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空間數(shù)據(jù)庫 第一章 1. 數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：數(shù)據(jù)與其語義不可分割 2. 數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)： 3. 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)DBMS的功能： 數(shù)據(jù)定義功能：提供數(shù)據(jù)定義語言(DDL)，對數(shù)據(jù)庫、表、索引的定義數(shù)據(jù)操作功能：提供數(shù)據(jù)操縱語言(DML)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的基本操作 (查詢、插入、刪除和修改)數(shù)據(jù)庫運(yùn)行控制功能：并發(fā)控制、安全性檢查、完整性約束條件的檢查和執(zhí)行、索引的自動(dòng)建立數(shù)據(jù)庫的建立和維護(hù)功能：初始數(shù)據(jù)的輸入、轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)的存儲組織，數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)儲恢復(fù)，性能監(jiān)視、分析功能等 4. 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)DBS的構(gòu)成 5. 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)DBS特點(diǎn) 6. 數(shù)據(jù)管理技術(shù) 7. 內(nèi)部結(jié)構(gòu)：三級模式，兩級映像，邏輯獨(dú)立性和物理獨(dú)立性 兩級映像：在DBMS內(nèi)部實(shí)現(xiàn)這三個(gè)抽象層次的聯(lián)系和轉(zhuǎn)換 8. 數(shù)據(jù)模型
三要素：
9. 常用模型 10. 關(guān)系的完整性約束條件 第二章 1. 空間數(shù)據(jù)及特征：
空間數(shù)據(jù)：
對空間事物的描述以地球表面空間位置為參照，用來描述空間實(shí)體的位置、形狀、大小及其分布特征諸多方面信息的數(shù)據(jù)一種帶有空間坐標(biāo)的數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)獲取方式包括人工統(tǒng)計(jì)、儀器測量等必然產(chǎn)生誤差
特征：
空間數(shù)據(jù)類型（P9）
2. 空間數(shù)據(jù)庫SDB的概念和構(gòu)成
概念：描述與特定空間位置相關(guān)的真實(shí)世界對象的數(shù)據(jù)集合
構(gòu)成
3.五種空間數(shù)據(jù)的管理模式 文件管理方式二元化空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)全關(guān)系型空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)對象－關(guān)系空間數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)面向?qū)ο罂臻g數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) 4. 空間信息（概念）模型 場的組成部分
場函數(shù)：屬性域
場操作
5. 拓?fù)洳僮鳎◣缀尾蛔冃裕⒕沤痪仃嚸枋?/p>
第三章 + 第四章 1. 關(guān)系模型的三要素 1.8 2. 關(guān)系的性質(zhì)（了解）
列是同質(zhì)的：同一屬性名下的諸屬性是同類型數(shù)據(jù)，且必須來自同一個(gè)域
不同列屬性必須有不同屬性名
列、行的次序無所謂、可以任意交換
任意兩個(gè)元組不能完全相同
不允許“表中套表”，即分量必須取原子值，每一個(gè)分量必須是不可分的數(shù)據(jù)項(xiàng)
3. 關(guān)系代數(shù)的寫法 4. SQL語句的寫法 5. SQL的特點(diǎn)：非過程化（了解） 一體化特點(diǎn)。高度非過程化。語言簡潔，易學(xué)易用。統(tǒng)一的語法結(jié)構(gòu)對待不同的工作方式。面向集合的操作方式。SQL語言可以對兩種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行操作，一種是“表”，另一種是“視圖(View)”。 6. 數(shù)據(jù)定義的命令 視圖 索引 第五章 1. E-R圖 ，帶象形圖的E-R圖：將對象插在方框內(nèi)的微縮圖
