drds数据库（drds数据库分区）

本篇文章给大家谈谈drds数据库，以及drds数据库分区对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、如何使用DRDS突破单个数据库瓶颈
• 2、polardbppas区别
• 3、2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析
• 4、谁能说下思极有容数据库
• 5、阿里云分布式数据库服务DRDS？谁使用过 简单讲讲！
• 6、阿里云的主要功能是什么？

如何使用DRDS突破单个数据库瓶颈

你好 数据库的语句执行效率，则要具体测试了，一般表设计合理是关键 你的采纳是我前进的动力，还有不懂的地方，请继续“追问”。 如你还有别袜旦的问题，可另外向我求助；答题不易，互相理解，互枝枯相帮猛好洞助。

polardbppas区别

PolarDB-X 2.0（以下简称PolarDB-X）与DRDS（DRDS也称为PolarDB-X 1.0）都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构，用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑，她们磨茄码俩到底有什么样的区别？

DRDS，其本质是搭建在标准MySQL（阿里云上的RDS For MySQL）上的分库分表中间件，具有很高的灵活性。 PolarDB-X是使用云原生技术的分布式数据库，具有一体化的数据库体验，其存储节点是经过了高度定制的MySQL，从而提供了大量中间件无法提供的能力（使用全局MVCC的强一致的分布式事务、私有RPC协议带来的性能提升、Follower上的一致性读能力等等）。

本文带大家从各个纳戚角度剖析下，PolarDB-X与DRDS的异同。

首先简单说下她们相似的地方：

她们都能基于Share-Nothing的架构，具备极强的水平扩展能力

她们都基于MySQL的生态体系，具有很高的MySQL兼容性

她们使用同样的SQL引擎，具瞎哪备相似的SQL执行能力

她们均提供分布式事务、全局索引等常见中间件不具备的高阶能力

她们都在阿里巴巴内部广泛使用，历经多年双十一的考验，稳定可靠

接下来我们重点看下她们有哪些区别。

2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析

本期目录

DB-Engines数据库排行榜

新闻快讯

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、时间序列

五、大数据生态圈

六、国产数据库概览

七、云数据库

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感谢名单

为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录

进行指激胡下载。

DB-Engines数据库排行榜

以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考，数据仅供参考。

DB-Engines排名铅衡的数据依据5个不同的因素：

新闻快讯

1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。

3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊唯拦盘前股价小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。

5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。

今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。

RDBMS家族

Oracle 发布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分关键功能：

1、性能

2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、数据仓库和大数据

MySQL发布8.0.13版本

1、账户管理

经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。

3、字段默认值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。

4、优化器

1）Skip Scan

非前缀索引也可以用了。

之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 40) 和(f1 = 2 AND f2 40)的查询结果合并。

2）函数索引

之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。

5、SQL语法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能变化

1）设置用户变量，请使用SET语句

如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。

3）新增会话级临时表空间

在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。

4）在线切换Group Replication的状态

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update连表更新，limit语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

参考：

2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL

Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！

有以下两种情况执行DDL操作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：

针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL操作快速失败。

例：

如果线上有某个慢SQL对该表进行操作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。

参考：

3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录

窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。

参考：

Percona Server发布8.0 GA版本

2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：

1、安全性和合规性

2、性能和可扩展性

3、可观察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：

Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：

RocksDB发布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。

PostgreSQL发布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。

1、PostgreSQL 11的重大增强

2、PostgreSQL 插件动态

1）分布式插件citus发布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。

2）地理信息插件postgis发布2.5.1

PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。

3）时序插件timescale发布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。

4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。

3、PostgreSQL衍生开源产品动态

1）agensgraph发布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。

2）gpdb发布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显著提升。

3）antdb发布3.2

antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。

4）迁移工具MTK发布52版本

MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。

DB2发布 11.1.4.4版本

DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：

1、性能

2、高可用

3、管理视图

4、应用开发方面

5、联邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis发布5.0.3版本

MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。

MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。

MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。

本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改进：

NewSQL家族

TiDB 发布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。

TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB发布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。

作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：

CockroachDB发布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：

新增企业级特性：

新增SQL特性：

新增内核特性：

Admin UI增强：

时间序列

本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。

TimescaleDB架构：

数据自动按时间和空间分片(chunk)

