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
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。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
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。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
1月7日,一年一度的《PostgreSQL中国技术大会》将在线上召开,本次大会以“开源论道,创新驱动,共建数字化未来”为主题,重点围绕新场景、新技术、新应用等内容展开分享和讨论。 明天(本周六)上午)09:00-12:00,腾讯云数据库专场盛大开启,多位鹅厂顶级技术达人亮相,针对腾讯云PostgreSQL系列产品、技术亮点和创新实践案例做深入解读,6大主题畅游PG海洋。 腾讯云专场议程 议题一:TDSQL开源版的特性升级与演进(1月8日上午9:00-9:30) 分享嘉宾:陈再妮,腾讯云数据库高级工程师
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
日前,第11届PostgreSQL中国技术大会圆满落幕,大会上腾讯云多位顶级技术达人携手亮相,分别对腾讯云PostgreSQL系列产品技术亮点和创新实践案例进行了深入解读,针对TDSQL-C PostreSQL高可用特性、TDSQL-A发展历程、技术架构等做出了详细介绍。 会上腾讯云数据库开源产品TDSQL PostgreSQL版(开源代号Tbase)再次公布升级:分区表能力增强,分区剪枝性能提升30%,分布区表关联查询性能(Join)提升超十倍。此外,异地多活易用性增强、分布式死锁自动检测并解锁功能上线
随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
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。
DRDS 在 TDDL 提供的数据切分和 SQL 路由能力上,强化了分布式查询,事务和水平扩容能力。
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。
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。
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
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
本期我们采访的嘉宾是Postgres中国用户会发起人,开源爱好者李元佳先生,目前在华为担任数据库方面的产品规划,曾经在Nortel Networks、NTT、EnterpriseDB负责数据库内核的研
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。
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么?Mycat是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后,从原有的一个库,被切分为多个分片数据库,所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示,数据被分到多个分片数据库后,应用如果需要读取数据,就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件,那么应用将直接面对分片集群,数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理,原本该是专注于业务的应用,将会 花大量的工作来处理分片后的问题,最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件,应用只需要集中与业务处理,大量的通用的数据聚合,事务,数据源切换都由中间件来处理,中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能,所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库(schema) 前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代,数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务,每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库,常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表(table) 逻辑表 既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分 布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。 分片表 分片表,是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表,数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
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。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0,但Polardb-X 1.0有其自有特色,仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么,当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时,该如何进行数据库选型?怎么样进行数据同步?其中又会涉及到哪些问题呢?
为了更系统、深入的梳理数据库的发展脉络和最新进展,数据猿采访了多位业界专家,包括星环科技联合创始人刘汪根、PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇、达梦数据技术服务中心副总经理胡俊、南大通用GBase 8s产品线总经理崔志伟、酷克数据首席科学家杨胜文等,来共同探寻数据库的价值和未来。
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。
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
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本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一,由 InfoQ 编辑部制作呈现,重点聚焦操作系统在 2021 年的重要进展、动态,希望能帮助你准确把握 2021 年操作系统的核心发展脉络,在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一,将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域,后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面,在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出,欢迎大家持续关注。 特此感谢方勇、黄东旭、李海翔、罗荣龙、杨传辉(花名日照)(按姓名首字母排序)对本文的贡献,他们的真知灼见,是本文能与大家见面的关键。
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。
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
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。
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。
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”。
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。
没有什么办法来复制数据短缺,在云里仍然是这样的。当人们浏览自己的云备份选项时,要仔细看看他的云环境,包括他的云计算供应商的本地备份服务、数据库等等。 回到在虚拟化的全盛时期,优选的备份方法是使用该备份或复制整个虚拟机从管理程序层,例如,采用Veeam云备份,或从Zerto软件复制数据保护的软件。 对于使用基于VMware云的IT部门,这种方法仍然有效。VIF教育是总部设在北卡罗来纳州教堂山分校的全球教育机构,运行了软件即服务(SaaS)和基础设施即服务(IaaS)的混合应用服务。对于其谷歌企业应用套件和Sa
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。
“一个数据库包打天下的时代已经结束了”四川省农村信用社联合社信息科技中心高级工程师桂俊鸿在采访中表示。事务型、联机型、NoSQL、文档型、列式存储、时序数据库、图数据库……在近年来这些数据库热词背后,是数据库技术及产品在面向不同业务场景逐渐细化分类,发挥长处,最终助力企业实现数字化目标。由于传统数据库在扩展性、容量等方面不能满足日益增长的数字化需求,架构层面从集中式向分布式转型的分布式数据库及相关产品备受关注。
分布式数据库有两大流派,NEW SQL VS POSTGRESQL -XC ,NEW SQL 的分布式主流的理论来源自 GOOGLE 的分布式数据库spanner,以及相关理论的白皮书,而令一派的分布式数据库来自于POSTGRESQL -XC, 今天我们看看到底POSTGRESQL-XC 这个流派的方式是什么,有什么特点,当下那些分布式数据库采用了POSTGRESQL -XC。
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。
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。
10 月 22 日,巨杉数据库将正式发布其金融级分布式数据库「SequoiaDB v5.0」。在正式发布前,就让我们一起来尝尝鲜,看看 5.0 版本将有哪些技术新特性。
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。
而随着互联网在线业务的蓬勃发展,数据库面临着数据量大、高并发和超高峰值等诸多挑战。分布式数据库已成为业界普遍采用的有效解决方案。
tidb这个技术名词很多同学或多或少都曾经耳闻过,但是很多同学觉得他是分布式数据库,自己的业务是使用mysql,基本使用不上这个技术,可能不会去了解他。最近业务上有个需求使用到了tidb,于是学习了一下基本原理,会发现这些原理其实不仅仅局限于分布式数据库这一块,很多技术都是通用的,所以在这里写一下分享一下学习tidb的一些心得。
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。
近年来,凭借高可扩展、高可用等技术特性,分布式数据库正在成为金融行业数字化转型的重要支撑。分布式数据库如何在不同的金融级应用场景下,在确保数据一致性的前提下,同时保障系统的高性能和高可扩展性,是分布式数据库的一个核心技术挑战。 针对以上分布式一致性的困境,中国人民大学-腾讯协同创新实验室研究提出“多级一致性”的事务处理理念。该技术包含严格可串行化、顺序可串行化、可串行化三大隔离级别,可针对不同应用场景要求,极大地平衡性能与一致性要求,满足金融及各类企业场景的分布式事务处理需求。该项技术已应用于腾讯分布式数据
复制(replication): 系统维护这个关系的几个相同的副本(拷贝),并把每个副本存储在不同的站点上。复制的替代方式是只存储关系的一份拷贝。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有 存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
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.
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