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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了分布式数据库架构应用优势以及常用技术等内容,而本文我们就通过案例分析来继续学习一下,分布式数据库选型都有哪些常见问题。
分布式数据库选型需要与业务场景相结合。在国内,金融、电信等领域已经在分布式数据库层面有了大量实践。我们从上述两大行业抽离出了一些与数据库高度相关的系统,比如计费系统、客户系统等,经过试验证明分布式数据库确实已经能够很好地支撑起相关业务的运行,但与老牌商用数据库的能力相比还存在差距,此外还需要关注未来的持续稳定运行能力。
数据库选型的这个问题可以通过BATD模型来看。其中,B指的是业务驱动;A指的是架构演进的视角看待技术选型,比如中间件就是这样一种技术;T指的是技术生态,是否在某些场景中有足够的沉淀;D指的是多元化,数据库选型不要做大一统,而是更多考虑多元化,从技术栈演进的层面做出取舍。
数据是企业的核心命脉,不管选择什么样的数据库,保障数据不丢、不错、不乱是基本的要求。
如果选择分布式架构的数据库,如何确保永远可信任的数据一致性,包括集群和集群之间、副本和副本之间,分区和分区之间,索引和索引之间甚至是宏块和宏块之间的数据一致性链式校验,从而防止因磁盘静默错误或者因为硬件故障导致的数据不一致。
是否能够对于异构芯片、操作系统等可以实现混合部署、灰度部署,形成逃生机制,确保在数据库改造升级时实现业务逃生。
是否支持DB-Mesh的数据中心的部署和建设以满足业务的弹性,可以实现单元化、云原生、全密态的部署。
基于上述的基本要求,从功能上可以归纳为四大方向:
刚性能力和指标满足度。这可能涉及到很多问题,包括性能、功能、安全、可靠,兼容、资质等,这是基础的。
产品成熟度。是否已经在足够多的不同行业进行了落地实践,在不同的用户量、不同的业务负载下进行了验证,产品是否只有一个内核,还是上下游产品生态兼具。
数据库的厂商。也就是背后团队的技术能力,以及这家公司对数据库战略的定力和稳定性,也是影响巨大的,特别是对于中大型企业而言,这关系到系统后续是否可以稳定持续运行。
成本和性价比。这不仅仅是表面的价格,还包括稳定性的成本、迁移成本、服务成本、运维成本等各方面,甚至有些用户考虑一旦出现问题,兜底方案的成本有多大。
从市场来看,如今的数据库市场确实是百花齐放,好处是提供了更多样化的能力,避免被单一供应商绑定;坏处是选择的成本很高,也可能出现重复造轮子的现象。这就需要行业监管和标准化组织的引导,让行业健康发展。
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