更新亮点：

大数据生态圈

Hadoop发布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：

Greenplum 发布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。

该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：

国产数据库概览

K-DB发布数据库一体机版

2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：

OceanBase迁移服务发布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。

以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：

SequoiaDB发布3.0.1新版本

1、架构

1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法

计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。

SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意

用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。

2、其他更新信息

1）接口变更：

2）主要特性：

云数据库

本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测

1、News

1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：

2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：

3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：

4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商业化上线

2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。

产品特性：

使用场景：

官网文档：

3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测

2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。

本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本

12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。

DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，弹性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。

京东云DRDS产品有以下主要特性

1）自动分库分表

通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。

2）分布式架构

基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。

3）超强性能

具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。

参考链接：

RadonDB发布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。

我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。

至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：newsletter@dbaplus.cn

感谢名单

最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。

往期回顾：

↓↓别忘了点这里下载 2019年1月 完整版Newsletter 哦~

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谁能说下思极有容数据库

我来说吧！

一句话介绍：思极有容数据库思极有容数据库思极有容数据库（思极有容数据库）是一款国产自主可控的分布式关系型数据库集群软件，极致稳定，极致易用，极致性能，具备支持跨地域、去中心、高并发、多副本强一致、高可用、高可扩展等特性；目前已经满分通过工信部信通院“分布式事务数据库”测试。

产品优势：思极有容数据库是完全兼容MySQL协议的分布式的数据库产品，对于需要分库分表的业务需求，无需业务做任何分布式改造，就像使用单机MySQL一样去处理更大的数据，更大的并发。思极有容数据库是由国网信产集团自主研发的分布式数据库，已经与ARM、飞腾、UOS等国产化体系完全兼容。

思极有容数据库数据库集群具备极强的可定制性，可以针对国网科技项目需求进行创新性定制开发，并且在数据库核心技术专利方面，信产集团思极有容团队有丰富的专利申请和论文发表经验，充分体现科技项目先进性和创新性。信丛思极有容数据库数据库具有HTAP部署模式，可以同时支撑大并发的联机交易和复杂的大SQL查询，可以通首老过分层按需横向准线性扩展，不断满足系统事务交易负载和复杂查询负载的增长需求。

趋势价值分析1）分布式是趋势，但是技术门槛高，对研发，运维的水平要求高。2）思极有容数据库作为分布式解决方案对应用透明，研发人员精力集中在业务实现，而不是被分库分表耗费过多精力，从而提高效率，这是一个很有价值和意义的事情。

场景及核心特滑芹樱性：

适用场景1）事务交易场景，对数据操作事务性要求高，对数据一致性要求高的场景2）大并发大数据量场景，针对海量数据库进行大并发的联机交易的场景3）业务规模持续快速增长，对数据库的存储与性能有较强扩展性需求的场景4）报表即席查询展现场景适用业务：支持交易、企业管理、办公、门户、生产控制等信息化业务系统构建。

思极有容数据库核心特性:1）数据强一致性。思极有容数据库数据库事务数据强一直，任何故障场景下确保集群数据不丢失，数据强一致，RPO为0。2）扩展性。思极有容数据库数据库基于sharding实现数据库横向高可扩展，数据库性能随集群节点扩展准线性提升。3）高可用性。思极有容数据库分布式数据库的目标是能够高度容错磁盘、机器、机架，甚至数据中心故障，在无需人工干预的情况下，可最小化故障的各种影响，确保4个9的高可用性4）成本。思极有容数据库数据库支持廉价PC服务器/虚拟环境部署，可以大幅降低数据库的持有成本。5）国产化。思极有容数据库数据库支持主流的国产CPU与国产OS平台，可以用于构建全栈国产化的解决方案。6）高性能。思极有容数据库数据库在3台国产鲲鹏服务器下可以跑出100万TPMC的性能。

和竞争对手相比的主要优势1）和传统国产数据库厂家，例如达梦、人大、神通等相比，思极有容数据库采用原生分布式架构，在集群扩展性和大规模部署后集群性能方面有较大优势；同时思极有容数据库完全兼容和继承MySQL生态，非常的易用易适配，可以无缝衔接大量第三方数据处理组件，有巨大的生态优势。2）和开源数据库MySQL/PostgreSQL相比，思极有容数据库具备强大的扩展能力和准线性的性能提升优势，在数据存储容量、事务吞吐性能、数据库原生高可用方面具备碾压优势。3）和新兴分布式数据库厂家，例如阿里DRDS、腾讯TDSQL等相比，思极有容数据库具备更加完备的SQL语法支持，具备更加强大的事务吞吐性能，对应用适配更加友好。

