分布式数据库技术的演变与发展
分布式数据库技术架构的演变与发展方向30页PPT
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势
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山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期)学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：分布式数据库技术论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（)研究生姓名: 刘杰飞年级： 2014级学号： 201422403003成绩:评阅日期:山西大学研究生学院2015年 6 月 17日分布式数据库研究现状及发展趋势摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。
为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。
分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。
关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题1.引言随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。
尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。
随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。
分布式数据库的产生
分布式数据库的产生与发展（产生背景）比较成熟的数据库系统出现于20世纪六十年代末和七十年代。
以IMS为代表的层次型数据库系统于1968年问世。
20世纪七十年代初，美国CODASYL的数据库任务组的提出了有名的网络数据库模型DBTG。
分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。
E. F. Codd于20世纪七十年代中期提出了关系数据库。
世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。
七十年代，计算机科学技术的发展与飞速发展的现代通信技术相结合，导致了计算机网络的出现。
这个时期，世界上先后建成了许多规模巨大的、全国性的广域计算机网络对经济、国防、情报、科学技术和社会生活产生了深刻的影响。
随着微型计算机的广泛应用，又自然地提出了这样的新问题，为了加强和扩大微型计算机处理数据的功能，要求将许多分布在不同地点上的微型计算机互连起来，共同工作。
这样，进入了分布式数据库时代。
20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机／服务器模式发展。
随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。
这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。
在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展，以分布式为主要特征的数据库系统的研究与开发受到人们的注意。
分布式数据库是数据库技术与网络技术相结合的产物，在数据库领域已形成一个分支。
分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
1、分布式数据库系统重新获得新生
传统的数据库系统广泛使用，但是随着移动应用和大数据的兴起，传
统的数据库系统显得力不从心。
这就导致分布式的数据库系统应运而生，
分布式的数据库系统让应用可以更好的工作，可以处理海量的数据，让更
多用户可以同时访问，更好的利用机器资源。
基于这些优势，分布式数据
库系统迅速的受到市场的认可，许多大的企业和企业都开始采用分布式数
据库系统，使得分布式数据库系统重新获得新生。
2、大数据的发展带来更多的新技术
近几年，大数据的发展越来越快，使得我们面临更多的挑战，其中，
分布式数据库是解决大数据的重要方法之一、在数据量不断增长的情况下，传统的数据库已经不能满足我们的需求，这就需要我们开发更多的技术来
