谁来决定数据库技术选型？从这篇数据中我们可以发现，在企业进行数据库技术选型中，不同角色的权重不同。调研结果揭示架构师>开发者>DBA>管理者，这与我之前认为的管理者、DBA为选型的主导者大相径庭。当然这篇调研报告，应是来自国外，跟国内的情况还是有些差异；但从中也可观察到在技术选型的某种趋势。
随着万物互联的到来，数据的应用场景呈现多元化趋势。其中，金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对底层数据库的能力要求也在提高。具有高性能、可扩展、高可用等特性的分布式数据库正在成为金融行业数字化转型的重要支撑。 分布式数据库在金融场景落地中，亟需解决金融业务面临的数据规模增长、数据结构多样化等难点。作为金融企业或金融行业从业者，如何在不同的应用场景下，做好分布式数据库的选型和落地？ 7 月 26 日 19:00-21:30，我们邀请了 4 位嘉宾，带来 4 场精彩的线上主题分享，解答大家关于金融行业分布式数据库
随着万物互联的到来，数据的应用场景呈现多元化趋势。其中，金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对底层数据库的能力要求也在提高。具有高性能、可扩展、高可用等特性的分布式数据库正在成为金融行业数字化转型的重要支撑。 分布式数据库在金融场景落地中，亟需解决金融业务面临的数据规模增长、数据结构多样化等难点。作为金融企业或金融行业从业者，如何在不同的应用场景下，做好分布式数据库的选型和落地？ 7 月 26 日 19:00-21:30，DBTalk直播间邀请了 4 位嘉宾，带来 4 场精彩的线上主题分享，解答大家关于金融
随着万物互联的到来，数据的应用场景呈现多元化趋势。其中，金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对底层数据库的能力要求也在提高。具有高性能、可扩展、高可用等特性的分布式数据库正在成为金融行业数字化转型的重要支撑。 分布式数据库在金融场景落地中，亟需解决金融业务面临的数据规模增长、数据结构多样化等难点。作为金融企业或金融行业从业者，如何在不同的应用场景下，做好分布式数据库的选型和落地？ 7月26日（下周二） 19:00-21:30，DBTalk直播间邀请了4位嘉宾，带来4场精彩的线上主题分享，解答大家关于金融行业
2022年4月27日，联通支付有限公司发布《国产数据库选型采购项目》招标公告，最高限价 100 万元。 项目概况：联通支付目前正在使用的数据库包含了国外商业数据库Oracle和开源数据库MySQL，采用了Active Standby方式双机房部署。同机房内Oracle采用RAC高可用架构，MySQL采用MGR高可用架构。基于联通集团及联通支付公司对自主知识产权的要求及规划，需要将国外商业数据库Oracle稳步迁移至国产化数据库平台。 功能与性能要求： （1）投标人需参加含功能和性能场景的选型测试，且选型测
金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对底层数据库的能力要求在不断提高。具有高性能、可扩展、高可用等特性的分布式数据库是金融行业数字化转型的重要支撑。 金融企业如何在不同的应用场景下，做好分布式数据库的选型和落地呢？本文从业务、技术、行业角度出发，从市场发展到落地实践，全方位全流程为您剖析分布式数据库在金融场景中的应用与实践。本文将会为您解答以下几个问题： 如何在品目繁多的市场中选择一款合适的数据库？ 从哪些维度去考察数据库？ 数据库迁移过程中需要注意哪些要点呢？金融客户的诉求是什么？ 有无实际的案例可供参考
最近，ChatGPT火爆全网，介绍其产品、公司、作者、技术和应用等方面信息，占据着整个互联网，似乎不谈GPT好像就落伍了。NineData 是多云数据管理平台（NineData-让每个人用好数据和云-玖章算术），致力于让每个人用好数据和云。作为数据库领域的技术创新团队，面对这么火ChatGPT，我们 NineData 是的工程师也针对ChatGPT，做了一些关于数据库领域的相关测试，测试结果，真的是智商狂飙。不管是从SQL编写、SQL优化、数据库选型、表设计、理论认识、行业认识都有比较高质量的回答。
对于很多程序员来说，公司选择什么样的数据库，基本不需要你来决定。当你加入一个公司的时候，公司的大部分技术选型已经确认，特别是数据库选型，因为数据库一旦选择，后期迁移的代价还是很大的。
随着近些年来数据库的变化，正有越来越多的企业面临将传统数据库迁移到开源或新型商业产品上。在这一过程中，会面临诸多问题。这里就将常见的一些问题整理出来，希望能够在数据库选型及评估数据库迁移风险等方面有所帮助。为了描述清晰，我将整个迁移过程划分为几个阶段，其中橙色标识工作为数据库团队来支持。下面将就每个阶段，详细展开说明。
