阿里云数据库oracle(阿里云数据库备份)

admin 1450 2023-04-26

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一场替换传统数据库的行动正在全球范围悄然进行

随着全球各大 科技 巨头的竞相加入,开源软件技术已经活跃在各个信息技术领域当中。其中,大数据生态成为开源技术的直接受益者。开源技术适用于庞杂的数据管理系统,带来敏捷、高效、可扩展以及可自控的管理能力,并帮助企业降低IT建设及维护成本。2018年双11当天,阿里云原生数据库PolarDB轻松应对了0点0分0秒瞬时提升122倍的数据洪峰。Netflix也采用自研开源架构Metacat将海量数据集合成一个“单一”的数据仓库,大幅提升管理能效。

当前,我国有越来越多的企业、人才加入到开源社区,贡献力也“后来居上”,共同推进开源项目、开源生态的繁荣和可持续发展。

大数据生态成为开源技术重大“受益者”

近年来,在互联网服务、多媒体以及科学研究等多个领域,都可见到大数据的身影。在大数据时代,不断增长的数据量、快速处理数据的需求以及数据类型、结构和来源的多样性给数据库敏捷、高效、可扩展性以及个性化管理带来了全新挑战。

开源技术赋能了大数据生态的高质量发展。赛迪智库信息化和软件服务业所博士蒲松涛表示,经过了数十年的发展,开源软件和开源工具已经应用到了大数据产业发展的各个环节,基于开源软件,企业可以快速构建大数据应用平台,提供丰富的大数据开发和应用工具。

当前,几乎各种规模的企业都在使用开源软件和工具做大数据处理和基于数据的预测分析。开源界也涌现出了Hadoop、OpenStack、OpenShift、Mapreduce、docker等引领行业技术创新方向的重量级开源项目。

华泰人寿基于OpenShift架构打造易于管理的新IT系统,以提升企业竞争力,实现业务数字化转型。在基础设施上,引入红帽OpenShift容器云解决方案和红帽Ceph分布式存储。通过将保险业务上docker云,实现华泰人寿业务的弹性伸缩和快速上线,加速其互联网保险项目快速落地。

美国知名在线影片租赁提供商Netflix也采用了大数据发现服务的开源框架Metacat。由于Netflix的数据仓库由许多大型的数据集组成,为了确保数据平台能够基腊横跨这些数据集成为一个“单一”的数据仓库,Netflix开发的元数据服务Metacat,能让数据的发生、发现、处理和管理变得更加快捷高效、处理搏逗滑精度大幅提升;同时还可兼容Spark、Presto、Pig和Hive架构。Netflix软件架构师Ajoy Majumdar指出,开放开源是身为技术公司的竞争战略,既能够将自己的解决方案建立为行业标准和最佳实践,又能建立Netflix的技术品牌,还能从共享生态中获得反馈输入并受益。

事实上,推动大数据应用高质量发展的主流开源平台还有很多,例如Spark、Shark、Bagel等。蒲松涛表示,这些开源平台大幅降低应用门槛,有效帮助企业实现工业级应用,进而带动各行业大规模部署。此外,大数据还涌现出了一批开源支线平台。其中,Storm完全摆脱了经典的MapReduce架构,重新设计了一个适用于流式计算的架构,以数据流为驱动触发计算,计算时效性高,适应有向无环图计算拓扑的设计,计算方式较为灵活,在业界得到了一定的部署应用。

开源社区供需“双赢”中国力量已崛起

开源社区的建立为推动开源软件发展、构建行业竞争优势做出突出贡献,队伍的壮大需要每一位使用者持续不断的贡献智慧,以实现真正的“共赢”。开源的发展历程中,极客、大公司、商业颠覆者轮番登场,开源技术的诉求也从商业驱动向生态驱动发展。中国工程院院士廖湘科指出,开源是软件创新技术的主要来源,是生态抓手,而非赢利的切入点。

开源软件的“共享和贡献”机制吸引了众多开发者的参与,给了每一位开发者“颠覆 游戏 规则”的权利。有了这种生态的加持,信息技术将被快速推进,各个参与者将持续获利。对此,李飞飞表示,开源生态的受益者是开源技术的需求侧和供给侧双方。从供给侧角度来看,参与的人越多,思维碰撞而引发的迭代演进就会越快;从需求侧角度来看,各个企业不仅可以免除被闭源系统“技术指携绑定”,还可以在开源社区实现数据库技术迁移,企业还可针对企业技术特征进行数据库的个性定制化,实现大量的应用和代码的改造且系统间互相兼容。