处理大数据，比如：分布式数据库技术、多数据源技术、流式数据处理技
术等等，这些新技术都大大提高了处理大数据的效率，使得大数据的分析
可以更加准确、快速。
3、分布式技术广泛应用
随着科技的发展，分布式技术也被广泛应用到各行各业，不管是金融业、电商业还是医疗行业，都开始使用分布式技术来处理大数据，以满足
其业务发展的需求。
分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
分布式数据库系统(Distributed Database System, DDBS)是指将一个大的数据库分布在多台计算机上存储和处理，使用数据拆分、数据复制和文件共享来管理分布式数据库。
近年来，由于企业网络的不断进步，网络环境的性能和可靠性的改进，以及数据中心规模的不断扩大，分布式数据库系统的应用越来越广泛。
目前，分布式数据库系统的应用领域普遍体现在大型网络环境下的一些业务数据库，比如在电子商务中的商品和客户数据，在银行业务中的存款人名册信息等。
分布式数据库系统在网络环境下实现数据的存储、处理和管理，并且实现多种分布数据库系统所需要的丰富功能，如数据拆分、数据复制和文件共享等，形成了一个完整的分布式数据库管理系统(DDMS)，其中包括分布式数据库引擎(DBE)，服务器管理模块（SMM），分布式数据库管理模块（DMM）等。
研究表明，目前已经有许多高级的分布式数据库系统用于实现分布式数据库管理服务，如Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL等，并且可以实现多种复杂的分布式数据库管理模型，比如事务处理、数据复制和负载均衡等。
细说分布式数据库的过去、现在与未来_光环大数据培训
细说分布式数据库的过去、现在与未来_光环大数据培训随着大数据这个概念的兴起以及真实需求在各个行业的落地，很多人都热衷于讨论分布式数据库，今天就这个话题，主要分为三部分：第一部分讲一下分布式数据库的过去和现状，希望大家能对这个领域有一个全面的了解；第二部分讲一下TiDB的架构以及最近的一些进展；最后结合我们开发TiDB过程中的一些思考讲一下分布式数据库未来可能的趋势。
一、分布式数据库的历史和现状1、从单机数据库说起关系型数据库起源自1970年代，其最基本的功能有两个：把数据存下来；满足用户对数据的计算需求。
第一点是最基本的要求，如果一个数据库没办法把数据安全完整存下来，那么后续的任何功能都没有意义。
当满足第一点后，用户紧接着就会要求能够使用数据，可能是简单的查询，比如按照某个Key来查找Value；也可能是复杂的查询，比如要对数据做复杂的聚合操作、连表操作、分组操作。
往往第二点是一个比第一点更难满足的需求。
在数据库发展早期阶段，这两个需求其实不难满足，比如有很多优秀的商业数据库产品，如Oracle/DB2。
在1990年之后，出现了开源数据库MySQL和PostgreSQL。
这些数据库不断地提升单机实例性能，再加上遵循摩尔定律的硬件提升速度，往往能够很好地支撑业务发展。
接下来，随着互联网的不断普及特别是移动互联网的兴起，数据规模爆炸式增长，而硬件这些年的进步速度却在逐渐减慢，人们也在担心摩尔定律会失效。
在此消彼长的情况下，单机数据库越来越难以满足用户需求，即使是将数据保存下来这个最基本的需求。
2、分布式数据库所以2005年左右，人们开始探索分布式数据库，带起了NoSQL这波浪潮。
这些数据库解决的首要问题是单机上无法保存全部数据，其中以HBase/Cassadra/MongoDB为代表。
为了实现容量的水平扩展，这些数据库往往要放弃事务，或者是只提供简单的KV接口。
存储模型的简化为存储系统的开发带来了便利，但是降低了对业务的支撑。
分布式数据库发展历史
分布式数据库发展历史随着信息技术的快速发展，数据量不断增加，传统的中央集中式数据库已经不能满足大规模数据存储和处理的需求。
为了解决这个问题，分布式数据库应运而生。
本文将从分布式数据库的发展历史出发，介绍其起源、发展和未来趋势。
一、起源分布式数据库的概念最早可以追溯到20世纪60年代。
当时，随着计算机技术的迅猛发展，人们开始意识到单一数据库无法满足大规模数据存储和处理的需求。
于是，分布式数据库的概念被提出，即将数据分散存储在多个地理位置上的数据库系统中。
二、初期发展在分布式数据库的初期发展阶段，主要关注的是数据分布和数据复制的问题。
为了提高数据的可用性和可靠性，人们开始研究如何将数据复制到多个节点，并通过数据同步机制保持数据的一致性。
