探索关系型分布式数据库的优势与挑战 (关系型分布式数据库)
随着互联网的迅速发展，数据量规模不断增大，企业和机构需要处理的数据要求越来越高，传统的单机数据库逐渐无法胜任。分布式数据库相应而出现，关系型分布式数据库是其中具有代表性的一种。那么，在实践中，关系型分布式数据库有哪些优势和挑战呢？
一、关系型分布式数据库的优势
1. 高可用性
关系型分布式数据库可以实现多节点部署，使得数据可以分布在多个节点上，一旦某个节点宕机，其他节点能够接管宕掉节点的工作，因此关系型分布式数据库的高可用性得到很好的保证。
2. 数据一致性
对于数据的读写操作，关系型分布式数据库能够实现强一致性和最终一致性。强一致性指的是所有节点之间的数据一定是同步的，在用户修改数据时，那么任意一个节点的修改都将会马上反映到其他所有节点中。最终一致性则是指在一个时间段内，所有节点的数据是一致的，只是不同节点读到的数据可能不同而已。
3. 可扩展性
关系型分布式数据库能够根据需求进行水平扩展，只需要增加节点来支持新的数据处理，即增加硬件资源。
4. 安全性
关系型分布式数据库具有较高的安全性，支持加密存储和传输数据，支持权限设置与访问控制，并且有较高的稳定性和性能保障。
二、关系型分布式数据库的挑战
1. 数据分片
数据分片是关系型分布式数据库的一个重要的概念，也是它面临的一个挑战。数据分片需要架构师对业务数据进行切分并进行合理的分布，在进行分片时需要考虑数据的平衡性、容错性以及访问性能等。
2. 数据一致性
虽然关系型分布式数据库具有强一致性和最终一致性，但是也容易出现数据不一致的问题。数据在不同节点的修改可能存在时间上的偏移、网络延迟等问题，因此需要使用分布式事务、分布式锁等机制，使得最终一致性能够得到有效地维护。
3. 性能问题
与单机数据库相比，分布式数据库会带来更多的性能问题。就算数据存储在不同节点上，由于节点之间需要通信和协调，成本也相对较高。为了解决这一问题，需要进行有效地服务端开发和优化。
4. 部署和管理
关系型分布式数据库需要进行多节点部署和管理，需要增加硬件资源，扩容和迁移都需要成本，同时维护也变得更为复杂，因此需要进行有效的部署和管理。
三、
综合来看，关系型分布式数据库是一种高可用、可扩展、安全的数据库类型，它能够解决更大规模的数据存储和处理需求。但是，它也面临着诸多挑战，如数据分片、数据一致性等问题。因此，在使用关系型分布式数据库之前需要对其进行深入了解和实践，才能真正发挥其优势，成功解决企业和机构的数据存储和处理需求。
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国内做分布式数据库开发的现状如何？
存储是个技术钻研的方向是不错，不错拿来创业的确不是一门好生意。我国是不可能出现像cloudera 这一类的公司的。在国内做基础软件基本上是没有商业前途。阿里方面，是做了一些基础技术开发，不过都是基于自己的业务特点而做的。就拿他们得dubbo框架来说，最晚的一次commit实在两年前，链睁则据说团队解散了。想表达什么意思呢！完全从社区孵化出来的和从大公司内部孵化出来的在国内看来还是有很大区别的。 国内的做的比较好的供存储服务的公司也不多，七牛，金山云。 所以，对于个人而言就看你怎么权衡了。
分布式数据库需要在高可用(比如paxos,raft)，高性能存储(比如L Tree，mvcc)，分布式一致性(比如2pc,HLC,truetime)，集群管理，多租户棚棚，分布式sql plan等方向都做出技术突破，目前来看oceanbase是分布式数据库方向的领先者，是金融级的分布式RDBMS，他们在工业上实现的一些技术，从各厂近期的技术分享来看，在工业界至少要领先2年的，甚至有一些方向，在学界也是领先的，早埋最近读了张晓东教授小组的一篇paper，提到的技术，ob在3年前就实现了类似的方案。
应该说，现在是国产分布式数据库发展的利好时期。在讨论发展前景前，首先要先看看分布式数据库的发展方向。
大家把传统关系型数据库称作oldSQL，给人感觉要被淘汰似的。但其实数据量不是很大或者事务处理的场景夏，关系型数陆粗据库的还是占优的。