阿里云分布式数据库服务DRDS？谁使用过 简单讲讲！

淘宝开源的TDDL和cobar的结合，放到了阿里云上就是DRDS，是商品，服务，可以购买使用的。可以在阿里云官网上注册免费试用。

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随着互联网时代的到来，计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨，而我们却完全无法对用户数做出准确预估。我们的系统所需要支持的用户数，很可能在短短的一个月内突然爆发式地增长几千倍，数据也很可能快速地从原来的几百GB飞速上涨到了几百个TB。如果在这爆发的关键时刻，系统不稳定或无法访问，那么对于业务将会是毁灭性的打击。

伴随着这种对于系统性能、成本以及扩展性的新需要，以HBase、MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase为代表的神神分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来。

本文将会介绍阿里DRDS的技术理念、发展历程、技术特性等内容。

DRDS设计理念

从20世纪70年代关系数据库创立开始，其实大家在数据库上的追求就从未发生过变化：更快的存取数据，可以按需扩缩以承载更大的访问量和更大的数据量，开发容易，硬件成本低，我们可以把这叫做数据库领域的圣杯。

为了支撑更大的访问量和数据量，我们必然需要分布式数据库系统，然而分布式系统又必然会面对强一致性所带来的延迟提高的问题，因为网络通信本身比单机内通信代价高很多，这种通信的代价就会直接增加系统单次提交的延迟。延迟提高会导致数据库锁持有时间变长，使得高冲突条件下分布式事务的性能不升反降（这个具体可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距离单机数据库都还有明显的差距。

从上面的说明，我们可以发现，问题的关键并不是分布式事务做不出来，而是做出来了却因为性能太差而没有什么卵用。数据库领域的高手们努力了40年，但至今仍然没有人能够很好地解决这个问题，Google Spanner的开发负责人就经常在他的Blog上谈论延迟的问题，相信也是饱受这个问题的困扰。

面对这个难题，传统的关系数据库选择了放弃分布式的方案，因为在20世纪70~80年代，我们的数据库主要被用来处理企业内的各类数据，面对的用户不过几千人，而数据量最多也就是TB级别。用单台机器来处理事务，用个磁盘阵列处理一下磁盘容量不够的问题，基本上就能拿蔽解决一切问题了。

然而，信息化和互联网的浪潮改变了这一切，我们突然发现，我们服务的对象发生了根本性变化，从原来的几千人，变成了现在的几亿人，数据量也从TB级别到了PB级别甚至更多。存在单点的单机系统无论如何努力，都会面对系统处理能力的天花板。原来的这条路，看起来是走不下去了，我们必须想办法换一条路来走。

可是消瞎州，分布式数据库所面对的强一致性难题却像一座高山，人们努力了无数个日日夜夜，但能翻越这座山的日子看来仍然遥遥无期。

于是，有一群人认为，强一致性这件事看来不怎么靠谱，那彻底绕开这个问题是不是个更好的选择？他们发现确实有那么一些场景是不需要强一致事务的，甚至连SQL都可以不要，最典型的就是日志流水的记录与分析这类场景。而去掉了事务和SQL，接口简单了，性能就更容易得到提升，扩展性也更容易实现，这就是NoSQL系统的起源。

虽然NoSQL解决了性能和扩展性问题，但这种绕开问题的方法给用户带来了很多困扰，系统的开发成本也大大提升。这时候就有另外一群人，他们觉得用户需要SQL，觉得用户也需要事务，问题的关键在于我们要努力地往圣杯的方向不断前进。在保持系统的扩展性和性能的前提下，付出尽可能小的代价来满足业务对数据库的需要。这就是NewSQL这个理念的由来。

DRDS也是一个NewSQL的系统，它与ScaleBase、VoltDB等系统类似，都希望能够找到一条既能保持系统的高扩展性和高性能，又能尽可能保持传统数据库的ACID事务和SQL特性的分布式数据库系统。

DRDS发展历程

在一开始，TDDL的主要功能就是做数据库切分，一个或一组SQL请求提交到TDDL，TDDL进行规则运算后得知SQL应该被分发到哪个机器，直接将SQL转发到对应机器即可（如图1）。