此外，为了提高查询性能，还研究了分布式查询优化和分布式事务处理等关键技术。
三、分布式数据库的成熟随着分布式数据库技术的不断发展，越来越多的企业和组织开始采用分布式数据库来存储和管理海量数据。
在这个阶段，分布式数据库技术得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
人们逐渐意识到，分布式数据库不仅可以提高数据存储和处理的能力，还可以提供更好的数据安全性和可扩展性。
四、新兴技术的出现近年来，随着云计算、大数据和人工智能等新兴技术的兴起，分布式数据库面临着新的挑战和机遇。
人们开始关注分布式数据库在云环境下的部署和管理，以及如何应对大规模数据的存储和处理需求。
此外，为了提高数据的处理效率和查询性能，还出现了新的分布式数据库技术，如NoSQL数据库和新一代分布式文件系统等。
五、未来发展趋势随着人工智能和物联网等技术的迅猛发展，数据量将继续呈指数级增长。
未来，分布式数据库将面临更多的挑战和机遇。
人们预计，分布式数据库将更加注重数据的安全性和隐私保护，采用更加灵活和高效的数据存储和处理方式。
同时，分布式数据库还将更加注重与人工智能和大数据等新兴技术的融合，为企业和组织提供更好的数据分析和决策支持。
数据库技术发展简史
数据库技术发展简史
数据库技术的发展从最早的手工处理，一直到现在世界上最先进的分
布式数据库系统，是一个漫长而又充满变化的过程。
早期的数据库技术源
自20世纪50年代，当时，人们开始开发具有存储能力的实时联机处理系统，以满足企业对处理和存储数据的需求。
1960年，数据库技术开始迅速发展，IBM公司开发了第一个商业数据
库系统IMS，它是基于网络数据库模型的。
IBM在此之后又推出了IDMS和DB2等系统，这些都是基于概念数据库模型的。
1970年，芝加哥大学的数据库研究小组开发了“关系数据库模型”，这是一种新型的数据库管理技术，使用它可以更加方便地存储和检索数据，而且可以有效地适应用户的变化需求。
1980年代，关系数据库技术发展迅速，开发出了许多新的数据库产品，其中最知名的是艾伦·图灵奖获得者弗兰克·埃文斯创建的“Oracle”。
在他推出Oracle之前，数据库管理系统中存在的许多缺陷
得到了有效的解决，包括：运行效率低，存储空间不够，安全性差，失败
恢复能力差等。
1990年代，信息技术技术的发展越来越快，计算机硬件系统性能也
有了长足的进步。
分布式 - 演进过程
分布式- 演进过程
分布式系统的演进过程可以分为以下几个阶段：
1. 集中式系统：早期的计算机系统都是集中式的，即所有的计算资源都集中在单一的计算机上进行处理。
这种系统的优点是简单易用，但存在单点故障、扩展困难等缺点。
2. 分布式文件系统：为了解决集中式系统的问题，人们开始将计算资源分散到多台计算机上，在这些计算机上实现分布式文件系统，使得多台计算机可以共享存储资源。
这种系统的优点是容错性强，但存在一些性能问题。
3. 分布式数据库系统：分布式文件系统不能提供完整的数据库管理功能，因此人们开始研究如何实现分布式数据库系统。
这种系统可以将数据库的不同部分分散到不同的计算机节点上进行处理，从而提高整个系统的性能和可靠性。
4. 分布式计算系统：分布式数据库系统虽然能提供比较好的数据库管理功能，但处理大量计算密集型任务时性能仍然不高。
因此人们开始研究分布式计算系统，利用多台计算机的计算能力完成任务。
这种系统广泛应用于大规模数据处理、科学计算等领域。
5. 云计算系统：云计算是一种新的计算范式，即将计算资源（包括计算、存储、网络等）抽象成一种服务，并通过互联网进行交付。
云计算系统本质上是一种大
规模的分布式计算系统，但具有更高的灵活性和可扩展性。
大数据的分布式数据库的发展趋势如何？
现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。
在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。
其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。
对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。
而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进行剥离。
传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。
