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”。
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。
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。
分布式数据库系统把应用所需的数据存放在多个数据库服务器上，完成某个数据操作要涉及到访问多个服务器，这适用于某种特定需要的应用。我在主持设计开发的一个MIS系统中，为了达到了在低速网络通道下有效提高应用程序性能的目的，使用了 Sybase的分布式数据库技术。我设计的这个系统是采用典型的C/S结构，但许多客户端连接服务器的网络采用电话线拨号，速度有限，传统Windows界面的客户端应用程序相应速度比较慢。考虑到B/S 结构也避免不了大量数据从服务器端传输到客户端，我认为WEB界面并不能有效解决这个问题，所以采用了优化数据库结构的方法，把数据分两部分存放，基础数据放客户机，会员资料主要采用键码放服务器，应用程序再现数据时从服务器取键码，到客户机取対应的解释，由于键码的数据重少，网络传输便快。在构建这个分布式数据库系统的过程中，我着重研究并解决了数据同歩和事务协调的问题，取得了良好的应用效果。我认为，分布式数据库系统的技术在Intenet时代正当其道，大有发展前景。
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，理解起来也很简单，就是将整体的数据库分开，分布到
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。
最近这两天，处理了一个线上的TiDB问题，在处理问题的过程中，确实感受到了TiDB这个分布式数据库设计的巧妙的地方，也发现了自己在理解上的很多不足，具体的过程有时间再分享，这里不再描述，今天只讨论一个小的知识点。
在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库. 如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系.
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。
编者注：本系列选择行业分析报告进行分享，关注“数据和云”公众号回复：下载 。可以找到下载链接。 头豹研究院在2022年6月发布了，《2022年中国数据库产品策略解析报告》，对中国数据库产品技术进行了分析探讨，其中的技术总结值得一览，本文摘要进行分享。 ---- 数据模型是数据库系统的核心和基础，各种数据库都是基于不同的数据模型而生的， 对数据库技术发展阶段的划分基本按照数据模型的发展演变作为主要依据和标志。 评注：数据模型分类法，是数据库进行分类的第一个维度，墨天轮排行榜即按此作为第一分类。 数
TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。
21世纪，是数字经济的时代。数据已成为企业和社会最宝贵的资产。在这片前景广阔的领域里，数据发展的历史长河埋藏了怎样的机遇？在未来，数据技术将往哪些方向演进？数据开发者又该如何在新时代中，找到自己的职业发展的最佳锚点？
视图是保存在数据库中的 SELECT 查询，其内容由查询定义，因此，视图不是真实存在 的基础表，而是从一个或者多个表中导出的虚拟的表。同真实的表一样，视图包含一系列带 有名称的列和行数据，但视图中的行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引
为什么最近一直在看分布式数据库,因为第六感给我的指示是, 分布式数据库是国产数据库下一个要发力的点, 为什么. 如果作为一个产品经理, 首先一个产品要有用户的画像, 那么什么数据库是可以找到金主"爸爸"的, 分布式数据库,并且这些金主们, 应该都很有钱. 单体数据库能吸引大量资金的时代是要过去了. 一个维护费用低,稳定性强, 扩展能力强并且将之前数据库的"毛病" 都一一扫尽的数据库产品, 银行和金融机构应该是很欢喜的. 这也是一些银行自研分布式数据库,或者使用商用分布式数据库的原因吧.
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。
随着业务规模的扩大，传统数据库面临诸多限制，分布式数据库成为解决之道。本文 介绍了北京银行在数字化转型过程中对分布式数据库技术的探索，分享了 TiDB 在北京银行的应用历程和未来展望 。
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。
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。
数据库选型一直是困扰客户的难题，不仅要考虑底层的数据库技术，还需要结合企业业务特点、企业未来规划做决策。如何快速掌握数据库选型秘诀呢？答案无疑是看市场怎么做，看市场的同行是如何选择的。 近期，腾讯云数据库TDSQL助力福建海峡银行新一代核心业务系统正式上线（点击查看详情），为城商行提供核心改造解决方案。新核心关键业务系统采用“微服务+分布式”架构，改造历时14个月，依托腾讯云企业级分布式数据库TDSQL良好的兼容性、成熟的迁移能力和技术服务支持，海峡银行快速完成了核心系统的国产数据库替换，并基于腾讯云数据库
2022 年 1 月 6 日，由中国电子技术标准化研究院指导、 CSDN 主办、OceanBase 承办，InfoQ、木兰开源社区、开源中国、51CTO、思否、dbaplus、墨天轮、稀土掘金协办的【DC2021 分布式数据库开发者大会】正式开幕。受疫情影响，本场大会采用了线上的方式与数据库开发者共话当下最前沿的技术趋势，分析企业技术实践，共创“数聚未来”。
随着个人信息和隐私数据对于保密要求越来越高，各行各业对安全的要求也越来越高。而支撑各行各业的信息系统在设计和开发时，面临着安全方面的新挑战。数据库作为信息系统中数据存储和数据管理一个重要模块，其安全和设计显得尤为重要。近年来，分布式数据库在金融业加速落地，金融机构对分布式数据库安全有哪些需求？金融机构分布式数据库要如何进行安全设计？
腾讯云数据库TDSQL是腾讯自研的企业级分布式数据库，在金融、政务、运营商、电商、游戏等数十个行业中落地应用，具备金融级高可用、强一致、高性能、高可靠等特性。目前，腾讯云数据库TDSQL 已助力 20 余家金融机构进行核心系统改造，TOP 10 银行中服务比例也高达 60%。 作为专业的 IT 社区，CSDN 也希望有更多人能够和腾讯云一起投身国产数据库发展建设中来，用技术的砖墙筑起共赢的国产数据库生态圈。 CSDN 联合腾讯云正式发布“腾讯云数据库TDSQL 工程师路线图”，由多名资深技术专家出谋划策，历
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭，将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
