阿里数据库架构变迁与展望
数据库管理系统的发展历程及未来趋势
数据库管理系统的发展历程及未来趋势数据库管理系统，简称DBMS，是指用于管理数据库的软件系统。
它可以对数据库进行维护、管理、查询等操作，为用户提供了方便快捷的数据存储和检索方式。
本文将从历史、发展、未来趋势三个方面对数据库管理系统进行探讨。
一、历史数据库管理系统的历史可以追溯到20世纪60年代，随着大型计算机的广泛应用，需要一种能够高效管理数据的技术。
最初的数据库管理系统是属于“文件系统管理”的范畴，即将数据存储在文件中，并通过相关程序进行管理。
随着时间的推移，人们对数据库管理系统的要求也越来越高，逐渐从文件系统向关系型数据库转换。
在20世纪70年代，IBM公司发布了SQL语言，建立了第一个关系数据库管理系统(RDBMS)，即DB2。
SQL语言成为了关系型数据库的标准语言，同时也开创了大型企业级数据库管理系统数据库Oracle、Sybase、SqlServer等的工业化时代。
80年代SQL数据库成为了主流，1986年ANSI将SQL定义为标准语言。
90年代，随着计算机技术的飞速发展以及互联网的普及，出现了一些新的数据库管理系统，如NoSQL数据库，具有分布式、高扩展等特点，逐渐成为了重要的选择。
二、发展随着社会和技术的飞速发展，数据库管理系统也不断迭代和更新，发展出了许多新的技术和特点。
具体地说，主要表现在以下几个方面：1. 分布式数据库管理系统(DDBMS)随着网络技术的迅速发展，DDBMS越来越重要，它可以将数据存储在不同的计算机上，实现数据的共享和协调操作。
分布式数据库的设计模式分为集中式、分布式和基于并行的。
分布式数据库系统对于大规模企业和互联网企业来说至关重要。
2. 云数据库随着云计算的兴起，云数据库也逐渐发展成为一个新的趋势。
云数据库是指将数据库存储在互联网上的服务，在不同设备之间实现数据共享和同步。
与传统的数据库管理系统相比，云数据库具有成本低廉、使用方便等优势，受到越来越多的用户的青睐。
阿里数据库架构变迁与展望
淘宝初创
淘宝初创
淘宝初创
…… Auction Member Apache Search Apache Mod_php4 Apache Mod_php4 Apache Pear DB Mod_php4 Pear DB Mod_php4 Pear DB Pear DB 读 读写 读
MySQL Slave
单元化
OceanBase
新挑战 新机遇 -- 单元化
cdn1 cdn2
。。。
cdnN
按用户分流
中心
接入层 中心服务层 缓存层 数据层
单元1 同步调用 异步消息
接入层 服务层 缓存 层 数据层
单元2
接入层 服务层 缓存 层 数据层
单元N
接入层 服务层 缓存 层 数据层
数据同步
中心备份
单元化
新挑战 新机遇 -- 单元化
复制
MySQL Master
复制
MySQL Slave
淘宝初创
问题: 单机MySQL数据库迅速达到瓶颈 解法: MySQL迁移到Oracle，并逐步升级硬件，到小型机， 高端存储，最终形成IOE 架构
效果:
支撑了淘宝 2004 到 2009 发展高峰
辉煌时代--IOE
辉煌时代--IOE
新挑战 新机遇
全网架构 资源限制, 一个城市已经不能满足需求 容灾，单地域机房风险 AliSQL 分表数量庞大 集群拆分接近极限 业务开发复杂度 路由，关联，聚合，订正
单元化
OceanBase
新挑战 新机遇 -- OceanBase
Query Data 增删改
基线数据 (固态盘)
新挑战 新机遇 -- 单元化
单元化效益 稳定性
数据库技术的演化与趋势
数据库技术的演化与趋势随着信息化时代的到来，数据库技术也在不断的发展与演化，从早期的简单文件管理系统到关系型数据库、非关系型数据库（NoSQL），再到混合型数据库。
本文将从历史的角度出发，探讨数据库技术的发展历程、现状和未来趋势。
一、数据库技术发展历史早期的文件管理系统是基于文件的，每个文件都包含了一组数据，这种系统简单易用，但是不具备搜索功能，数据的管理和安全性都受到限制。
60年代中期IBM公司开发了一种叫做IMS （Information Management System）的层次型数据库，它基于层级结构进行数据管理，拓展了文件系统的缺陷，但不具备容错和扩展性。
引擎SAP开发出了另一种形式的数据库，即关系型数据库（RDBMS），和IMS相比，它完美地解决了数据安全性和管理问题。