可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。
直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。
同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。
同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。
而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。
对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。
分布式数据库发展综述
I G I T C W产业 观察Industry Observation172DIGITCW2023.101 分布式数据库概述分布式数据库的特点主要包括以下几点。
（1）透明性：分布式数据库的透明性包括分片透明、复制透明、位置透明和逻辑透明等，其中分片透明是透明性的最高层次，逻辑透明层次最低。
具体来说，透明性是指用户在使用过程中，不必关心数据在数据库管理系统内部是如何分片的，不必知道数据都分别存放在哪个节点以及各个网络节点是怎样完成数据复制的，用户只需在使用时完成自己的相关操作即可。
（2）高可靠性：分布式数据库会对数据采取多次备份存储形成多副本来提高数据的可靠性。
当某个节点出现故障时，其他节点可快速替代故障节点继续工作，避免出现数据丢失现象。
（3）易扩展性：当数据库现有容量和性能告急时，分布式数据库可采取添加新节点和服务器的方法来实现扩展，相比于集中式数据库的难扩展性可以更好地满足用户不断增长的需求。
如图1所示。
2 分布式数据库的发展历程21世纪以前，关系型商业数据库可以满足大部分用户应用场景，但随着互联网应用的到来，数据呈现大容量、多样性、流动性等特点，采取集中式架构的传分布式数据库发展综述苏彦志，陈 广，蒋越维（中国移动通信集团河北有限公司，河北 石家庄 050000）摘要：分布式数据库作为信息时代重要的数据管理工具，为处理分布式事务、海量数据存储、高并发任务发挥着重要的作用。
文章介绍了分布式数据库发展历程、国内外发展现状、发展面临的问题以及未来发展前景和展望。
关键词：分布式数据库；发展现状；发展前景doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.10.056中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）10-0172-03Overview of the Development of Distributed DatabaseSU Yanzhi, CHEN Guang, JIANG Yuewei(China Mobile Group Hebei Co., Ltd., Shijiazhuang 050000, China)Abstract: As an important data management tool in the information age, distributed data plays an important role in processing Distributed transaction, massive data storage, and high concurrency tasks. This article introduces the development history of distributed databases, the current development status at home and abroad, the problems faced in development, and the future development prospects and prospects.Key words: distributed database; development status; development prospects作者简介：苏彦志（1982-），男，汉族，河北石家庄人，本科，研究方向为大型IT 基础设施发展与演进。
分布式数据库技术发展与应用创新
分布式数据库技术发展与应用创新现代信息时代的到来，数据量的爆炸式增长让传统的中心式数据库无法满足大规模数据处理的需求。
