方案等多方面阐述分布式数据库在单元化业务场景下的部署思路,并提供了多个金融行业典型案例,为金融机构在单元化业务应用场景中使用分布式数据库提供参考。 图:《分布式数据库单元业务应用研究报告》 在金融行业中,腾讯云数据库TDSQL迅速抓住了国内
国际知名调研机构沙利文联合头豹研究院发布了《2021年中国分布式数据库市场报告》,报告显示:腾讯云数据库入选Frost Radar (弗若斯特雷达)领导者象限,增长指数排名第一。为帮助广大数据库爱好者进一步了解报告内容,洞察数据库发展趋势,腾讯云数据库邀请沙利文中国高级分析师胡竣杰解读最新报告。以下为解读视频及文字实录: 大家好,我是沙利文高级分析师胡竣杰,我将从四个方面的内容解读沙利文最新发布的2021年中国分布式数据库市场报告,分别为:中国分布式数据库的行业综述、分布式数据库技术发展概览、分布式数据库市
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。
编者: 本系列文章分析行业动态,关注“数据和云( OraNews )”回复:下载。可以找到文档链接。 近日,沙利文发布了《2021年中国分布式数据库市场报告》,该报告对中国分布式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。 数据库的分类体系 此前的文章中,分享了CCF数据库专委会和墨天轮社区联合发布的《数据库系统的分类和评测研究》,对数据库的分类做了论述,沙利文的报告通过一图将论文结果更直观清晰的表达出来,大家参考: 中国是分布式数据库创新热土 在中国市场,分布式数据库发展正处于“爆发
聊分布式数据库之前,先看看数据库的由来。我对数据库的最初认知来自于大学所学的一本书籍《数据库系统概论》(王珊 萨师煊版本),下面开始聊聊数据管理。
在数字化时代,数据已成为企业的核心资产,驱动着决策制定、产品创新和服务优化。然而,随着数据量的激增,传统的数据库架构正面临严峻挑战。这些系统在处理大规模数据集、支持高并发事务以及实现快速数据检索方面力不从心,难以满足现代应用对性能和可扩展性的迫切需求。
数据库的发展从早期的单机数据库,到现在的分布式数据库。在单机数据库时代,所有的数据都存储在单机中,随着计算机技术的发展,开始出现了多台计算机联合处理数据的需求,从而诞生了分布式数据库。
面对互联网业务的不断深化以及业务量的爆发式增长,传统数据库架构迎来了前所未有的挑战和变革。
本文是腾讯云TDSQL首席架构师张文在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录,演讲主题是《TDSQL在银行传统核心系统中的应用实践》。 ---- 我是TDSQL架构师张文,同时也是TDSQL的开发人员之一。今天的分享内容主要包含四个部分,分别为银行行业现状介绍、核心系统分布式改造、TDSQL最佳实践和改造效果。 张文演讲现场 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“1106张文”即可下载本视频演讲PPT。 一、关于TDSQL 银行数据库系统被外企垄断超过99%。数据库的复杂程度比拟操作系统,作为基础
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
在当今大数据时代,处理和存储海量数据已成为许多应用的关键需求。为了满足这一需求,分布式计算和存储技术应运而生。Java作为一种广泛使用的编程语言,具有丰富的生态系统和强大的工具支持,被广泛应用于分布式计算和存储领域。
作为数据基础设施的重要组成部分,数据库在其中扮演着重要的角色。近些年来,数据库整体发展也呈现出较之以往很大的不同。其一、是开源数据库受到更为广泛的关注,从多家机构的最新报告来看,开源数据库无论从产品数量还是受关注程度都超过商业数据库。开源这一新模式,正成为未来数据库发展的主流。其二、是云计算成为未来主要资源供给方式得到普遍共识。已经有越来越多的企业选择在云上构建基础环境,包括云上数据库的发展速度也远高于非云环境。据乐观估计,在未来5~10年云数据库将占据整体数据库市场的七成以上。此外,对迁移到公有云、使用多云环境等问题,也普遍被企业所接受。其三、是数据融合趋势,针对数据多场景应用,使用融合技术简化访问,提升效率。作为数据使用高地,金融行业一方面对数据库有着极高的要求,一方面又面临很多来自数据新的挑战,诸如海量规模、高并发、数据安全、实时分析等诉求亟待解决。分布式数据库的出现,迎合这一发展趋势,对于金融企业解决上述问题带来新的解决思路。本文从金融用户角度入手,对如何选择分布式数据库及选型后的最优实践进行阐述。
在数据量持续爆增、数据日益多样化的今天,传统数据库的迭代速度已经追不上数据的增速,企业对数据库计算和存储能力的要求也越来越高。不久前,腾讯云数据库分布式TDSQL发布金融级全自研新敏态引擎,可以完美适配金融敏态业务。
此次采访,希望能够将 OceanBase 具有创新性的技术演技历程展现在读者面前,让开发者和业内人士更加深入了解与 OceanBase 数据库有关的一切。
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