90年代，物理学家Jim Grey提出了分布式数据库理论及ACID原则，加上互联网的普及，数据库技术迎来了崭新的时代。
不久之后，业界发现关系型数据库在某些场景下表现不佳，比如高并发、刻度不确定等情况。
为此，工程师们又开发出了一种新型的数据库，即NoSQL，相比关系型数据库，非关系型数据库在可扩展性、高并发、海量数据等方面表现更为出色。
近年来，混合型数据库也逐渐兴起，综合了传统的关系型数据库以及NoSQL的技术。
二、当前数据库技术现状1.关系型数据库技术在当前的数据库领域中，关系型数据库仍然占据主流地位。
MySQL、Oracle、SQL Server等商业关系型数据库领域的巨头仍然在市场上占据主导地位，尤其是企业级应用中，仍然是首选。
相较于非关系型数据库，关系型数据库熟悉度高、底层特性稳定，优化方案和功能完备，对安全性和数据一致性要求高的应用也更合适。
2.NoSQL数据库技术NoSQL是Non-Relational SQL（不仅仅是SQL）的缩写。
主要是为了解决传统关系型数据库所面对的高并发、大容量等限制的问题而诞生的。
数据库技术的发展历程与趋势展望(一)
数据库技术的发展历程与趋势展望一、引言数据库技术作为信息系统的核心部分，随着计算机技术的发展而不断演进。
本文将回顾数据库技术的发展历程，并对未来的趋势进行展望。
二、关系型数据库时代关系型数据库是最早的数据库技术，在上世纪70年代首次提出并得到广泛应用。
该技术采用二维表格存储数据，通过关系代数来对数据进行查询和操作。
关系型数据库的代表作为Oracle、MySQL等，这些数据库系统以其良好的数据完整性和事务支持功能，成为企业应用的主要选择。
三、大数据时代的挑战随着互联网的兴起，大数据时代的到来对数据库技术提出了新的挑战。
传统的关系型数据库在面对亿万级甚至更大规模的数据处理时面临性能瓶颈。
此时，非关系型数据库（NoSQL）技术应运而生。
NoSQL数据库以其高可扩展性和高性能的特点，满足了大数据时代对海量数据存储和处理的需求。
四、多模型数据库的出现除了关系型数据库和NoSQL数据库，多模型数据库是近年来新兴的数据库技术。
多模型数据库允许存储和操作多种数据模型，如图形、文档、键值等，有效地解决了数据之间的复杂关系和应用场景的多样性问题。
例如，Neo4j是一种流行的图形数据库，可以高效地处理网络关系和社交网络分析。
五、人工智能与数据库技术的结合随着人工智能的快速发展，数据库技术也开始与人工智能相结合。
人工智能需要对海量数据进行分析和挖掘，而数据库技术提供了高效的数据存储和访问方式。
此外，利用机器学习和深度学习的算法，数据库系统可以进行智能化的查询优化和数据处理，提高数据分析的效率和准确性。
六、分布式数据库的趋势随着云计算和大数据技术的迅猛发展，分布式数据库成为未来的趋势。
分布式数据库将数据存储和计算分布在多个节点上，提高了系统的扩展性和容错能力。
例如，Google的Spanner和亚马逊的DynamoDB就是典型的分布式数据库系统，它们保证了全球范围内的高可用性和低延迟访问。
七、区块链技术与数据库区块链技术作为一种去中心化的分布式账本，正在引起数据库技术的革新。
阿里云MongoDB技术架构演进与展望
File: (data source)
File:
… (data source)
File: (data source)
Backup File list
Backup Done
Close backup cursor
基于WiredTiger原生热备份改进：
备份过程无需加锁
解决磁盘空间快速增长问题 支持单库恢复，极大减少恢复所需数
物化视图（On-Demand Materialized View ）
通配符索引（Wildcard Index）
对于非确定字段，MongoDB 支持创建通配符索引，覆盖一 个文档下的多个特征字段，所以管理更方便，使用更灵活。
通过物化视图缓存计算结果，便于之后多次查询计算结果，提升查 询性能
发展历程
许可证变更
DMS
可视化数据管理 HDM
告警
数据迁移
MongoShake
DTS
秒级监控
HA
共享 独享 独占
审计日志 慢日志 运行日志 日志收集
副本集
分片集群
物理备份
增量备份
备份
逻辑备份 快照备份
M o n g o D B 3.4
M o n g o D B 4.0
TerarkDB (已下线)
RocksDB
WiredTiger