2. 擴(kuò)展SQL，SQL3和SQL99版本，有了用戶自定義類型
對象關(guān)系數(shù)據(jù)庫
3. OGIS聯(lián)盟 標(biāo)準(zhǔn)操作：8種 P74-75 拓樸/集合運(yùn)算： Equal如果兩個(gè)幾何體完全相同返回真
兩個(gè)幾何體內(nèi)部和邊界都不相交返回真
兩幾何體相交則返回真
Touch
兩幾何體邊界相交則返回真
Cross
如果線和面的內(nèi)部相交則返回真
Within
給定幾何內(nèi)部不和另一幾何的外部相交返回真
判斷給定幾何體是否包含另一幾何體
Overlap
如果兩幾何體內(nèi)部有非空交集返回真
4. 創(chuàng)建空間表
CREATE TABLE Country(
Name varchar(35) Primary key,
Pop Integer,
GDP double
Life FLOAT,
Shape Polygon)
5. 空間查詢
P76 第五章PPT P52
第六章 1. 物理、空間模型：實(shí)現(xiàn)邏輯模型 2. 存儲架構(gòu) 3. 磁盤物理結(jié)構(gòu)： 4. 存取時(shí)間和構(gòu)成：ts、tt、tl 5. 主存上緩沖區(qū)管理器及緩沖策略 DBMS模塊：先進(jìn)先出 緩沖區(qū)替換策略 先進(jìn)先出（FIFO） “時(shí)鐘”算法 系統(tǒng)控制 6. 根據(jù)存儲容量從小到大采用什么存儲策略
從小到大
7. 文件結(jié)構(gòu) PPT P33 8. 空間填充曲線（過程） 9. 空間數(shù)據(jù)的組織
縱向分層
時(shí)間序列分層 地面垂直高度分層
分層分塊索引
金字塔含義和性質(zhì)（分辨率變、范圍不變、每塊不同）
性質(zhì)： 10. B-數(shù)和B+數(shù) --》R樹 每個(gè)結(jié)點(diǎn)至多有m個(gè)子結(jié)點(diǎn)；除根結(jié)點(diǎn)和葉結(jié)點(diǎn)外，其它每個(gè)結(jié)點(diǎn)至少有m/2 個(gè)子結(jié)點(diǎn)；若根結(jié)點(diǎn)不是葉子結(jié)點(diǎn)，則至少有兩個(gè)子結(jié)點(diǎn)；所有的葉結(jié)點(diǎn)在同一層； B+ 樹3階4階5階
根結(jié)點(diǎn)子樹
2-3
2-4
2-5
根/非終端結(jié)點(diǎn)子樹
2-3
2-4
3-5
根/結(jié)點(diǎn)中關(guān)鍵字
2-3
2-4
3-5
根結(jié)點(diǎn)中關(guān)鍵字
1-3
1-4
1-5
11. 什么是空間索引？
空間索引：依據(jù)空間對象的位置和形狀或空間對象之間的空間關(guān)系，按一定的順序排列的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
基本思想：近似體的使用
格網(wǎng)索引（固定網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，固定網(wǎng)格結(jié)構(gòu)是固定的，它的目錄稀疏而巨大）
第二階段：幾何過濾器的封裝邊界與第一階段檢索出的要素的邊界相比較，找出具有重疊關(guān)系的要素
第三階段：幾何過濾器的坐標(biāo)與第二階段檢索出的要素的邊界比較，找出邊界在幾何過濾器內(nèi)的要素
第四階段：幾何過濾器的坐標(biāo)與第三階段檢索出的要素的坐標(biāo)比較，找出最終在幾何過濾器內(nèi)的要素類
格網(wǎng)索引（網(wǎng)格文件）
四叉樹索引
R樹索引
12.對象范圍索引中有一個(gè)檢索關(guān)系式
空間對象被檢索 Xmax ≥ XW and Xmin≤XE AND Ymax ≥ YS and Ymin≤YN
空間對象不被檢索Xmax ≤ XW OR Xmin ≥ XE OR Ymax ≤ YS OR Ymin ≥YN
13. 網(wǎng)格文件索引
14. R樹特征(10-12條) 每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)包含m至M條索引記錄(其中m
一文讀懂10 種分布式數(shù)據(jù)庫
在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)是以集中的方式存儲和管理的。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，傳統(tǒng)方法已經(jīng)無法滿足對海量數(shù)據(jù)存儲和訪問的需求。這時(shí)分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)便應(yīng)運(yùn)而生。分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將數(shù)據(jù)分散存儲在多臺服務(wù)器上，并通過網(wǎng)絡(luò)連接來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和訪問。分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以提供更高的可用性、更高的性能和更好的擴(kuò)展性，因此被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的領(lǐng)域。
