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?
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
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?
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。
光大银行也是很有魄力的,拿出了一个重要的业务系统进行一次试点,做了一次这种分布式架构转型的项目。我有过十余年DBA相关的经验,不过之前接触比较多的主要还是传统的商用型数据库,所以能作为这次项目的推进人,也是我个人在这种新的架构下的一次学习的过程。
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。
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
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。
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。
基于postgresql的内核,则这款数据库默认是可以将单机或集群的PostgreSQL 无缝(演讲者说的)迁移到TBASE。
分库分表是一种常见的解决数据库性能瓶颈的方法。通过将大表拆分成小表,将数据分散到多个数据库或服务器上,可以提高查询性能、减少锁的竞争、提高系统的并发处理能力。常见的分库分表策略包括水平拆分和垂直拆分。水平拆分是按照某个字段的值将数据分散到不同的表或数据库中,而垂直拆分是将一个表中的字段拆分到不同的表或数据库中。
一、什么是分布式架构 分布式系统(distributed system) 是建立在网络之上的软件系统。 内聚性:是指每一个数据库分布节点高度自治,有本地的数据库管理系统。 透明性:是指每一个数据库
透明性:是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的,看不出是本地还是远程。
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。
今天的话题有两层含义,第一层是说相对于我们所熟知的集中式数据库来说,分布式数据库是与之不同的。在做数据库选型的时候,我们要充分的了解其间的不同,才能做出较为科学的决策。我想很多数据库从业人员都了解其中的不同,不幸的是,他们不是数据库选型的决策者,大多数决策者并不了解这一点。
TDSQL分布式实例通过Proxy接口提供和mysql兼容的连接方式,用户通过IP地址、端口号以及用户名、密码进行连接:
DTCC 2022,与近日落地,作为年度的数据库领域大会,有很多来自厂商、客户及行业内的专家带来了对数据库的最新解读。作为一名资深从业者,也持续关注大会13年。今年受到疫情影响,将形式改为线上,我也与近日拿到分享材料,抽空学习下。本文从上百位老师分享中摘出印象较深的,特分享给各位。会议材料可从https://z.itpub.net/stack/detail/10027下载。
最近接触的一些项目大搞国产化,著名的关系型数据库厂商都在美国,有Oracle的Oracle和MySQL数据库、IBM的DB2、微软的SQL Server等。今天细说一下国内的数据库厂商。
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。
水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知,分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制(replication)和分区(partition)技术原理和方案,其中分区也有称为分片(sharding),希望能引起读者一些思考,在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别,选择适合业务的数据水平拆分方案。
2022 年 9 月 22 日,企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 用户峰会在京举行。参会的有PingCAP和其重量级客户、合作伙伴及产业大咖。我应邀在线参加了会议。 在会议上我听到了PingCAP的创始人兼CEO刘奇的观点:“分布式数据库是一个高度复杂的系统,和云的结合使得复杂性进一步提升。分布式数据库能否存活下去,取决于能否掌握复杂度。” 这个观点我觉得还是很有道理的。分布式数据库相对于单机版的数据库来说,其复杂性是指数级增长的。具体来说,一方面,数据会被存储在不同的机器上,另外一方面,很多查询
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
近些年来,国产数据库成为较热门的话题。有越来越多的公司考虑采用国产数据库产品。近期在与twt社区的互动中,发现有大量相关的讨论,关注度也较高。特将自己回答的部分问题摘录如下,也算是对若干热点问题的个人观点。
在分布式数据库系统中,用户感觉不到数据是分布的,即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
分布式数据库,已经进入了全面快速发展阶段,这种发展,是与时俱进的,与人的需求是分不开的,因为现在信息时代的高速发展,导致数据量和交易量越来越大。这种现象首先导致的就是存储瓶颈,因为MySQL数据库,实质上,还是一个单机版本的数据库,而只要是单机,就必然会遇到的一个问题就是存储问题,因为存储是硬需求,而CPU和内存如果不够的话,只是性能不好,并不会直接否定方案或者架构。
分布式数据库,无疑是近些年来数据库领域的重大技术进步。越来越多的用户考虑将传统集中式或单机数据库,迁移到分布式数据库。然而,正如同其他新技术一样,使用分布式数据库同样面临一定的使用门槛。如何平滑地迁移到这一新架构,享受新架构带来的优势的同时,还需规避潜在的劣势。尽管很多分布式数据库产品,正努力降低使用门槛,让用户近似传统数据库的体验去使用它,但这一过程仍面临诸多问题。此外,要想更好地使用分布式数据库,是需要其实现细节有着更多的了解。本文,尝试从研发角度谈谈,如何上手分布式数据库,针对常见的如何做表分片、如何选择分片键等问题加以描述。为了降低过程难度,结合之前在项目实施中的一点经验,自己也尝试编写工具来方便迁移分析。
随着手机和互联网成为人们眼中的日常必需品,网站和商业服务每周接收数十亿次访问的情况已经司空见惯——这还只是一个侧面。
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.
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。
李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 前言 2019年10月11日至13日,CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议(NDBC 2019),腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”,做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践”的技术报告
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。
嘉宾 |李卫、王南、杨建荣、刘博 编辑 |赵钰莹 随着信息技术的迅猛发展,各行各业产生的数据量呈爆炸式增长,传统集中式数据库的局限性在面对大规模数据处理中逐渐显露,从而分布式数据库应运而生。分布式数据库是在集中式数据库的基础上发展起来的,是分布式系统与传统数据库技术结合的产物,具有透明性、数据冗余性、易于扩展性等特点,还具 备高可靠、高可用、低成本 等方面的优势,能够突破传统数据库的瓶颈。 分布式数据库目前已应用到金融、电信等大数据行业,未来将走向更广阔的领域。本期“数据库 Talk Show”圆桌直
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
作者:李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 ---- 前言 2019年10月11日至13日,CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议(NDBC 2019),腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”,做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践
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。
MySQL在业界流行多年,很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展,MySQL也遇到了新的挑战,主要体现在:业务数据模型呈现多元化,OLTP和OLAP出现融合的趋势;在MySQL数据库上慢查询治理成本高;使用传统的分库分表方案对开发不友好,核心数据库改造成分库分表方案,时间一般以年为单位。
目前主流的数据库都支持数据复制功能,使用这个功能可以对数据库进行简单的伸缩 以mysql为例 在这个方案中,虽然多台服务器部署MySQL实例,但是他们的角色有主从之分,数据写操作都在主服务器上,由
文章主要介绍了腾讯云分布式数据库DCDB的一些特性、架构、以及业务价值。DCDB可支持大容量、高并发的业务需求,同时具备高可用性、高性能、以及更优的TCO。在架构上,DCDB采用了全冗余、全解耦的设计,保证了高可用性。此外,DCDB还具备弹性扩展的能力,能够根据业务的需求自动调整计算资源。通过这些特性,DCDB能够满足金融行业对数据库的各种需求,包括高并发、高可用、高稳定性、以及低成本。
李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
首先购买一台云服务器,并在上面安装 MySQL 数据库,然后部署一个 node.js 之类的 HTTP 服务器监听 80 和 443 端口,在 node.js 中连接数据库并实现业务逻辑。最后购买一个域名并配置 DNS 记录指向我们的服务器 IP 地址,这个网站就算搭建完成了。随着不断的努力,我们网站的访问量越来越多。某天早晨当你美滋滋打开网站想要看一眼最新评论时,却发现网站打不开了。。。
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