与MongoDB 达成战略合作
4.2版本上线
敬请期待
发展历程
MongoDB 4.0上线
跨文档CID保证相结合。使MongoDB解 决各种用户场景变得更加容易。
40%迁移速度提升
通过迁移时并发写数据，使得副本 集新增节点的迁移速度提升了约 40%，增强水平扩展的能力。
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望随着信息技术的迅速发展，数据库管理系统（DBMS）作为企业信息管理的核心工具，正经历着不断的演进和创新。
本文将探讨数据库管理系统未来的发展趋势和前景展望，包括技术发展、应用场景、数据安全性和可扩展性等方面。
1. 技术发展趋势数据库管理系统正朝着以下几个主要技术趋势发展。
（1）云原生数据库：随着云计算的普及，数据库管理系统也在逐渐向云原生的方向发展。
云原生数据库具有良好的可伸缩性、高可用性和弹性资源分配，能够满足多种数据需求，并且能与云平台的其他服务进行集成，提供更好的资源管理和利用效率。
（2）人工智能与自动化：人工智能技术在数据库管理系统中的应用逐渐增加。
例如，自动化智能调优能够根据系统性能和需求自动调整数据库参数和优化查询；机器学习算法可以用于数据挖掘和分析，提供更准确的业务洞察。
（3）大数据和分布式系统：随着数据规模的不断增大，传统的单机数据库已经无法满足高效处理大规模数据的需求。
分布式数据库管理系统（DDBMS）能够在多个节点上分布存储和处理数据，实现分布式计算和数据并行处理，提高系统的吞吐量和性能。
2. 应用场景展望数据库管理系统在各个领域中的应用将进一步拓展和深化。
（1）物联网(IoT)：随着物联网设备的不断增多，庞大的设备数据需要有效的存储和管理。
数据库管理系统将扮演关键角色，能够处理设备数据流和实时数据分析，并支持实时决策和反馈，以提高设备运营效率和安全性。
（2）人工智能与机器学习：数据库对于存储和处理机器学习模型的大量数据至关重要。
创建用于训练机器学习模型的大规模数据集，并能快速地存储和查询这些数据对于数据科学家和研究人员来说是至关重要的。
数据库管理系统将进一步集成机器学习工具和算法，提供更好的机器学习支持。
（3）区块链：区块链技术的迅速发展也将对数据库管理系统提出新的挑战和需求。
数据库管理系统需要支持分布式账本的存储和管理，提供高性能的交易处理和数据一致性的维护，以满足区块链的去中心化和透明性要求。
数据库系统技术的新进展与未来趋势
数据库系统技术的新进展与未来趋势一、引言数据库系统技术是目前计算机科学领域中的重要分支，是各行各业企业管理、科研学术等方面必不可少的基础设施。
随着新兴技术的不断涌现，数据库系统技术也在不断发展和进步，本文就数据库系统技术的新进展与未来趋势进行分析。
二、新进展1.分布式数据库技术分布式数据库技术指的是多个数据库分布在不同地理位置上，通过网络连接并共同协作完成数据的存储和管理。
在现代大数据时代，分布式数据库系统能够更好地应对数据存储、处理与应用的需要，其应用范围已经涉及互联网、电子商务、金融等多个领域。
2.云数据库技术云数据库技术即把数据库放进云端，通过云服务商提供的资源和服务来进行数据存储和管理。
云数据库技术极大地降低了企业的运维和安全管理成本，并且使得企业的数据始终保持高可用性和可伸缩性。
3.NoSQL数据库技术NoSQL技术（Not Only SQL）是一种非关系型的，面向分布式的、可扩展的数据库技术，它既可以脱离关系型数据库的限制，支持半结构化数据，又依然保留了ACID属性。
4.人工智能技术在数据库中的应用机器学习、联邦学习和深度学习等人工智能技术正在广泛应用于数据库系统中。
通过人工智能技术对大数据进行深度挖掘，可以发现数据之间的更多联系和规律，从而为企业的决策提供更加精准的数据参考。
三、未来趋势1.多模型数据库的发展多模型数据库系统是一种支持多种数据模型的数据库系统，它能够同时支持关系数据库、图数据库、文档数据库、键值数据库等多种数据模型。
多模型数据库是未来数据库发展的方向，可以满足不同数据类型和不同应用场景的需求。
2.区块链技术与数据库的融合随着区块链技术的不断发展，已经开始涉及到数据库的领域。
区块链技术和数据库相结合，可以有效地改善数据的安全性、可扩展性和去中心化等问题。
3.数据库的自主管理未来的数据库发展将更多地关注自主管理的能力，这将使数据库系统能够更加灵活、高效地管理数据。
