分布式內存資料庫

Ⅰ 分布式資料庫是做什麼的

隨著互聯網的飛速發展，人類社會的數據量迅速激增，據統計目前人類一年產生的數據就相當於人類進入現代化以前所有歷史的總和，而且互聯網業務的發展通常具有爆發性，業務量很可能在短短的一個月內突然爆發式地增長幾千倍，對應的數據也很可能快速地從原來的幾百GB飛速上漲到了幾百個TB。如果在這爆發的關鍵時刻，系統不穩定或無法訪問，那麼對於業務將會是毀滅性的打擊。
這時，傳統的單機資料庫提供的服務，在系統可擴展性、性價比方面已不再適用。伴隨著對於系統性能、成本以及擴展性的新需求，分布式資料庫系統應運而生，力求突破單機MySQL容量和性能瓶頸，徹底消除單機資料庫無法支撐企業業務高速發展的後顧之憂。
以萬里開源GreatDB分布式資料庫產品為例，為大家詳細解析分布式資料庫的一些重要特性和技術實踐細節。
水平拆分：支持數據sharding，分布式部署；
動態擴展：支持動態擴容，數據在線重分布；
故障恢復：故障自動切換保證系統高可用性；
分布式事務：提供ACID分布式事務支持；
數據安全：提供企業級數據安全特性，例如密碼復雜度，訪問控制；
MySQL協議：完美適配mysql，繼承mysql生態；
並行計算：基於數據分布式部署制定分布式執行計劃，通過分布式並行實現高性能；
讀寫分離：提供基於數據冗餘的讀寫分離，實現讀擴展；
HTAP融合：實現基於內存計算的TP與AP混合負載支撐；
雲化支持：提供OpenStack、容器、物理機等DBaaS支持；
國產硬體支持：支持國產軟硬體龍芯、飛騰、鯤鵬，中標麒麟晶元、銀河麒麟、拓林思操作系統；

Ⅱ 分布式資料庫和nosql區別嗎

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基於磁碟的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限於內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對於新硬體ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過於提供了sql介面，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對於數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對於普通的scan和基於行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基於其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

Ⅲ 華為雲做的 分布式 資料庫 中間件（DDM）實例最大規格就是 32核64G了嗎

每個租戶默認情況下最多可以創建2個實例，總CPU核數不超過32C，總內存不超過64G。當前最大支持64核128G的規格，如果需要購買，可以在華為雲分布式資料庫中間件DDM管理控制台提交工單申請。