分布式数据库技术的演变与发展
分布式数据库技术架构的演变与发展方向30页PPT
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势
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山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期)学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：分布式数据库技术论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（)研究生姓名: 刘杰飞年级： 2014级学号： 201422403003成绩:评阅日期:山西大学研究生学院2015年 6 月 17日分布式数据库研究现状及发展趋势摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。
为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。
分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。
关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题1.引言随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。
尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。
随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。
分布式数据库的产生
分布式数据库的产生与发展（产生背景）比较成熟的数据库系统出现于20世纪六十年代末和七十年代。
以IMS为代表的层次型数据库系统于1968年问世。
20世纪七十年代初，美国CODASYL的数据库任务组的提出了有名的网络数据库模型DBTG。
分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。
E. F. Codd于20世纪七十年代中期提出了关系数据库。
世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。
七十年代，计算机科学技术的发展与飞速发展的现代通信技术相结合，导致了计算机网络的出现。
这个时期，世界上先后建成了许多规模巨大的、全国性的广域计算机网络对经济、国防、情报、科学技术和社会生活产生了深刻的影响。
随着微型计算机的广泛应用，又自然地提出了这样的新问题，为了加强和扩大微型计算机处理数据的功能，要求将许多分布在不同地点上的微型计算机互连起来，共同工作。
这样，进入了分布式数据库时代。
20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机／服务器模式发展。
随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。
这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。
在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展，以分布式为主要特征的数据库系统的研究与开发受到人们的注意。
分布式数据库是数据库技术与网络技术相结合的产物，在数据库领域已形成一个分支。
分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
1、分布式数据库系统重新获得新生
传统的数据库系统广泛使用，但是随着移动应用和大数据的兴起，传
统的数据库系统显得力不从心。
这就导致分布式的数据库系统应运而生，
分布式的数据库系统让应用可以更好的工作，可以处理海量的数据，让更
多用户可以同时访问，更好的利用机器资源。
基于这些优势，分布式数据
库系统迅速的受到市场的认可，许多大的企业和企业都开始采用分布式数
据库系统，使得分布式数据库系统重新获得新生。
2、大数据的发展带来更多的新技术
近几年，大数据的发展越来越快，使得我们面临更多的挑战，其中，
