如何使用HBase构建NewSQL

目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非

常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择

C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发，完全分布式，主要方向和谷歌的F1方向非常类似。

目前看NewSQL代表未来(GoogleSpanner、F1、)，HBase在国内有六个Committer，在目

前主流的开源数据库里面几乎是最强的阵容。大家选型的时候会有一个犹豫，到底应该选择HBase还是选Cassandra。根据应用场景，如果需要一致

性，HBase一定是你最好的选择，我推荐HBase。它始终保持强一致，我们非常喜欢一致性，丧失一致性的时候有些错误会特别诡异，很难查。对于

Push-down特性的设计其实比较好，全局上是一个巨大的分布式数据库，但是逻辑上是分成了一个个Region，Region在哪台机器上是明确的。

比如要统计记录的条数，假设数据分布在整个系统里面，对数十亿记录做一个求和 *** 作，就是说不同的机器上都要做一个sum，把条件告诉他要完成哪些任务，他给你任务你再汇总，这是典型的分布式的MPP，做加速的时候是非常有效的。

2015年HBaseConf上面有一句总结:“NothingishotterthanSQL-on-

Hadoop,andnowSQL-

on-HBaseisfastapproachingequalhotnessstatus”，实际上SQL-on-HBase也是非

常火。因为SchemaLess没有约束其实是很吓人的一件事情，当然没有约束也比较爽，就是后期维护十分痛苦，规模进一步扩大了之后又需要迁移

到SQL。

现在无论从品质还是速度上要求已经越来越高，拥有SQL的同时还希望有ACID的东西(OLAP一般不追求一致性)。所以TiDB在设计时就强调这

样的特点：始终保持分布式事务的支持，兼容MySQL协议。无数公司在SQL遇到Scale问题的时候很痛苦地做出了选择，比如迁移到

HBase，Cassandra

MongoDB已经看过太多的公司做这种无比痛苦的事情，现在不用痛苦了，直接迁过来，直接把数据导进来就OK了。TiDB最重要的是关注OLTP，对于

互联网业务来说通常是在毫秒级内就需要返回一个结果。

我们到目前为止开发了六个月，开源了两个月。昨天晚上TiDB达到了第一个Alpha的阶段，现在可以拥有一个强大的数据库：支持分布式事务，始终

保持同步的复制，强大的按需Scale能力，无阻塞的Schema变更。发布第一个Alpha版本的时候以前的质疑都会淡定下来，因为你可以阅读每一行代

码，体验每个功能。选择这个领域也是非常艰难的决定，实在太Hardcore了，当初GoogleSpanner也做了5年。不过我们是真爱，我们就是

技术狂，就是要解决问题，就是要挑大家最头痛的问题去解决。好在目前阿里的OceanBase给我们服了颗定心丸，大家也不会质疑分布式关系型数据库是否

可行。

CreateCommand是个自定义的方法，不清楚你是看漏了，还是你看的案例讲漏了（前者可能性比较大），这是原文

你只需要把上面的CreateCommand这个方法加到代码里就行了，形如

public

int

RunProc(string

procName,

SqlParameter[]

prams)

{

//原代码

}

private

SqlCommand

CreateCommand(string

procName,

SqlParameter[]

prams)

{

//原代码

}

8．将SqlParameter添加到SqlCommand中

CreateCommand方法创建一个SqlCommand对象以此来执行命令文本。完整代码如下：

例程08

代码位置：光盘\TM\01\SIS\

App_Code

\

DataBasecs

#region

将命令文本添加到SqlCommand

///

///

创建一个SqlCommand对象以此来执行命令文本

///

///

命令文本

///

///

返回SqlCommand对象

private

SqlCommand

CreateCommand(string

procName,

SqlParameter[]

prams)

{

//

确认打开连接

thisOpen();

SqlCommand

cmd

=

new

SqlCommand(procName,

con);

cmdCommandType

=

CommandTypeText;//执行类型：命令文本

//

依次把参数传入命令文本

if

(prams

!=

null)

{

foreach

(SqlParameter

parameter

in

prams)

cmdParametersAdd(parameter);

}

//

加入返回参数

cmdParametersAdd(

new

SqlParameter("ReturnValue",

SqlDbTypeInt,

4,

ParameterDirectionReturnValue,

false,

0,

0,

stringEmpty,

DataRowVersionDefault,

null));

return

cmd;

}

#endregion

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。

OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。

商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。

商业银行数据中心存储架构

与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。

OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署

在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。

数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。

淘宝海量数据产品技术架构

基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。

NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署

行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。

在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。

当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。

集中化BI系统数据存储架构

集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。

结语

当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。

目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。

1、单击打开phpstudy软件，然后单击mySQL管理器。

2、进入PHPmyadmin登录界面，默认帐号和密码为root。

3、然后，单击数据库并输入所需的数据名称，例如：new，随机获取。

4、然后，单击用户并单击“下一步”以添加用户。

5、填写用户名，主机选择local，密码设置为2。一种是自己设置，另一种是使用系统生成。然后单击添加用户。

6、添加成功后，您可以在下面的图像中看到它，然后单击编辑权限。

7、将进入图形界面，但不在此处设置权限。

8、将滚动条滚动到此点，然后选择刚刚设置的名称。

9、将快速进入权限设置界面，数据和结构选择，管理全部，然后单击执行。

10、完成上述步骤后，构建数据库就完成了。效果如下。

扩展资料

phpStudy一个PHP调试环境的程序集成包。该程序包集成最新的ApachePHPMySQLphpMyAdmin，一次性安装，无须配置即可使用，是非常方便、好用的PHP调试环境。该程序不仅包括PHP调试环境，还包括了开发工具、开发手册等。

1、MySQL数据库用户名：root，密码root，安装后请重新设置密码。

2、本程序支持PHP53和PHP54一键切换，支持系统服务和非服务两种启动方式，自由切换。改变安装路径或拷贝到别的电脑上也可正常运行；即便是运行完再更改路径也能运行，真正做到无须配置。重写控制面板更加有效直观地进行控制程序的启停。

3、自带FTP服务器，支持多用户，无需再安装FTP服务器。自带网站挂马监视器，随时记录文件的修改情况，让挂马文件无处可逃。

4、应网友的要求制作Nginx版和Lig>

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