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4 `: V* a, z, b* h 引入 | 图解那些分布式数据库中的 DBMS + y( h, M: a8 v" G
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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？ # m3 {# j6 T5 Z" k( Q
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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。 7 R* q$ Z% H( ^
思考：
3 h& }" a% g! J7 z 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？
$ }/ M Y) C* f5 [ 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？ l: N( q9 L9 _. `
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？
' J4 Y% t0 Q$ } 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...... & _# |; v7 B. Q2 F+ j" b
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......
9 y. P' Q5 V" W4 g6 ~ 现状：Oracle，ElasticSearch，MySQL 架构
9 k# c8 }' f- l( t8 u6 i 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...... + i1 t" a' q$ e9 G+ h o6 W
. ?% E3 x0 a3 ? P7 X 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） ' M- X+ ]& A# o1 y1 ]/ V. e
MySQL：
. F. U. s" ^2 p, Q9 ~ 备份数据库命令： I/ H8 C; e v% |! t1 R
mysqldump -u root -p 数据库名 > /home/user/2021.12.26.sql;0 t3 ~; K8 V, O
! v# P1 K9 V! g3 n" A. C) a
只需导出表结构： ; \4 s% R2 L9 W( d* B
mysqldump -u applyun -p -d bi > /home/applyun/bi.sql;: \# ~3 j: U$ s2 m& t
" m! Z" e1 a2 u) X" f+ I# k5 a( U 数据库迁移导入： 4 [0 c" F9 e; _$ Y; j" [
mysql -u root -p 数据库名 < /home/user/2021.12.26.sql;' D+ c% O' ?, C) Z
& N2 {- c. [9 X; z5 C Oracle： 4 [8 ~8 _3 H" Q2 Q% s t
数据库迁移导入：
, T+ c4 O# v+ t( G" O& v6 ? imp yd_dev_tmp/user@ip/orcl file=/home/oracle/xxx.dmp ignore=y full=y;0 T8 t4 k1 Y# {
/ [$ t1 O z+ T
2 h _# d% C) K- S( ]; A. [# M 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） " X" S+ G* T- a% m# |! k+ p7 N* ]
猜想： 4 Y7 N2 H: Z/ R% q$ L2 s
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......
- c; p' b: Z4 k9 ^ 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 4 ?' M$ U/ F$ u. j8 T
构思： 5 L% O1 g* ^4 I# T( b' }; n* z
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）。 ! d5 b6 Q- a P! _4 V) L) D7 E
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。
, F9 ^9 h: Z% F 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？
6 |5 m3 B0 _6 o& ]2 j 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？ , _9 ]+ P2 o; f) Y
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。 , ]! V$ h8 o* e
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。 5 z5 `! r2 D2 ]& O
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再谈经典， ! z, ]) K- N3 B( p$ U* N% u2 D
Google 三驾马车，在分布式系统工程实践领域： ! P+ e% [! p5 n2 }. Q- K
《Google File System》、《Google MapReduce》、 5 X* K# z* o5 h$ ^5 X! h
《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.
5 S. p5 ?" A' g1 l# }# m1 b; b 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。 2 P0 W' ^( _1 y6 P5 h
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。 ) r' _' i7 J8 q9 B5 V: r
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）。 1 k2 ? s/ H7 x6 M0 P6 A
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？ 8 h8 g& r, q2 X: r% Z+ w4 n
OceanBase-中国第一款自主研发的分布式数据库（简称OB） 8 f, ]8 o4 M& K: C. z" Y+ Q
企业级分布式关系数据库 ; N$ X4 K0 I2 }2 F
a）数据强一致 / a! i3 E9 h. k& a# p' n
b）高可靠 3 o, b; u' L( ]* H+ ]
分区-副本机制
" ?4 i# `8 m5 C# c; ] c）高性能
' `+ H4 _" L3 @+ O Paxos协议，在数据强一致的情况下，具有极高的可用性及性能 2 Z% b7 q& I! n8 ^1 W
d）在线扩展
1 y7 i- S9 d: g 当集群存储容量或是处理能力不足时，可以加入新的 OBServer ; o6 [2 P* R5 T2 g
e）高度兼容 SQL 标准和主流关系数据库
0 u* G5 l, h; S3 X$ Q9 ]4 Q f）低成本 2 i4 E/ ^4 h3 \+ _# e7 F
CPU、操作系统、数据库
4 o" V9 ~: Y; M- s9 C, V 如何既兼顾处理 TP 场景的能力，又具备 AP 场景的分析能力？ ( T y& ~6 D: a1 p% S; m7 ^3 T
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......
4 B7 n4 O' ?& P7 N 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？
, w* Q5 G: {7 Q1 V7 @0 t7 s 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...... ( W3 E% X9 _" E
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