分布式数据库产品

⼏款分布式数据库的对⽐1 概述随着海量数据问题的出现，海量管理能⼒，多类型，变化快，⾼可⽤性，低成本，⾼端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨⼤的挑战。

企业数据仓库、数据中⼼的技术选型变得尤其重要！所以在选型之前，有必要对⽬前市场上各种⼤数据量的解决⽅案进⾏分析。

2 主流分布式并⾏处理数据库产品介绍2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构Greenplum 是基于Hadoop 的⼀款分布式数据库产品，在处理海量数据⽅⾯相⽐传统数据库有着较⼤的优势。

Greenplum 整体架构如下图：数据库由Master Severs 和Segment Severs 通过Interconnect 互联组成。

Master 主机负责：建⽴与客户端的连接和管理；SQL 的解析并形成执⾏计划；执⾏计划向Segment 的分发收集Segment 的执⾏结果；Master 不存储业务数据，只存储数据字典。

Segment 主机负责：业务数据的存储和存取；⽤户查询SQL 的执⾏。

2.1.2 主要特性Greenplum 整体有如下技术特点： Shared-nothing 架构Network Interconnect...Master Severs 查询解析、优化、分发Segment Severs 查询处理、数据存储ExternalSources 数据加载海量数据库采⽤最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有⾃⼰的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过⽹络来通信。

◆基于gNet Software Interconnect数据库的内部通信通过基于超级计算的―软件Switch‖内部连接层，基于通⽤的gNet (GigE，10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据，采⽤⾼扩展协议，⽀持扩展到1000个以上节点。

◆并⾏加载技术利⽤并⾏数据流引擎，数据加载完全并⾏，加载数据可达到4。

5T/⼩时（理想配置）。

中兴通讯GoldenDB分布式数据库1.产品描述中兴通讯在数据库领域具备超过十七年的技术积累，自2002年开始先后自主研发文件数据库、内存数据库、分布式数据库等产品并大规模服务电信领域产品；2014年率先拓展金融行业分布式数据库，该产品完全自主研发并获得100多项相关专利。

针对银行OLTP业务，中兴通讯分布式数据库GoldenDB为业务带来传统单机数据库无法提供的计算及扩展能力，提供高可用、高可靠、资源调度灵活的数据库服务，支持金融行业已有业务升级及创新业务快速部署的需求。

2.产品架构3.功能优势●Share Nothing全分布式架构：计算存储分离、存储节点具备强大的本地计算能力；无单点故障瓶颈，设备故障情况下，依旧保证数据零丢失、提供不间断服务；横向扩展，通过设备堆叠无限扩展计算性能和存储容量；支持超大规模节点的可视化监控运维；●高效可靠的容灾能力：金融级多地多中心多活架构，实现RPO=0，RTO<30S，数据永不丢失，灾难情况下业务快速平稳切换；●不停服务的在线扩容：支持哈希、列表、范围、复制四种分片规则；支持热点库分裂，保证数据分布均衡；支持多表关联扩容，减少跨库关联查询；扩容计划灵活配置，扩容过程可视化管理；●金融级实时一致的分布式事务：引入全局事务管理器，保证分布式事务的实时一致性；对应用透明的分布式事务处理，应用无需改造；一阶段提交+自动补偿机制，提升分布式事务处理性能；●金融级可靠性：快同步复制保证数据不丢失，分组复制保证业务不中断，高低水位实现策略灵活可配置；●功能完备的备份恢复：支持全量、增量、实时和定时的备份策略，支持数据恢复到任意时间点，支持恢复到全局一致的数据状态；●SQL兼容：兼容标准SQL语法、MySQL语法、Oracle常见语法，支持分布式优化、分布式批处理。

4.应用场景中兴通讯GoldenDB分布式数据库已经在中信银行、江苏省农村信用社联合社、江苏银行、湖南省政府、湖北仙桃市政府等单位成功商用，主要应用场景包括：高并发场景：针对政府、金融、运营商、互联网业务对数据库的高并发交易的要求，且可以保证数据的事务强一致性。

tbase 架构原理tbase架构原理：实现高可用、高性能、低延迟的分布式数据库tbase是腾讯公司基于开源PostgreSQL开发的一款分布式数据库产品，拥有高可用、高性能、低延迟等特点，已经在腾讯内部得到了广泛应用。

