开源数据库Sharding技术[2]

Sharding 策略

数据 Sharding 的策略与分区表的方式有很多类似的地方 有基于表 ID 范围 数据产生的时间或是SOA理念下的基于服务等众多方式 可选择 而与传统的表分区方式不同的是 Sharding 策略和业务结合的更为紧密 成功的 Sharding 必须对自己的业务足够熟悉 进行众多可行性分析的基础上进行 业务逻辑驱动

Sharding 实现案例分析 Digg 网站

作为风头正劲的 Web 网站之一的 Digg 虽然用户群庞大 但网站数据库数据并非海量 去年同期主数据大约只有 GB 的样子 现在应该更大一些 但应该不会出现数量级上增长 数据库软件采用 MySQL x Digg 的 IO 压力非常大 而且是读集中的应用( %的 IO 是读请求) 因为提供的是新闻类服务 这类数据有其自身特点 最近时间段的数据往往是读压力最大的部分

根据业务特点 Digg 根据时间范围对主要的业务数据做 Sharding 把不到 % 的 热 数据有效隔离开来 同时对这部分数据用以更好的硬件 提供更好的用户体验 而另外 % 的数据因用户很少访问 所以尽管访问速度稍慢一点 对用户来说 影响也很小 通过 Sharding Digg 达到了预期效果

现有的Sharding 软件简介

现在 Sharding 相关的软件实现其实不少 基于数据库层 DAO 层 不同语言下也都不乏案例 限于篇幅 作一下简要的介绍

MySQL Proxy + HSCALE

一套比较有潜力的方案 其中 MySQL Proxy (//fe mysql /wiki/MySQL_Proxy) 是用 Lua 脚本实现的 介于客户端与服务器端之间 扮演 Proxy 的角色 提供查询分析 失败接管 查询过滤 调整等功能 目前的 版本还做不到读 写分离 HSCALE 则是针对 MySQL Proxy 插件 也是用 Lua 实现的 对 Sharding 过程简化了许多 需要指出的是 MySQL Proxy 与 HSCALE 各自会带来一定的开销 但这个开销与集中式数据处理方式单条查询的开销还是要小的

Hibernate Shards

这是 Google 技术团队贡献的项目（// hibernate / ） 该项目是在对 Google 财务系统数据 Sharding 过程中诞生的 因为是在框架层实现的 所以有其独特的特性 标准的 Hibernate 编程模型 会用 Hibernate 就能搞定 技术成本较低 相对d性的 Sharding 策略以及支持虚拟 Shard 等

Spock Proxy

这也是在实际需求中产生的一个开源项目 Spock（// spock /）是一个人员查找的 Web 网站 通过对自己的单一 DB 进行有效 Sharding化 而产生了Spock Proxy(//spockproxy sourcefe net/ ) 项目 Spock Proxy 算得上 MySQL Proxy 的一个分支 提供基于范围的 Sharding 机制 Spock 是基于 Rails 的 所以Spock Proxy 也是基于 Rails 构建 关注 RoR 的朋友不应错过这个项目

HiveDB

上面介绍了 RoR 的实现 HiveDB (// hivedb /)则是基于Java 的实现 另外 稍有不同的是 这个项目背后有商业公司支持

PL/Proxy

前面几个都是针对 MySQL 的 Sharding 方案 PL/Proxy 则是针对 PostgreSQL 的 设计思想类似 Teradata 的 Hash 机制 数据存储对客户端是透明的 客户请求发送到 PL/Proxy 后 由这里分布式存储过程调用 统一分发 PL/Proxy 的设计初衷就是在这一层充当 数据总线 的职责 所以 当数据吞吐量支撑不住的时候 只需要增加更多的 PL/Proxy 服务器即可 大名鼎鼎的 Skype 用的就是 PL/Proxy 的解决方案

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16327

从 Shard 到 Sharding

Shard 这个词英文的意思是 碎片 而作为数据库相关的技术用语 似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中的 Sharding 姑且称之为 分片

Sharding 不是一门新技术 而是一个相对简朴的软件理念 如您所知 MySQL 之后才有了数据表分区功能 那么在此之前 很多 MySQL 的潜在用户都对 MySQL 的扩展性有所顾虑 而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标) 数据库扩展性是一个永恒的话题 MySQL 的推广者经常会被问到 如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理 是如何办到的呢? 答案是 Sharding

Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能 而是在具体技术细节之上的抽象处理 是水平扩展(Scale Out 亦或横向扩展 向外扩展)的解决方案 其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制 解决数据库扩展性问题

事关数据库扩展性

说起数据库扩展性 这是个非常大的话题 目前的商业数据都有自己的扩展性解决方案 在过去相对来说比较成熟 但是随着互联网的高速发展 不可避免的会带来一些计算模式上的演变 这样很多主流商业系统也难免暴露出一些不足之处 比如 Oracle 的 RAC 是采用共享存储机制 对于 I/O 密集型的应用 瓶颈很容易落在存储上 这样的机制决定后续扩容只能是 Scale Up（向上扩展） 类型 对于硬件成本 开发人员的要求 维护成本都相对比较高

Sharding 基本上是针对开源数据库的扩展性解决方案 很少有听说商业数据库进行 Sharding 的 目前业界的趋势基本上是拥抱 Scale Out 逐渐从 Scale Up 中解放出来

