2022年3月11日,重庆银行股份有限公司发布《2022年分布式数据库项目》招标公告,采购 260 万元。 货物规格型号及数量:分布式数据库*1套。 具体要求如下: 1、16节点的数据库物理服务器授权(按同城双中心部署架构,共4套独立集群,每套4节点,含数据复制或实时同步许可) 2、4套分布式群集管理配置许可(按同城双中心部署架构计算,含数据库群集管理模块或许可、运维工具、性能分析工具、监控工具) 3、一年原厂7*24维保服务;一年原厂DBA驻场服务及分布式数据库规划与设计服务(交付物包括不限于:《重庆银
1月21日,北京国家金融科技认证中心正式发布《2021年分布式数据库标准符合性检测参检机构名单》,腾讯云分布式数据库TDSQL名列其中,成为首款通过检测的互联网公司数据库产品,同时标志着TDSQL满足分布式数据库金融行业标准的各项要求,可以更有力支撑金融机构的业务系统。 数据库是承载金融数据的关键信息基础设施,也是金融机构的信息库和核心中枢。分布式数据库具有水平扩展、高可靠、高可用、低成本等关键特性,已经成为金融行业数字化转型的重要支撑。近年来,随着金融业务数据量的爆发式增长,金融行业对分布式数据库的技
摘要:分布式数据库市场发展迅速,TDSQL、GuassDB、OceanBase、GoldenDB、TiDB 等各类分布式数据库产品纷纷涌现,尤其在金融行业的落地越来越多。提高分布式数据库的可观测性,提升用户对产品稳定性、可靠性的信心,是金融核心业务云原生化的重要保障。DeepFlow 通过 eBPF 技术零侵扰实现的全景图、分布式追踪和持续剖析等能力为分布式数据库的可观测性建设提供了开创性的新思路。本篇文章以某国有银行分布式核心交易系统为例,介绍 DeepFlow 如何实现 TDSQL 的全链路可观测性,分享如何在客户实践中通过应用、网络、数据库的全栈、全链路统一观测,真实做到 2 至 3 步操作、5 分钟以内的业务异常定界定位。
主题及时间 本期主题:2022年数据库技术未来趋势展望 时间:2022 年 1 月 13 日 20:00 直播内容 随着全社会数字化转型进程的深入,地球上的数据总量正在以指数级的速度成倍增长,其规模已无法测算。就在去年,我国也明确了数据在市场化配置过程中成为了继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素。作为承载数据的基石,数据库与操作系统、中间件被列为三大基础软件。 据 Gartner, Inc 称,到 2022 年,所有数据库中有 75% 将部署或迁移到云平台,只有 5% 曾考虑返回到本地。而 ID
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。
编者注:本系列选择行业分析报告进行分享,关注“数据和云”公众号回复:下载 。可以找到下载链接。 头豹研究院在2022年6月发布了,《2022年中国数据库产品策略解析报告》,对中国数据库产品技术进行了分析探讨,其中的技术总结值得一览,本文摘要进行分享。 ---- 数据模型是数据库系统的核心和基础,各种数据库都是基于不同的数据模型而生的, 对数据库技术发展阶段的划分基本按照数据模型的发展演变作为主要依据和标志。 评注:数据模型分类法,是数据库进行分类的第一个维度,墨天轮排行榜即按此作为第一分类。 数
CDN和反向代理的基本原理都是缓存,区别在于CDN部署在网络提供商的机房,而反向代理是部署在网站的中心机房,当用户请求到达中心机房后,首先访问的反向代理,如果反向代理缓存着用户请求的资源,则直接返回给用户。
编者注:本系列选择行业分析报告进行分享,与读者共同分析分享数据库行业的最新进展与动态。关注“数据和云”公众号回复:下载 。可以找到获得下载链接。 中金公司在2022年1月发布了一篇报告:《数据库系列报告开篇:技术路径复盘及展望》,报告中很多的总结和分析,对数据库行业做出了非常详细的分析,在这里我们摘录其中一些观点和大家分享,详细报告可以下载阅读。 报告的核心观点是: 数据库的过去:技术架构演进的背后是四股创新⼒量 1)数据模型的变迁 2)分析型需求的兴起 3)分布式架构的演进 4)开源思潮的流⾏。 数据库
本文讲述了 HDFS Router-based Federation 的架构和特性。