中国开源软件推进联盟副 主席 兼秘书长刘澎在PostgreSQL .CN 2019上表示,当前国内越来越多的企业为开源做出重要贡献,我国的开源实力已经崛起。以华为、阿里等为代表的开源软件开发者已经逐渐与亚马逊、微软站到了同一高度,实现了从“使用者”到“引领者”的身份转变。

目前,中国企业在Linux基金会中有1个白金会员(华为),1个金牌会员(阿里云)和数十家银牌会员(包括腾讯、中国移动、联想等)。华为在多个开源社区贡献排名前列。中国工程院院士倪光南认为,华为是开源软件的优秀开发代表,通过引进、消化,实现创新发展,进而贡献给整个开源社区。

阿里云也成为 游戏 规则的重要改变者和全球云数据库领跑者之一。2018年,阿里云数据库成功进入Gartner数据库魔力象限,这是该榜单首次出现中国公司。近日,Gartner发布的全球云数据库市场份额榜单中,阿里云位居第三,超越了Oracle、IBM和谷歌。5月21日,阿里云提供传统数据库一键迁移上云能力,可以帮助企业将线下的MySQL、PostgreSQL和Oracle等数据库轻松上云,最快数小时内迁移完成。李飞飞表示,阿里云自研的PolarDB云原生数据库的分布式存储架构具有一写多度、计算与存储分离等优势,帮助淘宝交易平台应对了双11当天瞬时提升122倍的数据洪峰。

此外,国内还有包括百度、浪潮、瀚高等在内的众多企业积极参与并贡献到开源社区当中。人工智能、自动驾驶等新兴信息技术也成为开源项目的重要应用领域。

对话阿里云李飞飞:关于云原生数据库的五大预判

作者:王慧贤

数据存储、数据分析、数据安全......如今,围绕“数据”的话题越来越多,离人们的生活也越来越近。

从陌生到熟悉,数据不仅“出圈”,甚至已然站在了C位。去年,中央发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确表示,继土地、劳动力、资本、技术后,数据成为第五大生产要素。

步入信息化时代后,数据库、操作系统与中间件作为计算机最基础的三大软件,支撑着企业的正常运行。

当数据成为生产要素后,必然会迎来爆发式增长,企业的数据存储和处理需求将进一步释放。更重要的是,疫情加快了数字化转型的脚步,更加速了企业的上云速度。

从信息化到数字化,时代的变革,总会带来商业世界的变化。如何在云原生架构下使用数据库,成为企业的痛点和云厂商的机会,亚马逊AWS的CTO Werner Vogels曾多次强调:“数据库是云计算的终极之战。”

在数智化时代,云原生到底意味着什么?云原生数据库和传统数据库相比,核心优势是什么?是否把数据库搬上云就是云原生?基于这些问题,雷锋网与阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞展开一场对话。

国产云原生数据库,摆脱「切肤之痛」

如今,数据库的商业世界,因为云的出现与发展,分成了两大派系。

一派是以Oracle为代表的传统商用数据库,一派是以国外AWS、国内阿里云为代表的云原生数据库,去“IOE革命”下的产物。

其实,早期较为火热的数据库种类有三种,层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

在《浪潮之巅》一书中,作者吴军写下了这样的观点:“Oracle 的兴起很大程度上靠的是它最早看到关系型数据库的市场前景,并且在商业模式上优于 IBM。”

因此,在云原生数据库“入世”之前,数据库的天下一直是Oracle的,国内大部分互联网公司都不得不采用Oracle+IBM小型机+EMC的模式来维持正常运营。

高昂的费用,使得对于数据库需求较大的互联网巨头“忍无可忍”。

2009年,阿里巴巴的Oracle RAC 集群节点数达到了创记录的20个。可由于Oracle并没有弹性扩展的功能,只能按照峰值流量购买小型机和数据库,导致阿里将业务上涨带来的大部分利伏局润,都支付给了Oracle。

第二年,阿里便开始走上了去“IOE”之路,根据开源MySQL搭建了AliSQL,缺扮让并顺利缺顷经过了淘宝双11的考验,国产云原生数据库算是正式摆脱了“切肤之痛”,逐渐受到市场的真正认可。

另一边,国外的AWS在2015年公布了基于云计算的自研数据库Amazon Aurora。Aurora是一个关系型数据库,可以跨3个可用区域复制6份数据,其最大的特性就是高性能和高可用性。

云计算巨头的入局,让云原生数据库在国内外一步步成为主流。据Gartner预测,到了2021年,云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%,到2023年,75%的数据库都要跑在云平台之上。

关于云原生数据库,随着逐步的出圈,也让人们关心的焦点从“是啥?”转变为“还能解决哪些问题?”