下面跟著摩爾獅的腳步，了解10種分布式數(shù)據(jù)庫。
一、關(guān)系型 vs 非關(guān)系型 1.1 關(guān)系型
1.1.1 什么是關(guān)系型？
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫指的是使用關(guān)系模型（二維表格模型）來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，由二維表及其之間的聯(lián)系所組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。
1.1.2 常見關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
常見關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（ORDBMS）：Oracle、MySql、 SQL Server、SQLite、、IBM DB2。
1.1.3 關(guān)系型的優(yōu)勢
●采用二維表結(jié)構(gòu)非常貼近正常開發(fā)邏輯。
●支持通用的SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語句。
●豐富的完整性大大減少了數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)不一致的問題。
●可以用SQL句子多個(gè)表之間做非常繁雜的查詢；
●關(guān)系型數(shù)據(jù)庫提供對事務(wù)的支持。
1.1.4 關(guān)系型的不足之處
（1）存儲的是行記錄。
不能存儲數(shù)組、嵌套字段等格式的數(shù)據(jù)。
（2）擴(kuò)展表結(jié)構(gòu)不方便。
操作不存在的列會(huì)報(bào)錯(cuò)，而增加列又需要執(zhí)行 SQL 語句才行。而且修改時(shí)需要特別注意，因?yàn)楦卤頃r(shí)會(huì)長時(shí)間鎖表，這對線上環(huán)境可能造成嚴(yán)重影響。
（3）占用內(nèi)存高。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在對大量數(shù)據(jù)的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)之類的運(yùn)算時(shí)，占用內(nèi)存會(huì)很高，因?yàn)樗词怪会槍δ骋涣羞M(jìn)行運(yùn)算，也會(huì)將整行數(shù)據(jù)從存儲設(shè)備讀入內(nèi)存。
（4）全文搜索性能差
類似于 MySQL 的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，只能用 like 進(jìn)行整表掃描的匹配，效率很低。現(xiàn)如今，有很多場景需要支持模糊匹配，而且必須支持高效查找。比如查詢包含關(guān)鍵字的日志信息，又或者是根據(jù)某個(gè)商品關(guān)鍵字查詢商品列表。
1.2 非關(guān)系型
1.2.1 什么是非關(guān)系型？
NoSQL
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不僅僅是SQL"。
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫嚴(yán)格上不是一種數(shù)據(jù)庫，應(yīng)該是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲方法的集合，可以是文檔或者鍵值對等。
1.2.2 常見非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
●鍵值數(shù)據(jù)庫：Redis、、Riak。
●列式數(shù)據(jù)庫：、HBase、。
●文檔數(shù)據(jù)庫：MongoDB、CouchDB、。
●圖形數(shù)據(jù)庫：Neo4j、。
1.2.3 非關(guān)系型的優(yōu)勢
●格式靈活：存儲數(shù)據(jù)的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應(yīng)用場景廣泛，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫則只支持基礎(chǔ)類型。
