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引入 | 图解那些分布式数据库中的 DBMS
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开篇：想必大家都有一个疑问？何为分布式数据库？OLTP，OLAP，HTAP？它又能够给我们带来什么？ 7 |7 ~% i. t5 O7 x# C
4 Y2 j* z6 x, ] 背景：在数据库技术 DBMS 领域，尤其是针对其中很多核心技术组成部分攻关的突破，国产化数据库一直都起着模范带头作用。许多国内互联网公司，包括现在很多成熟的技术框架，数据库都来自于国外。早期，依赖于核心技术的引进，在引进的基础上做上层应用，进而不断迭代。而现在核心技术自研，数据库自研等成了技术攻关的新浪潮。阿里曾一直提出“去 IOE ”的概念-其中 IBM 是服务器提供商，Oracle 是数据库软件提供商，EMC 则是存储设备提供商。
H! H) D" b1 M2 g. w n) \7 v% z% z& k 思考： ) A' c' P6 i! H0 P- X3 Y/ N
1、当使用 K8、Docker 容器化编排技术受到限制，假若 Oracle、MySql 数据存储等数据库软件不再向我们提供正常的服务？ + a9 ]# w4 v$ s) B9 t9 y
2、在我们的项目工程中，若是没有了这些数据库技术去提供正常的服务，如何能够去及时地采取补救的措施，使得业务能够平滑过渡，做到让用户无感知体验？ " r- E- n4 p$ F! l& T
3、从传统关系型数据库到非关系型数据库，NOSQL ，NewSQL 再到数据湖，以及兼顾 OLAP 跟 OLTP 的各种分布式数据库-HTAP（混合事务/分析处理），在拥有自己的数据存储解决方案基础之上，现有技术框架体系是否能够较好适配，能否做到更好地兼容？ 9 ] M) P3 B4 E9 l( L( n
场景：在现有渠道产品上的适配，推进国产化数据库进程，包括信创自主可控等领域，都值得作为技术人的我们去深思......
5 O# _7 B" g! n 诚然，技术多元化是一个趋势，多语言并存，多数据库适配，多环境兼容......
$ T) M4 g3 Q$ a2 V/ G 现状：Oracle，ElasticSearch，MySQL 架构
! O" p0 E u) F# f 目前，在 Oracle 中多个业务库中，数据规模已经非常庞大，MySQL 中多个业务库，其单表数据量都已超过千万级别，数据每天在不断的增长...... * w2 y \# i0 Z
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尤其，在许多老旧的项目中，Oracle 视图数据量非常大，DMP 文件数百G，数据存储成本极其昂贵，这里也提供下大数据量的一些数据库导入导出方式（相比较工具导入导出或许速度更快一个数量级） 0 P t9 r; { v& c+ Q8 u* }9 l
MySQL： # H- }, d& \7 y Q% ~: ]8 K: C
备份数据库命令：
8 Z A; N" t) Y! q! O1 W/ | mysqldump -u root -p 数据库名 > /home/user/2021.12.26.sql;
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+ p5 r. I7 H6 l5 l% T& J7 ? 只需导出表结构：
# F9 N( l, K+ w$ E mysqldump -u applyun -p -d bi > /home/applyun/bi.sql;5 b* \0 \4 p/ p: z' W6 V
+ Z. g9 i. C2 O0 r6 z6 t* c" F0 } 数据库迁移导入： 5 J& ?8 g' }7 n% R. X9 ~6 { q* G
mysql -u root -p 数据库名 < /home/user/2021.12.26.sql;
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Oracle：
2 J5 C5 ^9 n5 f 数据库迁移导入： ( V8 X0 \1 C: M5 z3 K5 c5 N* \. g
imp yd_dev_tmp/user@ip/orcl file=/home/oracle/xxx.dmp ignore=y full=y;
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# g$ g8 u; |1 u5 @7 v
成功导入数据泵. dmp 文件。（其中，可通过su - oracle进入oracle目录，dmp文件可上传到/home/oracle路径）
. q1 i8 V$ Z7 c6 h' i! t$ j6 X 猜想： - V+ _; W- @0 w, @& D$ b# j
当下的数据库技术体系，正如春秋时期百家争鸣的局面，已然无法像传统关系型数据库那样三足鼎立，各个大厂，尤其是互联网，根据其自身业务需求体系定制化了很多产品，像 OceanBase ，TiDB ，Vertica，ClickHouse，Greenplum......