为了解决这一问题，分布式数据库技术应运而生，并在不断发展中取得了突破性的进展。
本文将从分布式数据库技术的发展历程和应用创新两个方面，探讨其重要性和未来发展趋势。
一、发展历程分布式数据库技术起源于20世纪60年代，当时的计算机硬件还十分昂贵且存储容量有限。
为了解决数据存储的问题，研究人员开始尝试将数据分布式地存储在多台计算机上，从而实现数据的分散和共享。
随着计算机技术的不断发展，分布式数据库技术得到了进一步加强和完善。
1979年，研究人员首次提出了分布式数据库系统的概念，并在1980年代开始对该技术进行了实际应用。
随着互联网的迅猛发展，分布式数据库技术获得了广泛应用。
分布式数据库技术能够将数据分布到全球各地的服务器上，实现跨地域的数据存储和访问。
这种方式不仅可以提高数据的可靠性和可用性，还可以减少数据传输的延迟，提高用户体验。
目前，许多大型互联网企业都采用了分布式数据库技术，如Google的Bigtable和Facebook的Cassandra等。
二、应用创新分布式数据库技术不仅在互联网领域得到了广泛应用，还在其他诸多领域取得了重要突破。
以下是几个典型的应用创新案例：1.金融领域金融行业对数据处理的要求非常高。
分布式数据库技术可以帮助金融机构实现实时数据分析和风险控制。
例如，利用分布式数据库技术，银行可以对大量的交易数据进行实时监控和分析，及时发现异常交易和风险事件。
2.物联网领域物联网将成千上万的传感器和设备连接到互联网上，产生大量的数据。
分布式数据库技术可以帮助物联网系统实现数据的实时采集和处理。
同时，分布式数据库还可以将数据存储在离传感器最近的服务器上，减少数据传输的时延和带宽消耗。
3.医疗领域在医疗领域，分布式数据库技术可以帮助实现医疗信息的共享和交换。
通过建立分布式数据库系统，医院和医疗机构可以快速共享病历、检查报告和治疗方案等信息，提高医疗服务的质量和效率。
分布式数据库的发展与未来
谢谢
、 两地三中心、三地五中心等多种容灾架构；
• 支持同城双活业务能力；
• 支持表级一致性控制策略；
• 支持创建 MySQL、PostgreSQL、SparkSQL 实例
• 100%支持原生协议与语法；
数据库实例层
• 支持JSON、S3对象存储、以及Posix文件系统协议；
• 数据库实例提供类似Oracle RAC的高可用能力；
分库分表
Application
Application
Application
分布式中间件（路由分发）
核心
信贷
C RM
票据
用户组2
用户组1
cluster
cluster
cluster
cluster
核心
核心DB1
信贷
信贷DB1
CRM
CRM-DB1
票据
票据DB1
cluster
用户组4
X
X
X
cluster
用户组3
混合事务和分析场景，适应
更多数据应用需求
S Q L完整支持
ห้องสมุดไป่ตู้
传
统
技
术
兼
容
性
MySQL/PostgreSQL语法的完整兼容
Multi-model与多租户
m u lti-m o del多模数据库引擎，同一引擎处理多种
数据应用场景，符合微服务和云数据库的架构理念
分布式交易型数据库技术发展体系
应用垂直分库
原生分布式数据库
票据DB2
票据DB3
票据DBn
什么是分布式数据库？聊聊它的前世今生
什么是分布式数据库？聊聊它的前世今生在互联网技术发展的今天，相信大家都对分布式数据库表示出了浓厚的兴趣，并且不约而同地问了我这样一个问题：啥是分布式数据库？更有“爱好学习”的朋友希望借此展现出“勤学好问”的品德，进而补充道：“这是哪个大厂出的产品？”好吧，我的朋友，你们真的戳中了我的笑点。
但笑一笑后，我不禁陷入了思考：为什么分布式数据库在大众，甚至专业领域内认知如此之低呢？原因我大概可以总结为两点：数据库产品特点与商业氛围。
首先，数据库产品的特点是抽象度高。
用户一般仅仅从使用层面接触数据库，知道数据库能实现哪些功能，而不关心或者很难关心其内部原理。
而一些类型的分布式数据库的卖点正是这种抽象能力，从而使用户觉得应用这种分布式化的数据库与传统单机数据库没有明显的差别，甚至更加简单。
其次，数据库的商业氛围一直很浓厚。
数据库产品高度抽象且位置关键，这就天然成为资本追逐的领地。
而商业化产品和服务的卖点就是其包含支撑服务，而且许多商业数据库最赚钱的部分就是提供该服务。
因此这些产品有意无意地对终端用户掩盖了数据库的技术细节，而用户有了这层商业保障，也很难有动力去主动了解内部原理。