但云原生数据库存在着数据孤岛的问题,无法打通多个数据系统的情况下,企业在数据加工和数据管理上就会“压力较大”,甚至在数据安全方面还存在隐患。

传统数据仓库一般基于T+1数据集成构建离线数仓,以支撑企业各项分析与服务。传统方案不但会影响线上业务稳定性,且难以支持企业的实时需求。

因此,在李飞飞看来,云原生数据库已经走到2.0阶段。这个阶段要解决的问题,就是上述存在的痛点。

9月26日,在阿里云数据库创新上云峰会上,阿里云发布了首个一站式敏捷数据仓库解决方案。该方案结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库AnalyticDB(简称:ADB),实现了库仓一体的技术架构,提供在线数据实时入仓、T+1周期性快照、按需建仓等能力,数据延时低至秒级,持续赋能业务在线化,使企业的在线数据可以释放出更大的价值。

相较于传统方案,阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案有4大核心优势:

1、对业务侧影响小,不会因为数据汇聚集中和实时加工影响业务侧正常运行,CPU、内存占用低于5%;

2、事务顺序和数据准确性有保障,且处理链路短,支持在线数据实时处理落仓,效率更高。数据传输效率100m/s,数据延时在10秒内;

3、支持复杂实时数据加工、计算逻辑;

4、低代码操作,能够大大降低实时数仓的构建难度,提升构建效率的同时,支撑企业数字化转型过程中的各类实时场景。

除了实时统计分析场景外,企业为满足周期性数据分析需求,需建设周期性全量快照。

传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。

针对T+1周期性集成场景,一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T+1全量数据快照,用户通过简单几个步骤,即可按需生成各种周期的全量或增量快照。

此外,业务还可按需进行任意时间点的数据回溯,以快速解决数据异常问题。

谈起未来数据库的发展趋势,李飞飞提到以下五点:

1、云原生+分布式一定是数据库的标配,分布式已经是必选项。分布式数据库由多个相互连接的数据库组合而成,面向用户则是以单个数据库的形态出现。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征,从资源池化到弹性扩展,再到智能运维,再到离在线一体化,解决企业用户的核心诉求。

2、AI for DB(database,指数据库)和 DB for AI 将是主流趋势。用AI将数据库运维管控智能化,尤其在云原生+分布式这个前提下更重要,因为数据库不仅是内核的能力弹性高可用、可拓展性,更重要的是部署后应用和运维的复杂度要大大降低。在数据库里,面对越来越多非结构化的数据,分析能力十分重要。

3、数据的安全可信,在今天这个大环境下变得愈发重要,如何确保整个数据库系统,在处理数据全链路过程中提供加密能力、多方安全计算能力、隐私保护的能力,也是很重要的趋势。

4、多模数据处理能力将越来越重要。比如,新型数据库多模态的处理能力,在新能源 汽车 企业打标签、智能电池化预测等应用场景中,将发挥越来越重要的作用。

5、一份数据,多个数据处理引擎:实现仓库一体、仓库联动、仓库打通,数据之间无缝流转。

以上判断,也从侧面反映出阿里云数据库的走向,这点毋庸置疑。但除此之外,业界最关心的,还有开源。

近半年,国内很多厂商相继提出开源战略,背后缘由显而易见,为了打造生态。就在今年的阿里云峰会上,阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋(花名行癫)将2021年阿里云的发展关键词归纳为:做好服务、做深基础、做厚中台、做强生态。

做好服务与生态,成为如今厂商们不约而同的目标,而开源,就是最好的选择。

当雷锋网问到:“未来,阿里云数据库会不会把所有能力都开源?”这一问题时,李飞飞给到的回答是:“不会。”

之所以有这样的回答,是因为对于开源,他有着一些判断和看法。

李飞飞表示,这些部分,本就是阿里云数据库的商业化版本。

事实上,业界大多数的数据库厂商都不会针对自身的核心能力开源,如TiDB的核心管控组件、TiFlash。

与像MongoDB,、Cassandra、CouchDB这些以开源起家的数据库厂商不同,开源只是阿里云数据库的战略,不是阿里云数据库的命脉。

前几年,有业内人士表示,在面向开源时,国产数据库首先需要解决信任以及开源知识产权等问题。“开源会让厂商更加认真思考版权还有专利的问题,事实上,选择开源后,对于数据库厂商提出了更高的要求。”

