“股市四海堂直播知识：数据库快速发展的几大趋势”

根据全球股市直播知识信息、全球股市直播知识，20世纪80年代初，数据库系统逐渐登上新闻技术舞台中央，从2000年开始兴起大数据技术，此后云计算热不断升温。 的技术过程走到今天巧妙的节点，纵观未来，有几个趋势可能会发作。

光是这篇文章，股市全世界的直播知识就有点浅见和理论共有。

三级编织的技术史

过去40年来，数据库系统、大数据、云计算三大技术交替兴起。

首先是数据库系统，成型于20世纪80年代，是计算机领域的三大根底软件系统之一。 早期的关系数据库以甲骨文数据库为代表，取得了巨大的商业胜利。 随后出现了开源关系数据库，如mysql、postgresql等。

90年代，随着关系型数据库的普遍应用，产生了大量的数据，对这些结构化数据进行分析对分析型数据库系统提出了很高的要求。 这是因为90年代出现了解析型数据库系统。

世纪变迁，从2000年到2000年，大数据技术登上历史舞台的时期。 大数据技术诞生的理由有以下两个。

一个是大数据的产生。 随着以谷歌为首的互联网企业的开展，产生了大量的数据。

二是获取、处置、分析数据的方法不同。 例如，银行最简单的买卖、转账，对隔离、分支性、耐久性要求非常严格。 大数据不同，单一的数据不会特别影响最终的结果。 这种应用场景与以前流传下来的在线买卖关系型数据库完全不同。

于是，大数据系统诞生了，谷歌发表了众所周知的散布式文件系统、散布式表存储、mapreduce三篇论文，为今天的大数据整个技术生态圈奠定了基础。

年后，另一个趋势是云计算热逐渐升温。 云计算的本质是应用分布式技术来有效地池化资源，并对应用程序透明地集中部署。

如果将云计算、数据库和大数据分开来看，数据系统基本上是将数据与成本、处置、费用和存储完全链接的过程。

云计算对数据处理系统产生了巨大的影响。

第一，云原生技术在数据处理系统中的应用

第二，以前传下来的关系型数据库和以前传来的大数据的生态正在迅速融合。

行业发展的趋势是资源池化、资源解耦，以云原生、分布式技术为基础，构建新一代数据处理系统。 例如，AlibabaCloud (阿里巴巴云)数据库之所以能够支撑双11，也是因为有时候理论上是基于这些理念考虑的。

以双11为例，首图为历年双11零点买卖峰值曲线，最新一年双11零点峰值为58万件/秒。 也有每次买卖分别解除订单的动作，到数据库系统为止为每秒数百万tps。

第二张图是系统零点负荷的突然变化曲线，一秒钟内系统负荷突然反弹了145倍。 如果没有云本机技术，光靠以前流传下来的技术几乎无法满足这种高并发性、灵活性、高可用性的要求。

几个重要的趋势

从体系结构的角度来看，数据库系统的一些变化如下图所示。

左边是以前流传下来的冯·诺依曼体系结构； 右侧是分布式体系结构； 中间是云原生架构，背后大量应用散布技术。 这种资源池化带来的灵活性、高可用性的才能是显而易见的。

这是今天的三个不同的框架，趋势如下。

l大数据和数据库一体化；

l云原生与散布技术分离；

l智能化；

l多模式数据处理

l软硬件一体化:如应用高速互联网等提高数据处理系统的性能和效率

l安全可靠:例如，如何防止数据被修改？

分离AlibabaCloud数据库的中心技术，并例证以上背景、趋势:

云的原生关系数据库polardb数据库

polardb的各块分为三个物理节点，不需要考虑分发式的应战，例如库分表、分发式的查询，对应用完全透明，读写一个数据，实现分发式技术的透明化、集中部署，

polardb是AlibabaCloud (阿里巴巴云)自行开发的云原生数据库，刷新了分离存储和计算体系结构的设计，以分钟为单位部署了新的计算节点，或 而且，在性能方面进行了很多优化，充分兼容了环保。 例如，mysql和PostgreSQL 100 %兼容，与oracle高度兼容。

在实践客户案例中，如果使用polardb oracle兼容版更换现有的oracle，则在性能相同的前提下，整体成本将减少三分之一以下。

除了云本机体系结构外，还有分布式体系结构版本的polardb-x。 在每个分区内建立这样的三个节点的架构，三个节点应用协议保证数据的分支性，使得三个节点可以跨越az部署到同城上。

一体化设计是新一代数据分析系统的中心理念

新一代系统将云本机技术和分布式技术结合在一起。 上面是分布式的，下面是云本机的，每个区域都可以享受云本机带来的灵活性和高可用性的才能。 另外，上面还有分布式扩展的才能，可以解决高并发性带来的瓶颈问题。

云本机数据仓库adb

云本机数据仓库实质上也是一种云本机体系结构，将存储池、计算池和存储计算分开，实现了大量存储灵活性，并以轻量化的方式进行了部署。

应用这些技术完成数据处置和计算分析的离线一体化、数据库和大数据一体化。 正如理想生活中的仓库一样，所有物品都必须分类放置，所以数据仓库与曾经正规化的数据样式、业务类型固定的场景相比，性价比非常高。

在云原生数仓方面，我们也应用这个框架开发了分析数据库( ADB )，支持淘宝天猫对停止实时买卖数据在线交互分析和计算的诉求，许多复杂的离线etl

数据湖

数据湖、湖底数据玉石混乱，但湖面平坦。 与数据仓库不同，数据湖的存储是多源异构的，它主张有一个统一的接口来停止分析和处置这些数据。

以AlibabaCloud (阿里巴巴云)云本机serverless数据湖解决计划dla为例，基于对象存储，停止多源异构数据存储的统一计算和分析，实现云本机server

多模式、智能、安全性

在管控层面完成异常检测、安全诊断，通过k8s编制技术，管理多源异构资源，构建智能化的运维管控平台。

我们建立了完全加密的数据库，数据进入内核后不要求解密。 应用平安硬件技术进行了全加密的流程和维护，完成了无需解密即可停止数据的加工和处置。

数据业务的多样性带来了结构化数据以外的多模态数据，如拷贝、时间序列、图像、图数据等。 与多模式数据相比，我们设计开发了基于云原生架构的多模式数据库lindorm和云原生存储器数据库tair，以支持多模式数据的丢弃。

最后是生态工具。 从传输、备份到管理。 传输使用dts进行端到端数据同步，dbs数据备份进行模糊逻辑备份、物理备份，dms进行公司级开发建模过程，adam进行以前传递的数据库和数据仓库

今年新冠灾祸期间，各行各业发生了非常大的变化，以前流传下来的离线业务和在线业务迅速融合，线上国界越来越模糊。

由此带来的应战是业务山谷变化越来越激烈。 这是疫情带来的必然变化，数字化转型也是必然发作的事实。 在这种背景下，云母语数据库、云母语数仓等产品将为更多在线边境的模糊行业提供服务。

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