分布式数据库是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成的一个逻辑上统一的数据库。每个被连接起来的数据库单元称为站点或节点。分布式数据库有一个统一的数据库管理系统来进行管理,称为分布式数据库管理系统。
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最佳回答:回答是:在一般情况下,传统集中式数据利用高端硬件设备保证数据可靠性对。3394
1 传统集中式数据库面临的挑战
优势:
成熟稳定:经过近40年的发展,应用到了几乎所有的行业,已经被打磨的非常成熟稳定,生态很完善;
行业适配性强:适配不同行业的各种需求;
生态完善:拥有大量的ISV应用开发商和技术开发者,技术生态、产业生态和人才生态都很完善。
的差异
1 数据库是核心的IT基础设施
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• 互联网业务增长,带动核心系统升级
• 核心系统引入数据库分布式与云化改造,支撑横向平滑扩展
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• 5G规模推广,带动IT系统升级
• 5G具备大带宽和超低延时等能力,需要数据库系统提升响应速度和并发能力
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• 打造智慧政府
• 实现智慧政府为目标的“互联网+”业务构建,对于数据库的性能和扩展提出了更高的要求
2 传统集中式数据库面临的挑战
21 传统数据库架构
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22 优势
• 成熟稳定:经过近40年的发展,应用到各行各业,产品技术非常成熟稳定
• 行业适配性强:适配不同行业的各种需求
• 生态完善:拥有大量的ISV应用开发商和技术开发者,技术生态、产业生态和人才生态都很完善
23 劣势
成本高:自身软件售价高,同时依托于高端硬件,CAPEX和OPEX成本高昂
无法横向扩展:容量的提升只能依靠提升设备自身的性能(增加CPU/内存/硬盘,或从PC服务器升级为小型机等),一定能碰到单点的上限
3 使用数据库中间件的分库分表方案依然有短板
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• 使用通用的数据库,可以实现数据库线性的扩容;
• 数据库是单点数据库,数据库之间没有联系,不知道其他数据库的存在,依靠中间件完成需要跨库的事务;
• 数据库中间件连接各个数据库,实现分库分表。
31 优势
线性扩展:通过分库分表,可以快速实现数据库的水平扩展
技术成本低:不需要改造核心数据库引擎,或者只需要做很少的改造
32 劣势
跨库分布式事务:数据库核心引擎没有分布式能力,只能通过中间件来完成分布式处理,但中间件难以做到RPO=0,因此在遇到异常和故障时无法100%保证分布式事务的ACID能力
全局一致性:由于多个数据库服务器的时间戳不一致,因此很难保证多个库之间数据版本号的全局一致性
负载均衡:扩容和缩容时,底层数据库引擎无法在线调整数据分布规则,因此需要暂停业务并重新导数据,对业务和运维挑战很大
跨库复杂SQL:跨库的复杂SQL运算(比如多表做分片键无关的关联查询)只能在中间件完成,而中间件不具备分布式并行计算能力,最终会限制应用对SQL的使用,产生业务侵入性
4 原生的分布式关系型数据库架构
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41 优势
数据高可靠+服务高可用:多副本一致性协议Paxos的工业级实现,个别节点发生故障时保证数据零丢失(RPO=0)和服务快速恢复(RTO<30秒)
线性扩容:随着业务量增加进行扩容(比如线上促销期间),随着业务量减少进行缩容(比如促销后)
低成本:基于普通X86服务器保证高可用性,无需使用高端小型机和存储
全局一致性:支持分布式事务,确保全局一致性,支持分布式复杂查询灵活的部署方式:支持三中心、五中心、主备等多种部署模式
对业务透明:业务系统可以像使用单点数据库一样使用分布式数据库,业务迁移改造成本低
5 OceanBase和传统数据库的对比
传统集中式数据库 以OceanBase为代表的分布式数据库
产品架构 经典的“单点集中式”架构,采用“全共享(Share-Everything)”架构。构建于高端的硬件基础之上,比如IBM高端服务器和EMC高端存储设备等 原生的“分布式”数据库,采用业界最严格的Paxos分布式一致性协议基于普通PC硬件的设计,不需要高端硬件
数据可靠性和服务高可用性 利用高端硬件设备保证数据可靠性采用“主从复制”,主节点故障的情况下,会有数据损失(RPO>0);不能自动恢复服务,服务恢复时间(RTO)通常以小时为单位计算 以普通PC硬件为基础,利用Paxos分布式一致性协议保证数据可靠性
主节点故障的情况下,Paxos可以保证数据无损(即RPO=0),并且自动选举并恢复服务,服务恢复时间(RTO)在30秒以内
扩展性 数据存储只能在单点内实现纵向扩展,最终必然触达单点架构下的容量上限。计算节点通常无法扩展。少数模式下(如RAC,pureScale)可做计算节点扩展,但多个计算节点之间仍需访问单点共享存储,并且可扩展的计算节点数量有限 数据节点和计算节点均可以在MPP架构下实现水平扩展数据节点和计算节点均没有数量限制,在网络带宽足够的前提下,可以扩充至任意数目