李飞飞认为,开源只是一种选择,数据库开源成功并不代表着商业化就能够成功,不开源也不能代表厂商不先进。

更准确的说,开源只是一种有效手段。

最终,阿里云数据库希望客户能够通过开源版本把阿里云数据库产品技术快速用起来,并能够参与到技术产品的迭代过程中,在一些高阶能力上,借鉴团队专业能力和阿里云的服务能力,成为良好的商业合作伙伴,这是李飞飞以及阿里云数据库对于开源的一些基本思考。雷锋网雷锋网雷锋网

阿里云上面部署oracle要什么配置

起步的 1核1g内存配置的阿里云就可以了。oracle是根据业务需要来配置的,起初也是1核1g内存够用了。

后面根据业务发展情况,在决定数据库的CPU 内存 硬盘大小。

所有的网站都这么操衫肆穗作出来的,这是个思路,因为这方面内容较多,这里也写不开或卜那么多内容,在这留言或到咱们博客找相关内容,老魏写过不止一篇雹衡教程,都挺详细的内容,可以帮助你入门。

阿里云服务器centos怎么安装oracle

1. 操作系统环境、安装包准备

宿主机:Max OSX 10.10.5

虚拟机:Parallel Desktop 10.1.1

虚拟机李颤镇操作系统:CentOS-7-x86_64-DVD-1511.iso

Oracle:linux.x64_11gR2_database_1of2.zip linux.x64_11gR2_database_2of2.zip

JDK:jdk1.8.0_77.zip

2. 安装CentOS7虚拟机

2.1 新建虚拟机洞迟

CPU:2核

内存:4G

硬盘:60G,扩展磁盘

2.2 安装哪粗配置

安装语言:中文

软件选择: 带GUI的服务器

网络和主机名:打开虚拟机网络连接

安装位置:使用虚拟机自动分区方案

设置root密码:如root

添加用户账户和密码:如centos/centos

2.3 账户配置

使用centos账户登录后,打开终端,切换到root账户

su root

root

预先为centos、oracle账户添加免密码sudo权限

echo "centos ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" /etc/sudoers

echo "oracle ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" /etc/sudoers

允许账户使用弱密码

sed 's/^password requisite.*/password requisite pam_cracklib.so try_first_pass retry=3 type=/g' -i /etc/pam.d/system-auth

3. 安装Oracle11g

3.1 设置内核版本

echo redhat-7 /etc/redhat-release

3.2 安装依赖包

yum install -y binutils compat-gcc* compat-glibc* compat-libcap1 compat-libstd* compat-libstdc++-33 compat-libstdc++-33.i686 compat-libstdc++-33*.i686 elfutils-libelf elfutils-libelf-devel gcc gcc-c++ glibc glibc-common glibc-devel glibc-devel.i686 glibc-devel*.i686 glibc-headers glibc.i686 glibc*.i686 ksh libaio libaio-devel libaio-devel.i686 libaio-devel*.i686 libaio.i686 libaio*.i686 libgcc libgcc.i686 libgcc*.i686 libstdc++ libstdc++-devel libstdc++-devel*.i686 libstdc++.i686 libstdc++*.i686 libXp make numactl sysstat unixODBC unixODBC-devel unixODBC-devel*.i686 unixODBC*.i686

