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澳门银河提款维护真假_国产数据库年终大盘点
  • 更新时间:2020-01-11 14:37:34 本条信息浏览人次共有 789
[摘要] 虽然国产数据库,相比前几年大火的o2o、共享经济等概念,并没有获得资本的大力追捧,但是我们欣喜地看到,还是有很多it人在坚持此道。接下来就带大家一起来盘点一下国产数据库的发展现状。200 行代码解读国产数据库阿里 oceanbase 的速度源头!产品线齐全的数据库:gbase和达梦武汉达梦和天津南大通用,绝对算得上是国内数据库厂商中产品线最齐全的两家了。

文章内容

澳门银河提款维护真假_国产数据库年终大盘点

澳门银河提款维护真假,作者 | 马超

编辑 | 胡巍巍

出品 | csdn(id:csdnnews)

去“ioe”这个概念,最早由王坚院士在刚刚加入阿里时提出,其目标是将ibm 的小型机、oracle数据库、emc存储设备从阿里的it体系中去除,代之以自主研发的系统。

而随着我国it技术栈的不断演进,去“ioe”已经由一个企业的目标,变成了整个行业的目标,也就是我国必须使信息系统数据,运行在自研系统之上,以防止数据丢失造成的一系列严重后果。

作为一名长期在金融机构工作的it人,提起对外核心技术依赖时,就不由得想起银行业的心脏——支付系统(cnaps),原本都是世界银行的援建产物,直到2013年底我们才用自研的二代支付系统将其取代。

回想“ioe”这些年,我国的确在一些很多it领域取得了长足的进步,比如目前我国移动支付水平就实现了对欧美国家的反超,足以独步世界。

近日,金山办公正式登陆科创版,也标志着雷军梦圆国产office的“英雄之路”。可以看到这种应用级别的自主掌控,对于我国it业来说已不是难事。

而且随着国产云计算服务水平的不断发展,国外厂商的小型机和存储,已经不多见,不过ioe中的o也就是oracle、db2等国外厂商的数据库,还依旧在我国市场大行其道。

这也反映出,近年来我国it的一个现象,那就是硬件集成与应用等领域强,但是基础设施突破少。

虽然国产数据库,相比前几年大火的o2o、共享经济等概念,并没有获得资本的大力追捧,但是我们欣喜地看到,还是有很多it人在坚持此道。接下来就带大家一起来盘点一下国产数据库的发展现状。

支付宝的核心:oceanbase

oceanbase 是蚂蚁金服自研的金融级分布式关系数据库,号称每一行代码都是自主编写的。

在十年前,阿里的it人,决定自主研发一款分布式金融级数据库,历经磨练后oceanbase已经能在普通硬件上,实现金融级高可用,并在业内首创“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,并且勇夺tpc的冠军。

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深植于场景需求混布数据库:hubble

hubble是天云数据研发的htap数据库。所谓htap其实就是混合了tp和ap两种模式的数据库。

坦率讲,笔者在刚开始听到一种产品,既能提供tp服务、又能提供ap服务时,感到非常惊讶。

因为,olap(on-line analytical processing)是指联机分析技术,打个比方,olap就像是私人飞机服务,不计较成本但是要求响应速度,主要用于用户联机交易的处理响应。

而oltp(on-line transaction processing),则是指联机事务处理,oltp的最大诉求就是低成本的处理海量数据,有点像海上运输,虽然处理数据量大但是速度慢,适合于客户历史帐单查询、客户画像分析等大数据方面的应用。

以前ap应用的流程比较固定,就像一个仪表盘,只有一两个数仓的管理员在看,但现在那些原本投在大屏的可视化项目,已经全部被推送到了移动端,这也就是tp+ap的个性化数字仓库的需求。

比如一个营业厅应用有六万多人,同时在线需要至少五百个并发/秒,理财经理要在某一时刻,看到大客户的结息、净值等一系列的数据服务,且都是个性化的。

这也就意味着,目前在应用领域,有强烈的需求把ap推到tp的场景里,这两者有机结合,对于大多数人来说,还只是个想法。

不过这两个看似矛盾的目标,竟然真的被天云数据,结合到一起了。其关键技术有以下几个方面:

一是在kv数据,再加一层kv索引、以适应高并发的tp需求。

二是通过将全局事务向本地事务锁进行转换,来保证系统的分布式计算一致性。

三是通过资源控制模块,完成tp与ap的结合使用。

sql引擎与nosql存储的结合:巨杉数据库

sequoiadb 巨杉数据库,是一款金融级分布式关系型数据库,也是一款开源产品(github地址:https://github.com/sequoiadb/sequoiadb)。笔者认为sequoiadb最大的贡献在于将标准sql、事务与nosql的分布式存储相结合。