分布式数据库是解决大数据的重要方法之一、在数据量不断增长的情况下，传统的数据库已经不能满足我们的需求，这就需要我们开发更多的技术来
处理大数据，比如：分布式数据库技术、多数据源技术、流式数据处理技
术等等，这些新技术都大大提高了处理大数据的效率，使得大数据的分析
可以更加准确、快速。
3、分布式技术广泛应用
随着科技的发展，分布式技术也被广泛应用到各行各业，不管是金融业、电商业还是医疗行业，都开始使用分布式技术来处理大数据，以满足
其业务发展的需求。
分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
分布式数据库系统(Distributed Database System, DDBS)是指将一个大的数据库分布在多台计算机上存储和处理，使用数据拆分、数据复制和文件共享来管理分布式数据库。
近年来，由于企业网络的不断进步，网络环境的性能和可靠性的改进，以及数据中心规模的不断扩大，分布式数据库系统的应用越来越广泛。
目前，分布式数据库系统的应用领域普遍体现在大型网络环境下的一些业务数据库，比如在电子商务中的商品和客户数据，在银行业务中的存款人名册信息等。
分布式数据库系统在网络环境下实现数据的存储、处理和管理，并且实现多种分布数据库系统所需要的丰富功能，如数据拆分、数据复制和文件共享等，形成了一个完整的分布式数据库管理系统(DDMS)，其中包括分布式数据库引擎(DBE)，服务器管理模块（SMM），分布式数据库管理模块（DMM）等。
研究表明，目前已经有许多高级的分布式数据库系统用于实现分布式数据库管理服务，如Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL等，并且可以实现多种复杂的分布式数据库管理模型，比如事务处理、数据复制和负载均衡等。
细说分布式数据库的过去、现在与未来_光环大数据培训
细说分布式数据库的过去、现在与未来_光环大数据培训随着大数据这个概念的兴起以及真实需求在各个行业的落地，很多人都热衷于讨论分布式数据库，今天就这个话题，主要分为三部分：第一部分讲一下分布式数据库的过去和现状，希望大家能对这个领域有一个全面的了解；第二部分讲一下TiDB的架构以及最近的一些进展；最后结合我们开发TiDB过程中的一些思考讲一下分布式数据库未来可能的趋势。
一、分布式数据库的历史和现状1、从单机数据库说起关系型数据库起源自1970年代，其最基本的功能有两个：把数据存下来；满足用户对数据的计算需求。
第一点是最基本的要求，如果一个数据库没办法把数据安全完整存下来，那么后续的任何功能都没有意义。
当满足第一点后，用户紧接着就会要求能够使用数据，可能是简单的查询，比如按照某个Key来查找Value；也可能是复杂的查询，比如要对数据做复杂的聚合操作、连表操作、分组操作。
往往第二点是一个比第一点更难满足的需求。
在数据库发展早期阶段，这两个需求其实不难满足，比如有很多优秀的商业数据库产品，如Oracle/DB2。
在1990年之后，出现了开源数据库MySQL和PostgreSQL。
这些数据库不断地提升单机实例性能，再加上遵循摩尔定律的硬件提升速度，往往能够很好地支撑业务发展。
接下来，随着互联网的不断普及特别是移动互联网的兴起，数据规模爆炸式增长，而硬件这些年的进步速度却在逐渐减慢，人们也在担心摩尔定律会失效。
在此消彼长的情况下，单机数据库越来越难以满足用户需求，即使是将数据保存下来这个最基本的需求。
2、分布式数据库所以2005年左右，人们开始探索分布式数据库，带起了NoSQL这波浪潮。
这些数据库解决的首要问题是单机上无法保存全部数据，其中以HBase/Cassadra/MongoDB为代表。
为了实现容量的水平扩展，这些数据库往往要放弃事务，或者是只提供简单的KV接口。
存储模型的简化为存储系统的开发带来了便利，但是降低了对业务的支撑。
分布式数据库发展历史
分布式数据库发展历史随着信息技术的快速发展，数据量不断增加，传统的中央集中式数据库已经不能满足大规模数据存储和处理的需求。
为了解决这个问题，分布式数据库应运而生。
本文将从分布式数据库的发展历史出发，介绍其起源、发展和未来趋势。
一、起源分布式数据库的概念最早可以追溯到20世纪60年代。
当时，随着计算机技术的迅猛发展，人们开始意识到单一数据库无法满足大规模数据存储和处理的需求。
于是，分布式数据库的概念被提出，即将数据分散存储在多个地理位置上的数据库系统中。
