GaussDB OLTP云数据库配套工具DDM

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GaussDB OLTP云数据库配套工具DDM。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

一、前言

二、DDM定义

三、DDM业务架构

四、为什么需要DDM?

五、DDM特性

六、DDM应用场景

一、前言

现在越来越多的企业应用在逐步向云平台迁移,同时这对云平台带了一个严峻的考验和挑战。但针对华为云GaussDB数据库, 我们在生态方面做了比较健全的建设,同时自研了很多相应的原生态工具。本文我们主要介绍一下GaussDB 云数据库的配套工具DDM。

二、DDM定义

DDM(Distributed Database Middleware),是由华为云自主研发的云原生分布式数据库中间件,以服务的方式为应用提供对多个数据库实例进行分布式透明访问。彻底解决数据库可扩展性问题,实现海量数据的存储和高并发访问。

三、DDM业务架构

DDM业务架构(来源华为云官网):

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DDM业务架构:将底层的数据库引擎进行一个分布式的集中管理。应用服务访问DDM实例即可,无需关心底层分片式的数据库,所有的业务逻辑等都有DDM路由分发,从而让应用透明访问。

  • 作为管理员,可以通过DDM的控制台进行图形化管理,比如实例管理、平滑扩容、逻辑库管理等。
  • 作为开发人员,可以将开发的应用程序通过DDM控制台进行部署等。
  • 作为最终用户,只需要访问业务(应用)服务即可。

四、为什么需要DDM?

以某个应用系统为例(从无到有,从有少量数据到大量数据甚至到海量数据):

1、初始阶段,所有数据存放在一个数据库(服务器)中。

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2、小规模(<500QPS或100TPS,读用户<100,写用户<10): 在单库中通过读写分离提升并发读的性能。

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 3、中规格(<5000QPS或1000TPS,读用户<5000,写用户<100): 垂直分库,将不同的业务分布到不同的数据库。

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 4、大规模以上(10000+QPS,10000+TPS 读用户10000+,写用户1000+): 数据分片,将数据表分到不同的数据库中。

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 但是当业务扩展越来多、数据量越来越大时,这样的分片管理也会越来越复杂,因为你的数据库越来越多(分片)。

中间件分片方案:

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  • 优势: 应用0改动,与语言无关;对应用完全透明地进行数据库扩展;通过连接共享有效收敛连接数。
  • 劣势: 可能存在额外的时延。

五、DDM特性

DDM采用存算分离架构,提供分库分表、读写分离、弹性扩容等能力,具有稳定可靠、高度可扩展、持续可运维的特点。服务器集群管理对用户完全透明,用户通过DDM管理控制台进行数据库运维与数据读写,提供类似传统单机数据库的使用体验。

1、DDM实现读写分离

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  • 即插即用:自动实现读写分离,支持配置不同节点的性能权重
  • 应用透明:应用感觉仍是操作单节点,DB调整应用无感知
  • 高可用:主从切换或从节点故障对应用透明

2、DDM实现数据分片,应用0改动

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  • 大表分片:支持按Hash等算法实现自动分片
  • 自动路由:根据分片规则,将SQL路由至真正的数据源
  • 连接复用:通过MySQL实例的连接池复用,大幅提升数据库并发访问能力

3、DDM实现数据库水平扩展,自动均衡数据

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  • 无限扩展:支持分片个数无上限,轻松应对海量数据
  • 全自动化:一键式扩容,异常自动回滚
  • 业务影响小:秒级中断,其他时间业务无感知。

六、DDM应用场景

DDM主要适用于大规模的数据存储与高并发访问的行业应用,例如:

1、互联网应用

电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业,普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题,制约业务发展。DDM提供线性水平扩展能力,能够实时提升数据库处理能力,提高访问效率,轻松应对高并发的实时交易场景。

2、物联网数据

在工业监控和远程控制、智慧城市的延展、智能家居、车联网等物联网场景下,传感监控设备多,采样频率高,数据规模大,会产生超过单机数据库存储能力极限的数据,造成数据库容量瓶颈。DDM提供的容量水平扩展能力,可以有效的帮助用户低成本的存储海量数据。

3、高性价比数据库解决方案

政务机构、大型企业、银行等行业为了支持大规模数据存储和高并发数据库访问,传统方案需要强依赖小型机和高端存储等高成本的商业解决方案。DDM利用普通服务器进行集群部署,提供与传统商业解决方案相同甚至更高的处理能力。

——结束文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-521914.html

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