●速度快：NoSQL 可以使用硬盤或者內(nèi)存來存儲，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只能使用硬盤；
●高擴(kuò)展性；
●成本低：nosql數(shù)據(jù)庫部署簡單，基本都是開源軟件。
1.2.4 非關(guān)系型的不足之處
●不提供sql支持，學(xué)習(xí)和使用成本較高；
●無事務(wù)處理。MongoDB 4.0 已支持事務(wù)。
●數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，復(fù)雜查詢方面稍欠。
二、分布式數(shù)據(jù)庫 2.1 分布式數(shù)據(jù)庫的定義
分布式數(shù)據(jù)庫其實(shí)沒有一個(gè)官方的定義，只是技術(shù)人員提出的一個(gè)約定俗成的說法。
在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，當(dāng)產(chǎn)品不斷演進(jìn)逐漸被大家認(rèn)識和認(rèn)可后，就會(huì)成了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，比如說微軟的 SQL Server 數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)庫都喜歡拿它作為對比，那 SQL Server 數(shù)據(jù)庫就會(huì)成為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。
但是分布式數(shù)據(jù)庫也是最近幾年才被大家提出，還是比較新的，也沒有參照。不過可以通過這些大廠大牛們總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)來認(rèn)識分布式數(shù)據(jù)庫。
分布式數(shù)據(jù)庫就是用分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫。
2.2 分布式數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢
現(xiàn)在很多流行的技術(shù)都用上了分布式架構(gòu)，比如微服務(wù)、消息隊(duì)列。
那為什么要用分布式架構(gòu)呢？簡單來說，就是用多機(jī)（機(jī)器）來橫向擴(kuò)展單機(jī)的性能，另外一個(gè)很重要的原因就是分布式的可靠性，比如多機(jī)備份、容災(zāi)等。
那數(shù)據(jù)庫是不是也需要提升性能和保證可靠性呢？答案是肯定的。
哪些大廠在用分布式數(shù)據(jù)庫？
每年雙 11，阿里就喜歡 show 一波交易戰(zhàn)績，其分布式數(shù)據(jù)庫 功不可沒。頭部大廠如騰訊、字節(jié)跳動(dòng)、美團(tuán)也開始使用分布式數(shù)據(jù)庫，還有各大銀行也上線了分布式數(shù)據(jù)庫。
所以說分布式數(shù)據(jù)庫是一種趨勢，如果業(yè)務(wù)場景要求高性能和高可靠，就可以考慮使用分布式架構(gòu)下的數(shù)據(jù)庫了。
2.3 分布式數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)
首先來看下數(shù)據(jù)庫按照交易類型區(qū)分的兩大場景：
●聯(lián)機(jī)交易（OLTP）OLTP 是面向交易的處理過程，單筆交易的數(shù)據(jù)量小，但是要在很短的時(shí)間內(nèi)給出結(jié)果，典型場景包括購物、繳費(fèi)、轉(zhuǎn)賬等；
●聯(lián)機(jī)分析（OLAP）OLAP 場景通常是基于大數(shù)據(jù)集的運(yùn)算，典型場景包括生成個(gè)人年度賬單和企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表等。
OLTP 的特點(diǎn)是寫多讀少、低延時(shí)、高并發(fā)，那么數(shù)據(jù)庫+分布式在 OLTP 場景下會(huì)具有哪些特點(diǎn)呢？
特點(diǎn)：
●在寫多讀少的場景很強(qiáng)大。
●低延時(shí)的響應(yīng)。
●支持高并發(fā)。
●支持海量存儲。
●高可靠性。
三、10 種分布式數(shù)據(jù)庫 3.1 PingCAP 的 TiDB
開源 + 良好的社區(qū)運(yùn)營，擁有超高人氣。