3.3 创建oracle用户及用户组

groupadd oinstall

groupadd dba

useradd -g oinstall -G dba oracle

passwd oracle

oracle

3.4 设置内核参数

echo /etc/sysctl.conf EOM

fs.aio-max-nr = 1048576

fs.file-ax = 6815744

kernel.shmall = 2097152

kernel.shmmax = 4294967295

kernel.shmmni = 4096

kernel.sem = 250 32000 100128

net.ipv4.ip_local_port_range = 9000 65500

net.core.rmem_default = 262144

net.core.rmem_max = 4194304

net.core.wmem_default = 262144

net.core.wmem_max = 1048586

EOM

sysctl -p # 立即生效内核参数

3.5 设置oracle账户环境变量

echo /home/oracle/.bashrc EOM

JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_77/ # JDK home目录

ORACLE_BASE=/opt/oracle # oracle安装目录

ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/11g # oracle home目录

ORACLE_SID=orcl # oracle实例名

LD_LIBRARY_PATH=$ORACLE_HOME/lib

PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$ORACLE_HOME/bin:$HOME/bin

export ORACLE_BASE ORACLE_HOME ORACLE_SID LD_LIBRARY_PATH PATH

EOM

3.6 设置PAM资源限制

echo /etc/security/limits.conf EOM

oracle soft nproc 2047

oracle hard nproc 16384

oracle soft nofile 1024

oracle hard nofile 65536

oracle soft stack 10240

EOM

3.7 关闭SELinux

sed 's/SELINUX=.*/SELINUX=disabled/g' -i /etc/selinux/config

setenforce 0 # 立即生效

3.8 创建安装目录

mkdir -p /opt/oracle

chown oracle:oinstall /opt/oracle

chmod 755 /opt/oracle

mkdir -p /opt/oraInventory

chown oracle:oinstall /opt/oraInventory

chmod 755 /opt/oraInventory

3.9 准备安装包

通过移动设备将linux.x64_11gR2_database_1of2.zip linux.x64_11gR2_database_2of2.zip和jdk1.8.0_77.zip拷贝到桌面,解压

mkdir -p /usr/local/jdk1.8.0_77/

tar xf jdk1.8.0_77.zip -C /usr/local/jdk1.8.0_77/ # 解压安装安装JDK

tar xf linux.x64_11gR2_database_1of2.zip -C /home/oracle

tar xf linux.x64_11gR2_database_2of2.zip -C /home/oracle

chmod -R 700 /home/oracle/database # 只允许oracle账户访问

chown -R oracle:oinstall /home/oracle/database

3.10 使用oracle账户启动安装

su oracle -c 'export LANG=C /home/oracle/database/runInstaller'

3.11 安装错误解决

(1)启动安装时报错java.lang.NoClassDefFoundError

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError

at java.lang.Class.forName0(Native Method)

at java.lang.Class.forName(Class.java:164)

at java.awt.Toolkit$2.run(Toolkit.java:821)

at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

at java.awt.Toolkit.getDefaultToolkit(Toolkit.java:804)

at com.jgoodies.looks.LookUtils.isLowResolution(Unknown Source)

at com.jgoodies.looks.LookUtils.clinit(Unknown Source)

at com.jgoodies.looks.plastic.PlasticLookAndFeel.clinit(PlasticLookAndFeel.java:122)

at java.lang.Class.forName0(Native Method)

at java.lang.Class.forName(Class.java:242)

at javax.swing.SwingUtilities.loadSystemClass(SwingUtilities.java:1783)

at javax.swing.UIManager.setLookAndFeel(UIManager.java:480)

at oracle.install.commons.util.Application.startup(Application.java:758)

at oracle.install.commons.flow.FlowApplication.startup(FlowApplication.java:164)

at oracle.install.commons.flow.FlowApplication.startup(FlowApplication.java:181)

at oracle.install.commons.base.driver.common.Installer.startup(Installer.java:265)

at oracle.install.ivw.db.driver.DBInstaller.startup(DBInstaller.java:114)

at oracle.install.ivw.db.driver.DBInstaller.main(DBInstaller.java:132)

解决办法:

标准化图形安装配置

sudo yum install -y xorg-x11-utils xorg-x11-apps

sudo xhosts + # 对所有账户开放XServer

检查设置是否生效

xclock

[Ctrl+C]

(2)链接错误/usr/bin/ld: crt1.o: No such file: No such file or directory

Error in invoking target ‘install’ of makefile ‘/opt/oracle/11g/ctx/lib/ins_ctx.mk’. See ‘/opt/oraInventory/logs/installActions2016-08-07_02-58-49AM.log’ for details.

查看安装日志/opt/oraInventory/logs/installActions2016-08-07_02-58-49AM.log

INFO: /usr/bin/ld: crt1.o: No such file: No such file or directory

INFO: collect2: ld ?? 1

INFO: make: *** [ctxhx] ?? 1

INFO: End output from spawned process.

解决办法:

安装glibc-devel的32位包

yumdownloader glibc-devel

rpm -ivh glibc-devel-2.17-106.el7_2.8.i686.rpm

rm -f glibc-devel-2.17-*.rpm

重试

(3)链接错误/lib64/libstdc++.so.5: undefined reference to memcpy@GLIBC_2.14

Error in invoking target ‘install’ of makefile ‘/opt/oracle/11g/ctx/lib/ins_ctx.mk’. See ‘/opt/oraInventory/logs/installActions2016-08-07_02-58-49AM.log’ for details.