图1 TDDL数据库切分

开始的时候，这种简单的路由策略能够满足用户的需要，我们开始的那些应用，就是通过这样非常简单的方式完成了他所有的应用请求。我们也认为，这种方案简单可靠，已经足够好用了。

然而，当我们服务的应用从十几个增长到几百个的时候，大量的中小应用加入，大家纷纷表示，原来的方案限制太大，很多应用其实只是希望做个读写分离，希望能有更好的SQL兼容性。

于是，我们做了第一次重大升级，在这次升级里，我们提出了一个重要的概念就是三层架构，Matrix对应数据库切分场景，对SQL有一定限制，Group对应读写分离和高可用场景，对SQL几乎没有限制。如图2所示。

图2 数据库升级为三层架构

这种做法立刻得到了大家的认可，TDDL所提供的读写分离、分库分表等核心功能，也成为了阿里集团内数据库领域的标配组件，在阿里的几乎所有应用上都有应用。最为难得的是，这些功能从上线后，到现在已经经历了多年双11的严酷考验，从未出现过严重故障（p0、p1级别故障属于严重故障）。数据库体系作为整个应用系统的重中之重，能做到这件事，真是非常不容易。

随着核心功能的稳定，自2010年开始，我们集中全部精力开始关注TDDL后端运维系统的完善与改进性工作。在DBA团队的给力配合下，围绕着TDDL，我们成功做到了在线数据动态扩缩、异步索引等关键特征，同时也比较成功地构建了一整套分布式数据库服务管控体系，用户基本上可以完全自助地完成整套数据库环境的搭建与初始化工作。

大概是2012年，我们在阿里云团队的支持下，开始尝试将TDDL这套体系输出到阿里云上，也有了个新的名字：阿里分布式数据库服务（DRDS），希望能够用我们的技术服务好更多的人。

不过当我们满怀自信地把自己的软件拿到云上的时候，却发现我们的软件距离用户的要求差距很大。在内部因为有DBA的同学们帮助进行SQL review，所以SQL的复杂度都是可控的。然而到了云上，看了各种渠道提过来的兼容性需求，我们经常是不自觉地发出这样的感叹：“啊？原来这种语法MySQL也是可以支持的？”

于是，我们又进行了架构升级，这次是以兼容性为核心目标的系统升级工作，希望能够在分布式场景下支持各类复杂的SQL，同时也将阿里这么多年来在分布式事务上的积累都带到了DRDS里面。

这次架构升级，我们的投入史无前例，用了三年多才将整个系统落地完成。我们先在内部以我们自己的业务作为首批用户上线，经过了内部几百个应用的严酷考验以后，我们才敢拿到云上，给到我们的最终用户使用。

目前，我们正在将TDDL中更多的积累输出到云上，同时也努力优化我们的用户界面。PS：其实用户界面优化对我们这种专注于高性能后端技术的团队来说，才是最大的技术挑战，连我也去学了AngularJS，参与了用户UI编。

DRDS主要功能介绍

发展历史看完了，下面就由我来介绍一下目前我们已经输出到云上的主要功能。

【分布式SQL执行引擎】

分布式SQL引擎主要的目的，就是实现与单机数据库SQL引擎的完全兼容。目前我们的SQL引擎能够做到与MySQL的SQL引擎全兼容，包括各类join和各类复杂函数等。他主要包含SQL解析、优化、执行和合并四个流程，如图3中绿色部分。

图3 SQL引擎实现的主要流程

虽然SQL是兼容的，但是分布式SQL执行算法与单机SQL的执行算法却完全不同，原因也很简单，网络通信的延迟比单机内通信的延迟大得多。举个例子说明一下，我们有份文件要从一张纸A上誊写到另外一张纸B上，单机系统就好比两张纸都在同一个办公室里，而分布式数据库则就像是一张纸在北京，一张纸在杭州。

自然地，如果两张纸在同一个办公室，因为传输距离近，逐行誊写的效率是可以接受的。而如果距离是北京到杭州，用逐行誊写的方式，就立刻显得代价太高了，我们总不能看一行，就打个“飞的”去杭州写下来吧。在这种情况下，还是把纸A上的信息拍个照片，【一整批的】带到杭州去处理，明显更简单一些。这就是分布式数据库特别强调吞吐调优的原因，只要是涉及到跨机的所有查询，都必须尽可能的积攒一批后一起发送，以减少系统延迟提高带来的不良影响。