定義：是一款同時(shí)支持在線事務(wù)處理與在線分析處理 (Hybrid and , HTAP）的融合型分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，具備水平擴(kuò)容或者縮容、金融級高可用、實(shí)時(shí) HTAP、云原生的分布式數(shù)據(jù)庫、兼容 MySQL 5.7 協(xié)議和 MySQL 生態(tài)等重要特性。目標(biāo)是為用戶提供一站式 OLTP (Online )、OLAP (Online )、HTAP 解決方案。TiDB 適合高可用、強(qiáng)一致要求較高、數(shù)據(jù)規(guī)模較大等各種應(yīng)用場景。
TiDB 架構(gòu)圖
TIDB 采用分層架構(gòu)，有三種角色：
●TIDB：作為 SQL 引擎。
●TiKV：作為底層分布式鍵值存儲。
●PD：承擔(dān)元數(shù)據(jù)管理和全局時(shí)鐘的職責(zé)。
TiDB 的衍生項(xiàng)目：
●Ti-Binlog、Ti-CDC 支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)出。
●Ti- 更方便地實(shí)現(xiàn)容器云部署。
●Chaos Mesh 支持混沌工程。
缺點(diǎn)：不支持全球化部署，這為跨地域大規(guī)模集群應(yīng)用 TiDB 設(shè)置了障礙。
3.2 Google 的 Spanner
Spanner是谷歌公司研發(fā)的、可擴(kuò)展的、多版本、全球分布式、同步復(fù)制數(shù)據(jù)庫。它支持外部一致性的分布式事務(wù)。
Spanner 架構(gòu)，來自 Google 論文
F1 主要作為 SQL 引擎
Spanner 主要負(fù)責(zé)事務(wù)一致性、復(fù)制機(jī)制、可擴(kuò)展存儲等。
Spanner 架構(gòu)中的核心處理模塊是
Spanner 的架構(gòu)，來自 Google 論文
的核心工作有三部分：
●基于 Paxos 協(xié)議的數(shù)據(jù)復(fù)制。
●基于 Tablet 的分片管理。
●基于 2PC 的事務(wù)一致性管理。
2017 年，F(xiàn)1 和 Spanner 被拆分了，不再是綁定關(guān)系。原理如如下：
來自 Google 論文
3.3 蟑螂數(shù)據(jù)庫
(蟑螂數(shù)據(jù)庫）是一個(gè)可伸縮的、支持地理位置處理、支持事務(wù)處理的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。
為什么叫做蟑螂？
因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)庫只要損壞的節(jié)點(diǎn)不超過總數(shù)一半，那么集群仍然可以正常工作，生命力超強(qiáng)。
通過分布式一致性算法實(shí)例來調(diào)節(jié)確保一致性，它所選擇使用Raft一致性算法。所有的一致性狀態(tài)存在于RocksDB中。
是一個(gè)分布式的 SQL 數(shù)據(jù)庫。首要設(shè)計(jì)目標(biāo)就是 可擴(kuò)展性，強(qiáng)一致性，可存活性，就像它的名字一樣。
的目標(biāo)是在無人工干預(yù)的情況下，以極小的中斷時(shí)間容忍磁盤，主機(jī)，機(jī)架甚至 數(shù)據(jù)中心災(zāi)難 。
的節(jié)點(diǎn)是對等的，其中一個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)是以最少配置加無依賴，部署去中心化的對等節(jié)點(diǎn)。
提供兩種不同的的事務(wù)特性，包括快照隔離（ ，簡稱SI）和順序的快照隔離（SSI）語義，后者是默認(rèn)的隔離級別。
是一個(gè)分布式的K/V數(shù)據(jù)倉庫，支持ACID事務(wù)，多版本值存儲是其首要特性。主要的設(shè)計(jì)目標(biāo)是全球一致性和可靠性，從蟑螂的命名上是就能看出這點(diǎn)。蟑螂數(shù)據(jù)庫能處理磁盤、物理機(jī)器、機(jī)架甚至數(shù)據(jù)中心失效情況下最小延遲的服務(wù)中斷；整個(gè)失效過程無需人工干預(yù)。蟑螂的節(jié)點(diǎn)是均衡的，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是同質(zhì)部署（只有一個(gè)二進(jìn)制包）且最小配置。
和 TiDB、 都公開聲稱設(shè)計(jì)靈感來自 Spanner，所以往往會(huì)被認(rèn)為是同構(gòu)的產(chǎn)品。 和 TiDB，經(jīng)常會(huì)被大家拿來比較。
區(qū)別：
● 采用了標(biāo)準(zhǔn)的 P2P 架構(gòu)，只要損壞的節(jié)點(diǎn)不超過總數(shù)一半，那么集群仍然可以正常工作。
● 支持全球化部署，因?yàn)樗捎昧嘶旌线壿嫊r(shí)鐘（HLC），所以能夠在全球物理范圍下做到數(shù)據(jù)一致性。
