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1、挑戰與應對分布式數據庫在大規模部署階段的概述在當今數字化時代的浪潮下，中國分布式數據庫領域歷經了多年的砥礪發展。通過持續的技術積累以及在實際落地項目中的反復打磨，已經逐步具備了足以支撐企業級核心業務場景的堅實能力，這也標志著分布式數據庫基本完成了技術實驗階段的探索。自年起，分布式事務型數據庫正式邁入大規模部署的新階段。在這一關鍵階段，我們可以清晰地觀察到市場格局以及行業用戶關注點的顯著轉變。金融、政府、交通等諸多行業作為數據庫應用的重要領域，客戶的關注焦點已不再局限于數據庫的可用性、安全性以及穩定性等基礎層面，而是更加注重數據庫在實際運行中的性能表現、總體成本的控制以及后續運維工作的便捷與高效

2、。與此同時，客戶也越發重視整個系統在長期運行過程中的穩定性，以及數據庫供應商所具備的持續提供優質長期服務的能力。隨著分布式事務型數據庫大規模地在企業核心交易場景完成單軌切換，對數據庫性能的要求被提升到了一個全新的高度。這不僅涉及到日常交易處理的高效性，還包括在高并發等復雜業務場景下的穩定運行能力，以及歷史數據的遷入和后續管理工作。在大規模部署之后，企業發現分布式數據庫所形成的大集群架構暴露出運維困難這一突出問題，給企業的信息化管理帶來了新的挑戰。大規模部署面臨的新挑戰復雜業務下高并發讀寫及混合負載挑戰在當今數據量呈爆炸式增長的背景下，企業業務數據規模日益龐大。對于單表過百億或者百TB級別以上的

3、數據處理場景，傳統的數據庫難以應對。傳統數據庫架構在處理如此海量的數據時，數據存儲和檢索機制往往難以滿足高效處理的需求。特別是在面對高并發寫入的業務場景時，傳統數據庫由于其自身架構的局限性，無法有效地處理大量并發寫入請求，這不僅會導致寫入操作的延遲增加，甚至可能出現數據丟失或數據不一致的情況。與此同時，海量存儲所帶來的高昂成本也是傳統數據庫難以克服的難題。存儲設備的購置、維護以及數據管理等方面的費用，在面對海量數據時會急劇上升，使得企業在數據存儲方面面臨著巨大的經濟壓力。海量歷史數據遷移與管理難題異構的歷史庫遷移或替換難題。許多企業在長期的信息化建設過程中，往往采用了多種不同類型的數據庫系統來

4、滿足不同業務部門的需求。這些異構的歷史庫在數據結構、存儲方式以及訪問接口等方面存在著顯著差異。當企業決定采用分布式事務型數據庫進行統一的數據管理時，如何將這些異構歷史庫中的數據準確、完整地遷移到新的分布式數據庫環境中，成為一個極具挑戰性的問題。在遷移過程中，需要確保數據的一致性、完整性以及業務邏輯的連貫性，任何一個環節出現差錯都可能導致業務的中斷或數據的錯誤應用。高并發系統帶來的海量數據。在諸如物聯網等新興業務場景中，高并發系統每天會產生海量的設備采集數據、日志，數據龐大且增長速度極快。同時，根據監管要求，企業需要長期保留這些海量的交易記錄，數據存儲成本問題因而愈發突出。而且，企業在處理這些數

5、據通常要求具備實時查詢功能，雖然離線數據方案在一定程度上可以降低成本，但因其無法滿足實時業務查詢的需求，因此無法簡單地采用離線數據方案予以應對。這對分布式事務型數據庫的存儲和查詢能力提出了更高的要求。大集群運維管理困境數據存儲位置不透明在分布式數據庫的大集群架構下，數據被分散存儲在多個節點上。然而，對于運維人員來說，要清晰地了解每一份數據具體存儲在哪個節點上并非易事。這種數據存儲位置的不透明性，使得運維人員在進行數據管理、故障排查以及性能優化等工作時，難以準確地定位相關數據，從而增加了運維工作的難度和復雜性。問題診斷、定位困難當分布式數據庫大集群出現故障或性能問題時，由于其復雜的架構和眾多的節

