分布式内存数据库

Ⅰ 分布式数据库是做什么的

随着互联网的飞速发展，人类社会的数据量迅速激增，据统计目前人类一年产生的数据就相当于人类进入现代化以前所有历史的总和，而且互联网业务的发展通常具有爆发性，业务量很可能在短短的一个月内突然爆发式地增长几千倍，对应的数据也很可能快速地从原来的几百GB飞速上涨到了几百个TB。如果在这爆发的关键时刻，系统不稳定或无法访问，那么对于业务将会是毁灭性的打击。
这时，传统的单机数据库提供的服务，在系统可扩展性、性价比方面已不再适用。伴随着对于系统性能、成本以及扩展性的新需求，分布式数据库系统应运而生，力求突破单机MySQL容量和性能瓶颈，彻底消除单机数据库无法支撑企业业务高速发展的后顾之忧。
以万里开源GreatDB分布式数据库产品为例，为大家详细解析分布式数据库的一些重要特性和技术实践细节。
水平拆分：支持数据sharding，分布式部署；
动态扩展：支持动态扩容，数据在线重分布；
故障恢复：故障自动切换保证系统高可用性；
分布式事务：提供ACID分布式事务支持；
数据安全：提供企业级数据安全特性，例如密码复杂度，访问控制；
MySQL协议：完美适配mysql，继承mysql生态；
并行计算：基于数据分布式部署制定分布式执行计划，通过分布式并行实现高性能；
读写分离：提供基于数据冗余的读写分离，实现读扩展；
HTAP融合：实现基于内存计算的TP与AP混合负载支撑；
云化支持：提供OpenStack、容器、物理机等DBaaS支持；
国产硬件支持：支持国产软硬件龙芯、飞腾、鲲鹏，中标麒麟芯片、银河麒麟、拓林思操作系统；

Ⅱ 分布式数据库和nosql区别吗

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

Ⅲ 华为云做的 分布式 数据库 中间件（DDM）实例最大规格就是 32核64G了吗

每个租户默认情况下最多可以创建2个实例，总CPU核数不超过32C，总内存不超过64G。当前最大支持64核128G的规格，如果需要购买，可以在华为云分布式数据库中间件DDM管理控制台提交工单申请。