巨杉数据库使用json为标准存储格式,既可以描述关系型结构,能最大限度保留现有的应用资产;也可以描述非关系型结构。

这些使巨杉,可以把非结构化的文件和结构化的描述项一起存储,而不是索引+文件存储,从而实现适当降低范式维度和join操作的复杂度。

而且,在分布式存储的基础上,其还添加了分布式sql引擎,借此可以提供高并发、低延时和批量计算sql能力以及acid和事务支持。

其整体架构如下:

巨杉数据库在金融领域应用案例很多,相信他们sql引擎与nosql存储的理念还会支撑他们越走越远。

产品线齐全的数据库:gbase和达梦

武汉达梦和天津南大通用,绝对算得上是国内数据库厂商中产品线最齐全的两家了。据笔者不完全统计,南大通用打造了gbase 8a、8t、8m、8s、8d、up、infinidata一体机等多款数据库软硬件产品,而达梦也不遑多让他们产品线包括了达梦7、8、etl、tdd、hs、mpp等等。下面挑重点向大家介绍。

gbase 8a:就是我们日常所熟知的用于大数据分析的系统库。

gbase 8a能够实现大数据存储管理和高效分析,据测试,它能在pb级数据规模下,实现数据查询的秒级响应;实现千亿级文本条目全文检索的秒级响应;并且提供全过程可视化的数据查询分析及展现工具。

gbase 8t:一款对标oracle的数据库。据称,其oltp事务处理性能,已达到oracle数据库的水平,能够在90%以上的场景中替代oracle。

gbase 8t的关键技术有如下几方面:

一、事务机制

完全支持传统主流事务数据库的事务机制锁技术,有效支撑高度并发的事务密集型应用场景。

二、存储技术

gbase 8t产品的存储有物理的和逻辑的两种结构。物理结构中包含数据卷(chunk)、数据段(extent)和数据页(page);逻辑结构包含数据空间(dbspace)和表空间(tablespace)。

三、索引技术

gbase 8t产品提供了索引技术来提升数据查询操作的性能。gbase 8t产品支持的索引包括b-tree索引、r-tree索引、函数索引和用户自定义索引。

四、高可用技术

gbase 8t产品提供了高可用集群技术,使用这些技术可以满足数据复制、共享存储、同城备份、远程容灾和两地三中心的整体灾备解决方案的要求。

当前,gbase和达梦的产品均已经在金融、电信、电力等多个行业得到应用与验证了,使用场景非常广泛可谓我国国产数据库的双子星座了。

物联网时代的数据库tdengine、ctsdb

随着互联网的高速发展、大数据的迅速膨胀和物联网的飞速崛起,我们发现生活和工作中的大部分数据渐渐和时间产生了关联。

比如,微信运动的实时步数、股票每天的收盘价格、共享单车的设备状态等等。为了存储这些与时间相关的数据使用传统数据库其实问题很多。

比如,传统关系型数据库,在存储海量的时序数据场景下,存在的问题:

1.存储成本大:对于时序数据压缩不佳,需占用大量机器资源;

2.维护成本高:单机系统,需要在上层人工的分库分表,维护成本高;

3.写入吞吐低:单机写入吞吐低,很难满足时序数据千万级的写入压力;

而hadoop等nosql数据库也有问题:

1.数据延迟高:离线批处理系统,数据从产生到可分析,耗时数小时、甚至天级;

2.查询性能差:不能很好的利用索引,依赖mapreduce任务,查询耗时一般在分钟级。

让你以在物联网时代需要与之特点相应的数据库产品来提供服务,目前我国在时序数据库方面主要有tdengine、ctsdb两款产品。

这里主要带大家了解一下腾讯时序数据库ctsdb:ctsdb(cloud time series database)是一种分布式、高性能、多分片、自均衡的时序数据库,针对时序数据的高并发写入、存在明显的冷热数据、iot用户场景等做了大量优化,同时也支持各行业的日志解析和存储,其架构如下图所示。

在ctsdb和磁盘之间有一层filesystem cache的系统缓存,以使得能够更快地处理搜索请求。

作为腾讯唯一的时序数据库,ctsdb支撑了腾讯内部20多个核心业务(微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等)。

其中,云监控系统的记录了腾讯内部各种软硬件系统的实时状态,ctsdb承载了它所有的数据存储,在每秒千万级数据点的写入压力、每天20tb+数据量的写入场景下稳定运行,足以证明ctsdb可以稳定支撑物联网的海量数据场景。

互通有无,共同成长

除了上述这些数据库之外,我国还有不少基于mysql、posgresql等开源数据库内核研发的产品。

比如腾讯基于mysql的tdsql、华为基于posgresql的gaussdb、中兴同样基于mysql的goldendb,他们也都得到了相当广泛的应用.

尤其是承载着微众银行和威富通等多个重量级金融应用的tdsql,凭借远超开源版mysql的性能,真正做到了青出于蓝而胜于蓝。

可以说,我国自研数据库在各个方面,都已取得极大进步,这里也呼吁,国内数据库厂商能尽量将社区版本开源,与业界互通有无,共同成长。

(*本文为ai科技大本营转载文章,转载请联系原作者)

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