这就造成即使你工作中接触了分布式数据库，也没有意识到它与过去的数据库有什么不同。
但“福报迟到，但不会缺席”——当由于对其原理缺乏必要认识，导致技术问题频发时，用户才会真正意识到它们好像类似，但本质却截然不同。
而随着分布式数据库逐步渗透到各个领域，用户再也不能“傻瓜式”地根据特性选择数据库产品了。
新架构催生出来的新特性，促使使用者需要深入参与其中，并需要他们认真评估数据库技术特点，甚至要重新设计自己的产品来与之更好地结合。
我是“历史决定论”的忠实簇拥者，我会沿着分布式数据库的发展脉络来介绍它。
相信你在读完后，会对一开始的那个问题有自己的答案。
那么现在我们从基本概念开始说起。
基本概念分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库。
用一句话总结为：由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。
分布式数据库的前世今生
网 络连 接 起 来 ，可 以是 局 域 网或 广 域 网。
分布式数据库结构
分 布式 数据 库 的典型 定义 是 ： 分布 式数 据 库 是 一 个数 据 集 合 ，这些 数 据 在 逻辑 上
图２ 出 了分 布式 数 据 库 的逻 辑 结构 。 给
其 中 ，Ｄ ＭＳ是 分布 式 数据 库 管 理 系统 ， ＤＢ
＼ 、 ／
制 一个 Ｄ Ｂ ， Ｄ Ｓ 则选 择 匀 质较 方便 ， 且通 常
都 选 用关 系 模 型 。这 是 由于关 系模 型 易 于 分 布管 理 ，但 若 Ｄ Ｓ是 建 立 在 已有 的 若 ＤＢ
镣 一
｝ ｌ 盎腓 撼瘴 誓 拄 和麓 蕞统 讯
… ～
零
＼ ０
是 基于 关 系 模 型的 ，有 的是 基 于 层次 或 网 络 模 型的 ， 它们 是 不 同质 的 ， 即 因此 要建 立
异质的 Ｄ Ｂ Ｄ ＭＳ 。
台计 算 机 分 别控 制 本 地 数据 库 及 各 终端 用 户Ｔ； 台计 算 机 及其 本地 数 据 库组 成 了此 每
分 布式 数 据 库 的一 个 站 点 ，各 站 点 用 通讯
若 它 们 在 内模 式 以 下 ，则 是 集 中式
Ｄ ＭＳ的体 系结 构 。分 解 器和 分 布式 Ｂ
执 行 监视 器 所处 的位 置越 往 下 ，站 点
分布 式执行监揽嚣
的 自治 能 力越 弱 。
查询处理及其优化
这是分布式数据库的主要技术 问题 之
布式 数据 库的 两个 重要 特 点 ： 分布 陛和 逻辑
相关 性 。
图４ 所示 。 解 器根 据 分 布模 式 负责 将 来 自 分
区块链技术的发展演变及其特点
区块链技术的发展演变及其特点区块链技术是一种分布式数据库技术，它通过多个节点之间的协作和共识机制，实现对数据的存储、验证和传输。
区块链技术的发展经历了几个阶段，每个阶段都有其特点和重要的发展趋势。
首先是早期的区块链技术的出现，最早的区块链技术是比特币的底层技术，也就是区块链技术的第一代。
这一阶段的特点是去中心化、匿名性和安全性较高。
比特币的区块链通过密码学和共识算法保证了交易的安全性和可靠性，但由于其设计初衷是用于数字货币交易，因此其扩展性和性能存在一定问题。
接着是区块链技术的第二代，这一阶段的典型代表是以太坊。
以太坊引入了智能合约的概念，使得可以在区块链上执行各种复杂的逻辑和业务。
以太坊的区块链技术具有更强的灵活性和功能性，可以用于构建去中心化应用（DApps），并且支持自定义的加密货币。
第二代区块链技术也在共识算法、隐私保护和性能优化等方面进行了一定的改进。
第三代区块链技术的特点是跨链互操作性和扩展性。
随着区块链技术的发展，不同的区块链网络之间开始互相连接和通信，实现跨链的数据传输和价值交换。
同时，为了提高区块链的性能和扩展性，第三代区块链技术也在共识算法、分片技术和链上链下结合等方面进行了探索和创新。
另外，区块链技术还具有去中心化、透明性和防篡改等特点。
去中心化意味着没有中心机构或中介，所有的参与者共同维护和管理区块链网络，确保数据的安全和可信。
透明性则是指区块链上的交易和数据可以公开查看，任何人都可以审核和验证，从而增加了信任和透明的程度。
防篡改是指一旦数据被写入区块链，就不可篡改和删除，确保了数据的完整性和可靠性。
综上所述，区块链技术经历了从比特币到以太坊再到跨链互操作的不断发展演变，每个阶段都有其特点和创新。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，区块链技术的发展前景将更加广阔。