查看安装日志/opt/oraInventory/logs/installActions2016-08-07_02-58-49AM.log

INFO: /lib64/libstdc++.so.5: undefined reference to `memcpy@GLIBC_2.14'

collect2: error: ld returned 1 exit status

INFO: make: *** [ctxhx] Error 1

INFO: End output from spawned process.

解决办法:

if [[ ! -f /usr/lib64/libc.a ]]; then yum -y install glibc-static; fi

sed 's/.*\$(LINK_CTXHX) \$(CTXHXOBJ) \$(INSO_LINK)$/-static \/usr\/lib64\/libc.a \$(LINK_CTXHX) \$(CTXHXOBJ) \$(INSO_LINK)/g' -i /opt/oracle/11g/ctx/lib/ins_ctx.mk

重试

(4)链接错误ins_emagent.mk 'agent nmhs'

Error in invoking target 'agent nmhs' of makefile '/opt/oracle/11g/sysman/lib/ins_emagent.mk'

解决办法:

sed 's/$(MK_EMAGENT_NMECTL)$/\$(MK_EMAGENT_NMECTL) -lnnz11/g' -i /opt/oracle/11g/sysman/lib/ins_emagent.mk

重试

(5)netca无法启动

/u01/Oracle/bin/netca: line 178: 11819 Aborted $JRE $JRE_OPTIONS -classpath $CLASSPATH oracle.net.ca.NetCA $*

解决办法:

cat /etc/sysconfig/network EOM

NETWORKING=yes

HOSTNAME=hotDB11g

GATEWAY=192.168.1.1

EOM

echo '127.0.0.1 hotDB11g' /etc/hosts

hostname hotDB11g

4. 测试

启动服务

su - oracle -c 'lsnrctl start'

连接查询所有数据库

su - oracle -c 'sqlplus / as sysdba'

SQL statup

SQL select name from v$database;

阿里用的什么数据库

问题一:阿里巴巴 用什么数据库啊。 规模这么大,安全性要求也非常高的公司,应该用的是oracle Mysql是不会用的

问题二:阿里巴巴在2015年用的是什么数据库?知情了解人士说说,非诚勿扰,谢谢。高手指点。 20分 阿里巴巴使用的不是一种数据库,而是一种云数据平台,叫Apsara,是阿里巴巴自己开发的。因为数据量、运算量等等的关系,普通的数据库架构不能满足阿里巴巴的数据处理需要,才开发了Apsara这种云架构可扩展的数据存储处理平台。

问题三:阿里巴巴数据仓库使用什么数据库 11月25日 13:42 阿里巴巴以及淘宝、易趣等大型电子商务网站

都是ORACAL的数据库,JSP的后台语言(或者J2EE等JAVA类),UNIX的服务器

问题码哗四:阿里巴巴是用ORACLE数据库吗 阿里巴巴很多数据库的,现在主要是mysql,前几年去IOE,现在应该只有少数系统在使用Oracle了。

问题五:现在的阿里巴巴采用哪种数据库 据说是mysql

做分布式,有弹性

问题六:什么是云数据库MySQL RDS是阿里云提供的即开即用的关系型数据库服务,兼容了MySQL和SQL Server两种数据库引擎。

在传统数据库的基础上,阿里云RDS提供了强大丰富的功能从而保证迟滑行了高可让贺用性、高安全性以及高性能。此外,RDS还提供了诸多便利功能提升了RDS的易用性。

问题七:为什么阿里百度腾讯用mysql mysql是免费的,所以很多企业网站都是使用mysql数据库

问题八:阿里云 用的什么数据库管理工具 阿里云帮助中心为您提供关于云数据库RDS控制台的使用指导,将RDS上的数据库备份到云服务器中,将RDS上的数据库备份到云服务器中!

问题九:阿里云 mysql数据库怎么使用 和本地数据库一样的用就好了

原本localhost地址,换成阿里云提供的地址就好了程序员书库。daimatree为你解答

问题十:阿里巴巴网站技术数据库是什么,是用什么语言开发的 估计是sql数据库

2019数据架构选型必读:1月数据库产品技术解析

本期目录

DB-Engines数据库排行榜

新闻快讯

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、时间序列

五、大数据生态圈

六、国产数据库概览

七、云数据库

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感谢名单

为方便阅读、重点呈现,本期Newsletter(2019年1月)将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录

进行指激胡下载。

DB-Engines数据库排行榜

以下取自2019年1月的数据,具体信息可以参考,数据仅供参考。

DB-Engines排名铅衡的数据依据5个不同的因素:

新闻快讯

1、2018年9月24日,微软公布了SQL Server2019预览版,SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。

