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  • 数据库产品分类

    2019-08-23 21:18:32
    一、数据库产品 OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头 数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL 开源数据库 vs. 商业数据库 数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商 二、SQL 2.1 SQL数据库(交易型)...

    一、数据库产品

    OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头

    数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL

    开源数据库 vs. 商业数据库

    数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商

    二、SQL

    2.1 SQL数据库(交易型)

    SQL:是所有关系型数据库的公共语言;

    关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据,我们平常使用的数据库,像MySQL,Oracle,SQL Server等都是传统的关系型数据库。

    左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix,也包括开源领域流行的MySQL(MariaDB是它的一个分支)、PostgreSQL,还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

    2.2 SQL数据仓库(分析型)

    右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza(已宣布停止支持),来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机,它上面运行的也是Oracle数据库,其最初设计用途是OLAP,而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP,算是一个跨界产品吧。

    2.3 (交易型+分析型)

    比较有意思的是,SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处,不要忘了SAP还收购了Sybase,尽管后者今天不够风光了,而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

    三、NOSQL

    3.1 NOSQL数据库(交易型)

    NoSql中的数据是使用聚合模型来进行处理的。聚合模型主要分为:KV键值对,BSON,列族,图形等。

    KV键值对:就是我们平常使用的map那样的存储模式。

    BSON:在MongoDB中常用的一种数据类型,是一种类json的一种二进制形式的存储格式,简称binary json,它和json一样,支持内嵌的文档对象和数组对象

    列族:按列存储数据。最大的特点是方便存储结构和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者是某几列的查询有非常大的io优势。

    图形:不是放图形的,放的是关系,比如:朋友圈社交网络,广告推荐系统等,专注于构建关系图谱

    https://blog.csdn.net/dyt443733328/article/details/80090383 关于NoSql的理解,键值数据库,文档数据库,列式存储数据库,图形数据库

    3.2 NOSQL数据仓库(分析型)

    右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks(这2家已并购),Bigtable(来自Google,Hadoop中的HBase是它的开源实现)、Elasticsearch、Solr等。

    https://www.toutiao.com/a6721480269821379075/ 一份难得的数据库市场分析报告

    https://blog.csdn.net/dyt443733328/article/details/80090383 关于NoSql的理解,键值数据库,文档数据库,列式存储数据库,图形数据库

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  • 认清阿里的数据库产品

    千次阅读 2019-03-27 11:10:20
    ApsaraDB: 是阿里云在线数据库服务产品总称,不是具体的数据库产品。它包含如下数据库服务: 注:绿色文字部分为高度自研产品,赞。 关系型数据库 云数据库 MySQL 版 AliSQL研发: 持续研发5年以上,提交...

    ApsaraDB:  是阿里云在线数据库服务产品总称,不是具体的数据库产品。它包含如下数据库服务:

    注:绿色文字部分为高度自研产品,赞。

    关系型数据库云数据库 MySQL 版

    AliSQL研发:  持续研发5年以上,提交 300+ Patch,针对高并发场景进行优化; 

    除Innodb外,内置TokuDB; 

     云数据库 SQL Server 版

     

     云数据库 PostgreSQL 版

    NoSQL兼容: 兼容SQL:2011, 丰富的数据类型,直接支持SQL操作JSON及XML

    高效查询: 基于成本的SQL查询优化器,多表关联查询性能比MySQL高数倍

     云数据库 POLARDB

    POLARDB 是阿里云自研的商用关系统型数据库。

     

    该数据库采用第三代分布式共享存储架构,实现计算节点和存储节点分离,使计算引擎和存储引擎均拥有快速扩展能力,一个数据库即可满足多类数据库的混合使用效果。产品架构上,PolarDB采用了节点间共享存储架构,让数据库实现极速扩展,通过重新设计的文件系统PolarStore,实现相同数据更新操作减少了50%的磁盘写入量,并缩短了写数据的路径,使写性能显著提高,对读事务实现了优化。

     

    跑分超过对标的AWS Aurora (Aurora是一个关系型数据库,可以跨3个可用区域复制6份数据,其设计目标是提供高性能和高可用性(99.99%));阿里云PolarDB则实现了AWS Aurora性能的1.2倍;

     

    PolarDB性能是MySQL的6倍; 单实例实现100T级存储容量;Polar用了最新的RDMA网卡,同时对数据库的细节做了优化。

     云数据库 MariaDB 版Oracle兼容性 支持包括:PL/SQL、序列、动态SQL 及Package等语法和对象
     分布式关系型数据库 DRDS

    阿里巴巴集团自主研发的分布式数据库中间件产品。

     

