分布式資料庫選型

分布式資料庫也有人稱之為new sql資料庫，主要有兩派：乙個是以google spanner為代表，乙個是以aws auraro為代表。

spanner 是 shared nothing 的架構，內部維護了自動分片、分布式事務、彈性擴充套件能力，資料儲存還是需要 sharding模式，plan 計算也需要涉及多台機器，也就涉及了分布式計算和分布式事務。

同型別的開源產品，有tidb、cockroachdb、oceanbase等；這三個產品可以說目前話題量不相上下，tidb屬於國產pingcap公司的、cockroachdb比tidb早出來一年、oceanbase阿里團隊的，2023年雙11交出4200萬/秒的處理能力。

auraro 是共享儲存型架構，主要思想是計算和儲存分離架構，使用共享儲存技術，這樣就提高了容災和總容量的擴充套件。但是在協議層，只要是不涉及到儲存的部分，本質還是單機例項的 mysql，不涉及分布式儲存和分布式計算，這樣就和 mysql 相容性非常高。

同型別的產品，有國內阿里的polardb，只作為雲產品提供服務，不開源。

我覺得並沒有誰比誰高階和落後，share nothing 的架構在單集群更大規模下的使用場景我覺得會更好，而 aurora 的架構更適合雲環境（多租戶 + 更好的相容性）。

我一直認為大規模分布式系統本身是特別脆弱的，架構的先進與否並不重要，甚至某些情況下效能（延遲）都是可以放棄的。普適性、高質量的實現、完備且極端的測試在我看來更加重要。

a、物聯網方向：時序資料庫產品，滿足iot資料的收集、儲存和統計。時序資料庫產品也是現在對記憶體資料庫產品衝擊最大的。例如：influxdb、kudu、kdb、opentsdb；

c、分析關係方向：解決結構化資料儲存和資料分析的業務場景，例如：greenplum、vertical、gbase8a等。不過這塊收到kv分析型產品巨大的衝擊；

d、kv分析方向：hadoop、spark是當下的基石，國內國外較多公司都是在其基礎上再做二次研發，尤其是實現相容sql標準語法，已迎合業務場景和研發人員。

f、htap：交易分析混合型分布式資料庫產品，從技術原理的角度而言這是沒有理論創新支撐的方向，只是我們技術人員內心美好的願望，例如：國內tidb、國外spanner/f1（無人知曉到底長啥樣，體驗如何）。

每種路線都會有自己的特定演算法、特定架構和產品特徵，很難有一款產品能全部相容且效能很棒。