一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
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。
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。
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
在数据库领域，回顾2017这一年，精彩纷呈，热点不断，而且不乏标志性的事件发生。 如Oracle提出的自治数据库这样的概念，把数据库技术带入一个新世界。其实AI技术应用于数据库由来已久，如AI技术调优数据库的性能、AI技术优化SQL、AI技术自动创建数据库索引（Learned Index）等。但是能把AI和数据库结合使之进入大众视野的，还非“自治数据库”莫属。 再如NDBC（中国计算机学会数据库学术年会）庆祝四十华诞、阿里入股MariaDB、国内类Aurora架构的产品争相发布、数据库事务处理等核心技术
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。
作者介绍： 那海蓝蓝，腾讯金融云数据库技术专家，熟悉PostgreSQL、MySQL、Informix等数据库内核技术，著有《数据库查询优化器的艺术》、《数据库事务处理的艺术》，在业界皆享有“里程碑”式的评价。小编0.7，毕业于北京邮电大学，MySQL社区Oracle Contributor，目前就职于腾讯TDSQL团队，研发分布式数据库。大米，毕业于中国人民大学，目前就职于腾讯TDSQL团队，研发分布式数据库。 责编：仲培艺 在数据库领域，回顾2017这一年，精彩纷呈，热点不断，而且不乏标志性的事件发生。
那么2023年数据管理和存储领域，有哪些新趋势呢？经分析，浪潮信息从产品技术、算法、场景三个维度出发，筛选出十个年度关键词：全闪存储、分布式存储、SSD、计算型存储、分布式数据库、智能运维、东数西算、数字孪生、AIGC以及元宇宙。
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
目前，各行业的数智化进程如火如荼，企业对数智化用户运营的需求日益旺盛；同时，在万物互联的5G时代，用户触达的渠道也变得更加丰富。企业需要更高效、智能的方式进行用户触达管理。基于此，个推将多年来积累的数字化运营经验和用户触达能力相结合，打造了“消息中心”系统产品，能够帮助企业客户将APP通知栏消息、短信、微信、钉钉的系统消息、智能人工外呼、5G消息等行业八大主流用户触达渠道进行有效整合和管理。
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。
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。
【IT168 资讯】几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，深受企业的偏爱。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生
编者注：本系列选择行业分析报告进行分享，与读者共同分析分享数据库行业的最新进展与动态。关注“数据和云”公众号回复：下载 。可以找到获得下载链接。 中金公司在2022年1月发布了一篇报告：《数据库系列报告开篇：技术路径复盘及展望》，报告中很多的总结和分析，对数据库行业做出了非常详细的分析，在这里我们摘录其中一些观点和大家分享，详细报告可以下载阅读。 报告的核心观点是： 数据库的过去：技术架构演进的背后是四股创新⼒量 1）数据模型的变迁 2）分析型需求的兴起 3）分布式架构的演进 4）开源思潮的流⾏。 数据库
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？
2022年2月21日，广西壮族自治区公安厅发布《广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购》的公开招标公告，预算 74503000 元。 质疑答复书 2022年3月14日发布质疑答复书桂政采函〔2022〕35号，详细内容如下。 质 疑 人：广州市普博信息科技有限公司 质疑人于2022年3月3日向本中心递交《质疑函》，对广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购（GXZC2022-G1-000095-CGZX）的采购文件提出质疑。 质疑事项1：招标文件第二章招标项目采购需求的“用户域云计算平台PaaS
扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等
在担任 Uber CTO 的七年间，他带领这家国际共享出行巨头在广阔的运输网络背景下，开发了革命性技术。在 Uber，他的领导力和远见卓识极大促进了 Uber 技术基础的建设，使其共享乘车次数从每年的 1000 万余次增长到每年近 70 亿次，并辐射达 800 个城市。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
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。
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。
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
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。
《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。
关系型数据库在TPS上的瓶颈往往会比其他瓶颈更容易暴露出来，尤其对于大型web系统，由于每天大量的并发访问，对数据库的读写性能要求非常高;而传统的关系型数据库的处理能力确实捉襟见肘;以我们常用的MySQL数据库为例，常规情况下的TPS大概只有1500左右(各种极端场景下另当别论)。