第四代区块链技术的发展趋势是多链融合和分布式应用生态建设。
随着区块链技术的不断演进和应用的扩大，出现了更多的区块链平台和应用场景。
分布式数据库技术的演变与发展
MySQL
MySQL
Oracle Oracle
Diamond 配置中心
分布式数据库的技术架构演变
Client
Client
Client
Client
Client
数据库中间件
M
S
在线双主
M
S
在线 双主
M
S
在线双主
分布式数据库技术 架构的未来方向
分布式数据库的技术架构演变
S S
S S
分布式数据库的技术架构演变
MySQL_Server_1
增加处理节点
SQL节点宕机， 负载均衡设备控 制不向其发送数 据操作请求
ndbd_5
ndbd_6
增加数据节点
MySQL_Client
Java
负载均衡设备
MySQL_Cluster_SQL_Node
MySQL_Server_1 MySQL_Server_2
高可用
伸缩性 负载均衡
数据库可用性达到99.99% 应用展开服务达到99.99% 数据库中间件达到99.99% 应用对列服务达到99.99% 业务系统整体每年仅允许有累计53分钟的 不可用时间，定期维护（包括部署）除外 应用服务任意增减
数据库节点任意增减
应用服务支持集群化部署 数据服务支持集群化部署
业务场景 数据分片 应用透明 服务质量
企业生产在线交易系统，即OLTP业务场景 经过企业级验证，成熟稳定主流开源数据库产品 海量数据存储 海量用户访问
垂直拆分 水平拆分 智能分片算法
单一的数据访问服务 屏蔽数据拆分的复杂逻辑 应用服务透明
分布式数据库综述报告
分布式数据库综述报告
摘要：
分布式数据库是指将数据库系统的处理能力和存储能力分散到多个节
点上，通过网络进行协同工作的数据库系统。
它具有高性能、高可用性和
可扩展性等优势，已经广泛应用于分布式计算和云计算等领域。
本报告分
析了分布式数据库的基本概念、发展历程、分类、架构、关键技术和应用
现状等内容，并对未来的发展趋势进行了展望。
1.引言
随着互联网和分布式计算的发展，传统的集中式数据库已经不能满足
大规模数据处理的需求。
分布式数据库通过将数据分散存储和处理，可以
提供更好的性能和可扩展性。
本节介绍了分布式数据库的基本概念和优势。
2.发展历程
3.分类
4.架构
5.关键技术
6.应用现状
7.发展趋势
未来分布式数据库的发展趋势包括更好的容错性、更高的性能和更好
的可扩展性。
本节对未来的研究方向和技术趋势进行了展望。
8.结论
本报告综述了分布式数据库的基础概念、发展历程、分类、架构、关键技术和应用现状等内容。
通过对分布式数据库的研究和分析，可以得出分布式数据库具有高性能、高可用性和可扩展性的优势，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：分布式数据库；性能；可扩展性；架构；关键技术；应用现状；发展趋势。
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演变与发展方向
CSDN数据库核心技术与应用实战峰会
目 录 / Contents
Part one 分布式数据库技术架构分类 Part two 企业为何需要分布式数据库 Part three 企业典型业务场景 Part four 分布式数据库的技术架构演变 Part five 分布式数据库技术架构的未来方向 Part six 数据库行业十三五预测
支持的并发量大于2万 数据库交易量大于10万/s 响应时间<1s 最大响应时间<10s QPS大于30万
当数据量或系统负载超过我们3年规划之后，大 部分业务系统可通过增加物理服务器节点的方式， 达到支持业务的持续发展或性能线性提高 要求性能可扩展 要求容量可扩展
数据迁移时可通过规划和技术手段，能做到不影响数据库提供数据服务的质量 增加物理服务器节点，对应用模块透明，不需要修改任何代码 要求可在线扩展，扩展时间/对业务的影响时间（如性能下降时间）小于10小时 扩展的线性度应该大于70%
数据库可用性达到99.99%，即每年仅允许有累计 53分钟的不可用时间；
定期维护（包括部署）除外
要求可在线数据备份，时间少于11小时（22：00～08：00） 失败切换时间小于10s 故障恢复时间小于30分钟 数据复制延迟时间（本地：1s，异地：1分钟） 本地同步时，数据丢失量小于1笔交易
要求支撑5+个应用的全国访问
分布式数据库 技术架构分类
分布式数据库技术架构分类
Oralce RAC MySQL Cluster