    特性: 分库分表,读写分离,平滑扩容,弹性扩展,分布式柔性事务,只读实例,SQL审计与分析,全局唯一数字序列,数据库账号权限体系,分布式运维指令集,监控报警

     

    分库分表:

    CREATE TABLE shard_table(
      id int,
      name varchar(30),
      primary key(id)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    DBPARTITION  BY hash(id) TBPARTITION BY hash(id) tbpartitions 3;

     

    分布式事务策略: 
      a. FREE 允许多写,不保证原子性,无性能损耗, 适合数据批量导入、表初始化等场景; 
      b. 2PC 两阶段提交事务, 保证原子性,不保证可见性
      c. XA 强一致分布式事务, 保证原子性,保证可见性, DRDS 配合 RDS for MySQL 5.7 默认全局开启,推荐使用;
      d. FLEXIBLE  柔性事务, 补偿型事务, 适用于性能要求较高、高并发的业务场景。能够自动生成对应的反向语句进行补偿,由于 DRDS 柔性事务使用异步方式回滚,在提交失败后可能有一些分库的数据在异步回滚前对外可见,出现脏读及回滚覆盖问题。

    用法 如: set drds_transaction_policy = 'XA' 或 'FLEXIBLE'

     

    DRDS 全局唯一数字序列: 全局唯一和有序递增的数字序列,常用于主键列、唯一索引列等值的生成。64 位数字,对应 MySQL 中 Signed BIGINT 类型。

     

    指定OUTLINE:  CREATE OUTLINE name ON origin_stmt TO target_stmt

     

    自定义HINT:   /*+TDDL:node(0) slave()*/SELECT * FROM t1;  //将查询下发到 RDS 只读实例的 0000 分库上;

     云数据库 PPAS 版云数据库PPAS版,是阿里云与EnterpriseDB公司合作基于PostgreSQL高度兼容Oracle语法的数据库服务
     金融级OceanBaseOceanBase 是蚂蚁金服自研的金融级分布式关系数据库,在普通硬件上实现金融级高可用,在金融行业首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,同时具备在线水平扩展能力,创造了 4200 万次/秒处理峰值的纪录。
    NoSQL数据库云数据库 Redis 版云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求
     云数据库 MongoDB 版云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用
     云数据库 HBase 版云数据库 HBase 版是基于 Hadoop 且100%兼容HBase协议的高性能、可弹性伸缩、面向列的分布式数据库,轻松支持PB级大数据存储,满足千万级QPS高吞吐随机读写场景
     云数据库 Memcache 版云数据库 Memcache 版是一种高性能、高可靠、可平滑扩容的分布式内存数据库服务。基于飞天分布式系统及高性能存储,并提供了双机热备、故障恢复、业务监控、数据迁移等方面的全套数据库解决方案。
     时序时空数据库 TSDB

    时序时空数据库 ( Time Series and Spatial-Temporal Database , 简称 TSDB)

     

    一种高性能、低成本、稳定可靠的在线时序时空数据库服务,提供高效读写、高压缩比存储、时序数据插值及聚合计算等服务,广泛应用于物联网(IoT)设备监控系统、企业能源管理系统(EMS)、生产安全监控系统和电力检测系统等行业场景;除此以外,还提供时空场景的查询和分析的能力。

     

    TSDB 具备秒级写入百万级时序数据的性能,提供高压缩比低成本存储、预降采样、插值、多维聚合计算、可视化查询结果等功能,解决由设备采集点数量巨大、数据采集频率高造成的存储成本高、写入和查询分析效率低的问题。

     

    TSDB 提供时序数据的高效读写。对于百万数据点的读取,响应时间小于 5 秒,且最高可以支撑每秒千万数据点的写入。

     

    TSDB 使用高效的数据压缩技术,将单个数据点的平均使用存储空间降为1~2个字节,可以降低90%存储使用空间,同时加快数据写入的速度。

     

    可以通过控制台或者 API 设置数据的有效期。数据时效开启并设置完成后,系统对于定义的过期数据将立即标记失效,并在特定时间进行自动化清理。

     

    TSDB 提供专业全面的时序数据计算函数,支持降采样、数据插值和空间聚合计算,能满足各种复杂的业务数据查询场景。

     

    具有高效的读写能力,相比较开源的 OpenTSDB 和 InfluxDB,读写效率提升数倍。兼容 OpenTSDB 的数据访问协议,开发简单。

     