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。
数据库视图:它一个虚拟表（逻辑上的表)，其内容由查询定义(仅保存SQL查询语句)。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并没有真正存储这些数据，而是通过查询原始表动态生成所需要的数据。
我们常用的存储系统种类非常多，有单机的也有分布式的，有的是数据库，有的是文件系统，还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统（比如，MySQL、Redis、Elasticsearch，等等），它们都具有如下三个特点。
在讲新的思路之前，先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾，接下来会谈谈未来的数据库领域，在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。
今年国产数据库在国际舞台上大放异彩相信大家都有目共睹，更多国产数据库加入到数据库市场的队列，对于企业来说也就有了更多的选择。根据2019 DeveloperWeek上的数据库趋势调查，企业的数据库选型已趋向多元化，其中使用率最高的虽然是MySQL，但紧跟其后的MongoDB、PostgreSQL等占比也不容小觑。 从调查中还可以了解到，将近一半的受访者正在使用多数据库类型的组合，因此数据库的兼容性无疑也越来越受到企业的重视。 *以上调查结果来源自：https://scalegrid.io/blog
分布式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（称为场地自治），它可以执行局部应用，同时，每个节点也能通过网络通信子系统执行全局应用。分布式数据库系统是在集中式数据库技术的基础上发展起来的，具体有如下特点：
整理 | 田玮靖 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 当前，新一轮科技革命使得数据规模爆炸性增长、数据类型愈发丰富、数据应用快速深化，同时，云数据库、HTAP数据库、AI向量数据库等物种的出现，为数据库领域带来了新的技术难题和业务痛点。如：分布式中的一致性，那么多数据一致性模型，到底有什么不一样？如何保障数据安全与业务稳定发展？云数据库有哪些关键技术，怎么实现？“多云共存”，怎么进行数据库管控？ 以上问题有你正在关注、疑惑的地方吗？不妨看看国内大厂都是如何解决诸多难题的吧。 10月23-24日，第
2019 Gdevops全球敏捷运维峰会广州站：由上海市经信委指导、dbaplus社群主办的年度收官之站，汲全年之精华，取热点技术之核心，重点围绕智慧运维、DevOps、数据库领域，邀请来阿里、腾讯、京东、蚂蚁金服、新浪微博、甜橙金融、联通大数据、微众银行、贝壳找房、新炬网络、巨杉、爱可生、JFrog等名企技术大咖，11月他们将从全国各地汇聚至广州，一起展开年度技术总结与发展趋势展望。 2019 Gdevops广州站 ---- 时间：2019年11月15日 地点：广州阳光酒店 指导单位：上海
企业应用实体及其联系，属于数据库设计的概念设计阶段，应用中的实体及其关系，也就是在做ER图建模，这是概念结构设计阶段的任务。
公司技术分为浓重，在众多的兴趣小组里面有一个分布式数据库的小组，本周五需要进分享，是在是惭愧，作为这个小组的 specialist, 啥都没有做，所以赶紧弄弄，要不说啥。
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。
三级模式—两层映射 数据库设计过程 E-R模型 集成的方法 多个局部E-R图一次集成。 逐步集成，用累加的方式一次集成两个局部E-R。 集成产生的冲突及解决办法 属性冲突：包括属性域冲突和属性取值
从刻在兽骨上的甲骨文，再到写在纸上的汉字，每一次信息载体的变更都是文化进步的重要标志。在如今这个信息数字化的时代，我们在享受着数字化便利的同时，数据也在我们看不见的地方飞速增长着，数据的重要性不言而喻。那应该如何将海量数据完整、有序、持久化地保存下来呢？
TiDB是 PingCAP公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。
本文通过XXX高速公路收费系统（以下简称收费系统），来论述分布式数据库的设计与实现。收费系统是我公司近年来接的较为大型的项目，管理结构为三层结构：公司级、收费中心级、收费站级，各级之间即可独立的完成自身业务，又有自上而下的管理关系。收费中心、收费站均为三层C/S结构，公司级采取B/S结构。该系统的数据库也按照三层来设计，收费站存放本站的所有流水数据，收费中心存放所有数据，公司本部存放查询用汇总数据，收费站与收费中心使用事务复制来同歩数据，而收费中心与公司本部使用快照复制来同歩数据，并且使用分级的方法来测试收费站、收费中心与公司本部之间的数据同歩。 在本项目的开发过程中，我担任了数据库的设计工作。
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？
近年来，因数据衍生、关联、发展起来的技术层出不穷，我们不断探索数据从资源转化为资产的方法，又面临在数据共享和互通中引发的安全隐患；我们迫切希望进行企业核心数据库的开源化、国产化替换，又碍于“恐龙级”老旧系统的历史遗留问题而难以开展；同时，我们还需要持续跟进如 AIOps、DataOps、混沌工程等新兴技术理念，制定适合自身企业的落地方案…… 为了和大家一起攻克这些疑难，第七届 DAMS 中国数据智能管理峰会将于 2021 年 8 月 27 日在上海举办，携手中国信通院云大所、阿里、腾讯、京东、百度、中国电
TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库。它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合 OLTP 场景还适合 OLAP 场景的混合数据库。
这边厢PingCAP刚刚发布面向企业级核心场景、具备完整 HTAP 能力的分布式数据库TiDB 5.0 版本；那边厢OceanBase也紧跟着推出3.0版本，主攻方向亦是HTAP分布式数据库，在GitHub Oceanbase标注自己为“ The leading Scalable HTAP Database” , 并且又玩了一把TPC-H打榜第一的套路（后续：其成绩很快被超过）。
CAP定理指出，一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。具体含义如下：
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。
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