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
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
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。
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。
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？
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
(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）
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。
Oracle 12C正式发布前，我曾经参加过一个中国企业用户与Oracle研发副总裁的圆桌会议，主要是提出国内企业级用户对Oracle数据库的一些需求，供Oracle下一个版本增加功能时参考。当时会上提出的很多需求后来在19c/20c里都看到了响应，不过这些还不是让我印象最深的，印象最深的是针对Oracle 12C SHARDING功能的讨论。
计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于，明明叫做“Massively Parallel Processing（大规模并行处理）”，却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比，这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了？很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思，现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别，两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传，主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过，作为一个技术人员，还是应该搞清楚两种技术的本质。本文旨在做一些概念上的澄清，并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。
2.数据：是记录现实世界中各种信息并可以被识别的符号，他是信息的载体，是信息的具体 表现形式
事务是数据库系统运行的基本工作单位，相当于操作系统中的进程，事务具有ACID特性。从用户的角度来看，事务中的操作要么都做，要么都不做。
在各种因素的推动下，分布式数据库已经成为一种技术潮流，甚至是新基建很重要的一部分，该类型数据库也在众多行业进行了广泛落地，供需两旺。分布式数据库的架构设计思想也很值得广大开发者学习。本文，InfoQ 希望呈现有关分布式数据库的架构设计优化及实践相关内容。
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。
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
究竟区块链与分布式数据库有什么不同？中心化和去中心化之间又是怎样界定的？这两种网络结构会带来什么不一样的使用体验？
【导读】推荐系统和数据库技术，一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用，一个是偏系统存储相关的技术，这两者在实际中有很大的应用。上一次专知推出漫谈推荐系统及数据库技术（一），大家反响热烈，特别是很多工业界的
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀技术沉淀。TEG读书会本期特邀腾讯金融云专家工程师李海翔、TEG计费平台部专家工程师雷海林、MySQL数据库专家姜承尧，为大家带来数据库方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么，国庆遇见好书，愿本期书单助您更专业。 李海翔，腾讯金融云专家工程师，从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作：《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》，广受好评。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 理论类
本文介绍了分布式的基本概念、分布式处理、分布式系统、分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式系统是由多个计算机组成的系统，可以用于提高系统的可靠性、可扩展性和并行处理能力。分布式文件系统是一种特殊的网络文件系统，其将数据存储在多个计算机上，使得数据冗余和易于备份。分布式数据库系统将数据存储在多个计算机中，以提高数据的安全性和性能。
昨天，腾讯云数据库2020年度盛典完美谢幕。这场盛典正式官宣腾讯云数据库品牌升级，“企业级分布式数据库TDSQL”首次出现在大众眼前，并且在行业及用户内引起了重大关注，而后数据君就收到了用户各种各样的提问，问得最多的大概是下面三个问题： TBase和CynosDB没了？ 之前的TDSQL和现在这个有什么不一样？ 我已经买了的产品现在怎么办？ …… 接下来，让我们一起回答这些问题，同时重新回顾这次品牌升级的背景及意义。 问题一、TBase和CynosDB没了？ TBase和CynosDB还在。 腾讯