自主管理的数据库可以根据数据类型、数据访问频率和数据存储大小等因素自动进行数据分布和存储，从而减少人工干预的需求。
阿里巴巴组织结构转型的特点
阿里巴巴组织结构转型的特点阿里巴巴是中国最大的电子商务公司之一，也是世界上最大的零售平台之一。
随着市场环境和业务需求的变化，阿里巴巴不断进行组织结构的转型和调整，以适应新的挑战和机遇。
阿里巴巴组织结构转型的特点如下：1. 平台化：阿里巴巴通过建立平台化的组织结构，将公司内部的各个业务线打破壁垒，实现资源共享和协同合作。
平台化的组织结构能够更好地整合和利用公司内部的资源，提高效率和创新能力。
2. 分权与激励：阿里巴巴采取分权的管理模式，各个业务线拥有较大的自主权和决策权。
通过激励机制，激发员工的创新和激情，提高组织的灵活性和适应性。
阿里巴巴还引入了股权激励计划，让员工分享公司的成长和价值。
3. 聚焦战略：阿里巴巴通过组织结构转型，实现了从多元化到聚焦的转变。
公司将业务重心放在核心战略领域，注重打造核心竞争力，减少非核心业务的投入。
这样可以更好地集中资源，提高效率和竞争力。
4. 体系化管理：阿里巴巴建立了一套完整的体系化管理模式，包括人才培养、绩效考核、组织设计等。
通过这套管理模式，公司能够更好地发现和培养人才，激发员工的潜力，提高组织的竞争力。
5. 创新和实验：阿里巴巴鼓励员工进行创新和实验，允许失败和试错。
公司鼓励员工提出新的想法和方法，推动组织的变革和创新。
这种创新和实验的精神成为了阿里巴巴组织文化的重要组成部分。
阿里巴巴组织结构转型的特点体现了公司对市场变化的敏感性和应变能力。
通过平台化、分权与激励、聚焦战略、体系化管理和创新实验等手段，阿里巴巴能够更好地应对市场挑战，提高组织的竞争力和创新能力。
这些特点使得阿里巴巴成为中国乃至全球电子商务行业的领军企业。
随着未来市场的变化和发展，阿里巴巴还将不断进行组织结构的调整和优化，以适应新的挑战和机遇。
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基线数据
修改增量
配置管理
MergeServer ChunkServer
MergeServer ChunkServer
MergeServer ChunkServer
应用接口
新挑战 新机遇 -- OceanBase
基于Paxos的高可用方案
以不可靠部件提供可靠服
小于半数的分区容忍性
较高的可用性(最大35s不可用)
商品库完成去IOE
水平拆分完成 开始尝试MySQL
淘宝全网完成去IOE 支付宝交易完成OB改造
新挑战 新机遇
全网架构 资源限制, 一个城市已经不能满足需求 容灾，单地域机房风险
单元化
AliSQL 分表数量庞大 集群拆分接近极限
业务开发复杂度 路由，关联，聚合，订正
OceanBase
淘宝初创
淘宝初创
……
Auction
Apache
Member
Apache
Search
Mod_php4
Apache
Pear DMBod_phpM4od_php4Apache
Pear DB
Mod_php4
Pear DB
Pear DB
读
读写
读
MySQL Slave
复制
MySQL Master
复制
MySQL Slave
数据存储：多机磁盘 修改增量：单机内存
新挑战 新机遇 -- OceanBase
SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL
MergeServer ChunkServer
MergeServer ChunkServer
Root Server
Update Server
MergeServer ChunkServer
回首往事 –从 IOE 架构走向 AliSQL分布式架构
第一次推动中国数据库产业变革
获得无限掌控力 数据库限流 -- 第一次自己的命运自己掌握 热点更新优化 -- 定制优化热点商品减库存业务场景 线程池特性优化 -- 定制优化高连接数并发场景 专场7 数据库调优， 阿里巴巴 章颖强
同一机房0.2ms 同一城市1~5ms 跨城市5ms~100ms 几百次调用吞吐量下降 数据复制延迟问题
单元内封闭
新挑战 新机遇 -- 单元化
对数据库的挑战及解法
中心及各个单元间数据拆分原则
数据买家维度拆分
数据质量保障
数据多点写入风险 单元间DRC数据复制
数据复制一致性，正确性 保障 专场13 阿里巴巴 钱在晨
无限可能，尽在掌握
无冕之王-- AliSQL
…….