二、初期发展在分布式数据库的初期发展阶段，主要关注的是数据分布和数据复制的问题。
为了提高数据的可用性和可靠性，人们开始研究如何将数据复制到多个节点，并通过数据同步机制保持数据的一致性。
此外，为了提高查询性能，还研究了分布式查询优化和分布式事务处理等关键技术。
三、分布式数据库的成熟随着分布式数据库技术的不断发展，越来越多的企业和组织开始采用分布式数据库来存储和管理海量数据。
在这个阶段，分布式数据库技术得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
人们逐渐意识到，分布式数据库不仅可以提高数据存储和处理的能力，还可以提供更好的数据安全性和可扩展性。
四、新兴技术的出现近年来，随着云计算、大数据和人工智能等新兴技术的兴起，分布式数据库面临着新的挑战和机遇。
人们开始关注分布式数据库在云环境下的部署和管理，以及如何应对大规模数据的存储和处理需求。
此外，为了提高数据的处理效率和查询性能，还出现了新的分布式数据库技术，如NoSQL数据库和新一代分布式文件系统等。
五、未来发展趋势随着人工智能和物联网等技术的迅猛发展，数据量将继续呈指数级增长。
未来，分布式数据库将面临更多的挑战和机遇。
人们预计，分布式数据库将更加注重数据的安全性和隐私保护，采用更加灵活和高效的数据存储和处理方式。
同时，分布式数据库还将更加注重与人工智能和大数据等新兴技术的融合，为企业和组织提供更好的数据分析和决策支持。
数据库技术发展简史
数据库技术发展简史
数据库技术的发展从最早的手工处理，一直到现在世界上最先进的分
布式数据库系统，是一个漫长而又充满变化的过程。
早期的数据库技术源
自20世纪50年代，当时，人们开始开发具有存储能力的实时联机处理系统，以满足企业对处理和存储数据的需求。
1960年，数据库技术开始迅速发展，IBM公司开发了第一个商业数据
库系统IMS，它是基于网络数据库模型的。
IBM在此之后又推出了IDMS和DB2等系统，这些都是基于概念数据库模型的。
1970年，芝加哥大学的数据库研究小组开发了“关系数据库模型”，这是一种新型的数据库管理技术，使用它可以更加方便地存储和检索数据，而且可以有效地适应用户的变化需求。
1980年代，关系数据库技术发展迅速，开发出了许多新的数据库产品，其中最知名的是艾伦·图灵奖获得者弗兰克·埃文斯创建的“Oracle”。
在他推出Oracle之前，数据库管理系统中存在的许多缺陷
得到了有效的解决，包括：运行效率低，存储空间不够，安全性差，失败
恢复能力差等。
1990年代，信息技术技术的发展越来越快，计算机硬件系统性能也
有了长足的进步。
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演变与发展方向
CSDN数据库核心技术与应用实战峰会
目 录 / Contents
Part one 分布式数据库技术架构分类 Part two 企业为何需要分布式数据库 Part three 企业典型业务场景 Part four 分布式数据库的技术架构演变 Part five 分布式数据库技术架构的未来方向 Part six 数据库行业十三五预测
支持的并发量大于2万 数据库交易量大于10万/s 响应时间<1s 最大响应时间<10s QPS大于30万
当数据量或系统负载超过我们3年规划之后，大 部分业务系统可通过增加物理服务器节点的方式， 达到支持业务的持续发展或性能线性提高 要求性能可扩展 要求容量可扩展
数据迁移时可通过规划和技术手段，能做到不影响数据库提供数据服务的质量 增加物理服务器节点，对应用模块透明，不需要修改任何代码 要求可在线扩展，扩展时间/对业务的影响时间（如性能下降时间）小于10小时 扩展的线性度应该大于70%
数据库可用性达到99.99%，即每年仅允许有累计 53分钟的不可用时间；
定期维护（包括部署）除外
要求可在线数据备份，时间少于11小时（22：00～08：00） 失败切换时间小于10s 故障恢复时间小于30分钟 数据复制延迟时间（本地：1s，异地：1分钟） 本地同步时，数据丢失量小于1笔交易
要求支撑5+个应用的全国访问
分布式数据库 技术架构分类
分布式数据库技术架构分类
Oralce RAC MySQL Cluster
Vertica GreenPlum
HBase MongoDB
分布式数据库技术架构分类