应用场景 集中在企业客户(金融、电信、政企等)的核心系统,无法应付互联网业务场景,应用案例很少 支付宝核心、网商银行核心、阿里巴巴的众多业务,以及多家外部商业银行。逐渐迈向传统业务
使用成本 比较昂贵,需要支付高端基础硬件的费用、高昂的软件授权费用以及产品服务费用 相对较低,基于PC硬件的设计降低了硬件费用,软件授权费用和服务费用也有优势
6 小结
传统集中式数据库经过近40年的发展,已经非常成熟。但在当前这个大数据的时代,传统数据库依然面临较多挑战,分布式数据库可以有效解决这些问题,是未来数据库发展的重点方向
1:传统数据库往往对硬件基础设施有较高要求,同时只能纵向扩展,无法横向扩展,容易达到性能上限;
2:分库分表虽然可以横向扩展了,但也有带来了不支持复杂SQL、较难保证分布式事务的ACID等新问题;
3:分布式数据库可以有效解决这些问题,应用可以像使用集中式数据库一样使用分布式数据库,分布式数据库具有低硬件成本、高可扩展性、高可用性等特性。
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劣势:
很多组织机构慢慢的在不同的服务器和地点部署SQLServer数据库——为各种应用和目的——开始考虑通过SQLServer集群的方式来合并。
将SQLServer实例和数据库合并到一个中心的地点可以减低成本,尤其是维护和软硬件许可证。此外,在合并之后,可以减低所需机器的数量,这些机器就可以用于备用。
当寻找一个备用,比如高可用性的环境,企业常常决定部署Microsoft的集群架构。我常常被问到小的集群(由较少的节点组成)SQLServer实例和作为中心解决方案的大的集群哪一种更好。在我们比较了这两个集群架构之后,我让你们自己做决定。
什么是Microsoft集群服务器
MSCS是一个WindowsServer企业版中的内建功能。这个软件支持两个或者更多服务器节点连接起来形成一个“集群”,来获得更高的可用性和对数据和应用更简便的管理。MSCS可以自动的检查到服务器或者应用的失效,并从中恢复。你也可以使用它来(手动)移动服务器之间的负载来平衡利用率以及无需停机时间来调度计划中的维护任务。
这种集群设计使用软件“心跳”来检测应用或者服务器的失效。在服务器失效的事件中,它会自动将资源(比如磁盘和IP地址)的所有权从失效的服务器转移到活动的服务器。注意还有方法可以保持心跳连接的更高的可用性,比如站点全面失效的情况下。
MSCS不要求在客户计算机上安装任何特殊软件,因此用户在灾难恢复的经历依赖于客户-服务器应用中客户一方的本质。客户的重新连接常常是透明的,因为MSCS在相同的IP地址上重启应用、文件共享等等。进一步,为了灾难恢复,集群的节点可以处于分离的、遥远的地点。
在集群服务器上的SQLServer
SQLServer2000可以配置为最多4个节点的集群,而SQLServer2005可以配置为最多8个节点的集群。当一个SQLServer实例被配置为集群之后,它的磁盘资源、IP地址和服务就形成了集群组来实现灾难恢复。
SQLServer2000允许在一个集群上安装16个实例。根据在线帮助,“SQLServer2005在一个服务器或者处理器上可以支持最多50个SQLServer实例,”但是,“只能使用25个硬盘驱动器符,因此如果你需要更多的实例,那么需要预先规划。”
注意SQLServer实例的灾难恢复阶段是指SQLServer服务开始所需要的时间,这可能从几秒钟到几分钟。如果你需要更高的可用性,考虑使用其他的方法,比如logshipping和数据库镜像。
单个的大的SQLServer集群还是小的集群
下面是大的、由更多的节点组成的集群的优点:
◆更高的可用新(更多的节点来灾难恢复)。
◆更多的负载均衡选择(更多的节点)。
◆更低廉的维护成本。
◆增长的敏捷性。多达4个或者8个节点,依赖于SQL版本。
◆增强的管理性和简化环境(需要管理的少了)。
◆更少的停机时间(灾难恢复更多的选择)。
◆灾难恢复性能不受集群中的节点数目影响。
下面是单个大的集群的缺点:
◆集群节点数目有限(如果需要第9个节点怎么办)。
◆在集群中SQL实例数目有限。
◆没有对失效的防护——如果磁盘阵列失效了,就不会发生灾难恢复。
◆使用灾难恢复集群,无法在数据库级别或者数据库对象级别,比如表,创建灾难恢复集群。
虚拟化和集群
虚拟机也可以参与到集群中,虚拟和物理机器可以集群在一起,不会发生问题。SQLServer实例可以在虚拟机上,但是性能可能会受用影响,这依赖于实例所消耗的资源。在虚拟机上安装SQLServer实例之前,你需要进行压力测试来验证它是否可以承受必要的负载。
在这种灵活的架构中,如果虚拟机和物理机器集群在一起,你可以在虚拟机和物理机器之间对SQLServer进行负载均衡。比如,使用虚拟机上的SQLServer实例开发应用。然后在你需要对开发实例进行压力测试的时候,将它灾难恢复到集群中更强的物理机器上。
集群服务器可以用于SQLServer的高可用性、灾难恢复、可扩展性和负载均衡。单个更大的、由更多的节点组成的集群往往比小的、只有少数节点的集群更好。大个集群允许更灵活环境,为了负载均衡和维护,实例可以从一个节点移动到另外的节点。
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