金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对底层数据库的能力要求在不断提高。具有高性能、可扩展、高可用等特性的分布式数据库是金融行业数字化转型的重要支撑。作为金融企业或金融行业从业者，如何在不同的应用场景下，做好分布式数据库的选型和落地？本文从业务、技术、行业角度出发，从市场发展到落地实践，全方位全流程为您剖析分布式数据库在金融场景中的应用与实践。本文将会为您解答以下具体问题： 如何在品目繁多的市场中选择一款合适的数据库？ 从哪些维度去考察数据库？ 数据库迁移过程中需要注意哪些要点呢？ 有无实际的案例可供参考呢？
作为数据基础设施的重要组成部分，数据库在其中扮演着重要的角色。近些年来，数据库整体发展也呈现出较之以往很大的不同。其一、是开源数据库受到更为广泛的关注，从多家机构的最新报告来看，开源数据库无论从产品数量还是受关注程度都超过商业数据库。开源这一新模式，正成为未来数据库发展的主流。其二、是云计算成为未来主要资源供给方式得到普遍共识。已经有越来越多的企业选择在云上构建基础环境，包括云上数据库的发展速度也远高于非云环境。据乐观估计，在未来5~10年云数据库将占据整体数据库市场的七成以上。此外，对迁移到公有云、使用多云环境等问题，也普遍被企业所接受。其三、是数据融合趋势，针对数据多场景应用，使用融合技术简化访问，提升效率。作为数据使用高地，金融行业一方面对数据库有着极高的要求，一方面又面临很多来自数据新的挑战，诸如海量规模、高并发、数据安全、实时分析等诉求亟待解决。分布式数据库的出现，迎合这一发展趋势，对于金融企业解决上述问题带来新的解决思路。本文从金融用户角度入手，对如何选择分布式数据库及选型后的最优实践进行阐述。
作者 | 王一鹏 无论多么有主见的架构师，在做数据库选型的时候，也可能会犯难。 传统 SQL、NoSQL 还是 NewSQL？架构风格是以 久经考验的关系型数据库为主，还是偏向所谓原生的分布式架构？如果提及具体产品，那选择就更多了，TiDB、OceanBase、PolarDB、TDSQL、GaussDB、MongoDB…… 现在还有许多服务于新场景的产品，比如处理时序数据的 TDengine，处理图数据的 Nebula Graph……以及最老派又最完善的 Oracle。 如果从业务场景或即将面临的迁移成
依靠内存来存储数据的数据库管理系统，也称为内存数据库，成为了解决高并发、低时延数据管理需求的技术路线。近年来，随着动态随机存储器（DRAM）容量的上升和单位价格的下降，使大量数据在内存中的存储和处理成为可能，Redis、Memcached等内存数据库管理软件逐渐成熟，应用范围越来越广。
大数据处理，涉及到从数据获取到数据存储、数据计算的诸多环节，各个环节需要解决的问题不同，相关岗位要求的技能也不同。在数据存储阶段，对数据库选型是非常重要的一项工作。今天的大数据数据库培训分享，我们就来聊聊NoSQL数据库入门。
随着近些年来内外部形势的剧烈变化及企业自身发展诉求，国内企业愈发重视基础软件的自主可控。特别是对于某些涉及国计民生的重点行业，监管层面也提出了非常明确的指导意见，在指定时间内完成技术改造。作为核心技术软件之一，数据库在其中无疑扮演着重要的角色，且具有非常高的复杂性。一方面是作为基础软件之一，数据库自身复杂度就比较高；另一方面近些年数据库技术发展迅猛，以分布式、多模、HTAP为代表新型数据库架构不断涌现。这些都会带来较高的复杂度，同时我们也看到国内数据库发展活跃、厂商产品能力参差不齐，用户在选型、研发、迁移、使用上面临诸多痛点。特别是在整体改造的最后阶段，涉及将系统从原有技术栈迁移到新技术栈，这其中蕴含了较多工作及风险。本文尝试从信创改造角度出发，重点谈在改造中往往处于最后改造的数据库部分，即所谓信创改造“最后一公里”所面临的痛点问题及可能解决思路。
技术选型是由技术方向和业务场景 trade-off 决定的，脱离业务场景来说技术选型是没有任何意义的，所以本文只是阐述了伴鱼技术团队数据库选型的过程，这并不是 MySQL、MongoDB 和 TiDB 之间直接的比较，只能说明 TiDB 更适合伴鱼的业务场景和技术规划，另外由于 TiDB 是非常新的数据库技术，所以这也能体现出伴鱼技术团队对新技术的态度、技术后发优势的理解、成本与效率的衡权和技术生态与红利的思考。
而数据库作为软件系统的核心组成部分，尤其是面对当下很多基于微服务、容器化的服务层可以无限弹性扩展的云原生时代，了解不同数据库的基本原理和适用场景，对很多技术人来说避免瓶颈、解决瓶颈，从一开始就能选择好适合自己业务场景的数据库，都是很有帮助的。
