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。
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。
关系数据库的全称是 Relational Database Management System，简称叫 RDBMS。
本项目由安超云投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
在 2010s 进入移动互联网（web3.0）时代，互联网用户规模再次迎来井喷式增长，面向服务的技术架构在服务海量规模用户时显得力不从心。SOA 架构中 ESB 存在单点以及 RPC 中缺少服务的治理能力，ESB 和 RPC 架构都很难满足移动互联网海量用户的要求，微服务开始出现，并成为今天技术架构的主流。
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
当今技术的发展日新月异，系统架构也跟随技术的发展不断升级和改进，从传统的单一架构演变为如今的微服务分布式架构，我们来看看技术架构的演变过程。
互联网高速发展带来海量的信息化数据，也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备（比如摄像头或车载设备等）以每天千万级的数据量上报业务数据，电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理，已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的，如何高效存储和访问这些数据，成为一个非常现实且亟待解决的问题。
当当架构部总监分享分布式微服务数据库访问框架Sharding-JDBC的设计与实现。 互联网领域数据库面临的问题 我们在互联网领域数据库面临的问题主要有高可用、存储稳定性要求高、并发访问频繁和数据海量
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。
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。
大型网站都是从小型网站发展而来的，网站架构也是一样，是从小型网站架构逐步演化而来的，小型网站最开始没有太多人访问，只需要一台服务器就绰绰有余了，这时的架构如下:
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Java大数据开发任务当中，数据存储是非常关键的一环，涉及到分布式文件系统、分布式数据库，数据库是后端系统当中支持数据存储的重要组件。今天我们就来聊聊Java大数据，数据库开发从入门到精通，应该如何去一步步掌握。
满足极高读写性能需求的Key-Value数据库高性能Key-Value数据库的主要特点就是具有极高的数据库
网站都是从小网站一步一步发展为大型网站的，而这之中的挑战主要来自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务处理，一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时，问题就会
最近遇到一个互联网金融应用系统的性能问题，看了开发的优化方案，觉得还不够深入。结合之前看到一些互联网企业分享的方案，今天从运维角度整理一下比较理想的应用系统性能优化思路。 先列一个传统应用架构的几个组成部份： 📷 上面的架构容易出现几个常见问题： 1、应用内部服务APP的服务承载的交易服务过多，从交易看是紧耦合的； 2、源交易应用到目标应用之间经过总线、多个过程系统，最终才到目标系统，任一环节出问题都将影响这支交易的性能； 3、从应用来看，高并发的情况下前端容易出现并发数过高导致的异常，后端DB数据处理容易
本文整理自《大型网站技术架构 核心原理与案例分析》一书，这本书应该算一本很强的内功秘籍，虽然没有实战教学，但是基础理论扎实了是很重要的，书中观点明确，设计的问题域有针对性和全面性，对知识点的广度和深度都进行了拓展，包含了架构设计的方方面面。
大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力5. 数据库读写分离6. 使用反向代理和CDN加速网站响应7. 使用分布式文件系统和分布式数据库系统8. 使用NoSQL和搜索引擎9. 业务拆分10. 分布式服务三、大型网站架构演化的价值观1. 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对2. 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站业务的发展四、网站架构设计误区
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。
京东数科数据研发负责人，Apache ShardingSphere发起人兼PPMC。
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果，网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构，到单元化架构的落地，再到云原生时代，其中伴随着业务的快速发展，数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。 容灾方面，从最初的“两地三中心”，具备机房级容灾，不具备全部的城市级容灾，经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示，采用3-2-1的部署方式，任意一个城市的故障，通过选主（选择主库）实现主库的切换完成容灾。 图3-1-1 “三地五中心”架构 分布式业务
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。
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。
本项目由巨杉数据库投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
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。
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。
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。
日前，腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版（开源代号TBase）宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨，上万张表访问场景下，内存占用节省60%；查询性能提升百倍；SQL语句兼容性增强。同时，大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品，是腾讯云数据库团队在开源的 PostgreSQL 基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统，能够提供成熟的一站式解决方案。腾讯云数据库技术总监李跃森介绍到，“在首次开源的10天内，
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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。
1. Apache的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/apache 2. Java开源Apache项目 http://www.open-open.com/56.htm 3. 阿里巴巴的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/alibaba 4. 百度的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/baidu 5. 腾讯的开源软件列表 http://www.oschina.n
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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？
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。
逻辑库/逻辑文件：给用户看的（即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴） 物理库/物理文件：存储在计算机中的（即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。）
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：
大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。更多内容也可以阅读各大互联网
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
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。
最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的，这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用，如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户，数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
描述：通常服务器操作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
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