著者 | JiekeXu
出典|パブリック アカウント JiekeXu DBA Road (ID: JiekeXu_IT)
転載する必要がある場合は、許可を得るためにご連絡ください | (個人 WeChat ID: JiekeXu_DBA)
みなさん、こんにちは。私は JiekeXu です。またお会いできてとても嬉しいです。今日は、国内のデータベース調査レポートからどのような情報が得られるのか、そして私の提案の要約を見てみましょう。青い文字「JiekeXu DBA Road」をクリックしてようこそ。 " "公式アカウントをフォローしていただき、スターを付けていただくか、トップにピンをしていただくと、より早くドライグッズが入荷します！
2023 年の初めに、Motianlun コミュニティと DBAplus コミュニティは国内データベースに関する研究報告を開始しましたが、その時は結論を大まかに読んだだけで、内容全体を注意深く読んでいませんでした。最近では、データベースの選択に関する研究を行っていました。 2つの報告書は、まず2022年9月末に国が発行した第79号文書を見てみましょう。文書の要件に従って、中央企業は関連する具体的な措置を導入し始めることになります。 2023年に予定されており、2022年11月末までに代替の全体計画を事前に提出する必要がある。更なる要件はより厳しく、監督指導の意味があり、2023年1月から中央企業は四半期ごとに新荘代替の進捗状況を報告することが義務付けられ、企業の党書記は個人的に責任を持つことが求められる。
DB エンジンのリーダーボード
次に、db-Engines のランキングリストを見ると、2023 年 7 月 25 日時点で合計 419 のデータベースがランキングリストに参加しており、そのほとんどが海外データベースであり、ランキングに参加している国内データベースはほとんどありません。
https://db-engines.com/ja/ranking_trend
2023年7月のDB-Enginesランキングでは、国内データベースTiDBが107位、昨年7月は96位で前月より2ランクダウン、OceanBaseは121位、196位、昨年7月は前月より2ランクダウン毎月 10 ずつ増加し、GBase は 183 位、昨年は 163 位、先月は 197 位、openGauss は 187 位、昨年 7 月は 209 位、先月は 186 位でした。これらは DB-Engines ランキング リストの上位 4 つの国内データベースであり、いずれも昨年 7 月と比較して急速に上昇しています。
DB-エンジンのランキングスコアの計算方法
データベース エンジン ランキングは、データベース管理システムを現在の人気順にランク付けしたリストです。システムの人気を測定するために主に次のパラメータが使用されます。
l Web サイト上でシステムが言及された回数。検索エンジン クエリの結果の数によって測定されます。現在、この測定には Google と Bing を使用しています。関連する結果のみをカウントするために、<システム名> と「Oracle」や「データベース」などのデータベースという用語を検索します。
l システムに対する一般的な関心。この指標には、Google トレンドの検索頻度を使用します。
l システムに関する技術的な議論の頻度。有名な IT 関連 Q&A サイト Stack Overflow および DBA Stack Exchange における関連質問の数と関心のあるユーザーの数を使用します。
l システムを参照する求人の数。当社では、大手求人検索エンジン Indeed と Simply Hired の求人数を使用しています。
l プロフェッショナルネットワークでシステムに言及しているプロファイルの数。私たちは、最も人気のある国際的なプロフェッショナル ネットワークである LinkedIn を使用しています。
l ソーシャルネットワークにおける関連性。このシステムについて言及した Twitter のツイート数を数えました。
データベース開発の歴史
下図に示すように、我が国のデータベースは主に 1999 年に始まり、2004 年までに人民大学金倉大学、大蒙大学、NTU ゼネラルモーターズが相次いで設立され、その前身はほとんどが科学研究機関、学術機関であり、私の国でリレーショナル データベースを探索し開発した最初の先駆者です。2000年にDameng DatabaseはDM3をリリースし、2004年にはDameng DM 4がリリースされ、Dajincangはバージョン3.1をリリースし、Nanda Generalが設立されました。国内のデータベース会社が次々と設立され、我が国のデータベース開発が学術から産業へと発展していく過程が始まりました。この時期、Oracle や DB2 など海外の商用データベースの開発が本格化し、すぐに中国市場に参入し、Oracle は徐々に中国市場を掌握していきました。
インターネットの台頭とダブル イレブンの到来により、脱「IOE」ブームの波が生まれ続け、クラウド ネイティブと RDS の時代が続きます。アリババが「IOE」に7年を費やし、2015年に国務院は「ビッグデータの発展促進のための行動要綱」を正式に発表し、我が国のビッグデータ産業の発展を強力に刺激し、中国のデータベースメーカーの数を促進した。 50以上まで。2018 年から 2023 年にかけて、Amazon の 7,500 個の Oracle データベース ノードの移行と置き換え、美しい国での「セーター戦争」、ロシアとウクライナの戦争、その他の政策刺激により、国内データベース市場は急速に発展し、データベース業界は「百花が咲き、百派が争う」状態に突入、OceanBase と TDSQL が TPCC リストのトップとなった 2023 年 7 月 25 日の時点で、中国のデータベースは 282 あります (Motianlun 統計より)。
21 世紀のグローバル データベースの発展の歴史 (出典: 中国情報通信技術院、2022 年 6 月)
(iResearch：2021年中国データベース産業調査報告書)
情報通信研究機構が 2022 年 6 月に発表したデータベース研究報告書によると、今後 5 年間でデータベース技術には 9 つの細分化された発展方向があり、それらは 4 つの主要な目標に要約できます。