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。
李飞飞，现任阿里巴巴集团副总裁、高级研究员，阿里云智能数据库事业部总负责人。加入阿里巴巴之前为美国犹他大学计算机系终身教授。研究成果多次获得了IEEE ICDE、ACM SIGMOD最佳论文奖等重要学术奖项。
腾讯云数据库一直致力于推动数据库基础研究创新、数据库产学研合作生态建设，助力国产数据库学术人才培养和技术创新生态建设发展。 为让更多数据库从业者了解数据库领域的最新研究成果，熟悉更多行业前沿发展趋势，更好地探索前沿技术创新，8月16日下午，腾讯云数据库邀请到华南师范大学二级教授 汤庸、长江学者 毛睿、中国人民大学教授 卢卫和腾讯云数据库专家工程师 智雅楠带来主题为“数据库技术的发展与应用”的前沿学术分享直播。本期为大家带来各位专家的分享精华，都是硬核干货！ 数据管理与数据应用 汤庸，学者网创始人、华南
OLTP 和 OLAP 技术栈曾因大数据系统规模问题分道扬镳。但是随数字化技术落地到千行百业，复杂的业务场景产生海量数据，即使是相对成熟的 OLTP 产品也无法满足业务对于实时分析的需求，于是 OLAP 技术快速发展，至 Gartner 正式提出了 HTAP 这一概念，到如今呈现出 HTAP 理念大火的局面。 虽然 HTAP 概念已经普及很长时间，但是业内对于 HTAP 的理解不同，国内几款代表性的 HTAP 数据库技术路线也不尽相同。开发者应该如何理解 HTAP？什么才是开发者友好的 HTAP？想要了解什
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。
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。
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。
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。
分布式关系型数据库集分布式技术和数据库技术为一体，像Paxos/Raft和2PC已经是基础能力，不再赘述，这里主要是记录下一些较为脑洞的想法。为了简化，后面简称为分布式数据库。
数据库是基础软件皇冠上的明珠，几十年来与操作系统齐名，是每一家公司业务系统的核心，以刚需“收割”企业利润。
在安装、部署Oracle数据库软件时，需要根据不同应用结构（即硬件平台、操作系统平台）采用不同的方法（基本安装、高级安装），下面介绍几种常见的应用结构。
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”。
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。
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。
大数据时代对数据处理能力的要求比较高，因而衍生出了很多种数据处理软件，比如能够储存大量数据的数据库数据库分为很多种类型，传统数据库主要是集中式数据库，目前出现了新型的分布式数据库，下面为大家简单介绍分布式数据库有什么用？以及分布式数据库的总体特征有哪些？
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。
网络信息的发展也使得数据的数量越来越庞大，想要除草如此庞大的数据，需要借助数据库的帮忙，目前数据库的种类非常多样，其中分布式数据库是一种较为新兴的数据库类型，下面为大家简单介绍分布式数据库系统是什么？以及分布式数据库系统主要有哪些优点？
随着全球经济下行压力增大，中美贸易摩擦愈演愈烈，美国一系列的经济制裁和技术封锁使得我们有种被扼住咽喉的感觉，数据库作为基础软件中的重要一环有着很深的技术含量，在这样的大背景下国产数据库厂商开始发力，这其中分布式数据库如雨后春笋般出现，良性的竞争环境使它们都得到了长足的发展，其中不乏优秀的产品，本文主要挑选目前几个相对成熟数据库进行架构特点介绍。
全球知名咨询公司Gartner指出，云将主导数据库市场的未来，到2022年，75%的数据库将被部署或迁移至云平台，只有25%的数据库会在本地运行。
互联网架构不断演化，经历了从集中式架构到分布式架构，再到云原生架构的过程。云原生因能解决传统应用升级缓慢、架构臃肿、无法快速迭代等问题而成了未来云端应用的目标。
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。
转载来源: https://www.cnblogs.com/ivan-uno/p/9051225.html
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。
网络技术的提高也推动了存储技术的提高，因而出现了很多种类型的数据库，不同种类型的数据库所能提供的相应服务不一样，应当根据实际需要选择相应的数据库，其中很多人都会选择使用分布式数据库进行数据储存，那么分布式数据库系统基本特点是什么？分布式数据库系统有什么缺点呢？
分布式系统比单机系统复杂得多，但经过多年的发展，业界已经有了丰富的分布式系统理论，也有了许多优秀的组件。在分布式系统理论里，最近流行的微服务架构理论成了佼佼者，微服务的概念也成了当前分布式系统实现方案中的主流，显然，微服务架构成了分布式系统的一种形式。优秀的分布式系统组件早期主要以国内阿里巴巴的Dubbo(现今已经被Apache归纳进入其孵化器）为主，后来从国外引入了Spring Boot和Spring Cloud，它们现在是微服务实现的主流方案。
数据库的备份在普通的数据库是很正常不过的,但对于分布式数据库来说,备份是比较复杂. 下面就的说说TIDB 分布式数据库的备份和恢复的问题了.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