    时间线数:对应设备上的采集点数。一个采集点可以是某个设备上需要上传数据的一个传感器。

     

    “一个度量 + N 个标签 + 一个时间戳 + 一个值”定义一个数据点。

    Point point = Point.metric("test").tag("V", "1.0").value(System.currentTimeMillis(), 123.4567).build();

     

    //查询一小时的数据
    Query query = Query.timeRange(now - 3600 * 1000, now).sub(SubQuery.metric("test").aggregator(Aggregator.NONE).tag("V", "1.0").build()).build();

     

     图数据库图数据库(Graph Database, 简称GDB)是一种支持属性图模型,用于处理高度连接数据查询与存储的实时可靠的在线数据库,支持 TinkerPop Gremlin 查询语言,可以帮助用户快速构建基于高度连接的数据集的应用程序。
     表格存储TableStore表格存储(TableStore)是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库,被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。提供兼容HBase的WideColumn模型以及开创性的消息模型Timeline,可提供PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。
    混合分析数据库分析型数据库AnalyticDB一种高并发低延时的PB级实时数据仓库,全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准,可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
     云数据库 HybridDB for MySQL是同时支持海量数据在线事务(OLTP)和在线分析(OLAP)的HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing)关系型数据库
     云数据库 HybridDB for PostgreSQL云数据库HybridDB for PostgreSQL基于Greenplum Database开源数据库项目,并由阿里云深度扩展,支持OSS外部表、JSON数据类型、HyperLogLog预估分析等功能特性
     Data Lake AnalyticsData Lake Analytics是Serverless化的交互式联邦查询服务。无需ETL,使用标准SQL即可分析与集成对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL等)、NoSQL(TableStore等)数据源的数据

     

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  • 下载安装分布式事务数据库HotDB ,硬件配置配置get起来
  • 5月10日,由中国科学院主管、科学出版社主办的商业期刊《互联网周刊》发布2021年度信创产业分类排行名单,巨杉数据库作为信创生态中领先的国产分布式数据库,在本次信创数据库企业排行中位列Top5, 充分肯定了巨杉...

     

    5月10日,由中国科学院主管、科学出版社主办的商业期刊《互联网周刊》发布2021年度信创产业分类排行名单,巨杉数据库作为信创生态中领先的国产分布式数据库,在本次信创数据库企业排行中位列Top5, 充分肯定了巨杉数据库在信创领域的成绩。

     

    图片

     

    本次排行榜单中指出,信创是解决我国信息安全和产业发展受制于人问题的关键。瞄准、突破核心基础关键技术,建立自主工具体系、产品体系和生态体系,这是信创的初心,也应当成为行业的共识与发展方向。信创厂商需重整战略和思维模式,只有通过自主创新、打造中国品牌,形成自身独特的竞争优势,努力向“微笑曲线”高端攀升,才是应对未来全球竞争的最优解。

    在信创技术和产品上,巨杉数据库坚持自主研发与创新,成为首家入选Gartner报告的国产独立数据库厂商,并且连续三年入榜Gartner全球权威报告。同时,巨杉数据库聚焦金融赛道,致力于以金融行业为核心,打造安全可靠、高性能,适合全行业通用的分布式数据库产品。针对市场对业务中台、微服务架构、非结构数据管理、敏捷开发的不同需求,SequoiaDB巨杉数据库将于近日发布「SequoiaDB Cloud」数据库云平台,及基于「湖仓一体」的:DP(数据融合平台)、TP(事务型数据库)、CM(内容管理数据库)和DOC(文档型数据库)全新产品线。通过自有专利的序列时钟协议(STP)和分布式技术架构下的引擎级多模技术能力(Multi-Model),为企业级客户打造数据平台的最佳底座,助力客户实现提升数据管理水平、降低成本、提升运营效率、提升用户体验等目标。

    在信创生态方面,巨杉数据库建立了紧密的上下游合作伙伴生态,与鲲鹏、飞腾、联想、浪潮等各种操作系统、服务器以及众多金融行业的应用软件产业伙伴,均完成技术兼容互认,并已经落地到数百个金融银行业的生产应用系统。

    巨杉数据库信创合作伙伴列表

    图片

    未来,巨杉数据库将积极配合国家新基建建设,持续打造优秀的国产自研数据库信创产品。“国家缺什么就造什么,哪卡脖子就解决哪”,致力于为保障国计民生而提供数据库服务,带动金融领域数据库的产品形态和产品技术创新,赋能金融机构的数字化转型升级。

     

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  • 数据库

    2020-11-21 19:21:27
    数据库就是存储和管理数据的仓库,数据按照一定的格式进行存储,用户可以对数据库中的数据进行增加、修改、删除、查询等操作。 数据库就是存储和管理数据的一个仓库,是用来持久化存储和快速读取数据的。 1.2 分类 ...