随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
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。
1.1 什么是数据库? 简单的说,数据库(英文Database)就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定 的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的、我们可以通过 数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解。 1.2 数据库的种类 早期比较流行的数据库模型有三种,分别为层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。 而在当今的互联网中,最常用的数据库模型主要是两种,即关系型数据库和非关系型数据库。 1.3 关系型数据库介绍 (1)关系型数据库由来 网络数据库和层次数据库很好地解决了数据的集中和共享问题,但是在数据独立性和抽象 级别上仍有很大欠缺。用户对这两种数据库进行存取时,依然需要明确数据的存储结构, 支出存储路径。而关系数据库就可以较好地解决这些问 (2)关系型数据库介绍 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。 1.4分布式数据库与面向对象数据库 分布式数据库是数据库技术与网络技术相互结合的产物,他的重要特性就是数据分布的透明性 ,分布式数据库系统是一个统一的整体,用户不需要关心数据的逻辑分布,更不必关心数 据的物理分布 面向对象数据库是数据库技术与面向对象设计方法相结合的产物。在这一新型的数据库系统中 ,任何被开发的应用都成为对象目标库的一部分,由开发者和用户共享。
众所周知,在 SQL 方面处于顶级的有两个公司,一个是 Oracle,他们已经积累了大量的经验,另一个是谷歌,谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文,个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
云计算推动各领域架构技术更新换代,同时加速不同技术生态融合。历经数十年演进的数据库系统,在新技术时代仍面临着核心命题的挑战,也将迎来更多发展方向,在推动云时代数据库系统技术安全可控发展的道路上赋予了我们更多创新机遇。 为推动数据库基础研究发展,加强校企产学研合作交流,2021年5月17日,CCF数据库专委将走进腾讯深圳总部,联合腾讯举办主题为“云时代数据库基础研究的创新与挑战”的数据库技术论坛,聚焦云时代的数据库基础研究创新。 本次论坛分享嘉宾是来自中国计算机学会CCF数据库专委和腾讯的数据库技术专家教
国产数据库的火热从来不是一夜时间的事情,虽然看起来像是一夜梨花开,但更重要是一直以来源头创新工作的厚积薄发。 6月20日-25日,2021 ACM SIGMOD 即将在西安举行。在今年的SIGMOD会议现场,来自腾讯云数据库TDSQL的大咖们将受邀分享自己的洞见和理论创新成果,展示腾讯云数据库TDSQL在数据库基础创新领域的最新探索和研究成果。 今年,TDSQL相关论文被入选SIGMOD,领域涉及分布式数据库事务处理、存储等关键技术领域,致力于从基础理论层面推动数据库技术创新突破。其中,腾讯云原生数据
Oracle 12C正式发布前,我曾经参加过一个中国企业用户与Oracle研发副总裁的圆桌会议,主要是提出国内企业级用户对Oracle数据库的一些需求,供Oracle下一个版本增加功能时参考。当时会上提出的很多需求后来在19c/20c里都看到了响应,不过这些还不是让我印象最深的,印象最深的是针对Oracle 12C SHARDING功能的讨论。
随着个人信息和隐私数据对于保密要求越来越高,各行各业对安全的要求也越来越高。而支撑各行各业的信息系统在设计和开发时,面临着安全方面的新挑战。数据库作为信息系统中数据存储和数据管理一个重要模块,其安全和设计显得尤为重要。近年来,分布式数据库在金融业加速落地,金融机构对分布式数据库安全有哪些需求?金融机构分布式数据库要如何进行安全设计?
