近年来,国内外在数据库智能化(AI for DB)方向有哪些进展

近年来,国内外在数据库智能化(AI for DB)方向有哪些进展,第1张

智能运维,负载均衡߅冷热分离,数据融合,智能数据库等等,主要面向机器学习与数据挖掘方向。

AntDB数据库,一款在通信行业得到充分使用的业内领先的国产数据库,帮助客户进行OLTP 与OLAP一站式处理的数据库产品,具备丰富配套工具和完整服务体系。AntDB 先进的云原生分布式架构设计,支持峰值每秒百万笔的电信核心交易,数据处理能力、系统吞吐量、交易安全性在行业内领先。并且支持内存存储引擎智能切换,在满足高性能并发要求的同时,在平高峰期智能切换内存-磁盘引擎,实现降本增效。

目前AntDB已在电信核心业务系统持续运行近十年,应用于通信、金融、政企、物联网等行业的联机交易、CRM、客户服务等场景,得到客户的高度认可。

国产数据库自诞生至今,已走过了近20年历程。风风雨雨,从无到有,从小到大,每一个脚步都踏得掷地有声。可是长期以来,国内数据库市场一直被甲骨文、微软等国际厂商占据。一直都有人在置疑:国产数据库是否可用?其功能性能否满足我国信息化需要?那么,作为一个数据库软件的使用者,您又对国产数据库知道多少呢?为了解开这些谜团,笔者走进了这个肩挑我国信息化大梁的数据库行业。

追溯国产数据库行业发展史,我们可以看到,国产数据库厂商普遍起步较晚,同国外数据库厂商相比,无论是投入的资金,企业的规模,人才队伍,管理水平,等等都存在一定距离。但是每一个新事物的发展都是由小到大,逐步成长的,国产数据库也不例外。

特别是在近几年,国内数据库的市场发展出现了喜人现象,市场格局在各方努力下已经划破“坚冰”。一方面,中国政府出于国家信息化长远规划,近年来一直大力支持具有自主知识产权的国产软件,出台了一系列文件和举措,从项目经费到市场政策都给予了明显的支持。另一方面,国内厂商已经悄然的形成市场所必须的突围氛围。“破”、“立”之间,产业整合的各个链条已经被有效捏合,并逐渐形成一股强大的合力。所以从总体上来看,虽然目前国外产品在中国的数据库市场占据垄断地位,但国产数据库在政府、厂商、媒体及广大用户的支持下,在国产数据库厂商努力拼搏下,无论是在技术、产品质量、还是在应用上,都取得了有目共睹的成绩。

中国人民大学信息系硕士、香港中文大学系统工程与工程管理学博士任永杰曾指出,国产数据库产品在技术方面已经达到一定程度,完全能够满足现有用户的需求。有着中国数据库第一品牌的人大金仓,其开发的金仓Kingbase ES产品就已经取得了明显突破。金仓数据库Kingbase ES,在功能的部分上已可与国外主流数据库厂商媲美外,还在安全性方面有比较大的优势,可有效防止 “病毒”等的攻击破坏,安全级别高于国外同类产品。另外,国内其他的数据库品牌东软集团研制的数据库管理系统Open BASE和武汉达梦的DM系列等也都有不错的表现。

最值得一体的是,中国数据库第一品牌人大金仓数据库,经过几年的努力已成功应用在政府、军工、教育、电力、金融、农业、卫生、交通、科技等诸多行业,特别是今年与新华人寿保险股份有限公司合作的赢在新华电子建议书系统,使国产数据库在安全性、易使用、可靠性等方面都取得了令人瞩目的成绩。中共中央组织部、国家电网、全国农业技术推广服务中心等多个关系国计民生的部门都在使用金仓数据库系统可以说,国产数据库开始已进入相对成熟的市场发展阶段,并已崭露头角。同时,经过中国软件测评中心近两年来组织的数次测评结果以及在各个行业的成功应用都表明国产数据库不仅是可用的,而且是够用的,完全可以满足我国信息化发展的需要。国际人士分析,以中国目前的国力、先进的科学技术、雄厚的资本以及各方面的支持,中国数据库软件不但可以满足自己的发展需要,而且还将会为全球的数据库行业贡献己力,中国数据库行业定将光辉灿烂。

如何看待国产数据库SequoiaDB开源

总的来说,我认为有几点吧

1)相比mongo还是有中文的齐全文档,作为中国的码农。。英文文档看得还是头疼啊。

2)应该说开源社区这边的支持还是比较快速的,在群里提问基本当天都会有人回答,然后在刚开始配置和对接程序的时候原厂的同学还在区里手把手教了我们的工程师。。还是很给力的

3)总体上说使用和迁移转换时候不会不上手,不过现在据说多了SQL的支持,还没有尝试过,听起来很厉害的样子,不过他们原生的 *** 作语句也还是很好理解的

如何看待yandex开源clickhouse这个列式文档数据库

Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是,这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件,例如Vertica。如果你没有听过Vertica,那你一定听过 Michael Stonebraker,2014年图灵奖的获得者,PostgreSQL和Ingres发明者(Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的), Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司,后来该公司被HP收购,HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表,Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。

