此前，金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展，系统规模及复杂程度呈指数级增长，各类瓶颈逐渐暴露，日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
为帮助开发者更好的了解和运用数据库，腾讯云数据库团队特出品《深入浅出理解云数据库》系列文章，从数据库的基本概念到云数据库特性及应用，从数据库基础原理知识到腾讯云经典实战案例解读，带你走进云数据库的世界。关注“腾讯云数据库”微信公众号，开启2020年的DB修炼之旅。 第一回请点击：数据库的基本概念和云数据库特性 第二回请点击：云数据库的市场应用及基础原理知识 1 PartⅠ 腾讯云数据库产品总览 接下来的章节中我们以腾讯云数据库为例，来详细解读云数据库的功能和特性等。 首先来让我们用一张表来看清楚腾讯
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
3月12日，腾讯云全新发布自主可控金融业务支撑平台，该平台集中整合腾讯云在基础架构、数据库、大数据以及人工智能等技术场景中的优势能力，致力于帮助金融机构在数字化转型过程中构建全方位自主可控技术体系。其中，腾讯云也首次正式对外披露分布式数据库TDSQL的十年自主可控之路。
点击上方蓝字关注每天学习数据库 3月12日，腾讯云全新发布自主可控金融业务支撑平台，该平台集中整合腾讯云在基础架构、数据库、大数据以及人工智能等技术场景中的优势能力，致力于帮助金融机构在数字化转型过程中构建全方位自主可控技术体系。其中，腾讯云也首次正式对外披露分布式数据库TDSQL的十年自主可控之路。 数据作为金融行业的生命线，承载数据的数据库产品，无疑是金融科技的核心，也是当前金融产业安全、自主可控的关键。目前商业银行以及国内金融机构数据库产品几乎被国外商用数据库垄断。 腾讯云分布式数据库TDSQL
tidb这个技术名词很多同学或多或少都曾经耳闻过，但是很多同学觉得他是分布式数据库，自己的业务是使用mysql，基本使用不上这个技术，可能不会去了解他。最近业务上有个需求使用到了tidb，于是学习了一下基本原理，会发现这些原理其实不仅仅局限于分布式数据库这一块，很多技术都是通用的，所以在这里写一下分享一下学习tidb的一些心得。
时序数据库厂商「格睿云Greptime」已于近期完成天使轮融资。据介绍，本轮融资金额在数百万美金级别，由耀途资本领投，九合创投跟投。Greptime成立于2022年4月，是一家时序数据库厂商。公司CEO 庄晓丹曾在蚂蚁集团带领智能监控团队自研超大规模时序数据平台并实践 AIOps 智能运维，CTO 孙宁及技术 VP 冯家纯分别来自滴滴与蚂蚁集团。
7月8日，拥有60+全新特性，性能全面超越官方版本的腾讯云MySQL 8.0正式发布。在全新引擎的驱动下，腾讯云MySQL8.0数据库通过优化锁系统，事务系统等模块，进一步提升性能，使得QPS达到70w+。随着腾讯云MySQL 8.0的发布，将为电商、游戏、金融等行业带来更简化的业务开发模式、更安全的数据库管理服务、更丰富的应用场景，进一步加速客户产业升级。 1 打造MySQL 8.0全新引擎，性能跨越式提升 在当前新基建战略推动下，无论是政府、企业，还是其他组织机构都加快了上云的步伐，对云服务的高并
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
2020年7月8日，腾讯云正式发布了腾讯云MySQL 8.0。MySQL 8.0版本是一个里程碑式的版本，官方版本大幅度的提高了性能和可用性。而腾讯云基于官方版本发布的腾讯云MySQL 8.0版本，更是在官方版本之上，进一步优化，大幅度提高性能。
点击上方蓝字关注每天学习数据库 作为“互联网+”和“智能+”的主要技术供应商，腾讯提出了“云化”已经成为重要的创新模式，各行各业都将进入“互联网+”的下一站——“智能+”阶段。在此过程中，腾讯云将充分发挥“连接器”的作用，用“智能”连接各行各业。 3月12日，腾讯云全新发布自主可控金融业务支撑平台，该平台融合了可支撑数百万虚机的专有云平台TCE、服务过380亿账户的分布式数据库TDSQL，以及在腾讯海量业务场景淬炼出来的微服务平台TSF、大数据及人工智能平台TBDS&Ti等在内的优势能力，帮助金融机构打
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现
Oracle能在所有主流平台上运行（包括Windows），完全支持所有的工业标准，采用完全开放策略，可以使客户选择最适合的解决方案，对开发商全力支持。
CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。
CynosDB是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件的优势，100%兼容开源数据库，百万级QPS的高吞吐，不限存储，价格仅为商用数据库的1/10。
近日，腾讯云发布了全新的自主可控金融业务支撑平台，该平台把腾讯云在云计算架构、分布式数据库、微服务、大数据以及人工智能等方面的技术优势进行了整合，专为金融行业提供覆盖核心架构和主要应用场景的“自主可控”解决方案。
在分布式数据库领域中，高性能＋强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征，这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB，YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
CynosDB产品简介 CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源 Cynos源于拉丁语中的Cy
CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源。Cynos源于拉丁
近日，国际领先的行业研究与咨询机构Forrester正式对外发布全球最新的数据库评估报告《The Forrester Wave™: Database-As-A-Service, Q2 2019》，腾讯云数据库（TencentDB）在性能规模、配置和管理、数据安全、执行力、开源、售后支持、综合收入、用户数量、合作伙伴9项细分指标均获高分。