2005年
MySQL Proxy
Atlas
Cobar CDB
---
2015年
TDDL Fabric
D-RDS OceanBase HotDB
高可用
伸缩性 负载均衡
数据库可用性达到99.99% 应用展开服务达到99.99% 数据库中间件达到99.99% 应用对列服务达到99.99% 业务系统整体每年仅允许有累计53分钟的 不可用时间，定期维护（包括部署）除外 应用服务任意增减
数据库节点任意增减
应用服务支持集群化部署 数据服务支持集群化部署
指标分解
2013年操作平台TPS须大于27000 2014年操作平台TPS须大于40000
2015年操作平台TPS须大于60000 2014年峰值单量M000W，全国12000个网点。
操作平台N00W单量，优化前： 数据写入：INSERT KL亿次/天 数据删除：DELETE KX亿次/天
操作平台N00W单量，优化后： 数据写入：INSERT X亿次/天 数据删除：DELETE Y亿次/天
据指标，如下：
平均每天1000万以上运单数据产生； 平均每天8000万次以上INSERT操作； 平均每天1.2亿次以上SELECT操作； 平均每天1000万以上UPDATE操作；
2 数据保存生命周期 年，每月产生业务数据 12 GB以上，总数据容量 TB以上；
500
分布式数据库 的技术架构演变
企业为何需要 分布式数据库
企业为何需要分布式数据库
易扩展 高并发
海量用户 业务要求
高性能
海量数据 高可靠
企业为何需要分布式数据库
企业为何需要分布式数据库
自动化 自主研发 硬件平民化 开源产品 分布式 私有云
数据创 造价值
企业信息化发展的趋势
企业典型业务场景
企业典型业务场景
电信行业某集团总部去IOE项目
目标
海量数据 高可用 高性能
可扩展 多中心
说明
指标分解
系统运行一年之后数据总量：120T
每年数据增量：小于等于20%，也即第一年数据 最大增量：24T
单应用数据20T以上 单表有20亿条记录(大省的在1亿+条记录) 系统正常运行后，不做任何数据存储调整或二次拆分的情况下，支撑业务数据持续增长 年限：3年
作
企业典型业务场景
快递物流行业去IOE项目
目标
说明
2013年单量：平时 N00万， 高峰 NE00万 2014年单量：平时 M000万， 高峰 M000万 2015年单量：平时 DF00万， 高峰 D000万
高并发
网点数量：12000+ PDA终端：10W+ 子系统PC终端：4个+/网点
接入平台集群应用服务数量：YX0个 + 数据库连接数 2100/实例（操作平台占130个）
要求两地三中心数据容灾及数据服务
要求在线，且数据中心的每个节点都可以提供服务
数据同步延迟最长时间 小于1分钟
数据服务切换最大时间 小于3分钟
业务服务切换最大时间 小于10分钟
数据丢失量
小于100笔交易
不同机房的业务数据库组之间，能做到数据异步互相复制；同一份数据，同一时刻只有
一个数据中心应用模块能对其进行修改，但是全网的数据中心都可同时对其进行只读操
分布式数据库的技术架构演变
S S
S S
分布式数据库的技术架构演变
MySQL_Server_1
增加处理节点
SQL节点宕机， 负载均衡设备控 制不向其发送数 据操作请求
ndbd_5
ndbd_6
增加数据节点
MySQL_Client
Java
负载均衡设备
MySQL_ClySQL_Server_2
企业典型业务场景
快递物流行业去IOE项目
xxx_app_1
xxx_app_2
mmm_app_1
mmm_app_2
nnn_app_1
nnn_app_2
Express_app
Express_app
Express_app
HotDB
HotDB
8对X86服务器组成的MySQL数据库存储层
某某速递的运单数据公共服务的业务数
数据服务或应用服务的任意一个节点宕机， 不影响业务系统服务
故障切换时间小于10秒 故障恢复时间小于5分钟 数据库的数据复制延迟时间小于1秒
支持对操作平台中的展开应用服务节点和数据库实例进行动态扩展；
对数据库与应用服务解耦后，调整数据节点或应用节点，互相不影响 业务系统的正常服务。 应用集群中的节点可任意增减 数据服务集群中的数据库节点可任意增减
MySQL_Cluster_Data_Node
ndbd_ 1
ndbd_ 2
ndbd_ 3
ndbd_ 4
NDB Management Client ndb_mgm