简单的说,ClickHouse作为分析型数据库,有三大特点:一是跑分快, 二是功能多 ,三是文艺范

1 跑分快: ClickHouse跑分是Vertica的5倍快:

ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库,相比传统的数据ClickHouse要快100-1000X,ClickHouse还是有非常大的优势:

100Million 数据集:

ClickHouse比Vertica约快5倍,比Hive快279倍,比My SQL快801倍

1Billion 数据集:

ClickHouse比Vertica约快5倍,MySQL和Hive已经无法完成任务了

2 功能多:ClickHouse支持数据统计分析各种场景

- 支持类SQL查询,

- 支持繁多库函数(例如IP转化,URL分析等,预估计算/HyperLoglog等)

- 支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure)

- 支持数据库异地复制部署

3文艺范:目前ClickHouse的限制很多,生来就是为小资服务的

- 目前只支持Ubuntu系统

- 不提供设计和架构文档,设计很神秘的样子,只有开源的C++源码

- 不理睬Hadoop生态,走自己的路

如何看待阿里巴巴宣布开放开源AliSQL数据库

其实有点类似,谷歌开放安卓系统给大家免费用,

某些技术别人要模仿不难,而且专利有效期也不长,

谷歌可能觉得还不如一下子公开了,大家一起弄,能迅速占领市场

如何看待黑客入侵数据库

内网。内鬼和外面的黑客一起合作搞的。内鬼的话就比较容易了。

如何看待美国研发的数据库TokuDB

测试过 TokuMX, 性能确实不错,但稳定性堪忧,mongodb 30 后引入了 wiredtiger engine,与 tokumx 差距缩小了

研究过 TokuMX 和 TokuDB 用的索引数据结构,很巧妙的设计,虽然树的深度加倍了,但插入时间确实大幅度降低了。

最后没有采用。

如何看待免费开源CRM

免费开源CRM基本上很难满足企业的实际业务需求,可以考虑一款支持用户个性化定制的CRM,百会的CRM就不错,它可以根据用户需求,在最短时间内定制出来并让用户看到效果。满意之后再付费,没有后顾之忧。定制工具简单,定制速度快。用户完全可以自己 *** 作去满足未来业务的变化。另外它基于SAAS模式的在线租用形势,可以为企业节省购买硬件、安装调试、后期升级的费用成本。定期的售后回访还可以解决不少使用中的问题。

如何看待Facebook已开源React Native

React Native项目成员Tom Ohino发表的React Native: Bringing modern web techniques to mobile(墙外地址)详细描述了React Native的设计理念。Ohino认为尽管Native开发成本更高,但现阶段Native仍然是必须的,因为Web的用户体验仍无法超越Native:

1 Native的原生控件有更好的体验;

2 Native有更好的手势识别;

3 Native有更合适的线程模型,尽管Web Worker可以解决一部分问题,但如图像解码、文本渲染仍无法多线程渲染,这影响了Web的流畅性。

Ohino没提到的还有Native能实现更丰富细腻的动画效果,归根结底是现阶段Native具有更好的人机交互体验。笔者认为这些例子是有说服力的,也是React Native出现的直接原因。

图3 - Ohino在F8分享了React Native(Keynote)

Learn once, write anywhere

“Learn once, write anywhere”同样出自Ohino的文章。因为不同Native平台上的用户体验是不同的,React Native不强求一份原生代码支持多个平台,所以不提“Write once, run anywhere”(Java),提出了“Learn once, write anywhere”。

图4 - “Learn once, write anywhere”

这张图是笔者根据理解画的一张示意图,自下而上依次是:

1 React:不同平台上编写基于React的代码,“Learn once, write anywhere”。

2 Virtual DOM:相对Browser环境下的DOM(文档对象模型)而言,Virtual DOM是DOM在内存中的一种轻量级表达方式(原话是ligheight representation of the document),可以通过不同的渲染引擎生成不同平台下的UI,JS和Native之间通过Bridge通信(React Native通信机制详解 « bang’s blog)。

3 Web/iOS/Android:已实现了Web和iOS平台,Android平台预计将于2015年10月实现(Blog | React)。

前文多处提到的React是Facebook 2013年开源的Web开发框架,笔者在翻阅其发布稿时,发现这么一段:

图5 - 摘自React发布稿(2013)

1 加亮文字显示2013年已经在开发React Native的原型,现在也算是厚积薄发了。

2 最近另一个比较火的项目是Flipboard/react-canvas · GitHub(详见 @rank),渲染层使用了Web Canvas来提升交互流畅性,这和上图第一个尝试类似。