    1. 简介

    • 存放数据的仓库

    1.1 定义

    • 数据库就是存储和管理数据的仓库,数据按照一定的格式进行存储,可以对数据库中的数据进行(CRDU)增加、修改、删除、查询等操作。
    • 用来持久化存储和快速读取数据的
    • 与文件的区别:按照一定格式存储,读写速度极高

    1.2 特点

    1. 持久化存储
    2. 读写速度极高
    3. 保证数据的有效性

    1.3 作用

    • 数据库的作用就是存储和管理数据的,比如: 在京东网站上的浏览的商品列表数据,这些数据都会存储在数据库。

    用户浏览商品列表效果图:

    商品列表

    2. 分类

    • 关系型数据库
    • 非关系型数据库
    • 数据库排行榜效果图:

    数据库排行榜

    2.1 关系型数据库

    1. 定义

    • 是指采用了关系模型来存储组织数据的数据库
    • 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,好比Excel文件中的表格,强调使用表格的方式存储数据。

    关系型数据库效果图:

    数据库排行榜

    2. 核心元素

    • 数据行
    • 数据列
    • 数据表
    • 数据库(数据表的集合)

    3. 使用

    • 关系型数据库管理系统

    3.1 定义

    • 应用软件

    .2 组成

    • 关系型数据库客户端软件
    • 关系型数据库服务端软件(操作系统设置了守护主进程)

    3.3 使用

    SQL(Structured Query Language)

    1. 定义
    • 结构化查询语句
    2. 作用
    • 实现数据库客户端和服务端的通信
    3. 分类
    • DQL:数据查询语言(select)
    • DML:数据操作语言(insert,delete,update)
    • DDL:数据定义语言(create,drop)
    • TCP:事务处理语言
    • DCL:数据控制语言
    4. 特点
    • 不区分大小写

    3.4 应用场景

    • 金融系统
    • 财务系统

    4. 常用的关系型数据库管理系统

    • Oracle
    • Microsoft SQL Server
    • MySQL
    • SQLite

    2.2 非关系型数据库(nosql)

    1. 定义

    • 非关系型数据库,又被称为NoSQL(Not Only SQL ),意为不仅仅是SQL,对NoSQL 最普遍的定义是“非关联型的”,强调 Key-Value 的方式存储数据。
    • NoSQL最常用的解释是“non-relational”, “Not Only SQL”也被很多人接受, 指的是非关系型的数据库

    2. 发展历史

    • “NoSQL”一词最早于1998年被用于一个轻量级的关系数据库的名字
    • 随着web2.0的快速发展, NoSQL概念在2009年被提了出来
    • NoSQL在2010年发展起来, 现在国内外众多大小网站, 如、 淘宝、 京东、 百度、google等, 都在使用nosql开发高性能的产品
    • 对于一名程序员来讲, 使用nosql已经成为一条必备技能

    3. 使用

    • 非关系型数据库管理系统

    3.1 定义

    • 应用软件

    3.2 组成

    • 非关系型数据库客户端软件
    • 非关系型数据库服务端软件(操作系统设置了守护主进程)

    4. 常用的非关系型数据库管理系统

    • Redis
    • MongoDB
    • Hbase hadoop, Cassandra hadoop

    5. 特点

    • 不支持SQL语法
    • 存储结构跟传统关系型数据库中的那种关系表完全不同,nosql中存储的数据都是KV形式
    • NoSQL的世界中没有一种通用的语言,每种nosql数据库都有自己的api和语法,以及擅长的业务场景

    3. 对比

    对比

    • 两者配合使用,取长补短,呈现融合趋势
    • 易扩展: NoSQL数据库种类繁多, 但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间没有关系, 这样就非常容易扩展
    • 大数据量, 高性能: NoSQL数据库都具有非常高的读写性能, 尤其在大数据量下, 同样表现优秀。 这得益于它的无关系性, 数据库的结构简单
    • 灵活的数据模型: NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段, 随时可以存储定义的数据格式。 但在关系数据库中, 增删字段是一件非常麻烦的事情。 如果是非常大数据量的表, 增加字段简直就是一个噩梦
    • MySQL和Redis名称对比:
      MySQL和Redis
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