几款分布式数据库的对比
人大金仓数据库主备架构
人大金仓数据库主备架构摘要：人大金仓数据库主备架构I.简介- 人大金仓数据库- 数据库主备架构II.人大金仓数据库- 发展历程- 主要产品- 应用领域III.数据库主备架构- 主备架构概念- 人大金仓数据库主备架构特点- 主备架构的优势IV.实现方式- 硬件实现- 软件实现- 网络实现V.应用案例- 案例一- 案例二- 案例三VI.总结- 人大金仓数据库主备架构的贡献- 未来发展方向正文：人大金仓数据库主备架构I.简介人大金仓数据库是我国自主研发的一款高性能、高可靠性的数据库产品。
自成立以来，人大金仓数据库始终致力于为各行业提供安全、稳定、高效的数据存储和管理解决方案。
在不断的发展过程中，人大金仓数据库逐渐形成了一套完善的主备架构，以确保数据的高可用性。
II.人大金仓数据库人大金仓数据库的发展历程可以追溯到1990 年代，经过多年的技术积累和市场拓展，目前已经成为国内数据库领域的知名品牌。
人大金仓数据库主要包括以下几款产品：- 大型关系型数据库KES- 分布式数据库GDS- 数据仓库系统DWS- 数据备份与恢复系统KR这些产品广泛应用于金融、电信、能源、政府等多个领域，为用户提供了全面的数据解决方案。
III.数据库主备架构1.主备架构概念主备架构是指将数据库系统分为两个部分：主库（Master）和备库（Slave）。
主库负责处理用户的读写请求，而备库则实时复制主库的数据，以保证数据的完整性和一致性。
当主库发生故障时，备库可以立即接管主库的工作，确保系统的连续性和可用性。
2.人大金仓数据库主备架构特点人大金仓数据库主备架构具有以下特点：- 实时数据复制：备库实时复制主库的数据，保证数据的实时同步。
- 数据一致性：主备库之间采用强一致性同步，确保数据的一致性。
- 高可用性：当主库发生故障时，备库可以立即接管主库的工作，确保系统的连续性和可用性。
- 易于扩展：主备架构可以轻松实现横向扩展，提高系统的并发处理能力。
分布式数据库系统的优势与劣势
分布式数据库系统的优势与劣势在当今数字化时代，数据的管理和处理成为了企业和组织运行的关键。
数据库系统作为存储和管理数据的重要工具，也在不断发展和演进。
其中，分布式数据库系统逐渐崭露头角，为处理大规模数据和高并发访问提供了有效的解决方案。
然而，就像任何技术一样，它既有显著的优势，也存在一些不可忽视的劣势。
一、分布式数据库系统的优势1、高可用性和容错性分布式数据库系统通常由多个节点组成，这些节点分布在不同的物理位置。
当其中一个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，从而确保系统的不间断运行。
这种容错机制大大提高了系统的可用性，减少了因单点故障导致的服务中断风险。
例如，在一个电子商务网站中，如果数据库的某个节点出现故障，其他节点可以迅速接管，用户仍然能够进行购物、下单等操作，不会受到明显的影响。
2、可扩展性强随着业务的增长，数据量和访问量往往会急剧增加。
分布式数据库系统可以通过添加更多的节点来轻松扩展存储容量和处理能力，以满足不断增长的需求。
比如，一家社交媒体公司在用户数量快速增长时，可以快速地添加新的数据库节点，而无需对整个系统进行大规模的重构。
3、高性能和并发处理能力由于数据分布在多个节点上，查询和操作可以并行执行，从而提高了系统的整体性能和响应速度。
多个节点可以同时处理不同的请求，有效地应对高并发访问的场景。
对于像在线游戏这样需要同时处理大量玩家操作的应用，分布式数据库能够快速响应，保证游戏的流畅性。
4、数据分布和本地化数据可以根据地理位置、业务需求或访问模式等因素进行分布。
这样，用户在访问数据时，可以从距离自己较近的节点获取，减少了数据传输的延迟，提高了访问效率。
例如，一家全球性的企业可以将其在不同地区的数据存储在当地的数据库节点中，当地的员工在访问数据时能够获得更快的响应速度。
5、成本效益虽然分布式数据库系统的初始建设成本可能较高，但从长期来看，它可以通过灵活的扩展和资源利用，降低总体拥有成本。
数据库（分库分表）中间件对比
数据库（分库分表）中间件对⽐分区：对业务透明，分区只不过把存放数据的⽂件分成了许多⼩块，例如mysql中的⼀张表对应三个⽂件.MYD,MYI,frm。
根据⼀定的规则把数据⽂件(MYD)和索引⽂件（MYI）进⾏了分割，分区后的表呢，还是⼀张表。
分区可以把表分到不同的硬盘上，但不能分配到不同服务器上。
优点：数据不存在多个副本，不必进⾏数据复制，性能更⾼。
缺点：分区策略必须经过充分考虑，避免多个分区之间的数据存在关联关系，每个分区都是单点，如果某个分区宕机，就会影响到系统的使⽤。
分⽚：对业务透明，在物理实现上分成多个服务器，不同的分⽚在不同服务器上个⼈感觉跟分库没啥区别，只是叫法不⼀样⽽已，值得⼀提的是关系型数据库和nosql数据库分⽚的概念以及处理⽅式是⼀样的吗？请各位看官⾃⾏查找相关资料予以解答分表：当数据量⼤到⼀定程度的时候，都会导致处理性能的不⾜，这个时候就没有办法了，只能进⾏分表处理。
也就是把数据库当中数据根据按照分库原则分到多个数据表当中，这样，就可以把⼤表变成多个⼩表，不同的分表中数据不重复，从⽽提⾼处理效率。
分表也有两种⽅案：1. 同库分表：所有的分表都在⼀个数据库中，由于数据库中表名不能重复，因此需要把数据表名起成不同的名字。
优点：由于都在⼀个数据库中，公共表，不必进⾏复制，处理更简单缺点：由于还在⼀个数据库中，CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈还是⽆法解决，只能降低单表中的数据记录数。