React本身也是个庞大的话题不再展开,详见facebook/react Wiki · GitHub。

笔者认为“Write once, run anywhere”对提升效率仍然是必要的,并且和“Learn once, write anywhere”也没有冲突,我们内部正在改造已有的组件库和HybridAPI,让其适配(补齐)React Native的组件,从而写一份代码可以运行在iOS和Web上,待成熟后开源出来。

持续更新

二、规划

下图展示了业务和技术为React Native所做的改造:

图6 - 业务和技术改造图6 - 业务和技术改造

自下而上:

1 React Node:React支持服务端渲染,通常用于首屏服务端渲染;典型场景是多页列表,首屏服务端渲染翻页客户端渲染,避免首次请求页面时发起2次请求。

2 React Native基础环境:

21 Framework集成:尽管React Native放出了Integration with Existing App文档,集成到现有复杂App中仍然会遇到很多细节问题,比如集成到天猫iPad客户端就花了组里iOS同学2天的时间。

22 Neorking改造:主要是重新建立session,而session通常存放于 header cookie中,React Native提供的网络IO fetch和XML>

很多国产数据库乘风破浪

我们正处在一个数据库技术大爆炸的时代。

这几年,NoSQL数据库、NewSQL数据库、时序数据库、图数据库、分布式数据库、超融合数据库等专业数据库技术发展势头很猛,国产数据库的表现也相当亮眼。

过去十年,是互联网发展的黄金十年。与此对应的是业务系统访问并发呈指数级上升,海量数据计算和分析需求越来越普遍,传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战,数据库垂直扩展模式难以维护等困境。

眼看着数据库性能瓶颈快要扼住发展的喉咙,摆在这些长久依赖Oracle、IBM等传统数据库的巨头们面前的,只有两条路:要么开启无限加量的PLUS模式,即更换更多更强的服务器、硬盘、内存、CPU等,要么自研能满足业务发展需求的数据库。

开拓者们的眼光一开始就聚焦在更长远的未来,他们发现即便是系统变成真正的“傻大粗”,也只是解了燃眉之急,不能从源头解决问题。

再看一眼像Oracle、IBM等传统数据库高昂的拓容价格,像阿里这样的富一代也吃不消哇!

那么,自研数据库,走起!

2010年后,云计算和开源社区兴起,国产数据库开始了弯道超车。

2019年被认为是国产数据库的元年。

这一年,众多国产数据库产品闯入了我们的视线,热度不断攀升;这一年,OceanBase登顶TPCC,并于一年后再次刷新自己的记录。

从刀耕火种到摘下Oracle在数据库领域的皇冠,国产数据库经历的是一段不被理解和不被看好的岁月。

在国外数据库先驱长期占据市场优势的情况下,国产数据库要想杀出重围,一是要付出多倍努力,二是要拿出更强的产品才能在客户面前更有底气。

当然,国产数据库发展至今,已然是百花齐放。未来,国产数据库的发展趋势相对也比较明显,即往云原生和分布式发展。

金融级分布式数据库应运而生

数字时代,数据成为各家必争之地。

在金融应用场景下,国内数据库市场于近几年开始发生变化。

随着应用层和业务层的压力加大,金融机构对分布式技术架构转型的需求应运而生。

作为软件系统的三大底层技术( *** 作系统、中间件、数据库)之一,数据库成为系统往分布式架构转型的枢纽。

不过,在早年国外传统数据库厂商盘根错节的“蚕食”下,这个核心变得又硬又难啃!

面对如今市场的需求变化,传统数据库系统呈现出一个通病:又笨重又贵。

再是,随着诸如2013年“棱镜门”事件的爆发,各界越来越重视数据安全和技术自主可控。

此外,金融机构对快速、灵活、可伸缩性、创新、敏捷等开发能力需求大大提升,出于对长期IT建设的成本考虑,自主可控更是成为他们出于自身长远发展考量的刚需。

数字化时代,金融机构的整体架构正处于往分布式、云原生、微服务等方向发展的关键时刻,数据库的选型便显得至关重要。

根据中国人民银行发布的《金融 科技 (FinTech)发展规划(2019-2021年)》,我国将有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试,形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案,为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径,确保分布式数据库在金融领域稳妥应用。

目前已有不少业界实践证明了分布式数据库应用于金融场景的可靠性。同时,金融级分布式数据库云化已经在路上。

、多媒体数据库

这类数据库主要存储与多媒体相关的数据,如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续,而且数据量比较大,存储需要的空间较大。

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2、移动数据库

该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的,如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据,为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。

3、数据库技术在多媒体技术方面的应用。

相对比传统的数据库技术,这种结合了多媒体技术的数据库,以多媒体技术的优势使得数据界面的丰富化并对于两者结合所可能带来的相关技术问题给予了充分解决,相关数据库方面的安全性得到了很好的提高。

多媒体数据库设计中有很多问题需要解决:用户接口支持方面、数据库组织与存储方面、媒体种类增加方面信息的分布影响方面。

4、信息检索系统

信息检索就是根据用户输入的信息,从数据库中查找相关的文档或信息,并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的,它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。

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