分布式数据库架构及发展

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本期内容参考自《2022年中国数据库产品策略解析报告》和《2021年中国分布式数据库市场报告》。

文章分析了未来数据库管理领域的重要发展趋势，各类技术的互相借鉴、融合和发展。数据库数据库产业持续不断地适应着市场需求进行改进，而此演进迭代的进程将持续。

数据库的发展阶段划分数据库（Database）是指长期保存在计算机的存储设备上并按照某种模型组织起来的，可以被各种用户或应用共享的数据的集合。

数据库管理系统（Database Management Systems）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象的定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库的建立和维护等。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种数据库管理软件都是基于不同的数据模型而生的，对数据库技术发展阶段的划分基本按照数据模型的发展演变作为主要依据和标志。

数据库设计流程：数据库设计理论正在寻求更有效的语义表达关系，并在各设计阶段提供自动或半自动的设计工具和集成化的开发环境。

数据库设计：对于给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，并满足各种用户对信息分类与处理等应用要求。数据库设计理论正在寻求更有效的语义表达关系，并在各设计阶段提供自动或半自动的设计工具和集成化的开发环境。

中国数据库产品图谱：中国数据库厂商分为传统数据库厂商、新兴数据库厂商、云厂商、ICT跨界厂商四类，各家提供不同的集中式数据库与分布式数据库产品中国数据库厂商及代表数据库产品。

数据库架构维度：数据库技术架构整体包括管理模块、计算模块和存储模块，物理资源层是为数据库提供基础支撑环境。四个模块中分别具有不同的前沿创新技术。

数据库架构维度：物理资源层是为数据库及上层业务系统提供包括物理基础设施的基础支撑环境。

计算模块负责解析应用程序查询请求、生成查询计划，并将查询计划自动分配到各计算节点并行执行。

存储模块负责执行计算层数据操作请求，并实现数据在硬件层面的持久化保存，确保数据不丢失。管理模块负责协调分布式时钟和维护元数据，并提供数据库参数配置和运行监控接口。

HTAP混合事务和分析处理：目前HTAP有两种方案∶分离架构和统一架构，分离架构是目前的主流方案。趋势中，云原生架构环境与HTAP系统的融合将衍生新的HTAP产品方案和技术特征。

HTAP混合事务和分析处理：HTAP描述的是消除OLTP和OLAP之间的间隔，使一个分布式数据库系统既可以应用于事务型数据库场景，又可以应用于分析型数据库场景，从而满足实时业务决策的需求。

HTAP能让数据产生后马上就可以进入分析场景，但它面临最大的问题是如何把OLTP和OLAP两类互斥的工作负载更好放在一个系统上运行，并且实现资源干扰小、数据可见度高、延时短。

HTAP的应用场景：HTAP保证一定的实时性能的同时也能充分提升响应速度、吞吐量、并发访问量、事务大小、数据访问量及索引规模，为以下两个场景带来了业务与架构的创新和提升∶

1. 数据密集型业务：将分析能力内嵌进传统的OLTP业务系统。物联网、医疗、风控、个性化推荐营销等数据密集型业务可以在交易侧完成实时的分析，且不会影响交易的性能与数据一致性。

2.  以“用”为核心的实时数据服务平台：在现有的数据平台以"用"为核心，以"管"为基础的数据中台，将成为企业数字化规划与实施的重点创新与升级。让全企业用户能自由选择与应用数据资产，实时变现数据红利。

压缩存储技术：Zstd的压缩比最高，且压缩/解压效率表现较高，适用于冷存储场景。Iz4对比当前流行的压缩工具，尽管压缩比一般，却具有最快的压缩和解压速度，适用于OLAP查询场景。

数据压缩的目的是为了减少数据传输或者转移过程中的数据。数据压缩存储技术需要在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高传输、存储和处理效率，或者是按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间。

目前流行的压缩算法有Snappy、Terark、zlib、bz2、lz4、lz77、zstd、brotli、B-tree、RLE、Delta Value Encoding、Deflate、Dictionary等。

存储索引结构：在存储系统的设计中，存储引擎属于底层数据结构，直接决定了存储系统所能够提供的性能和功能。常见存储算法结构涵盖∶哈希存储，B、B+、B*树存储，LSM树存储引擎，R树，倒排索引，矩阵存储，对象与块，图结构存储等等。

在存储系统的设计中，存储引擎属于底层数据结构，直接决定了存储系统所能够提供的性能和功能。在数据库产品中以Hash、B+tree、LSM-tree为存储引擎的主流索引架构。

数据库智能自治：数据库的治理是保障数据库安全可控的重要方式。随着业务信息化的发展，数据库面对的数据规模及复杂度井喷式增长，传统的基于经验的数据库优化工具已不能满足负载调优等高性能要求，需要基于学习的数据库优化工具∶Al4DB。

数据库治理模式亟需基于云平台的操作自动化与基于Al的自动的调参优化、由数据驱动的自监控自运维、智能化自诊断自设计，来减轻甚至取消对DBA的依赖。

智能参数调优∶通过结合深度强化学习和全局搜索算法等Al技术，实现在无需人工干预的情况下，获取最佳数据库参数配置。支持智能参数调优的厂商有∶华为云、腾讯云、Oceanbase、百度智能云、易鲸捷、星云科技、天云数据、阿里云等。

部署模式：数据库的部署模式分为传统本地部署（on-premise）与云部署。传统的线下部署数据库架构依赖于高端硬件，难以支持新业务的扩展需求。而云上部署数据库可以横跨多服务器和虚拟机实现大规模扩展能力。