6、點，要準確地診斷出問題所在并進行精準定位是一項極具挑戰性的任務。不同節點之間可能存在著復雜的交互關系，一個節點的故障可能會引發一系列連鎖反應，影響到整個集群的正常運行。而且，故障的表現形式可能多種多樣，可能是數據丟失、響應延遲、系統崩潰等等，要從這些紛繁復雜的現象中找出真正的根因，需要運維人員十分熟悉產品的底層架構并具備豐富的實踐經驗。業務具備高增長性，同時業務訪問數據的模式多變企業業務高速增長，業務訪問數據的模式愈發復雜多變，使得業務對數據訪問需求也相應改變。分布式數據庫在此需靈活應變，要適應不同業務邏輯，處理多樣數據訪問模式，且可依業務發展動態調整架構與配置，以便在業務量突增時快速擴節點。

7、但當前不少分布式數據庫在這方面能力尚待提升，面對快速變化業務需求，常難以及時有效響應。如業務新增復雜功能及數據類型時，部分數據庫因調整不靈活，無法迅速適配而影響業務正常運作。分布式創新技術多點應對多主讀寫能力：高性能讀寫與透明分布式為應對復雜業務高并發讀寫及混合負載等挑戰，分布式事務型數據庫采用了一系列創新分布式能力多主讀寫能力使數據庫可在多個節點同時進行讀寫操作，通過增加節點實現水平擴展，可線性提升系統讀寫吞吐及處理能力。這確保無論業務數據量如何增長，數據庫系統讀寫性能都能滿足業務需求。分布式數據庫應%兼容原生數據庫語法。許多企業在業務早期發展中已大量使用基于MySQL和PostgreSQL

8、的應用程序。企業如采用兼容原生MySQL/Post-greSQL語法的分布式數據庫，可在不修改現有應用程序代碼情況下，將單機 MySQL/PostgreSQL業務無損遷移到分布式數據庫，真正實現對業務應用無入侵。同時，在使用時無需指定分片鍵，也無需手動分庫分表，可極大簡化數據庫管理與使用流程，提高工作效率。數據壓縮能力：降低存儲成本且保障在線查詢面對海量歷史數據的存儲難題，分布式數據庫應具備高壓縮比存儲能力。通過采用根據數據特征自適應不同的數據壓縮算法，能夠將數據以更小的存儲空間進行存儲，從而有效降低存儲成本。這種高壓縮比的存儲能力不僅適用于TB級別的數據，甚至可以支持PB級別的數據存儲與處理

9、。同時，這種數據壓縮能力并沒有犧牲數據的在線查詢功能，即使數據經過壓縮存儲，用戶仍然可以在需要查詢數據時，通過相應的查詢工具和機制，實時地獲取到所需的數據信息。這就滿足了企業在處理海量歷史數據時，既要降低存儲成本，又要保證能夠實時查詢數據的雙重需求。智能運維能力：智能分析診斷與自適應數據調度機制針對大集群的運維管理難題，分布式數據庫引入基于GenAI的智能運維管理平臺，依托容器化彈性伸縮、自適應數據調度、原生Online DDL等創新技術，幫助運維人員進行數據管理和故障排查，提高整體數據庫系統的運行效率與穩定性。分布式事務型數據庫應具備原生Online DDL能力，當用戶需要在線進行庫表結構變

10、更時，可直接執行原生語法的DDL操作而無須依賴外部工具組件，大部分常用類型DDL操作均不會阻塞業務的正常運行，變更結構后的庫表對象也會由調度模塊自適應重分布到合適的位置，全過程無須額外人工干預，極大提升了大規模分布式數據庫集群的可運維性。借助容器化云原生技術，數據庫彈性伸縮能力逐步提高，可依據業務負載變化自動彈性伸縮，調整自身規模與配置以適應不同業務需求，并且支持用戶依業務邏輯靈活調整數據物理位置。該功能不僅支持用戶依業務邏輯靈活調整數據分布，同時也支持自動熱點調度以及容量均衡，兩者相結合可有效避免數據傾斜現象，并確保各個存儲節點的負載相對均衡，當業務數據頻繁寫入或讀取時，熱點數據能被自動識別