tbase架构原理是tbase实现这些特点的基础。

tbase架构主要由三个部分组成：分布式协调器、分布式存储引擎和分布式节点。

其中，分布式协调器负责协调分布式节点之间的数据同步和负载均衡，分布式存储引擎负责将数据存储到分布式节点中，分布式节点则负责实际的数据处理和查询。

这三部分相互协作，共同实现了tbase的高可用、高性能、低延迟的特点。

分布式协调器tbase的分布式协调器采用了Paxos算法来实现数据同步和负载均衡。

Paxos算法是一种分布式一致性算法，通过多个节点之间的相互协作，保证了数据的一致性和可靠性。

在tbase中，分布式协调器负责维护数据的一致性和负载均衡，同时也负责监控整个系统的运行状态，以便及时发现和修复问题。

分布式存储引擎tbase的分布式存储引擎采用了分布式存储技术，将数据存储到多个节点中，实现了数据的高可用性和可扩展性。

在tbase中，分布式存储引擎采用了分布式事务技术，保证了数据的一致性和可靠性。

同时，tbase还支持多种数据存储方式，如行存储、列存储、分区存储等，以满足不同业务场景的需求。

分布式节点tbase的分布式节点是实际数据的处理和查询节点。

在tbase中，分布式节点采用了多线程技术，实现了数据的并行处理和查询，大大提高了系统的性能和吞吐量。

同时，tbase还采用了多副本技术，保证了数据的高可用性和可靠性，在节点故障时能够自动切换到备用节点，保证业务的连续性。

总结tbase是一款高可用、高性能、低延迟的分布式数据库产品，其架构原理主要由分布式协调器、分布式存储引擎和分布式节点三部分组成。

这三部分相互协作，共同实现了tbase的特点。

分布式协调器采用了Paxos算法，保证了数据的一致性和负载均衡；分布式存储引擎采用了分布式存储和分布式事务技术，保证了数据的可靠性和一致性；分布式节点采用了多线程和多副本技术，保证了系统的性能和可用性。

分布式关系型数据库 DRDS最佳实践最佳实践数据拆分策略切分维度的选择是决定我们的分布式数据最重要的一个权衡性因素，需要审慎选择，一般而言，您可以按照以下五个维度进行思考和权衡，包括数据均衡度考虑、事务边界因素、常用查询效率考虑、异构索引考虑、简单性策略。

每一个应用业务类型可能都不太一样，也不太可能匹配所有因素的最优策略，具体采用何种方式，还需要通过综合考量，每个因素都不能太走极端，否则会导致开发运维成本急剧增长。

容量和访问均衡一般来说数据容量和访问均衡是我们考量的第一点，不均衡的数据分布和访问可能不能充分发挥数据拆分的能力，让访问体验变差，同时带来成本上的损耗，相当于1+1<2的效果。

所以一般来说拆分字段区分度比较大，数据分布和访问相对会比较均衡，但是这点也需要考虑到某一个拆分值是否有热点的问题。

那么按照这个原则，能否按主键拆分(区分度最大)呢？我们没有禁止按主键拆分，但是不推荐，因为按主键拆分，如果要保持最佳性能，你每个sql都需要带上这个主键字段(当然不带扫描所有数据分片也可以，只是性能会降低)。

事务边界事务边界越大(或者单个sql所执行的数据分片数)，那么系统的锁冲突概率越高，系统越难以扩展，性能越低。

因此，若想将您的系统做到很好的扩展性，那么一个最重要的原则就是想办法划小事务边界，并尽可能让事务的边界限制在单台机器内。

缩小事务边界的方式，主要有以下三类：第一种方式：事务边界本来就很小比如，您发现按照某个切分条件，数据分布均匀，并且事务边界只在单机内，不需要跨机事务，那么恭喜，这个切分条件是非常合适的切分维度。

第二种方式：使用基于消息的最终一致模型，将强一致事务变为最终一致事务针对事务的拆解，是个比较复杂的概念，我们会专门进行阐述，在这里只针对一个最常见的最终一致性事务拆解模型做出简单说明。

例如，当我们要通过分布式事务完成在两台数据库内的数据转账操作的时候，我们会发现有些操作不得不通过网络而进行传递，这明显的增加了单次事务的延迟，极大的降低了性能。

8.2 分布式数据库管理系统DDBMS（Distribute DBMS ）分布式数据库意味着一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分布在不同的数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通讯网络连接在一起。

一个一分布式数据库由一个逻辑数据库组成，这个逻辑数据库的数据分布存贮在由计算机网络相连的不同场地的计算机中，每一场地都有自治能力完成局部应用。

每一场地也参与至少两个结点以上的全局应用程序的执行，全局应用可以存取若干场地的数据。

从应用程序看来，就好象数据是存储在一台计算机上，由单个DBMS管理一样。

8.2.1 分布式数据库系统的产生分布式数据库由一组数据集合组成，这些数据属于一个逻辑数据库，但数据存贮在多个物理计算机结点上，通过网络连接在一起。

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，是数据库技术与计算机网络技术结合的产物。

分布式数据库系统是具有管理分布数据库功能的计算机系统。

一个分布式数据库是由分布于计算机网络上的多个逻辑相关的数据库组成的集合，网络中的每个结点具有独立处理的能力（称为场地自治），可执行局部应用，同时，每个结点通过网络通讯系统也能执行全局应用。