( _) u1 F: x; \& j/ ^. S& J: \ 那么，拥有这么多的选择权，是不是意味着学习的成本会不断抬高，我们需要了解扩充的知识面更多？上述仅列举了正在项目中移植预研的几款 DBMS，更多详情请回顾->数仓进阶 | 记一次OLAP分析引擎演进思考过程
7 {4 _1 G" C( s, @) T 构思：
' R9 F/ `* M0 p7 V. ~9 x 当我们的业务系统发展到一定规模，不论是累计数据量，亦或用户并发量。早期，通过单体架构进行设计，应付自如，再大就是分库分表，解决数据库单点瓶颈（I/O）。
P% u, v, ^+ v9 ~! R# g 随着业务持续发展，单机有着明显的单点效应，并且单机的容量跟性能都是极其局限的。
- H% T3 B' |3 }0 O/ Z- P H 进一步，对某些应用进行水平扩容，渐渐的，虽然各个应用服务器CPU都正常，但是你会发现还是有很多慢请求依然存在，究其缘由-单点数据库性能瓶颈？
" h0 v; n8 X9 X! A+ v 更进一步，数据库集群-主从架构，大部分读操作可直接访问从库，减轻主库的负担，但依旧还是无法解决主库写的瓶颈？ ; {/ k6 @5 l v* T. k% F; Z
接下来，就是上述提到的分库分表，分库分表可作水平拆分-对表进行进一步拆分，垂直拆分-不同功能表放置不同的库，按业务功能进行拆分。
, @) k6 D9 J2 {+ `- a g+ o 然而，当相同的应用扩展越多，每个数据库的链接数，长久以往必会让数据库本身的资源再度成为瓶颈，简言之，资源隔离性依然不彻底->未形成单元化的雏形。
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7 V2 T- t8 l0 b# \( d 再谈经典，
: Z) j# s1 [7 Z& r Google 三驾马车，在分布式系统工程实践领域： $ z X. |! u7 L- b# B" _
《Google File System》、《Google MapReduce》、
% H0 R0 o; m7 u- E$ x 《Google BigTable》在很大程度上奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础. * }3 N' L5 T% \; U4 R8 M& d# _
回到 CAP 理论，想必在分布式领域中这个著名的定理都有所耳闻，即 C 为数据一致性，A 为服务可用性，P 为服务对网络分区故障的容错性。
' H; e2 h* @! p* x' Q9 h3 C 谈及 CAP，这里暂不详赘，各有各自不同深度层次的见解，但这里需要说明下的就是选择 CP 的分布式系统，并不代表可用性就完全没有了，比如像我们常用的中间件，为了增加可用性保障，往往提供了分片集群-复制的一些方案。 6 Y6 O/ g3 K- F4 o' D
包括常说的 BASE 理论-对 CAP 理论的延伸，核心思想-即使无法做到强一致性（Strong Consistency），但我们的应用可以采用适合的方式达能够到最终一致性（Eventual Consitency）。
2 X0 O% d: L4 Z( m 从上述提到由单点现状->分布式架构演进构思的过程中，出现诸多不同阶段性痛点，想必这也是为什么那么多分布式数据库产品如雨后春笋般不断涌出？
# a6 T' P5 ^ C3 ]* q OceanBase-中国第一款自主研发的分布式数据库（简称OB） : [3 |! t2 C+ H" O2 K7 I
企业级分布式关系数据库 . Q9 E4 g* [1 g1 h/ c
a）数据强一致 5 I- L" ]" l1 s- Y0 f
b）高可靠
$ F+ V5 ?) n! n5 ]$ O5 R" K- x! G 分区-副本机制 , Z; }8 _* J$ J; [5 m
c）高性能 6 ]6 F2 D. ^9 v3 v# B1 \0 c
Paxos协议，在数据强一致的情况下，具有极高的可用性及性能
: B# o( u% Y/ @$ i: H' J% _ d）在线扩展
( U# q" h7 v$ V3 i, ]- I& r 当集群存储容量或是处理能力不足时，可以加入新的 OBServer
0 q- @" b h0 ]0 }' _0 c& u e）高度兼容 SQL 标准和主流关系数据库 * h p+ M, o9 S0 s& @* O7 f
f）低成本 9 j* }! w# u6 a( B) Q# E
CPU、操作系统、数据库 % Q; w) f( l9 @( U7 I
如何既兼顾处理 TP 场景的能力，又具备 AP 场景的分析能力？ % Y9 b0 j8 n; _5 S8 M% l4 v
想必 HTAP 架构希望打破 TP 和 AP 的边界，虽然存在很多技术难关需要攻克，一直在路上，期待 OceanBase（OB）一直会有新的突破......
' i3 w/ r1 \0 [1 g+ ? 延伸思考：HTAP（混合事务/分析处理），相比 OLTP、OLAP 能够给我们带来？OceanBase 又是如何支持 HTAP？ ( n& q" c: q+ e" ]
在高并发海量数据场景下，是否能让系统中诸多计算节点同时运行 OLTP 类型的应用和复杂的 OLAP 类型的应用...... / a( V+ f8 ?3 h) A9 M4 U
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