11、并自動調度到負載較輕的節點，防止單個或少數幾個節點因承受過重壓力而成為性能瓶頸，保障了整個數據庫系統的高效穩定運行。大規模部署的核心能力要求高并發場景應對隨著企業業務的發展，高并發場景越來越常見。以電商平臺為例，在促銷活動期間，平臺可能會面臨數以萬計甚至數十萬計的并發訪問請求。因此，大規模部署的分布式數據庫必須能夠有效應對高并發情況。這就要求數據庫具備高效的并發處理機制，能夠在短時間內處理大量的并發請求，同時保證數據的一致性和完整性。平滑替換能力當企業決定采用分布式數據庫替代原有的數據庫系統時，遷移成本是一個需要重點考慮的因素。首先，新的分布式數據庫應該能夠與企業現有的應用程序、操作系統等環境

12、兼容，以確保業務的正常運行；其次，理想的分布式數據庫應該能夠實現對業務應用無入侵，即企業無需對現有應用程序進行大量修改即可以完成遷移；同時，理想狀態下企業在使用分布式數據庫時，不需要過多地關注其分布式的實現細節，即可以像使用傳統數據庫一樣方便地進行操作和管理。數據存儲壓縮在當今大數據時代，企業面臨著海量的數據處理需求。大規模部署分布式數據庫首先需要具備處理大數據量的能力。通過采用先進的數據壓縮技術，如上文所述的高壓縮比存儲能力，可以將大量的數據以更小的存儲空間進行存儲，從而有效地降低存儲成本。這不僅可以緩解企業在數據存儲方面的經濟壓力，還可以提高數據的存儲效率和管理效率。便捷彈性擴展性企業的業

13、務是不斷發展變化的，大規模部署的分布式數據庫必須具備良好的擴展性和彈性。當業務增長需要增強數據庫的處理能力時，應該能夠通過諸如增加節點、擴充存儲、在線DDL等方式，便捷地實現擴展。同樣，當業務需求減少時，也應該能夠方便地進行收縮，以求降低運營成本。這種便捷實現的擴展性和彈性，可以保證企業在不同的業務發展階段都能合理地利用數據庫資源，提高企業的經濟效益。HTAP能力在當今企業的業務場景中，既有大量的事務處理需求，也有分析查詢需求。因此，大規模部署的分布式數據庫還需要具備HTAP（混合事務和分析處理）能力。這意味著數據庫既要能夠高效地處理事務性業務，如訂單處理、資金轉賬等，又要能夠快速地進行分析查

14、詢，如數據報表生成、市場分析等。具備HTAP能力的分布式數據庫可以滿足企業在同一數據庫平臺上同時進行事務處理和分析查詢的需求，從而提高企業的業務效率和管理效率。結論分布式數據庫技術在不斷發展創新的過程中，已經逐漸具備了應對大規模部署階段諸多挑戰的能力。通過采用諸如分布式能力提供高性能讀寫且做到透明分布式、數據壓縮能力降低存儲成本且支持在線查詢、智能分析診斷和自適應數據調度等創新技術，分布式數據庫能夠在復雜業務高并發讀寫和混合負載、海量歷史數據的遷移和管理、大集群的運維管理等方面取得較好的成效。同時，大規模部署分布式數據庫所需具備的大數據量處理、高并發應對、低遷移成本、便捷擴展性和HTAP能力等