2、2018年10月5日,ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。

3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件,导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响,亚马逊唯拦盘前股价小幅跳水,跌超2%。

4、2018年10月31日,Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本,发布对MongoDB 4.0的支持,发布对XtraBackup测试第二个版本。

5、2018年10月31日,Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告,包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。

今年的总上榜数据库产品达到了5家,分别来自:阿里云,华为,巨杉数据库,腾讯云,星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。

6、2018年11月初,Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日,Neo4j宣布企业版彻底闭源:

7、2019年1月8日,阿里巴巴以1.033亿美元(9000万欧元)的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早间消息,亚马逊宣布推出云数据库软件,亚马逊和MongoDB将会直接竞争。

RDBMS家族

Oracle 发布18.3版本

2018年7月,Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来,客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库,而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分关键功能:

1、性能

2、多租户,大量功能增强及改进,大幅节省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、数据仓库和大数据

MySQL发布8.0.13版本

1、账户管理

经过配置,修改密码时,必须带上原密码。在之前的版本,用户登录之后,就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后,中途离开一段时间,那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时,系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下,默认的主键,会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key,那么数据库会强制用户在创建表、修改表时,加上主键。

3、字段默认值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。

4、优化器

1)Skip Scan

非前缀索引也可以用了。

之前的版本,任何没有带上f1字段的查询,都没法使用索引。在新的版本中,它可以忽略前面的字段,让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 40) 和(f1 = 2 AND f2 40)的查询结果合并。

2)函数索引

之前版本只能基于某个列或者多个列加索引,但是不允许在上面做计算,如今这个限制消除了。

5、SQL语法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃,要想达到类似的效果,请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能变化

1)设置用户变量,请使用SET语句

如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。

2)新增innodb_fsync_threshold

该变量是控制文件刷新到磁盘的速率,防止磁盘在短时间内饱和。

3)新增会话级临时表空间

在以往的版本中,当执行SQL时,产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中,及时执行结束,临时表被释放,空间不会被回收。新版本中,会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间,当连接断开时,临时表空间的磁盘空间被回收。

4)在线切换Group Replication的状态

5)新增了group_replication_member_expel_timeout

之前,如果某个节点被怀疑有问题,在5秒检测期结束之后,那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时,也不会再被加入集群。那么,瞬时的故障,会把某些节点驱逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景,做出最合适的配置(建议配置时间小于一个小时)。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1)update连表更新,limit语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

2)update连表更新,ORDER BY and LIMIT语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

参考:

2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL

Online DDL从名字上看很容易误导新手,以为不论什么情况,修改表结构都不会锁表,理想很丰满,现实很骨感,注意这个坑!

有以下两种情况执行DDL操作会锁表的,Waiting for table metadata lock(元数据表锁):

针对第二种情况,MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL,让其DDL操作快速失败。

例:

如果线上有某个慢SQL对该表进行操作,可以使用WAIT n(以秒为单位设置等待)或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时,在这种情况下,如果无法获取锁,语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。

参考:

3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录

窗口函数在MariaDB10.2版本里实现,其简化了复杂SQL的撰写,提高了可读性。

参考:

Percona Server发布8.0 GA版本

2018年12月21日,Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社区的基础版上,Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能:

1、安全性和合规性

2、性能和可扩展性

3、可观察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能:

Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能:

RocksDB发布V5.17.2版本

2018年10月24日,RocksDB发布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB,RocksDB提供了Column-Family,TTL,Transaction,Merge等方面的支持。目前MyRocks,TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。

PostgreSQL发布11版本

2018年10月18日,PostgreSQL 11发布。

1、PostgreSQL 11的重大增强

2、PostgreSQL 插件动态

1)分布式插件citus发布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件,目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。

2)地理信息插件postgis发布2.5.1

PostGIS是专业的时空数据库插件,在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐,比如共享出行、外卖等客户。

3)时序插件timescale发布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件,在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多,是一个非常火爆的插件。

4)流计算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件,使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合(支持概率计算),实时根据定义的规则触发事件(支持事件处理函数的自定义)。可用于IoT,监控,FEED实时计算等场景。

3、PostgreSQL衍生开源产品动态

1)agensgraph发布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库,适合图式关系的管理。

2)gpdb发布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库,适合OLAP场景。近两年,gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本,预计很快会追上10的PostgreSQL,在TP方面的性能也会得到显著提升。

3)antdb发布3.2

antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库,亚信主导开发,开源,目前主要服务于亚信自有客户。