Sharding 的应用场景

任何技术都是在合适的场合下能发挥应有的作用 Sharding 也一样 联机游戏 IM BSP 都是比较适合 Sharding 的应用场景 其共性是抽象出来的数据对象之间的关联数据很小 比如IM 每个用户如果抽象成一个数据对象 完全可以独立存储在任何一个地方 数据对象是 Share Nothing 的 再比如 Blog 服务提供商的站点内容 基本为用户生成内容(UGC) 完全可以把不同的用户隔离到不同的存储集合 而对用户来说是透明的

这个 Share Nothing 是从数据库集群中借用的概念 举例来说 有些类型的数据粒度之间就不是 Share Nothing 的 比如类似交易记录的历史表信息 如果一条记录中既包含卖家信息与买家信息 如果随着时间推移 买 卖家会分别与其他用户继续进行交易 这样不可避免的两个买卖家的信息会分布到不同的 Sharding DB 上 而这时如果针对买卖家查询 就会跨越更多的 Sharding 开销就会比较大

Sharding 并不是数据库扩展方案的银d 也有其不适合的场景 比如处理事务型的应用就会非常复杂 对于跨不同DB的事务 很难保证完整性 得不偿失 所以 采用什么样的 Sharding 形式 不是生搬硬套的

Sharding与数据库分区(Partition)的区别

有的时候 Sharding 也被近似等同于水平分区(Horizontal Partitioning) 网上很多地方也用 水平分区来指代 Sharding 但我个人认为二者之间实际上还是有区别的 的确 Sharding 的思想是从分区的思想而来 但数据库分区基本上是数据对象级别的处理 比如表和索引的分区 每个子数据集上能够有不同的物理存储属性 还是单个数据库范围内的 *** 作 而 Sharding 是能够跨数据库 甚至跨越物理机器的

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16326

本期目录

DB-Engines数据库排行榜

新闻快讯

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、时间序列

五、大数据生态圈

六、国产数据库概览

七、云数据库

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感谢名单

为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录https://pan.baidu.com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA

进行下载。

DB-Engines数据库排行榜

以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考http://db-engines.com/en/ranking/，数据仅供参考。

DB-Engines排名的数据依据5个不同的因素：

新闻快讯

1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。

3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊盘前股价小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。

5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。

今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。

RDBMS家族

Oracle 发布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分关键功能：

1、性能

2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、数据仓库和大数据

MySQL发布8.0.13版本

1、账户管理

经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。

3、字段默认值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。

4、优化器

1）Skip Scan

非前缀索引也可以用了。

之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 >40) 和(f1 = 2 AND f2 >40)的查询结果合并。

2）函数索引

之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。

5、SQL语法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能变化

1）设置用户变量，请使用SET语句

如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。

3）新增会话级临时表空间

在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。

4）在线切换Group Replication的状态

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update连表更新，limit语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

参考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911

2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL

Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！

有以下两种情况执行DDL *** 作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：

针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL *** 作快速失败。

例：

如果线上有某个慢SQL对该表进行 *** 作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。

参考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388

3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录

窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。

参考：

https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/

Percona Server发布8.0 GA版本

2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：

1、安全性和合规性

2、性能和可扩展性

3、可观察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：

Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：

RocksDB发布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。

PostgreSQL发布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。

1、PostgreSQL 11的重大增强

2、PostgreSQL 插件动态

1）分布式插件citus发布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。

https://github.com/citusdata/citus

2）地理信息插件postgis发布2.5.1

PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。

http://postgis.net/

3）时序插件timescale发布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。

https://github.com/timescale/timescaledb

4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。

https://github.com/pipelinedb/pipelinedb

3、PostgreSQL衍生开源产品动态

1）agensgraph发布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。

https://github.com/bitnine-oss/agensgraph

2）gpdb发布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显著提升。

https://github.com/greenplum-db/gpdb

3）antdb发布3.2

antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。

https://github.com/ADBSQL/AntDB

4）迁移工具MTK发布52版本

MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。

https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md

DB2发布 11.1.4.4版本

DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：

1、性能

2、高可用

3、管理视图

4、应用开发方面

5、联邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis发布5.0.3版本

MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。

MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。

MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。

本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改进：

NewSQL家族

TiDB 发布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。

TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB发布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。

作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：

CockroachDB发布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：

新增企业级特性：

新增SQL特性：

新增内核特性：

Admin UI增强：

时间序列

本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。

TimescaleDB架构：

数据自动按时间和空间分片(chunk)

更新亮点：

https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0

大数据生态圈

Hadoop发布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：

Greenplum 发布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。

该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：

国产数据库概览

K-DB发布数据库一体机版

2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：

OceanBase迁移服务发布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。

以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：

SequoiaDB发布3.0.1新版本

1、架构

1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法

计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的d性伸缩。

SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意

用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。

2、其他更新信息

1）接口变更：

2）主要特性：

云数据库

本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测

1、News

1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：

2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：

3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：

4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商业化上线

2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。

产品特性：

使用场景：

官网文档：

https://cloud.tencent.com/document/product/239/18336

3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测

2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。

本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本

12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。

DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，d性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。

京东云DRDS产品有以下主要特性

1）自动分库分表

通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。

2）分布式架构

基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。

3）超强性能

具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。

参考链接：

https://www.jdcloud.com/cn/products/drds

RadonDB发布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。

我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。

至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：newsletter@dbaplus.cn

感谢名单

最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。

往期回顾：

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