从架构特点到功能缺陷，重新认识分析型分布式数据库

 写在前面

本文是漫衍式数据库的总纲文章的第一部门，首要切磋说明性漫衍式数据库的成长和技能差别;第二部门则是买卖营业性数据库的一些要害特征说明。Ivan开始打算的漫衍式数据库是不含说明场景的，以是严酷来说本篇算是番外篇，后续待前提具备将以独立主题的方法睁开。

正文

跟着大局限互联网应用的普及呈现，漫衍式数据库成为近两年的一个热点话题。同样，在银行业主推X86限定主机与小型机的配景下，传统的单机数据库逐渐呈现了一些瓶颈，顿时谋面对是否引入漫衍式数据库的题目。

近期，Ivan在小我私人公家号就“银行引入漫衍式数据库的须要性”做过一些瞻望，并收到了一些伴侣的反馈，除了对漫衍式数据库详细技能切磋外，尚有一类很风趣的提议，“能不能也讲讲Teradata、Greenplum这类MPP，这些也是漫衍式数据库，但老板老是以为OLTP场景下的才算数”。

简直，为了办理OLAP场景需求，着实很早就呈现了漫衍式架构的产物息争决方案，其与今朝的OLTP方案有许多共通的处所。并且Ivan信托，此后OLAP和OLTP两个分支技能的成长也肯定是交织前行，可以彼此小心的。

鉴于此，本文会将OLAP类场景的漫衍式数据也纳入进来，从两个维度对“漫衍式数据库”举办拆解，第一部门会横向谈谈差异的“漫衍式数据库”，把它们分为五类并对个中OLAP场景的三类做提纲说明;第二部门团结NoSQL与NewSQL的差别，纵历来谈谈OLTP场景“漫衍式数据库”实现方案的要害技能要点，是前文的延长，也是漫衍式数据库专题文章的一个总纲，个中的要点也城市单独撰文叙述。

起首，Ivan们从横向谈谈差异的“漫衍式数据库”：

一、万法同宗RDBMS

1990年月开始，相关型数据库(RDBMS)成为主流，典范的产物包罗Sybase、Oracle、DB2等，同期约莫也是海内IT财富的起步阶段。RDBMS的根基特性已有学术上的界说，这里不再赘述。

但从现实应用的角度看，Ivan以为有两点最受存眷：

• 内部以相关模子存储数据，对外支持ANSI SQL接口;
• 支持事宜打点ACID特征，尤其是强同等性(指事宜内的修改要么所有失败要么所有乐成，不会呈现中间状态)。

尔后呈现的各类“漫衍式数据库”，大多都是在这两点上做衡量以互换其他方面的手段。

“数据库”固然有经典界说，但许多大数据产物或者是为了标榜对传统数据库部门成果的更换浸染，也借用了“数据库”的名号，导致在实践中这个观念被不绝放大，界线越来越恍惚。本文一个方针是要厘清这些产物与经典数据库的差别与传承，以是不妨先弱化“数据库”，将其放大为“数据存储”。

那么奈何才算是“漫衍式数据存储”体系?

“漫衍式”是一种架构气魄沤背同用着实现“数据存储”，最实际的目标是为了打开数据库产物的机能天花板，并担保体系的高靠得住，进一步睁开，“漫衍式数据库”的须要前提有两点：

• 支持程度扩展，担保高机能

通过增进呆板节点的方法晋升体系整体处理赏罚手段，挣脱对专用装备的依靠，而且打破专用装备方案的机能上限。这里的呆板节点，凡是是要支持X86处事器。

• 便宜装备+软件，担保高靠得住

在单机靠得住性较低的条件下，依赖软件担保体系整体的高靠得住，又可以细分为“数据存储的高靠得住”和“处事的高靠得住”。总之，任何单点的妨碍，也许会带来短时刻、局部的处事程度降落，但不会影响体系整体的正常运转。

将这两点作为“漫衍式数据库”的须要前提，Ivan大抵归纳了一下，至少有五种差异的“漫衍式数据库”：

• NoSQL
• NewSQL
• MPP
• Hadoop技能生态
• Like-Mesa

注：大概有些同窗会提到Kafka、Zookeeper等，这些固然也是漫衍式数据存储，但由于具有光鲜的特点和合用场景，无需再纳入“数据库”观念举办切磋。

这五类中，前两类以支持OLTP场景为主，后三类则以OLAP场景为主。Ivan将凭证时刻线，首要对OLAP场景下的三类举办提纲说明。

二、OLAP场景下的漫衍式数据库

1990-2000年月，跟着应用体系普及建树与深入行使，数据局限越来越大，海内银行业的“世界大齐集”根基都是在这个阶段完成。这时代，RDBMS获得了普及运用，Oracle也击败Sybase成为数据库规模的王者。

在满意了根基的买卖营业场景后，数据获得了累积，进一步的说明性需求天然就涌现了出来。单一数据库内同时支持联机买卖营业和说明需求存在许多题目，每每会造成春联机买卖营业的滋扰，因此必要新的办理方案。这就为MPP崛起提供了机遇。

1. MPP

MPP(Massively Parallel Processing)是指多个处理赏罚器(或独立的计较机)并行处理赏罚一组协同计较[1]。

为了担保各节点的独立计较手段，MPP数据库凡是回收ShareNothing架构，最为典范的产物是Teradata(简称TD)，其后也呈现Greenplum(简称GPDB)、Vertica、Netezza等竞争者。

架构特点：

MPP是多机可程度扩展的架构，切合“漫衍式”的根基要求，个中TD回收外置齐集存储而GPDB直接行使当地磁盘，从这点来说GPDB是更彻底的Share Nothing架构。

思量到TD贸易计策上回收一体机方案，不具有开放性，而GPDB具有较高的开源水平，下文中通过说明后者架构特点来说明MPP事变机制。

GPDB属于主从架构[2]，Slave称为Segment是首要的数据加工节点，是在PostgreSQL基本上的封装和修改，自然具备事宜处理赏罚的手段，可举办程度扩展;集群内有独一Active状态的Master节点，除了元数据存储和调治成果外，同时包袱必然的事变负载，即全部外部对集群的数据联机遇见都要颠末Master节点。

在高靠得住计划方面，起首配置了Standby Master节点，在Master节点宕机时经受其使命，其次将Segment节点则细分为两类差异脚色Primary和Mirror，后者是前者的备节点，数据提交时在两者间举办强同步，以此担保Primary宕机时，Mirror可以被调治起来接替前者的使命。

数据说明性需求对IT手段的要求包罗：

• 伟大查询手段;
• 批量数据处理赏罚;
• 必然的并发会见手段。

MPP较好的实现了对上述手段的支撑，在前大数据期间获得了普及的应用，但这个时期的数据总量相对如故有限，广泛在TB级别，对应的集群局限也凡是在单集群百节点以下。

跟着数据代价存眷度的不绝晋升，越来越多的数据被纳入企业说明范畴;同时现实应用中思量到数据存储和传输本钱，每每倾向于将数据齐集在一个或少数几个集群中，这样敦促了集群局限的快速增添。

在大局限集群(几百至上千)的行使上，MPP从批处理赏罚和联机遇见两个方面都展现了一些不敷。以下内容首要小心了Pivotal(GPDB原厂)的一篇官方博客[3]。

注：有位同窗给出的译文也具有较好的质量，保举阅读[4]。

缺陷：

批处理赏罚

（编辑：河北网）

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