国产分布式数据库发展趋势分析.docx

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1、国产分布式数据库发展趋势分析来自twt社区同行交流,欢迎更多同行参与交流国产分布式数据库谁主沉浮，何以主沉浮？近日看了一个三方技术网站关于2023年6月国产数据库流行度的排名榜，TiDB、Oceanbase.POIarDB位居榜上前三甲。当然，这个排名榜不一定绝对的客观和真实，但也代表了国内企业在国产分布式数据库选型的一种趋势。作为IT行业的老兵，无论你身在什么行业，位居什么高度，我们都应该透过这个黄榜，来看看导致这一趋势的根本原因在于什么？究竟是这个产品的哪些特性帮助它实现了三甲之名？希望经验者能在以下几个方面提供这些产品可以立于不败之地的特性：1横向扩展的能力以及稳定性如何？2.金融交易级

2、的高可用和容灾要求是否可以达标？3.底层的存储引擎是什么类型？用户是否可以选择更适合业务类型的存储引擎？4.并发控制与读写性能之间是如何均衡处理的？5.可以包容的数据类型是什么（表、键值、文档.）?6.是否适合大规模的云环境，包括部署及运维的自动化兼容程度？7.特定的应用场景和通用的应用场景都能达到什么样的性能指标？8.针对MySQ1、OraCIe之类数据库的兼容性，迁移的难易度如何？在以上诸多方面，其他的国产数据库果真相差很多么？比如说GaUSSDB、TDSQ1、SeqUoiaDB等等。相信用实实在在的技术特性、参数以及实践案例描述排出来的名次或者报告更可靠，愿大家各献薄力，完善一份属于技术

3、人内心当中的“技术榜”。问题来自社区会员赵海技术经理，下文来自twt社区众多同行实践经验分享，欢迎大家参与交流，各抒己见。*“争议”栏目内容来自同行分享的一手体验和观察，仅代表个人观点fanyqing厦门银行系统架构师：国产数据库目前正处于百家争鸣、百花齐放的战国争雄时代，还谈不上谁主沉浮。国产数据库的实现技术五花八门，但归根结底，不外乎两大技术路线：数据库访问中间件和原生分布式数据库。1）数据库访问中间件。中间件不保存数据，只负责数据的分片、数据汇总和事务的一致性等功能，后端的关系型数据库负责数据的处理，因此，大都用于数据量大、并发要求高的O1TP场景；2）原生分布式数据库。因重构数据库系统

4、，原生支持分布式事务处理与数据切分。在实际使用时，应根据业务场景，从数据的分片策略、数据的更新方式、数据的存储结构、日志类型、数据的一致性技术等方面进行数据库的选型。如对于写敏感的业务，分片策略可以选择HaSh方式，保证数据的平衡分布；数据更新方式可以选择APPend-On1y方式，提高写性能；分析型业务，在数据库选择时，数据的存储结构可选择列存，数据如需回滚，应支持UndO1og等。因此，从技术实现上看，就没有一款可以包打天下的数据库，在实际使用时,应根据业务场景和业务特点，选择合适的数据库。当然，在实际选型时，还应关注产商的研发能力、以及实施的案例等。ht025某证券：就目前来看，国产分布

5、式数据库各项性能差别不会太大，选型主要还是要看具体应用场景，我司目前主要用的是OCeanbase,应用场景还不多，只是在尝试使用。1U1ihUanI987张家港行数据库管理员：这个三方技术网站每月的国产数据库的排名是流行度排名，评价体系有待商榷，而且很容易给人误导认为是产品“好与坏”的排名，国产数据库目前来看都是出于起步期，本身问题也不少，还是需要静下心来打磨产品，自封的没意思，等真正把0替下来之后再说。以下分享使用TDSQ1的一些经验：-横向扩展的能力以及稳定性如何？TDSQ1支持在线扩展，计算和存储紧耦合，扩展原则：2分片-4分片-8分片-ooo-128分片及以上，扩展速度较快（速度接近于

6、物理复制，主要取决于物理磁盘和网络），实测和实际应用稳定性高。-金融交易级的高可用和容灾要求是否可以达标？TDSQ1组件高可用，同城机房可以同时接入业务，异地灾备通过日志进行同步，能够满足金融级高可用和容灾，已经有银行核心系统应用案例。-底层的存储引擎是什么类型？用户是否可以选择更适合业务类型的存储引擎？TDSQ1存储引擎基于MySQ1的InnoDB,计算和存储在同节点，目前性能和稳定性均较高，暂时不支持使用其他存储引擎。- 并发控制与读写性能之间是如何均衡处理的？TDSQ1并发控制基于业务设计和数据分布情况，尽可能规避锁以提升读写性能。- 可以包容的数据类型是什么(表、键值、文档.)？TDS