今年国产数据库在国际舞台上大放异彩相信大家都有目共睹，更多国产数据库加入到数据库市场的队列，对于企业来说也就有了更多的选择。根据2019 DeveloperWeek上的数据库趋势调查，企业的数据库选型已趋向多元化，其中使用率最高的虽然是MySQL，但紧跟其后的MongoDB、PostgreSQL等占比也不容小觑。 从调查中还可以了解到，将近一半的受访者正在使用多数据库类型的组合，因此数据库的兼容性无疑也越来越受到企业的重视。 *以上调查结果来源自：https://scalegrid.io/blog
两个月前，我曾写过一篇 #写给程序员的中间件入门课# 的文章，大体对中间件定义、特性、作用，以及发展历程进行了一通理论化梳理。在后台留言区，有不少读者基于自己的经验进行了补充。
首先是运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等；
近日，平凯星辰 TiDB 分布式数据库成功中标杭州银行核心系统数据库项目。平凯星辰凭借前瞻的产品技术方案、金融领域的经验积累、专业快速的服务保障及高度活跃的开源社区，在竞争中脱颖而出。此次中标再次印证了 TiDB 新一代分布式数据库在银行核心系统建设、确保业务连续性以及支持业务敏捷高效创新等方面具备关键的服务能力。
在前面一篇文章中提到过对于业务主表读写缓慢的解决方案：冷热分离，有不了解的请看：业务主表读写缓慢如何优化？
系统架构是项目中技术实现的最重要的环节。系统架构的良好与否关系到系统的性能指标、安全指标、稳定性指标、可扩展性、业务实现等等。
我们做数据库选型的时候首先要问：需求是谁提出的，也就是说谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？
随着数字化进程加速，数据的重要性越发凸显。在企业内部，面对庞大的数据体量，繁杂的数据类型，多变的业务场景，如何做好数据治理成为摆在案头的首要议题。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
📷 🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：全栈工程师、爬虫、ACM算法 Seata分布式事务AT、TCC、SAGA、XA模式选型总结 🤞这次都给他拿下🤞 正菜来了⛳⛳⛳ 分布式事务 📷 Seata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata将为用户提供了AT、TCC、SAGA和XA事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。 📷 🎈AT模式 🍮实现原理 阿里SE
数据库调研工作，是很多DBA都会参与的一项工作。其目的不一而足，可能是系统升级改造需要选型？可能是性能存在瓶颈需要优化？可能是为了节约成本考虑资源整合等等。无论出于什么目的，如何做好数据库调研工作做到信息详实非常重要。近期参与到多个项目迁移改造工作，需要了解各项目数据库运行情况，特整理了此调研模板。通过下发模板，收集调研数据，可以快速掌握数据库现状，为做出最佳技术方案做好准备工作。
近年来，全球范围内创新型数据库企业和产品不断涌现，我国数据库产业和生态日益繁荣，正在进入高质量发展期。《数据库发展研究报告（2023 年）》显示，2022 年我国公有云数据库市场规模首次过半，预计 2023 年公有云市场占比将进一步扩大达到 59.8%。腾讯云数据库总经理王义成表示，这个预测结果非常合理：“云数据库分为公有云和私有云两种形式。私有云是建立在云厂商基础上的，例如中国建设银行、中国银联、数字广东和浙江政务等企业都是使用腾讯云、阿里巴巴和华为等云厂商提供的私有云进行业务孵化。公有云市场仍然在持续增长，但纯数据库软件市场将会逐渐稳定甚至逐步下降。”
近年来，全球范围内创新型数据库企业和产品不断涌现，我国数据库产业和生态日益繁荣，正在进入高质量发展期。《数据库发展研究报告（2023 年）》显示，2022 年我国公有云数据库市场规模首次过半，预计 2023 年公有云市场占比将进一步扩大达到 59.8%。腾讯云数据库总经理王义成表示，这个预测结果非常合理：“云数据库分为公有云和私有云两种形式。私有云是建立在云厂商基础上的，公有云市场仍然在持续增长，但纯数据库软件市场将会逐渐稳定甚至逐步下降。”
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
一个完整的从零开始开发的项目，会涉及到功能设计、数据库设计、项目框架搭建、接口设计与实现等流程，具体可以参考下图。
2019 Gdevops全球敏捷运维峰会广州站：由上海市经信委指导、dbaplus社群主办的年度收官之站，汲全年之精华，取热点技术之核心，重点围绕智慧运维、DevOps、数据库领域，邀请来阿里、腾讯、京东、蚂蚁金服、新浪微博、甜橙金融、联通大数据、微众银行、贝壳找房、新炬网络、巨杉、爱可生、JFrog等名企技术大咖，11月他们将从全国各地汇聚至广州，一起展开年度技术总结与发展趋势展望。 2019 Gdevops广州站 ---- 时间：2019年11月15日 地点：广州阳光酒店 指导单位：上海
