使用分布式数据库有什么优势?

如题,求详解,分不够再加。
各厂商的分布式数据库差异很大吗? 如果要使用该如何选择。

第1个回答  2018-07-28

华为云、阿里云、腾讯云都推出了分布式数据库服务。

    无限扩容

    自动水平拆分。

    支持字符串、数字、日期等多种拆纬度。

    业务不中断平滑扩容。

    性能卓越

    性能通过水平扩展可线性提升。

    简单易用

    兼容MYSQL 协议、语法、客户端。

    轻松数据导入,数据库上云。

    一键实现数据库扩容。

    业务零代码改动,实现读写分离。

    快速部署

    可在线快速部署实例,节省采购、部署、配置等自建数据库工作,缩短项目周期,帮助业务快速上线。

    低成本

    稳定的产品,完善的运维和技术支持,相比开源产品总体性价比更高;多种实例规格配置覆盖不同业务规模场景,按需购买。

    单机数据库的现状与困境

    随着互联网飞速发展,企业数据越来越庞大,应用对性能要求也越来越高。单机数据库对大批量数据的处理存在一定的局限性:

    单机数据库容易产生容量与性能瓶颈

    当前的硬件条件下,主流数据库可以支持单表千万级数据量的存储,但是难以支撑密集的并发读写,存在性能瓶颈。

    传统的分区分表或分库方案限制太多

    采用分区表方案,数据不能跨实例存储,扩展性和维护性较差。

    采用分库方案,客户端需要自行管理各库连接,数据库连接管理和升级复杂,扩容迁移困难。

    单机数据库服务器成本高昂

    普通X86服务器支撑能力有限,品牌厂商的服务器价格高昂,通过增加硬件规格来提升并发性能的成本太高,且能到达的性能高度有限。

    DDM轻松应对海量数据与高并发

    DDM解决了单机关系型数据库对硬件依赖性强、扩展能力有限、数据量增大后扩容困难、数据库响应变慢等难题,通过分布式集群架构方案实现了“平滑扩容”,扩容过程中保持业务不中断。

    数据分布存储

    DDM采用水平拆分方式,将数据记录数庞大的单表,按指定的拆分规则,分布式存储到各个分片中。同时DDM提供路由分发功能,应用服务无需考虑数据该写入哪个分片,该从哪个分片读取。

    读写分离

    用户可以根据数据读取压力负载情况,为每个RDS实例配置一个或者多个只读实例,提高查询并发性能。

    高性能

    在实际业务访问中,SQL主要的性能瓶颈集中在物理数据库节点上。

    DDM实例关联多个RDS节点,减少单个RDS存储的数据量,同时实现并行计算,支持PB级数据量访问,以及百万级高并发。

    在线平滑扩容

    DDM在不中断业务的情况下,支持新增RDS实例,水平扩容存储空间。一键式扩容,轻松解决单机数据库的容量瓶颈。

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