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
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。
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目，以下是第五期的直播内容。
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。
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
分布式高可用键值对数据库Riak - 背景篇（3） Dynamo对于数据版本的处理 数据版本问题不止存在于分布式系统，这里针对分布式数据库系统简单讨论下。先看一个简单的例子，用户x对key1做了一次写入操作，我们设值是数字3。然后用户y读取了key1，这个时候用户y知道的值是3。然后用户x对值做了一个+1操作，将新值写入，现在key1的值是4了。而用户y也做了一次+1操作，然后写入，因为用户y读到的值是3，y不知道这个值现在已经变化了，结果按照语义本应该是5的值，现在还是4。 解决这个问题常用的方法是设
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。
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
有粉丝给我留言说，希望我更新一期关于NoSQ的视频，那今天，咱们就来聊一聊我对NoSQL的理解。如果你也有想要我分享的面试题，请在评论区告诉我，后续安排。
目前“大数据”( Big data)已成为一个炙手可热的名词。从表面上看，其表示数据规模的庞大，但仅仅从数据规模上无法区分“大数据”这一概念和以往的“海量数据”(Massive data)和“超大规模数据”(Verylarge data)等概念的区别。
NoSql就是Not Only sql。Nosql是非关系型数据库，它是关系型数据库的良好补充，而不能替代关系型数据库。
可扩展性是指系统在需要增加规模或容量时，能够方便地进行扩展而不会影响系统性能或功能。
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论，一般来讲产品懂技术是有一定的优势，但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种，有一定技术基础后，开展工作更顺利。找工作的经历里面，有被问到过你
事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。也就是符合原子性（Atomicity）、 一致性（Consistency）、 隔离性（Isolation）和持久性（Durability）的一组操作。
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。
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。
近年来，在国内数字化转型以及信创建设持续推进的大背景下，我国信创产业发展持续加速，数据库国产化替代速度加快，行业迎来前所未有的发展机遇。
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。
一开始我们都是用MySQL进行数据的读写，这是没事的，但是后来随着用户人数的不断上涨这就使得网站的访问量急剧上涨这就使得网站的并发量也随之上涨。并且使得数据库中存储的数据越来越庞大。这就使得在用户基数庞大的情况之下，网站处理用户的请求进而从数据库中取出相应的数据，这就使得网站的速度急剧下降。并且很容易就会造成网站的崩溃。所以人们就开始想相应的补救措施。 首先我们能理解的是为什么会这样，就是因为关系型数据库，原因有二。第一点就是从关系型数据库中取数据是要与磁盘进行交互的，众所周知，磁盘的读取与写入是最耗时间的，所以一旦访问量巨大之后磁盘的交互也会增长。第二就是关系型数据库的关系十分复杂，一张表可能关联到其他好几张表，并且在之后的过程可能还会关联更多的表这就使得数据库的扩展性能非常的差，不便于大规模的集群，所以必须要作出改变。 有两个原因，相应的就有两种解决思路。第一，既然之前都是将数据存储在磁盘上，那么与磁盘相对应的大家应该都知道，就是内存，计算机虽然与磁盘的交互十分耗时间，但是内存的交互确是磁盘的几个数量级的。所以我们可以将部分的数据存储在内存之中，但是内存又是十分珍贵的，所以只能存储部分的数据，并且做好这些数据是经常使用的即为热点数据，这样便能更加节省时间，第二就是关系型数据库本身的关系复杂的属性，那么我们是否能创造出一种非关系型的数据库，不存储关系，而是只存储数据。 于是Redis就诞生了。
本文主要介绍了HBase在技术社区中的应用和优化，包括通过HBase解决用户画像、活动实时监控、用户实时在线等场景。HBase作为一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统，在技术社区中发挥着重要作用。
数据库是计算机行业的基础核心软件，所有应用软件的运行和数据处理都要与其进行数据交互。2008年阿里提出“去IOE”，而10年之后，我们现在来看，发现Oracle的数据库是最难替换的。不仅是因为Oracle的数据库沉淀了大量的企业客户数据，更是因为数据库产品开发难度确实比较大。数据库的开发难度不亚于操作系统，属于整个IT架构的基础软件（数据库软件在操作系统之上，我们可以将其称为类中间层的基础软件）。而且数据库的开发需要与底层计算架构高度相关和耦合，是适配X86架构，还是适配ARM架构等等。
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
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