日前，ITPUB & IT168 联合出品的首个《国产分布式数据库选型及满意度调查报告》正式发布，据介绍，本次调研数据来自于面向ITPUB、ChinaUnix社区用户回收的1391份问卷和超200次的金融企业定向电话微信调查，及近30位金融企业的数据库技术专家专访。报告显示，在产品技术及服务能力上，腾讯云TDSQL最受用户推崇。 数据库选型一直是业界最热议的话题之一，尤其是近年来在国产化的浪潮下，分布式数据库更是广受关注。此次调研针对金融行业，采访了近30位金融行业数据库领域技术专家，其中81%受访
这个问题不太好回答，因为PostgreSQL除了可以让你做到几乎所有其他主流关系型数据库能做的事情外，还可以做到很多别的数据库做不到的事情。
一句话：能像关系型数据库如 Mysql 中使用 SQL 方式一样方便的实现 Elasticsearch 增、删、改、查（尤其是检索、聚合）等的操作。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。如何为众多场景选择一款合适的数据库产品，是很多企业面临的问题。而另一方面，近些年来数据库技术蓬勃发展，初创新兴厂商大量涌现。据不完全统计，仅国内的数据库厂商就有近200家，还不算国外以及开源数据库产品。上述情况更加剧了企业选择数据库的困难。本文从一些角度切入，通过图谱的形式尝试为企业选择数据库产品描述出一条路径。
架构分类可细化的分为业务架构、应用架构、技术选型、代码规划、部署环境架构等。业务架构是核心的驱动力，应用架构是实现的思路，技术选型落地是结果。根据用户需求，设计合理的业务架构，做出相应的应用架构流程，最后落地实施，完成项目。如何在架构的初期，预判业务发展的速度，保证架构可以稳定快速的扩展，支撑起业务发展，这个是软件开发者，特别是架构师，需要长期积累和修炼的核心能力。
摘要：在本文中，BOSS 直聘大数据开发工程师主要分享一些他们内部的技术指标和选型，以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。
Elasticsearch 是一个强大的工具，尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
此次采访，希望能够将 OceanBase 具有创新性的技术演技历程展现在读者面前，让开发者和业内人士更加深入了解与 OceanBase 数据库有关的一切。
2月19日，，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
◆ 查询分离实现思路 如图2-2所示，查询分离的实现思路如下。 1）如何触发查询分离？ 2）如何实现查询分离？ 3）查询数据如何存储？ 4）查询数据如何使用？ 5）历史数据如何迁移？ • 图2-2 查询分离需要考虑的问题 下面针对以上5个问题的解决方案进行展开。 ◆ 如何触发查询分离 这个问题是说应该在什么时候保存一份数据到查询数据库，即什么时候触发查询分离这个动作。 一般来说，查询分离的触发逻辑分为3种。 1）修改业务代码，在写入常规数据后同步更新查询数据。如图2-3所示，每次客服单击更新工单的按钮后，
我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统，内容涵盖非常丰富，涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中，除了一些最基础的平台框架之外，针对不同的需求场景，也有不同的技术选择。这其中，显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
现在的互联网，几乎常见的复杂系统都会使用分布式架构，如果在不清楚概念之前，刚接触分布式架构这个名词会感觉十分的高大上，其实在对比单服务，集群服务之后，你就会发现本质上都是一样的。
分布式数据库是相对于集中式数据而言的，具备分布式数据管理能力的一种新型数据库软件产品。是面对高性能、大数据量业务系统，特别是无法进行大规模重构的业务系统，实现分布式能力引入的一种有效解决方案。分布式数据库具备数据分片管理、分布式事务、读写分离等关键分布式能力，能够为应用提供类似与集中数据库的使用方式，可以降低应用实施分布式改造的复杂度。近年来，各国产厂商都在积极推进分布式数据库产品的研发，技术已经逐步成熟，金融行业也已经有成功案例投入生产系统使用。本文尝试从多个角度，阐述金融行业分布式数据库转型所面临的问题及解决思考。
如果你真的要做微服务，那你一定逃不掉这个阶段。(如果你连这个都没到，那就别瞎想了哈)
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