NewCDB是在CDB十年技术和产品沉淀的基础上诞生的，腾讯云数据库产品在继承中不断完成突破。
学习路线图往往是学习一样技术的入门指南。网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。
AnalyticDB，是阿里云推出的一款数据库产品，主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”，是因为其兼容MySQL生态，可以像MySQL一样去使用，非常简洁方便。不久前，其还推出单机版规格，颇为惊艳，可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的，"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事，特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL，在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
风险无处不在，包括自然灾害以及突发事件等，有时候我们无法预测到一些风险，比如天津港爆炸事件。IT领域也一样，总是有意想不到的事情，风险具有不可预测性，万全之策就是做好灾难应对的各种准备。
在企业上云逐渐加速的背景下，云数据库作为企业重要的IT基础设施，其重要性毋庸置疑。各大云计算厂商不惜重金，纷纷在产品和技术层面加大布局，争夺这一重要的云服务市场。纵观国内前几大云服务商过去一年的云数据库领域的发展，腾讯云基于自身强大的业务支撑以及技术研发实力，在云数据库市场的突破格外引人注目。
聊分布式数据库之前，先看看数据库的由来。我对数据库的最初认知来自于大学所学的一本书籍《数据库系统概论》(王珊 萨师煊版本)，下面开始聊聊数据管理。
2019数据技术嘉年华于11月16日在京落下了帷幕。大会历时两天，来自全国各地上千名学术精英、数据库领袖人物、数据库专家、技术爱好者在这里汇聚一堂，围绕“开源 • 智能 • 云数据 － 自主驱动发展 创新引领未来”的大会主题，共享"开源自研，云和数据，智能运维，智能业务，数据前沿，用户实践"六大主题盛宴。
在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库. 如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系.
在传统数据大集中的环境下，银行核心系统很容易发生故障，而且一旦发生故障，影响面将特别广，带来很大的舆论压力和监管压力，历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展，各模块间高度耦合，最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
那你再想一下，你当下的业务用 MySQL 做主存储还能支撑多久，如果业务量暴增，你能怎么做，愿意花多大价钱进行扩容？
分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
在 2023 年 10 月 21 日，MySQL 5.7将达到其生命周期的终点（EOL,End of Life）。这意味着Oracle将不再为MySQL 5.7提供官方更新、错误修复或安全补丁。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
我们所设计的每个微服务应用都能适应高并发的调用，所以它所连接的数据库也必须具有这种特性，才能组成一个高性能的有机整体。不管是自己安装的数据库，还是使用云服务供应商提供的数据库，可扩展是前提条件。例如，MySQL、MongoDB和Redis都能够进行分布式的集群设计。下面介绍MySQL的集群设计和安装，希望读者能够举- -反三。
分析类图是从用户的角度出发得到的业务“系统”，而设计类图更多的是从系统、软件的角 度来描述和表达系统。二者具体的区别：
单体数据库时代，随着系统交易量的不断上升，数据库读写性能出现了严重下降。我们可以借助分库分表中间件，比如mycat、shardingjdbc来实现分库分表，缓解单库的读写性能。但是分库分表中间件并不支持事务，如果要保证数据一致性，就需要借助于分布式事务中间件，比如阿里巴巴的seata。后来分布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择，目前分布式数据库产品已经比较成熟，支持ACID事务，本文就来聊一聊分布式数据库。
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
下文以腾讯云数据库 MySQL为例，介绍如何充分利用腾讯云的优势，减轻DBA的负担，轻松来搭建数据库。
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
数据库的发展从早期的单机数据库，到现在的分布式数据库。在单机数据库时代，所有的数据都存储在单机中，随着计算机技术的发展，开始出现了多台计算机联合处理数据的需求，从而诞生了分布式数据库。
作者 | 潘娟 伴随着互联网应用场景逐渐深入到生活的各个角落，为了确保前端用户的使用体验，对互联网产品的后端架构性能提出了更高的需求。如今，开发以及运维人员正在将工作重心和优化重点放在了后端基础设施的可用性、一致性、扩展性、弹性以及全面自动化管理等能够提升效率的技术能力层面。 1 背景：Kubernetes 环境中的微服务与数据库 应用部署的变化 一方面，在处处充斥着大数据以及高并发场景的今天，后台技术人员往往会花费更多精力在解决『大规模业务数据的存储与应用』等问题上，以确保数据库等基础设施能够
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份，并且通过就近访问原则，用户可以就近访问数据库节点，这样就实现
面对互联网业务的不断深化以及业务量的爆发式增长，传统数据库架构迎来了前所未有的挑战和变革。
云数据库因其强大的安全性与便利性，受到广大企业的一致好评。分布式数据库作为云数据库的其中一种类型也是非常受欢迎的。现在我们就来讲讲分布式数据库的含义与腾讯云分布式数据库排名。
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