15、方面，也通過不斷的技術改進和完善得到了一定程度的滿足。這些都表明分布式數據庫技術在滿足業務高速發展需求方面已經取得了顯著的進步，能夠為企業提供更加高效、穩定、經濟的數據庫解決方案，助力企業在數字化轉型進程中持續發揮重要作用，推動行業數字化的持續發展。推薦騰訊云TDSQL(TDStore 引擎版)騰訊云數據庫TDSQL（TDStore 引擎版）是TDSQL產品系的最新一代關系型分布式數據庫，采用容器化云原生架構，提供集群高性能計算能力和低成本海量存儲；透明分布式全面兼容MySQL語法，可實現單機數據庫向分布式數據庫無縫升級。TDSQL TDStore引擎版廣泛適用于金融、電商、社交、零售、物聯網

16、等行業的高并發海量數據業務場景。其核心優勢包括：多節點高性能讀寫：不同于傳統數據庫的主從模式，TDStore引擎版計算層為多主模式，每個計算節點均可讀寫。用戶可以隨著業務量的增長而彈性擴展和存儲節點，單實例可支撐千萬級QPS流量，幫助用戶應對突如其來的業務峰值壓力。透明分布式：TDStore引擎版可以全面兼容原生MySQL語法。使用時無需指定分區鍵，無須手動分庫分表。單機MySQL的業務可以無損遷移到TDStore 上，真正實現對業務應用無入侵。低成本海量存儲：TDStore存儲層基于LSM-Tree+SSTable結構存放和管理數據，具有極高的壓縮率。對比InnoDB存儲引擎，TDStore

17、引擎版最高可實現高達倍的壓縮率。TDStore引擎版能有效降低海量數據的存儲成本，單實例可支撐PB級別的存儲量。原生Online DDL：TDStore支持原生Online DDL操作，用戶在業務運行過程中有動態更改表結構的需求時，無須依賴外部工具組件，直接使用原生MySQL DDL語句便可完成。并且對于大部分類型DDL，TDStore引擎版均不阻塞業務的正常DML請求。數據位置感知：TDStore支持用戶可根據業務邏輯靈活調整數據物理位置，可有效的分散熱點數據，優化查詢下推，指定容災策略，從而提升性能和可靠性，實現數據智能調度。豐富的平臺生態：TDStore引擎版擁有豐富平臺生態，涵蓋智能D

18、BA、自動化運營等配套設施，有數據傳輸服務DTS-DBbridge等SaaS工具，還與Ten-centOS深度優化適配，并攜手生態伙伴，共同助力企業實現高效數據管理與業務發展。DTS數據遷移工具：DTS可將HBase等多種異構數據精準、高效且安全地遷入TDSQL，不停服遷移減少業務中斷，可視化便捷操作，確保數據一致性與傳輸高效性。數據旁路導入：TDStore引擎版能夠以極致的性能灌入數據，避開數據庫常規核心流程，直接在存儲層高效處理數據。無論是海量小文件還是大規模數據，均可實現快速、穩定且精準的導入，大幅縮短數據遷移時間，全面提升系統整體性能與響應速度。關于 IDC國際數據公司（IDC）是在信

19、息技術、電信行業和消費科技領域，全球領先的專業的市場調查、咨詢服務及會展活動提供商。IDC幫助IT專業人士、業務主管和投資機構制定以事實為基礎的技術采購決策和業務發展戰略。IDC在全球擁有超過名分析師，他們針對多個國家的技術和行業發展機遇和趨勢，提供全球化、區域性和本地化的專業意見。在IDC超過年的發展歷史中，眾多企業客戶借助IDC的戰略分析實現了其關鍵業務目標。IDC是IDG旗下子公司，IDG是全球領先的媒體出版、會展服務及研究咨詢公司。IDC ChinaIDC中國（北京）：中國北京市東城區北三環東路號環球貿易中心E座室郵編：+.Twitter:IDC版權聲明凡是在廣告、新聞發布稿或促銷材料中使用IDC信息或提及IDC都需要預先獲得IDC的書面許可。如需獲取許可，請致信。翻譯或本地化本文檔需要IDC額外的許可。獲取更多信息請訪問，獲取更多有關IDC GMS信息，請訪問https:/ IDC。未經許可，不得復制。保留所有權利。