分布式数据库 | 浅谈 OceanBase 演进的一点思考

2024年 5月 7日 33.7k 0

引入 | 图解那些分布式数据库中的 DBMS

分布式数据库 | 浅谈 OceanBase 演进的一点思考-1分布式数据库 | 浅谈 OceanBase 演进的一点思考-2

开篇:想必大家都有一个疑问?何为分布式数据库OLTPOLAP,HTAP?它又能够给我们带来什么?

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背景:在数据库技术 DBMS 领域,尤其是针对其中很多核心技术组成部分攻关的突破,自研数据库一直都起着模范带头作用。许多国内互联网公司,包括现在很多成熟的技术框架,数据库都来自于国外。早期,依赖于核心技术的引进,在引进的基础上做上层应用,进而不断迭代。而现在核心技术自研,数据库自研等成了技术攻关的新浪潮。阿里曾一直提出“去 IOE ”的概念-其中 IBM 是服务器提供商,Oracle 是数据库软件提供商,EMC 则是存储设备提供商。

思考:

1、当使用 K8、Docker 容器化编排技术受到限制,假若 Oracle、MySql 数据存储等数据库软件不再向我们提供正常的服务?

2、在我们的项目工程中,若是没有了这些数据库技术去提供正常的服务,如何能够去及时地采取补救的措施,使得业务能够平滑过渡,做到让用户无感知体验?

3、从传统关系型数据库到非关系型数据库,NOSQL ,NewSQL 再到数据湖,以及兼顾 OLAP 跟 OLTP 的各种分布式数据库-HTAP(混合事务/分析处理),在拥有自己的数据存储解决方案基础之上,现有技术框架体系是否能够较好适配,能否做到更好地兼容?

场景:在现有渠道产品上的适配,推进自研数据库进程,包括信创自主可控等领域,都值得作为技术人的我们去深思......

诚然,技术多元化是一个趋势,多语言并存,多数据库适配,多环境兼容......

现状:Oracle,ElasticSearch,MySQL 架构

目前,在 Oracle 中多个业务库中,数据规模已经非常庞大,MySQL 中多个业务库,其单表数据量都已超过千万级别,数据每天在不断的增长......

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尤其,在许多老旧的项目中,Oracle 视图数据量非常大,DMP 文件数百G,数据存储成本极其昂贵,这里也提供下大数据量的一些数据库导入导出方式(相比较工具导入导出或许速度更快一个数量级)

MySQL:

备份数据库命令:

mysqldump -u root -p 数据库名 > /home/user/2021.12.26.sql;

只需导出表结构:

mysqldump -u applyun -p -d bi > /home/applyun/bi.sql;

数据库迁移导入:

mysql -u root -p 数据库名 < /home/user/2021.12.26.sql;

Oracle:

 数据库迁移导入:

imp yd_dev_tmp/user@ip/orcl file=/home/oracle/xxx.dmp ignore=y full=y;

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成功导入数据泵. dmp 文件。(其中,可通过su - oracle进入oracle目录,dmp文件可上传到/home/oracle路径)

猜想:

当下的数据库技术体系,正如春秋时期百家争鸣的局面,已然无法像传统关系型数据库那样三足鼎立,各个大厂,尤其是互联网,根据其自身业务需求体系定制化了很多产品,像 OceanBase ,TiDB ,Vertica,ClickHouse,Greenplum......

那么,拥有这么多的选择权,是不是意味着学习的成本会不断抬高,我们需要了解扩充的知识面更多?上述仅列举了正在项目中移植预研的几款 DBMS,更多详情请回顾->数仓进阶 | 记一次OLAP分析引擎演进思考过程

构思:

当我们的业务系统发展到一定规模,不论是累计数据量,亦或用户并发量。早期,通过单体架构进行设计,应付自如,再大就是分库分表,解决数据库单点瓶颈(I/O)。

随着业务持续发展,单机有着明显的单点效应,并且单机的容量跟性能都是极其局限的。

进一步,对某些应用进行水平扩容,渐渐的,虽然各个应用服务器CPU都正常,但是你会发现还是有很多慢请求依然存在,究其缘由-单点数据库性能瓶颈?

更进一步,数据库集群-主从架构,大部分读操作可直接访问从库,减轻主库的负担,但依旧还是无法解决主库写的瓶颈?

接下来,就是上述提到的分库分表,分库分表可作水平拆分-对表进行进一步拆分,垂直拆分-不同功能表放置不同的库,按业务功能进行拆分。

然而,当相同的应用扩展越多,每个数据库的链接数,长久以往必会让数据库本身的资源再度成为瓶颈,简言之,资源隔离性依然不彻底->未形成单元化的雏形。

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再谈经典,

Google 三驾马车,在分布式系统工程实践领域:

《Google File System》、《Google MapReduce》、

《Google BigTable》在很大程度上奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础.

回到 CAP 理论,想必在分布式领域中这个著名的定理都有所耳闻,即 C 为数据一致性,A 为服务可用性,P 为服务对网络分区故障的容错性。

谈及 CAP,这里暂不详赘,各有各自不同深度层次的见解,但这里需要说明下的就是选择 CP 的分布式系统,并不代表可用性就完全没有了,比如像我们常用的中间件,为了增加可用性保障,往往提供了分片集群-复制的一些方案。

包括常说的 BASE 理论-对 CAP 理论的延伸,核心思想-即使无法做到强一致性(Strong Consistency),但我们的应用可以采用适合的方式达能够到最终一致性(Eventual Consitency)。

从上述提到由单点现状->分布式架构演进构思的过程中,出现诸多不同阶段性痛点,想必这也是为什么那么多分布式数据库产品如雨后春笋般不断涌出?

OceanBase-中国第一款技术可靠的分布式数据库(简称OB

企业级分布式关系数据库

a)数据强一致

b)高可靠

分区-副本机制

c)高性能

Paxos协议,在数据强一致的情况下,具有极高的可用性及性能

d)在线扩展

当集群存储容量或是处理能力不足时,可以加入新的 OBServer

e)高度兼容 SQL 标准和主流关系数据库

f)低成本

CPU、操作系统、数据库

如何既兼顾处理 TP 场景的能力,又具备 AP 场景的分析能力?

想必 HTAP 架构希望打破 TP 和 AP 的边界,虽然存在很多技术难关需要攻克,一直在路上,期待 OceanBase(OB)一直会有新的突破......

延伸思考:HTAP(混合事务/分析处理),相比 OLTP、OLAP 能够给我们带来?OceanBase 又是如何支持 HTAP?

在高并发海量数据场景下,是否能让系统中诸多计算节点同时运行 OLTP 类型的应用和复杂的 OLAP 类型的应用......

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