在数据库领域,回顾2017这一年,精彩纷呈,热点不断,而且不乏标志性的事件发生。 如Oracle提出的自治数据库这样的概念,把数据库技术带入一个新世界。其实AI技术应用于数据库由来已久,如AI技术调优数据库的性能、AI技术优化SQL、AI技术自动创建数据库索引(Learned Index)等。但是能把AI和数据库结合使之进入大众视野的,还非“自治数据库”莫属。 再如NDBC(中国计算机学会数据库学术年会)庆祝四十华诞、阿里入股MariaDB、国内类Aurora架构的产品争相发布、数据库事务处理等核心技术
2023年新年伊始,没想到最先到来的是市场的寒意。近一个月,Salesforce、谷歌母公司Alphabet、IBM、SAP等国外大厂纷纷裁员,轰轰烈烈的裁员浪潮下,谁又能独善其身。
影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
转载来源: https://www.cnblogs.com/ivan-uno/p/9051225.html
信息技术、计算机技术和互联网技术的高速发展促进了人类社会各类数据的爆炸性增长如何对这些结构复杂的大数据[注]进行有效管理己经成为当前社会的热点问题之一。自2011年EMC公司首次在年度大会中提出大数据的概念,己有多家公司和机构对大数据问题进行了研究。由于信息技术己经渗透到人类社会的多个领域,大数据问题会给整个社会带来深刻的影响可以预见,大数据问题必然会给信息技术产业带来一场深刻的技术变革。基于大数据的信息系统的技术创新是未来发展信息技术的关键,也是有关国家发展战略的重要课题。面对着大数据问题带来的机遇和挑战
用户在咨询弹性伸缩服务时,觉得该产品挺好,但一经解释,发现不能用(软件架构不支持)。原因是,使用该产品,需要做到“应用无状态化”。
1. CAP 定理 ---- CAP 定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Eric Brewer),1998 年第一次提出。 最初提出是指分布式数据库存储不可能同时提供以下三种保证中的两种以上。 一致性(Consistency):每次读取收到的信息是最新的。 可用性(Availability):每个请求都会收到(非错误)响应。 分区容错(Partition tolerance):尽管节点之间的网络不通导致分区,系统仍继续运行。 事实上,不仅仅是分布式数据库存储应用,所有分布式系统都必
10多年前我毕业到广州工作,出火车站第一件事就是去路边报刊亭办一张“羊城通”卡用来乘坐公交地铁。 今天路边的报刊亭已十分稀少,“羊城通”也逐渐被扫码、NFC、数字货币等移动支付替换。公交支付的升级只是出行智能化的冰山一角。 艾媒咨询数据显示,中国智慧交通技术支出规模不断增长,2020年中国智慧交通技术支出规模达502.7亿元,同比增长16.26%,预计2021年中国智慧交通技术支出规模将达580亿元,轨道交通、公交、网约车、自动驾驶均在快速发展。 而作为城市出行基础设施的公交出行正在加速智能化,公交支付
产品介绍:TDSQL分布式数据库是腾讯公司结合自身支付、金融等核心业务需求,紧紧抓住了国外传统集中式数据库难以适应业务规模快速增长这一现实问题,从2009年开始研制新一代分布式数据库系统TDSQL。并通过持续的产品化完善,实现国产分布式数据库的市场通用化,助力金融政务等行业实现数据库安全可控,并持续降低IT成本,提升数字化运营效率,从而进一步推动普惠金融、数字政务等传统行业升级发展。
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。
分布式数据服务(Distributed Data Service,DDS) 为应用程序提供不同设备间数据库数据分布式的能力。通过调用分布式数据接口,应用程序将数据保存到分布式数据库中。通过结合帐号、应用和数据库三元组,分布式数据服务对属于不同应用的数据进行隔离,保证不同应用之间的数据不能通过分布式数据服务互相访问。在通过可信认证的设备间,分布式数据服务支持应用数据相互同步,为用户提供在多种终端设备上最终一致的数据访问体验。
|作者 陈爱声,腾讯云数据库高级工程师,目前负责TDSQL PG版(原TBase)的应用系统架构设计工作。 ---- 经常有开源用户跟我交流——“为什么我对TBase的使用和大家的效果是不一样的?” 事实上,在使用分布式数据库的时候有些开发规范还是必须要遵循的。只有遵循了这些开发规范,应用系统使用起来才能够流畅。今天我就和大家分享一下TDSQL PG版(原TBase)数据库的开发规范和最佳实践的问题。 Part 01 TDSQL PG版(原TBase)的由来和架构解析 大概在2015年,微信支付快速发展起
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?