Vertica GreenPlum
HBase MongoDB
分布式数据库技术架构分类
2005年
MySQL Proxy
Atlas
Cobar CDB
---
2015年
TDDL Fabric
D-RDS OceanBase HotDB
高可用
伸缩性 负载均衡
数据库可用性达到99.99% 应用展开服务达到99.99% 数据库中间件达到99.99% 应用对列服务达到99.99% 业务系统整体每年仅允许有累计53分钟的 不可用时间，定期维护（包括部署）除外 应用服务任意增减
数据库节点任意增减
应用服务支持集群化部署 数据服务支持集群化部署
指标分解
2013年操作平台TPS须大于27000 2014年操作平台TPS须大于40000
2015年操作平台TPS须大于60000 2014年峰值单量M000W，全国12000个网点。
操作平台N00W单量，优化前： 数据写入：INSERT KL亿次/天 数据删除：DELETE KX亿次/天
操作平台N00W单量，优化后： 数据写入：INSERT X亿次/天 数据删除：DELETE Y亿次/天
据指标，如下：
平均每天1000万以上运单数据产生； 平均每天8000万次以上INSERT操作； 平均每天1.2亿次以上SELECT操作； 平均每天1000万以上UPDATE操作；
2 数据保存生命周期 年，每月产生业务数据 12 GB以上，总数据容量 TB以上；
500
分布式数据库 的技术架构演变
企业为何需要 分布式数据库
企业为何需要分布式数据库
易扩展 高并发
海量用户 业务要求
高性能
海量数据 高可靠
企业为何需要分布式数据库
企业为何需要分布式数据库
自动化 自主研发 硬件平民化 开源产品 分布式 私有云
数据创 造价值
企业信息化发展的趋势
企业典型业务场景
企业典型业务场景
电信行业某集团总部去IOE项目
目标
海量数据 高可用 高性能
可扩展 多中心
说明
指标分解
系统运行一年之后数据总量：120T
每年数据增量：小于等于20%，也即第一年数据 最大增量：24T
单应用数据20T以上 单表有20亿条记录(大省的在1亿+条记录) 系统正常运行后，不做任何数据存储调整或二次拆分的情况下，支撑业务数据持续增长 年限：3年
作
企业典型业务场景
快递物流行业去IOE项目
目标
说明
2013年单量：平时 N00万， 高峰 NE00万 2014年单量：平时 M000万， 高峰 M000万 2015年单量：平时 DF00万， 高峰 D000万
高并发
网点数量：12000+ PDA终端：10W+ 子系统PC终端：4个+/网点
接入平台集群应用服务数量：YX0个 + 数据库连接数 2100/实例（操作平台占130个）
要求两地三中心数据容灾及数据服务
要求在线，且数据中心的每个节点都可以提供服务
数据同步延迟最长时间 小于1分钟
数据服务切换最大时间 小于3分钟
业务服务切换最大时间 小于10分钟
数据丢失量
小于100笔交易
不同机房的业务数据库组之间，能做到数据异步互相复制；同一份数据，同一时刻只有
一个数据中心应用模块能对其进行修改，但是全网的数据中心都可同时对其进行只读操
分布式数据库的技术架构演变
S S
S S
分布式数据库的技术架构演变
MySQL_Server_1
增加处理节点
SQL节点宕机， 负载均衡设备控 制不向其发送数 据操作请求
ndbd_5
ndbd_6
增加数据节点
MySQL_Client
Java
负载均衡设备
MySQL_ClySQL_Server_2
企业典型业务场景
快递物流行业去IOE项目
xxx_app_1
xxx_app_2
mmm_app_1
mmm_app_2
nnn_app_1
nnn_app_2
Express_app
Express_app
Express_app
HotDB
HotDB
8对X86服务器组成的MySQL数据库存储层
某某速递的运单数据公共服务的业务数
数据服务或应用服务的任意一个节点宕机， 不影响业务系统服务
故障切换时间小于10秒 故障恢复时间小于5分钟 数据库的数据复制延迟时间小于1秒
支持对操作平台中的展开应用服务节点和数据库实例进行动态扩展；
对数据库与应用服务解耦后，调整数据节点或应用节点，互相不影响 业务系统的正常服务。 应用集群中的节点可任意增减 数据服务集群中的数据库节点可任意增减
MySQL_Cluster_Data_Node
ndbd_ 1
ndbd_ 2
ndbd_ 3
ndbd_ 4
NDB Management Client ndb_mgm