所谓局部应用即仅对本结点的数据库执行某些应用。

所谓全局应用（或分布应用）是指对二个以上结点上的数据库执行某些应用。

支持全局应用的系统才能称为分布式数据库系统。

对用户来说，一个分布式数据库系统逻辑上看如同集中式数据库系统一样，用户可在任何一个场地执行全局应用。

分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用数据存储在本地，实施就地存放就地使用，降低通讯费用，并可提高响应速度。

因为这些企业实际上已经把数据分散在不同的位置或不同的物理计算机上。

例如，一个公司的不同部门的数据，银行系统的各个分行数据等。

企业的信息资源已经是被划分为许多信息资源孤岛，分布式数据库系统是适应企业的结构现状，满足企业的应用要求，把所有的信息资源孤岛连接起来，实现数据的异地存取。

TDSQL素材1产品简介TDSQL（Tencent Distributed SQL）是腾讯打造的一款MySQL兼容HTAP分布式数据库产品，具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性，同时提供智能DBA、自动化运营、监控告警等配套设施，为用户提供完整的分布式数据库解决方案。

目前TDSQL已经为超过500+的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务，客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网+、政务等领域。

TDSQL亦凭借其高质量的产品及服务，获得了多项国际和国家认证，得到了客户及行业的一致认可。

2九大特性2.1强同步复制多副本强一致性下的高可用方案，基于跨数据中心强同步复制，故障可自动切换，且数据零丢失。

2.2全球部署架构按需部署，轻松实现异地多活，两IDC对等架构、两地三中心架构、两地四中心架构、多地多中心。

2.3分布式水平扩展Auto Sharding机制，实现实时在线无缝扩容，确保集群性能、容量线性增长；提供健壮的分布式事务机制，全SQL兼容，单机数据库迁移TDSQL零门槛。

2.4内核深度优化内核深度定制优化，跨数据中心强同步性能相较于异步零损耗；OLTP TPS相较于原生MySQL提升85%。

2.5企业级安全增强通过透明加密、数据库防火墙、SSL接入、SQL审计等措施，实现事前、事中、事后的全生命周期安全防护。

2.6HTAP内嵌分布式查询引擎，OLTP与OLAP混合支持，同时支持Spark On TDSQL，对不同负载SQL进行智能调度。

2.7多引擎支持支持MySQL社区版、Percona、MariaDB三大分支；支持InnoDB、RocksDB等多种存储引擎。

2.8智能DBA基于海量运营经验加AI的DBA智能诊断系统，快速帮助业务预防、发现、定位并解决问题。

2.9自动化运营体系提供完善的运营配套体系，Binlog订阅、冷备、多源异构数据库同步等，无缝对接周边系统。

分布式数据库选型随着数据规模的不断增长，传统的集中式数据库已经不能满足日益增长的数据处理需求。

而分布式数据库的出现为解决大规模数据的存储和处理提供了一种有效的解决方案。

在选择合适的分布式数据库时，我们需要考虑多个因素，包括数据库的功能、性能、可靠性、扩展性、安全性等。

本文将重点介绍几种常见的分布式数据库，并对其特点和适用场景进行分析，以帮助读者在选择时做出明智的决策。

一、分布式关系型数据库1. MySQL ClusterMySQL Cluster是MySQL官方推出的一款分布式数据库解决方案。

它使用基于共享存储的架构，通过数据分区和数据复制来实现高可用性和可扩展性。

MySQL Cluster具有数据一致性、数据冗余和自动故障切换等特性，适用于对事务支持要求较高的应用场景，如金融交易系统和电子商务平台。

2. PostgreSQLPostgreSQL是一款开源的关系型分布式数据库系统，具备良好的可扩展性和高可用性。

它支持水平扩展和数据分区，可以根据需求自由调整数据库的存储和计算能力。

PostgreSQL提供了丰富的功能和强大的查询优化能力，适用于复杂的数据模型和需要大规模数据存储的场景。

二、分布式列式数据库1. HBaseHBase是Apache Hadoop生态系统中的一部分，是一款基于列式存储的分布式数据库。

它具备高可伸缩性、高可用性和高性能的特点。

HBase适用于需要实时读写大规模结构化数据的场景，如实时分析、日志处理和用户行为分析等。

2. CassandraCassandra是一款高度可扩展的分布式列式数据库，广泛应用于大数据领域。

它支持跨数据中心的数据复制和多节点写入，并具备自动数据分片和负载均衡的特性。

Cassandra适用于需要高性能、大规模数据存储和快速读写的场景，如社交网络、物联网和实时分析。

三、分布式键值数据库1. Redis ClusterRedis Cluster是Redis官方提供的一种分布式数据库解决方案，支持数据分片和数据复制。