导语 | 每一个时间段总是一个新时代,新技术层出不穷使得数据库技术焕发新生。Spanner、CockroachDB、TDSQL等分布式数据库正是这个时代的弄潮儿。本文由腾讯云数据库专家工程师 李海翔在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《分布式数据库的演进》演讲分享整理而成,带大家品味分布式数据库架构、前沿技术和TDSQL技术实践,感受分布式数据库的技术之美。 点击可观看精彩演讲视频 一、分布式数据库架构 我今天所分享的内容主要集中在数据库技
公司技术分为浓重,在众多的兴趣小组里面有一个分布式数据库的小组,本周五需要进分享,是在是惭愧,作为这个小组的 specialist, 啥都没有做,所以赶紧弄弄,要不说啥。
作者介绍: 那海蓝蓝,腾讯金融云数据库技术专家,熟悉PostgreSQL、MySQL、Informix等数据库内核技术,著有《数据库查询优化器的艺术》、《数据库事务处理的艺术》,在业界皆享有“里程碑”式的评价。小编0.7,毕业于北京邮电大学,MySQL社区Oracle Contributor,目前就职于腾讯TDSQL团队,研发分布式数据库。大米,毕业于中国人民大学,目前就职于腾讯TDSQL团队,研发分布式数据库。 责编:仲培艺 在数据库领域,回顾2017这一年,精彩纷呈,热点不断,而且不乏标志性的事件发生。
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。
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的,理解起来也很简单,就是将整体的数据库分开,分布到
近年来,凭借高可扩展、高可用等技术特性,分布式数据库正在成为金融行业数字化转型的重要支撑。分布式数据库如何在不同的金融级应用场景下,在确保数据一致性的前提下,同时保障系统的高性能和高可扩展性,是分布式数据库的一个核心技术挑战。 针对以上分布式一致性的困境,中国人民大学-腾讯协同创新实验室研究提出“多级一致性”的事务处理理念。该技术包含严格可串行化、顺序可串行化、可串行化三大隔离级别,可针对不同应用场景要求,极大地平衡性能与一致性要求,满足金融及各类企业场景的分布式事务处理需求。该项技术已应用于腾讯分布式数据
大家好,我是来自中国光大银行信息科技部的王志刚,非常高兴有机会给大家分享一些分布式数据库在光大银行的应用探索。我目前在光大银行银行信息科技部负责数据库管理团队,在加入光大银行之前在三星、索尼爱立信,还有 Oracle 工作过,一直在负责数据库相关的工作。在近十年我和我的团队一直负责光大银行总行的数据库运维,这里面既包括我们的交易型数据库,也包括 MPP,还有 Hadoop 这样的大数据运维。在运维的过程中,我们一直也在思考现在的数据库有哪些问题、面临哪些风险、数据库技术的发展趋势是什么,这一点是很重要的,因为它决定了我们为什么要转向分布式,我们希望分布式能替我们解决哪些问题,它能够解决哪些问题和它不能够解决哪些问题。
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。
首先,分布式数据库的崛起与数据量的激增有着直接的关系。传统的单体数据库因存储和处理上的限制逐渐暴露出性能瓶颈。分布式数据库的出现,不仅仅是一种技术创新,它代表了对大数据时代的一种响应和策略调整,确保在数据量激增的情境下仍能保持高效的数据处理。
在数字化时代,数据量呈现指数级增长,尤其是视频、图像、语音等数据急速积累。数据库,在整个数据价值体系中,承担着基石的作用。海啸一般的数据正在向我们迎面扑来,关于数据的整个计算、存储、应用技术体系,都必须经过大刀阔斧的改造,才能有效应对巨量的数据处理需求。那么,作为数据帝国的“重臣”,数据库该如何进化呢?答案是原生分布式数据库。
本期我们采访的嘉宾是Postgres中国用户会发起人,开源爱好者李元佳先生,目前在华为担任数据库方面的产品规划,曾经在Nortel Networks、NTT、EnterpriseDB负责数据库内核的研
克莱顿•克里斯坦森教授在其著作《创新者的窘境》中提出一个有趣的观点:固守既有的成功经验和发展路径,严重阻碍那些昔日霸主开发“破坏性”技术,而新的竞争对手会从难以预测的地方冒出来,改变看似铁板一块的市场格局。
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。
在数据量持续爆增、数据日益多样化的今天,传统数据库的迭代速度已经追不上数据的增速,企业对数据库计算和存储能力的要求也越来越高。不久前,腾讯云数据库分布式TDSQL发布金融级全自研新敏态引擎,可以完美适配金融敏态业务。
日前,基于国产金融级分布式数据库腾讯云TDSQL打造的张家港农商银行新一代核心业务系统成功上线投产。这是在国内银行首次在传统核心业务系统场景下,采用国产分布式数据库,打破了该领域对国外数据库的长期依赖,率先响应了国家对金融核心领域技术自主可控的要求。
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日,由CDA数据分析师主办,以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天,除了引人眼球的主会场以外,当天同步开放11个分论坛,我们将逐一推送每个分论坛的盛况,以及演讲嘉宾速记稿整理,给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会的下午数据库与技术实战分论坛中,来自去哪儿、润乾科技、宜信等七位专家与教授,分享了数据库与技术实战自己的心得体会。 大会
注:本文发表后,收到了很多后台反馈,其中关于大型机的早期成就不容省略。微调重发本文,纯属个人观点,错谬之处,仍然期待指正。
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