表名不⼀致，会导后续的处理复杂（参照mysql meage存储引擎来处理）2. 不同库分表：由于分表在不同的数据库中，这个时候就可以使⽤同样的表名。
优点：CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈可以得到有效解决，表名相同，处理起来相对简单缺点：公共表由于在所有的分表都要使⽤，因此要进⾏复制、同步。
⼀些聚合的操作，join,group by,order等难以顺利进⾏分库：分表和分区都是基于同⼀个数据库⾥的数据分离技巧，对数据库性能有⼀定提升，但是随着业务数据量的增加，原来所有的数据都是在⼀个数据库上的，⽹络IO及⽂件IO都集中在⼀个数据库上的，因此CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO都可能会成为系统瓶颈。
分布式数据库TPC-H测试_XXX
分布式数据库TPC-H测试（GREENPLUM）1、引言如今，多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大，现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求，如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性，使客户能同时得到更高的处理速度、更高的数据可用性和更大的数据集，是数据库系统面临的一个挑战。
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据，通过横向对比促进数据库系统的整体质量提升，能更好地在重大信息化工程中实现推广。
2、TPC-H原理简介TPC-H是由TPC(Transaction Processing Performance Council)事务处理性能委员会公布的一套针对数据库决策支持能力的测试基准，通过模拟数据库中与业务相关的复杂查询和并行的数据修改操作考察数据库的综合处理能力，获取数据库操作的响应时间和每小时执行的查询数指标(QphH@Size)。
TPC-H基准模型中定义了一个数据库模型，容量可以在1GB~10000GB的8个级别中进行选择。
数据库模型包括CUSTOMER、LINEITEM、NATION、ORDERS、PART、PARTSUPP、REGION和SUPPLIER 8张数据表，涉及22条复杂的select查询流语句和2条带有insert和delete程序段的更新流语句。
测试分为Power测试和Throughout测试两种类型，Power测试是随机执行22条查询流中的一条测试流和2条更新流中的一条测试流，考核指标为QppH@Size;Throughout测试执行的是多条查询流和一条更新流对数据库的混合操作，考核指标是QthH@Size，Power测试和Throughout测试通过数理方式合成的结果为TPC-H基准测试中最关键的一项指标：每小时数据库查询数(QphH@Size)，是QppH@Size和QthH@Size结果的乘积的1/2次方。
分布式数据库简介
分布式数据库的目标：
4．逐步扩展处理能力和系统规模。当一个单位规
模扩大要增加新的部门(如银行系统增加新的分行，工厂 增加新的科室、车间)时，分布式数据库系统的结构为扩 展系统的处理能力提供了较好的途径：在分布式数据库 系统中增加一个新的结点．这样做比在集中式系统中扩 大系统规模要方便、灵活、经济得多．
分布式数据库的目标：
3．充分利用数据库资源，提高现有集中式数据库的 利用率。当在一个大企业或大部门中已建成了若干个数据
库之后，为了利用相互的资源，为了开发全局应用，就要研 制分布式数据库系统．这种情况可称为自底向上的建立分布 式系统．这种方法虽然也要对各现存的局部数据库系统做某 些改动、重构，但比起把这些数据库集中起来重建一个集中 式数据库，则无论从经济上还是从组织上考虑，分布式数据 库均是较好的选择．
到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负 载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。
4、方便进行全局应用。当现有机构中已存在几个数
据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以 由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
5、系统的可靠性高。相等规模的分布式数据库系统
在出现故障的几率上不会比集中式数据库系统低，但由 于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系统 来讲它的可靠性是比较高的。
分布式数据库的特点：
四、全局的一致性、可串行性和可恢复性
分布式数据库中各局部数据库应满足集中式数据库 的一致性、可串行性和可恢复性．除此以外还应保 证数据库的全局一致性、并行操作的可串行性和系 统的全局可恢复性．这是因为全局应用要涉及两个 以上结点的数据．因此在分布式数据库系统中一个 业务可能由不同场地上的 多个操作组成．
分布式数据库的目标：
SDCC2015-AdMaster-卢亿雷-分布式数据库挑战与分析
在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相 同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。 这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请求，使得在同一时 间仅有一个请求用于同一数据。