关系型数据库的主要问题在于：
性能瓶颈，
单一模型（关系模型），只适合OLTP
应对业务的灵活性不够，
弹性扩充能力不够，
两地三中心和双活等问题上不足。
随着互联网和手机的飞速发展，无论从用户规模、使用频率、还是场景多样性都使得这些问题浮出水面。其实Oracle在92年就开始尝试转向分布式，还当时引起了业界的巨大争论，最后失败。更何况过去CPU、内存、存早氏镇储、带宽的高成本导致分布式数据库的性价比并不高，只能停留在学术阶段，限制了分布式的发展。
新分布式数据库首先是要避免和传统关系型数据库的竞争，这是明智的选择，能够轻装上阵。因此从几个方面入手，应对海量数据处理、分析、缓存、流式处理、开发模式等等。相对应列式，KV，Document等多种存储数据结构。
所有这些都被称为NoSQL数据库，放弃ACID和事务能力还换取性能。然而，NoSQL又收到了大量的批评反对意见，主要是说把数据库应该处理的问题交还给了开发是种发展的倒退。这些问题包括，索引、版本、SQL支持、事务支持等等。市场上超过90%的开发员都需要SQL，而且SQL也是非常有效和成熟。于是大家无论底层是什么存储结构又开始支持SQL，形成了NewSQL。
这里插一句题外话，在硅谷已经不再用SQL、NoSQL、NewSQL来划分数据库了。理由很简单，SQL是一种语言，从来没有SQL数据库的说法，自然也不应该有NoSQL数据库的说法。NewSQL数据库就更不合理，用的SQL并非什么“New“的新东西。所以专业上用关系型和非关系型数据库来划分，核者分布式数据库主要都是非关系型数据库。
回过头来看国内分布式数据库市场需求，中小企业不满足Mysql的性能，分库分表又很难搞，也不彻底；大型企业被Oracle等垄断支付高额成本，而且又不解决实际碰到的瓶颈问题。因此，用户都在寻找新的解决方案。小型用户、云计算的用
户、大型企业都需要对应的分布式数据库产品。
再加上国产自主和去IOE浪潮，更加推动了国产分布式数据库的发展利好。值得注意的是，数据库研发是个严肃的事情，没法短平快。
基础软件创业其实我觉得是个好生意，尤其是数据库，但是前提是确实在技术上有所创新，这么一来技术壁垒就巨高，这就是护城河。如果只是去模仿 Oracle，是没有太大前途的（当然拿让靠关系那种就另说了，反正我本人不认为这样是正确的价值观），想想人家 O 记在这个领域做了 30 年，你走人家的老路凭什么干得动人家？ 目前来说我觉得之所以国内还没有太大成功的公司涌现说到底还是因为技术不行或者路子不对或者客户的历史包袱太重，拿个 Hadoop 改改就是大数据了吗？真正消消局的 OLTP 业务敢碰吗？所以就造成了做项目挣快钱攒方案搞数据分析的公司扎堆，真正在 OLTP 端的创新没人敢碰。另外一个重要的问题就是，国内几乎没人懂开源。最近几年重要的基础软件创新都在开源社区，比如 Docker / Kubenetes (Mesos) / Spark …凭一个公司的力量是很难跟上社区的发展速度的。国内的大多数开源项目不管是代码质量，用心程度，设计的视野上都太弱了，连最基本的英文交流都很少有开源项目注意，更不用说生态了。不过，还是有希望的，至少学术界最近几年的进展，让我们看到了在分布式 OLTP 系统 (NewSQL) 上的一些希望，而且这块在全球范围内都是一个蓝海。桥改基于这个背景，我们创立了 PingCAP，从零开始抛开一切历史包袱去实现一个全新的数据库 TiDB，TiDB 的目标就是瞄准世界顶级的通用分布式数据库开源项目和未来的行业标准去的。虽然这个东西确实很难, 但我也不觉得我们会比硅谷的顶级基础软件公司差:)，不客气的讲，我们在这个领域也远远走到了各个友商的前面，另外一方面如果不难也没有做它的价值，如果未来的数据库还是需要像现在分库分表中间件 Oracle，我觉得就太无趣了。就说一个 Cloud-Native，目前来说基本没有 OLTP 的数据库能搞定。
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