7、Q1目前仅支持结构化数据，不建议存储非结构化数据。- 是否适合大规模的云环境，包括部署及运维的自动化兼容程度？TDSQ1存储和计算紧耦合，在云环境中部署性能没有物理机单独部署性能高；TDSQ1目前部署和运维自动化程度较高，尤其是运维，提供管理、监控、性能分析、同构/异构数据同步等各种自动化运维功能。- 特定的应用场景和通用的应用场景都能达到什么样的性能指标？TDSQ1在银行核心环境中高频交易混合场景，单节点可以达到1500TPS(150000QPS)左右，备注，2019年7月在张家港农商行新核心系统实测数据。-针对MySQ1、OraCIe之类数据库的兼容性，迁移的难易度如何？TDSQ1与MYS

8、Q1兼容性高，内核基于MySQ1,迁移难度低；TDSQ1与OraC1e兼容改造较多，迁移难度高。宁泽阳某科技公司系统工程师：基于MySQ1做的数据库很多，主要还是拼稳定性和对运维简易度，有大规模使用场景的公司产品竞争力会大一些，毕竟经过考验。了解的不多，TDSQ1还是很不错的。icycast1e某证券公司数据库管理员：从传统数据库迁移到分布式数据库，应用程序兼容性还是遇到了很多问题，数据迁移工具，数据分布，多表连接性能问题，数据库备份等等，只能慢慢磨合了。金融企业架构师：- 横向扩展的能力以及稳定性如何？SequoiaDBGo1denDBsTDSQ1OceanBase基本属于MYSQ1系，Ga

9、ussDB基本属于PG系；扩展能力可参照原生DB扩展能力。-底层的存储引擎是什么类型？用户是否可以选择更适合业务类型的存储引擎？SequoiaDB.OceanBase相对来讲是属于自研存储引擎，更适合设计初衷场景；GaussDB（继承PostgreSQDGo1denDB&TDSQ1（继承MySQ1）更兼顾通用场景。- 并发控制与读写性能之间是如何均衡处理的？采用乐观锁：SequoiaDB采用悲观锁：OceanBasexGaussDB- 可以包容的数据类型是什么（表、键值、文档.）?表、JSON大部分都支持，但是基本以二维表为主。- 是否适合大规模的云环境，包括部署及运维的自动化兼容程度？云环境

10、的部署及自动化程度优秀者当属OceanBase,因为它有先天环境优势。- 特定的应用场景和通用的应用场景都能达到什么样的性能指标？看看谁愿意提供一个POC报告。- 针对MySQ1、OraCIe之类数据库的兼容性，迁移的难易度如何？除了达梦DB,其他的都会面临OraeIe特有SQ1语义及函数的改造问题。MYSQ1相对容易，因为多数都是基于MySQ1的。张文正dcits系统工程师:每个数据库都有一定的优势和使用场景，目前做信创公司正在推达梦和华为GaUSSDB数据库，具体还是在使用中给出结论吧！沈天真浪潮售前支持：最后胜出的应该是在企业有大规模应用案例的，至于所谓的榜单，仁者见仁，智者见智了。某金

11、融企业架构师：分享我的了解和实践感受，欢迎探讨：TiDBOceanBase是分布式数据库，其中OceanBase也分MySQ1版和OraCIe版。MySQ1版，社区版MySQ1版的多节点mgr架构在MySQ1版的OCeanBaSe中也有对应的架构，底层也是PaXOS算法，有好多自己的工具，比如迁移工具，同步工具，运维平台等等。Po1arDB是云原生关系型数据库POIarDB有三个独立的引擎，包括OraCIe、MySQ1、PG版。OceanBase和腾讯的TDSQ1在金融领域有很多在使用，TIDB在互联网领域例如58同城有大规模使用。达梦主要在电力行业，例如国家电网，人寿保险、银行也很多；兼容O

12、raCIe好，支持Oei接口。OraCIe有的功能、架构，比如RAC、OGG.DG,达梦都有对应的产品，名字不同而已；政府行业很多达梦的产品，业内口碑还不错，属于老牌DB了。像GaUSSDB,有PG版的和MySQ1版的，比如想迁移到OraCIe或者其他DB,都有自己的迁移工具，运维平台，具体语句兼容，语法兼容都需要现场真实测试。像SequoiaDB是newsq1的一种，底层自己写的存储引擎，类似MongOdb那种，其他的不太清楚。总之国产数据库选型，选架构都是根据业务来的，不同的场景有不同的组合；现在稳定性、性能不是问题，关键在于你用的如何。he7yongCanway研发工程师：国产分布式数据库（关系型数据库，O1TP）在国内形势一片大好，特别是在信创大背景的驱动下，很多的金融企业已经开始在边缘业务中采用国产数据库开始替换。1 .达梦数据库在电力行业推广的很好。2 .腾讯云TDSQ1目前在银行也推广的也很不错。当然，替换的过程可能很多同学看来太慢，但是如果我们看数据库发展的历史，其实替换的速度并不慢，我们也不要期待，国产分布式数据库一下就能替换核心系统，最终还是需要从业务诉求的角度出发，同时也需要衡量数据库人员的技能等关键因素。相信国产分布式数据库正在迎来发展的春天。-全文完-