• 持久性 (Durable)
在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
ACID实现方式: 第一种是Write ahead logging，也就是日志式的方式。
第二种是Shadow paging
分布式数据库介绍-隔离性
begin trans .. op1,1 .. op1,2 .. commit
操作人员,低层管理人员 日常操作处理 面向应用 当前的, 最新的细节的, 二维的分立的 读/写数十条记录 简单的事务 上千个 100MB-GB
OLAP
决策人员,高级管理人员 分析决策 面向主题 历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的 读上百万条记录 复杂的查询 上百个 100GB-TB
分布式数据库遇到的问题分析
• (Row, Family: Column, Timestamp) à Value
Column Family
Row key
value TimeStamp
分布式数据库实际案例-HBase
分布式数据库实际案例-HBase
分布式数据库实际案例-HBase
-ROOT- 保存了 .META. 的region
T1
op1,1 op1.2
sequence of db operations output by T1
第四范式与传统关系型数据库的对比分析
第四范式与传统关系型数据库的对比分析随着数据量的不断增长和数据处理需求的不断提高，数据库技术也在不断发展和演进。
在传统的关系型数据库的基础上，出现了一种新的数据处理技术，即第四范式。
本文将对第四范式和传统关系型数据库进行对比分析，探讨它们在不同方面的优劣势。
一、数据模型传统关系型数据库采用的是二维表结构，数据以行和列的形式存储。
而第四范式则采用的是图结构，数据以节点和边的形式进行存储。
这意味着在第四范式中，数据之间的关系可以更加灵活和复杂。
传统关系型数据库需要通过多个表和外键来表示复杂的关系，而第四范式可以通过节点和边的连接关系来表示，使得数据的组织和查询更加简便。
二、数据处理能力传统关系型数据库在处理大规模数据和高并发请求时存在一定的瓶颈。
由于其采用的是硬盘存储和基于行的查询方式，导致数据的读写速度相对较慢。
而第四范式采用的是内存存储和基于图的查询方式，使得数据的读写速度更快。
此外，第四范式还支持分布式存储和计算，可以将数据分散存储在多个节点上进行并行处理，提高了数据处理的能力。
三、数据一致性传统关系型数据库通过事务机制来保证数据的一致性。
但是在分布式环境下，由于网络延迟和节点故障等原因，事务的执行会变得更加复杂和困难。
而第四范式采用的是副本机制和一致性哈希算法来保证数据的一致性。
在数据写入时，第四范式会将数据的副本存储在多个节点上，通过一致性哈希算法来确定数据的存储位置。
当节点故障时，系统会自动将数据的副本迁移到其他节点上，保证数据的可用性和一致性。
四、应用场景传统关系型数据库适用于事务处理和数据分析等场景。
由于其成熟的数据模型和查询语言，以及丰富的生态系统，传统关系型数据库在企业级应用中得到广泛应用。
而第四范式适用于大规模数据处理和图计算等场景。
由于其高效的数据存储和查询方式，以及良好的分布式支持，第四范式在互联网、金融和生物医药等领域具有较大的优势。
综上所述，第四范式相较于传统关系型数据库在数据模型、数据处理能力、数据一致性和应用场景等方面具有一定的优势。
MPP大规模并行处理架构详解
MPP大规模并行处理架构详解面试官：说下你知道的M P P架构的计算引擎？这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过，因为对M PP这个概念了解较少，不少人都卡壳了，但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是M PP架构的，像我们熟悉的I mp al a、C l i c kH o u se、D rui d、Do ri s等都是MP P架构。
采用M PP架构的很多O L AP引擎号称：亿级秒开。
本文分为三部分讲解，第一部分详解M P P架构，第二部分剖析M P P架构与批处理架构的异同点，第三部分是采用M P P架构的O L A P引擎介绍。
一、M PP架构M P P是系统架构角度的一种服务器分类方法。
目前商用的服务器分类大体有三种：1.S M P（对称多处理器结构）2.N U M A（非一致存储访问结构）3.M P P（大规模并行处理结构）我们今天的主角是MP P，因为随着分布式、并行化技术成熟应用，MPP引擎逐渐表现出强大的高吞吐、低时延计算能力，有很多采用M PP架构的引擎都能达到“亿级秒开”。
先了解下这三种结构：1. SMP即对称多处理器结构，就是指服务器的多个C P U对称工作，无主次或从属关系。
S M P服务器的主要特征是共享，系统中的所有资源（如C PU、内存、I/O等）都是共享的。
也正是由于这种特征，导致了S MP服务器的主要问题，即扩展能力非常有限。
2. NUMA即非一致存储访问结构。
这种结构就是为了解决S MP扩展能力不足的问题，利用N U M A技术，可以把几十个C PU组合在一台服务器内。
N U M A的基本特征是拥有多个C P U模块，节点之间可以通过互联模块进行连接和信息交互，所以，每个C P U可以访问整个系统的内存（这是与M PP系统的重要区别）。
但是访问的速度是不一样的，因为C P U访问本地内存的速度远远高于系统内其他节点的内存速度，这也是非一致存储访问N U M A的由来。