●分片管理機(jī)制的不同。
3.4
在架構(gòu)上和 有很多相似之處，比如支持全球化部署，采用混合邏輯時(shí)鐘（HLC），基于 的事務(wù)模型，兼容 協(xié)議。
由于高度的相似性， 與 的競爭表現(xiàn)得非常激烈。
采用兩層架構(gòu)：查詢層和存儲層。不過這個(gè)架構(gòu)僅僅是邏輯上的，部署結(jié)構(gòu)中，這兩層都位于 TServer 進(jìn)程中。這一點(diǎn)和 TiDB 不同。
的查詢層支持同時(shí) SQL 和 CQL 兩種 API，其中 CQL 是兼容 的一種方言語法，對應(yīng)于文檔數(shù)據(jù)庫的存儲模型；而 SQL API 是直接基于 魔改的，能比較好地兼容 PG 語法，
的存儲層才是重頭戲。其中 TServer 負(fù)責(zé)存儲 tablet，每個(gè) tablet 對應(yīng)一個(gè) Raft Group，分布在三個(gè)不同的節(jié)點(diǎn)上，以此保證高可用性。Master 負(fù)責(zé)元數(shù)據(jù)管理，除了 tablet 的位置信息，還包括表結(jié)構(gòu)等信息。Master 本身也依靠 Raft 實(shí)現(xiàn)高可用。
架構(gòu)
3.5 阿里
是由螞蟻集團(tuán)完全自主研發(fā)的金融級分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，始創(chuàng)于2010年。具有數(shù)據(jù)強(qiáng)一致、高可用、高性能、在線擴(kuò)展、高度兼容SQL標(biāo)準(zhǔn)和主流關(guān)系數(shù)據(jù)庫、低成本等特點(diǎn)。\
3.6 騰訊的 TDSQL
TDSQL 的節(jié)點(diǎn)都是用的 MySQL。它是采用分布式集群架構(gòu)（如下圖），這種集群架構(gòu)具有較高的靈活性，簡化了各個(gè) 節(jié)點(diǎn)之間的通信機(jī)制，也簡化了對于硬件的需求。這不僅意味著 TDSQL 的關(guān)系型實(shí)例、分 布式實(shí)例、分析性實(shí)例可以混合部署在同一集群中，也意味著即使是簡單的 x86 服務(wù)器，也 可以搭建出類似于小型機(jī)、共享存儲等一樣穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)庫。
TDSL 架構(gòu)
3.7 中興通訊的
幾乎是國內(nèi)銀行業(yè)應(yīng)用規(guī)模最大的分布式數(shù)據(jù)庫，和 TDSQL 同樣在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上選擇了 MySQL，但全局時(shí)鐘節(jié)點(diǎn)的增加使它稱為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的 PGXC 架構(gòu)。
3.8 騰訊的 TBase
TBase 是騰訊數(shù)據(jù)平臺團(tuán)隊(duì)在開源的 基礎(chǔ)上研發(fā)的企業(yè)級分布式 HTAP 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：
●具備高性能可擴(kuò)展的分布式事務(wù)能力，支持 RC 和 RR 兩種隔離級別；
●通過安全、管理、審計(jì)三權(quán)分立體系，提供全方位的數(shù)據(jù)安全保證機(jī)制；
●支持高性能分區(qū)表，可使得數(shù)據(jù)檢索效率成倍提升；
●SQL 方面兼容 2003 標(biāo)準(zhǔn)、 語法和常用 Oracle 函數(shù)&數(shù)據(jù)類型、窗口函數(shù)等；
●提供大小商戶數(shù)據(jù)分離、冷熱數(shù)據(jù)分離等高效的數(shù)據(jù)治理能力
集群中有三種節(jié)點(diǎn)類型，各自承擔(dān)不同的功能，通過網(wǎng)絡(luò)連接成為一個(gè)系統(tǒng)。這三種節(jié)點(diǎn)類型分別是：
●**：協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，對外提供接口，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分發(fā)和查詢規(guī)劃，多個(gè)節(jié)點(diǎn)位置對等，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都提供相同的數(shù)據(jù)庫視圖，CN 存儲系統(tǒng)的全局元數(shù)據(jù)。