4)迁移工具MTK发布52版本

MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品,迁移速度可以达到100万行/s以上。

DB2发布 11.1.4.4版本

DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4,包含以下几方面的改动及增强:

1、性能

2、高可用

3、管理视图

4、应用开发方面

5、联邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis发布5.0.3版本

MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日,MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch,助力开发人员提升工作效率。

MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能,旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性,MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前,这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。

MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能,将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据,帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据,包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版),用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。

本期新秀:Cassandra发布3.11.3版本

2018年8月11日,Cassandra发布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统,使用了基于Google BigTable的数据模型,与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同,Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同,数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中,而是直接存于本地。

Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似,是基于一致性哈希的完全P2P架构,每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念,所有节点都是同样的角色,彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性,集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改进:

NewSQL家族

TiDB 发布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日,TiDB 发布 2.1.2 版,TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上,对系统兼容性、稳定性做出了改进。

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理( HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing)的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外,分布式SQL层、分布式KV存储引擎(TiKV)完全自主设计和研发。

TiDB 完全开源,兼容MySQL协议和语法,可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL,并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性;对业务没有任何侵入性,简化开发,利于维护和平滑迁移。

TiDB:

PD:

TiKV:

Tools:

1)TiDB-Lightning

2)TiDB-Binlog

EsgynDB发布R2.5版本

2018年12月22日,EsgynDB R2.5版本正式发布。

作为企业级产品,EsgynDB 2.5向前迈进了一大步,它拥有以下功能和改进:

CockroachDB发布2.1版本

2018年10月30日,CockroachDB正式发布2.1版本,其新增特性如下:

新增企业级特性:

新增SQL特性:

新增内核特性:

Admin UI增强:

时间序列

本期新秀:TimescaleDB发布1.0版本

10月底,TimescaleDB 1.0宣布正式推出,官方表示该版本已可用于生产环境,支持完整SQL和扩展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库,以插件化的形式打包提供,随着PostgreSQL的版本升级而升级,不会因为另立分支带来麻烦。

TimescaleDB架构:

数据自动按时间和空间分片(chunk)

更新亮点:

大数据生态圈

Hadoop发布2.9.2版本

2018年11月中旬,Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本,该版本进行了204个大大小小的变更,主要变更如下:

Greenplum 发布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。

该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能,并通过了Confluent官方的集成认证,其支持的主要功能如下:

国产数据库概览

K-DB发布数据库一体机版

2018年11月7日,K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下:

OceanBase迁移服务发布1.0版本

1月4日,OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。

以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能:

SequoiaDB发布3.0.1新版本

1、架构

1)完整计算存储分离架构,兼容MySQL协议、语法

计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署,通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换,在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。

SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意

用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器(例如MySQL或PGSQL)或面向统计分析的执行引擎(例如SparkSQL)。众所周知,使用不同的SQL优化与执行方式,数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储,在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化,用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离,将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储,确保在多类型数据访问时互不干扰,以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。

2、其他更新信息

1)接口变更:

2)主要特性:

云数据库

本期新秀:腾讯发布数据库CynosDB,开启公测

1、News

1)腾讯云数据库MySQL2018年重大更新:

2)腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新:

3)腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新:

4)腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新:

2、Redis 4.0集群版商业化上线

2018年10月,腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代,在广州、上海、北京正式全量商业化上线。

产品特性:

使用场景:

官网文档:

3、腾讯自研数据库CynosDB发布,开启公测

2018年11月22日,腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会,业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。

本期新秀:京东云DRDS发布1.0版本

12月24日,京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。

DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品,获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表,具有高性能,分布式,弹性升级,兼容MySQL等优点,适用于高并发、大规模数据的在线交易, 历史 数据查询,自动数据分片等业务场景,历经多次618,双十一的考验,已经在京东集团内大规模使用。

京东云DRDS产品有以下主要特性

1)自动分库分表

通过简单的定义即可自动实现分库分表,将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中,但呈现给应用程序的依旧是一张表,对业务透明,应用程序几乎无需改动,实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。

2)分布式架构

基于分布式架构的集群方案,多个对等节点同时对外提供服务,不但可有效规避服务的单点故障,而且更加容易扩展。

3)超强性能

具有极高的处理能力,双节点即可支持数万QPS,满足用户超大规模处理能力的需求。

4)兼容MySQL

兼容绝大部分MySQL语法,包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL,DML语句,使用成本低。

参考链接:

RadonDB发布1.0.3版本

2018年12月26日,MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势,为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此,我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。

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感谢名单

最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友,排名不分先后。

往期回顾:

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