【按需数据库集群平滑扩缩】

DRDS允许应用按需将新的单机存储加入或移出集群，DRDS则能够保证应用在迁移流程中实现不停机扩容缩容。

图4 DRDS按需进行平滑扩缩

在内部的数据库使用实践中，这个功能的一个最重要应用场景就是双11了。在双11之前，我们会将大批的机器加入到我们的数据库集群中，抗过了双11，这批机器就会下线。

当DRDS来到云上，我们发现双11其实不仅仅只影响阿里内部的系统。在下游的各类电商辅助性系统其实也面对巨大压力。在双11前5天，网聚宝的熊总就找到我说，担心撑不过双11的流量，怕系统挂。于是我们就给他介绍了这个自动扩容的功能怎么用，他买了一个月的数据库，挂接在DRDS上。数据库能力立刻翻倍，轻松抗过了双11，也算是我印象比较深刻的一个案例了。

因为我们完全无法预测在什么时间点系统会有爆发性的增长，而如果在这时候系统因为技术原因不能使用，就会给整个业务带来毁灭性的影响，风口一旦错过，就追悔莫及了。我想这就是云计算特别强调可扩展能力的原因吧。

【小表广播】

小表广播也是我们在分布式数据库领域内最常用的工具之一，他的核心目的其实都是一个——尽可能让查询只发生在单机。

让我们用一个例子来说明，小表广播的一般使用场景。

图5 小表广播场景

图5中，如果我想知道买家id等于0的用户在商城里面买了哪些商品，我们一般会先将这两个表join起来，然后再用where平台名=”商城” and buyerID = 0找到符合要求的数据。然而这种join的方式，会导致大量的针对左表的网络I/O。如果要取出的数据量比较大，系统延迟会明显上升。

这时候，为了提升性能，我们就必须要减少跨机join的网络代价。我们比较推荐应用做如下处理，将左表复制到右表的每一个库上。这样，join操作就由分布式join一下变回到本地join，系统的性能就有很大的提升了，如图6所示。

图6

【分布式事务套件】

在阿里巴巴的业务体系中存在非常多需要事务类的场景，下单减库存，账务，都是事务场景最集中的部分。

而我们处理事务的方法却和传统应用处理事务的方案不大一样，我们非常强调事务的最终一致性和异步化。利用这种方式，能够极大地降低分布式系统中锁持有的时间，从而极大地提升系统性能。

图7 DRDS分布式事务解决套件

这种处理机制，是我们分布式事务能够以极低成本大量运行的最核心法门。在DRDS平台内，我们将这些方案产品化，为了DRDS的分布式事务解决套件。

利用他们，能够让你以比较低的成本，实现低延迟，高吞吐的分布式事务场景。

DRDS的未来

阿里分布式数据库服务DRDS上线至今，大家对这款产品的热情超出了我们的预期，短短半年内已经有几千个申请。

尽管还在公测期，但是大家就已经把关系到身家性命的宝贵在线数据业务放到了DRDS上，我能够感受到这份沉甸甸的信赖，也不想辜负这份信赖。

经过阿里内部几千个应用的不断历练，DRDS已经积累出一套强大的分布式SQL执行引擎和和一整套分布式事务套件。

我也相信，这些积累能够让用户在基本保持单机数据库的使用习惯的前提下，享受到分布式数据库高性能可扩展的好处。

在平时的DRDS支持过程中，我面对最多的问题就是，DRDS能不能够在不改变任何原有业务逻辑和代码的前提下，实现可自由伸缩和扩展呢？十分可惜的是，关系数据库发展至今，还没有找到既能保留传统数据库一切特性，又能实现高性能可扩展数据库的方法。

然而，虽不能至，吾心向往之！我们会以“可扩展，高性能”为产品核心，坚定地走在追寻圣杯的路上，并坚信最终我们一定能够找寻到它神圣的所在。

作者简介：王晶昱，花名沈询，阿里巴巴资深技术专家。目前主要负责阿里的分布式数据库DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服务ONS（RocketMQ/Notify）两个系统。

阿里云的主要功能是什么？

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运宽李行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全差带生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通虚巧芦过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云

关于drds数据库和drds数据库分区的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。