●：**處理存儲本節(jié)點(diǎn)相關(guān)的元數(shù)據(jù)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)還存儲數(shù)據(jù)的一個(gè)分片。在功能上，DN 節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)完成執(zhí)行協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)分發(fā)的執(zhí)行請求。
●GTM: 全局事務(wù)管理器(Global manager.)，負(fù)責(zé)管理集群事務(wù)信息，同時(shí)管理集群的全局對象，比如序列，除此之外 GTM 上不提供其他的功能。
3.9 VoltDB
VoltDB 官網(wǎng)提供的簡介：VoltDB是全球最快的內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫，它繼承了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的強(qiáng)一致性要求，又提供了互聯(lián)網(wǎng)云上部署的能力和分布式 數(shù)據(jù)庫的橫向擴(kuò)展能力。VoltDB通過將數(shù)據(jù)庫全部保存在內(nèi)存中的方法，消除了大量的數(shù)據(jù)和日志的磁盤存取操作，通過單線程的方式，消除了磁盤鎖和記錄鎖；通過數(shù)據(jù)庫分片技術(shù)，讓數(shù)據(jù)庫支持高并發(fā)請求；通過分布式集群支持?jǐn)?shù)據(jù)庫橫向擴(kuò)展。其查詢速度達(dá)到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的100倍以上。
2019 年正式閉源，變?yōu)榧兩虡I(yè)化產(chǎn)品。而同時(shí)，VoltDB 在國內(nèi)也沒有建立完備的服務(wù)支持體系，這在很大程度上影響到它的推廣。
3.10 巨杉
巨杉數(shù)據(jù)庫是一款開源的金融級分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，主要面對高并發(fā)聯(lián)機(jī)交易型場景提供高性能、可靠穩(wěn)定以及無限水平擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫服務(wù)。
邏輯架構(gòu)
用戶可以在 巨杉數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建多種類型的數(shù)據(jù)庫實(shí)例，以滿足上層不同應(yīng)用程序各自的需求。
巨杉數(shù)據(jù)庫支持 MySQL、、 和 MariaDB 四種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實(shí)例、類 MongoDB 的 JSON 文檔類數(shù)據(jù)庫實(shí)例、以及 S3 對象存儲與 POSIX 文件系統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)例。
支持七種不同的實(shí)例類型
巨杉數(shù)據(jù)庫存儲引擎采用分布式架構(gòu)。集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)為一個(gè)獨(dú)立進(jìn)程，節(jié)點(diǎn)之間采用 TCP/IP 協(xié)議進(jìn)行通訊。
同一個(gè)操作系統(tǒng)可以部署多個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間采用不同的端口進(jìn)行區(qū)分。
數(shù)據(jù)庫存儲引擎邏輯架構(gòu)
關(guān)于傳知摩爾獅
傳知摩爾獅是廣州傳知信息科技有限公司旗下針對阿里云ACP/ACE認(rèn)證及云網(wǎng)創(chuàng)立的數(shù)字人才培訓(xùn)品牌，傳知摩爾獅成立于2019年，致力于傳播領(lǐng)先的教育理論，倡導(dǎo)更有效、更高效的學(xué)習(xí)范式，在IT職業(yè)教育領(lǐng)域，研究相關(guān)學(xué)科的教材教法和教學(xué)資源的整合，通過自主研發(fā)的學(xué)習(xí)服務(wù)平臺推動(dòng)IT人才的學(xué)習(xí)和發(fā)展，致力為中國云計(jì)算行業(yè)培養(yǎng)數(shù)字化人才。
摩爾獅在秉持傳播知識、成就未來的理念下，2021年8月與阿里云達(dá)成深度合作，成為阿里云認(rèn)證的戰(zhàn)略級培訓(xùn)伙伴。并且，摩爾獅已和超過200家的互聯(lián)網(wǎng)廠家簽署了就業(yè)合作協(xié)議，為企業(yè)與國家持續(xù)培養(yǎng)輸送面向未來的應(yīng)用型人才。
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