上百组
12年历程回顾
淘宝网创建
应用 Java 化改造
垂直拆分完成
硬件不断升级
第一次双十一 去IOE启动
支付宝完成去IE
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
引入小型机 引入Oracle
新挑战 新机遇 -- OceanBase
2010.6 启动
2010
2014.2(v0.5)
V0.1 支持淘宝收藏夹 V0.3 支持广告报表
V0.4 支持SQL
V0.5 支持支付宝交易 V1.0 全新架构发布 V1.0 支持淘宝交易
V1.x 全面覆盖
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
新挑战 新机遇
全网架构 资源限制, 一个城市已经不能满足需求 容灾，单地域机房风险
单元化
AliSQL 分表数量庞大 集群拆分接近极限
业务开发复杂度 路由，关联，聚合，订正
OceanBase
新挑战 新机遇 -- OceanBase
Query
增删改
Data
基线数据 (固态盘)
修改增量 (内存)
阿里数据库架构变迁与展望
阿里数据库体系的四个时代
单机房 单个应用 单机MySQL
2003 -- 2004
淘宝初创
同城多机房 垂直拆分 商业 IOE
2005 -- 2010
辉煌时代
异地双活 单元化 AliSQL
2011 -- 2015
无冕之王
异地多活 云化 自研OceanBase
2016 --
新机遇新挑战
强一致性
角色
异常描述
RootServer
宕机/程序异常退出
UpdateServer
宕机/程序异常退出
MergeServer
宕机/程序异常退出
ChunkServer
宕机/程序异常退出
主集群不可用
如出现机房断网情况
时间/影响 35S/不可用 25S左右/不可用 1分钟/少量读超时 1分钟/少量读超时ySQL数据库迅速达到瓶颈
解法: MySQL迁移到Oracle，并逐步升级硬件，到小型机，
高端存储，最终形成IOE 架构
效果: 支撑了淘宝 2004 到 2009 发展高峰
辉煌时代--IOE
辉煌时代--IOE
问题: 扩展性、可用性
垂直扩展走到了极限 集中式，稳定性的挑战 掌控力 闭源的Oracle 封闭的小机/存储
新挑战 新机遇 -- 单元化
单元化效益 稳定性
变更范围 故障恢复时间
伸缩能力
摆脱机房限制 伸缩规模再次增强
新挑战 新机遇 -- 单元化
横跨三年的项目
探索 项目启动
2013-08 2013-05
同城两单元
攻坚 异地双活
2014-11 2014-08
双11洗礼
收尾 多地域，更远距离
2015-08
新挑战 新机遇 -- 单元化
中心
接入层 中心服务层
缓存层
数据层
中心备份
cdn1
cdn2
。。。 cdnN
同步调用
单元1
接入层
异步消息
服务层
缓存 层
数据同步
数据层
单元2
接入层
服务层 缓存 层
数据层
按用户分流 单元N
接入层 服务层 缓存
层 数据层
单元化
新挑战 新机遇 -- 单元化
对应用挑战的及解法
延迟同步调用的影响