1) コストを削減し、使いやすさを向上します (HTAP データベース、マルチモード データ管理、データベースと AI の統合)。
2) データのセキュリティと信頼性を保証します (改ざん防止データベース、完全に暗号化されたデータベース)。
3) 機能改善とパフォーマンス向上（ソフトウェアとハードウェアの協調開発、クラウドネイティブデータベース）。
4) 新たなビジネス ニーズに対応します (大規模なグラフ データ処理、リアルタイム レイク ストレージ)。
https://www.modb.pro/doc/97453
中国のデータベースの発展の歴史は市場の需要と長期にわたる技術的沈降の恩恵を受け、百花が咲く急速な発展期に入った。
中国データベース市場の発展の特徴
1. さまざまなタイプのデータベースが隆盛し、百派閥が争い、リレーショナル データベースが絶対的な主流を占めています。
2. 政策のおかげで国内メーカーは多額の資金を蓄積し、市場領域は急速に拡大した
3. パブリッククラウドデータベースの成長率は鈍化しており、今後もまだ普及の余地がある
4. HTAP や NoSQL などの新しいテクノロジーにより、スタートアップ企業が続々と誕生
データベースの分類
データベースの分類は、データ構造、アーキテクチャ、展開形態、機能、記憶媒体、ビジネスモデルに応じて、一般的に次の7つに分類されます。
Motianlun 中国データベース人気ランキング
https://www.modb.pro/dbRank 2023年7月時点では合計282のデータベースが参加しており、2019年6月のランキング開始以来、約300の国内データベースの人気ランキングを約50の次元のデータを通じて調査してきました。 、トレンドインデックス、三者評価、エコロジー、特許数、論文数、求人掲載数、書籍、ガートナー市場シェアランキングとマジッククアドラント、IDC市場シェアランキング、Motianlunコンテンツ量、その他総合ランキングの11の主要な要素、更新毎月 1 日のリーダーボード データ。
国内OS一覧
2022年莫天侖データベース調査報告書
次に、Motianlun Community が 2023 年 2 月にリリースしたデータベース調査レポートを見てみましょう。全文については、https://www.modb.pro/doc/97913 を参照してください。
Motianlun コミュニティは、2022 年末に国内データベースから大規模な調査アンケートの収集を開始しました。この調査の収集時間は 24 日間で、合計 4,801 の有効なアンケートが収集され、1,325 の無効なデータが削除され、最終的なアンケート数は有効なアンケート数は 3,476 件でした。
報告書の結論の概要
1) 30 歳未満の技能実習生の数は増加しており、全国の技能実習生の 90% 以上は一線都市と新たな一線都市に分布しています。データベース管理者の平均月給は19,953元で、アーキテクトの平均月給が最も高い。
2) 83.4% の企業が中国のデータベース製品を使用しており、そのうちの 90% 近くが国内データベースを選択する際の主な指標として安定性を考慮しています。
3) 運用環境では、33.5% の企業が 50 セットを超えるデータベース製品を構成しており、その中で銀行および技術サービス業界の大規模構成データベースがより多くを占めています。
4) MySQL は最もよく使用されている外国データベースです。86.2% の企業が外国データベースを置き換える計画があり、そのうちの 50% 以上が Oracle の置き換えを希望しています。
5) Dameng データベースは、企業の利用率が最も高い中国のデータベースです。中国のデータベースを使用したことがない企業は依然として 16.6% あり、そのうち Oracle と MySQL は依然として株式市場の 80% 以上を占めています。
6) データベースのクラウドへの移行は徐々に大きなトレンドとなり、75.6% の企業がクラウド データベースを使用しています。最も使用率が高いクラウド データベースは Alibaba Cloud データベースです。
代替回答者の間では、Oracle を OceanBase に移行することが最も可能性の高い選択肢でした。
調査データによると、Oracle データベースを使用している回答者の 58.6% が、外国データベースを置き換える意向を示しています。その中で、回答者の 30.6% が OceanBase を置き換えたいと回答し、次いで Dameng と openGauss がそれぞれ 29.8 % と 26.5% を占めました。
この調査では、83.4% の企業が中国のデータベース製品を使用しており、Dameng データベースが企業で最も使用されている中国語データベースであり、続いて Huawei Cloud GaussDB と Alibaba Cloud PolarDB が、企業が使用している中国データベースのトップ 10 にランクされています。 Motianlun リストのトップ 10 にランクインします。Dameng、Huawei Cloud GaussDB、Alibaba Cloud PolarDB、OceanBase、openGauss、TiDB、Tencent Cloud TDSQL、Renminda Jincang、Kelan SUNDB、Nanda General は、現在企業で使用されている中国のデータベースのトップ 10 です。クラウドの傾向が顕著になるにつれ、中国のクラウドデータベースの利用率は比較的高くなっています。各中国語データベースの割合に大きな差はなく、各中国語データベースの利用率が比較的高いことが分かります。
openGauss は小規模企業による使用率が最も高い中国のデータベースであり、大規模企業では主に Dameng、Alibaba Cloud PolarDB などのデータベースが使用されています。インターネット業界と銀行業界で最も使用されている国内データベースはそれぞれ Aliyun PolarDB と OceanBase で、ソフトウェア情報業界と技術サービス業界で最も使用されている国内データベースは Dameng です。16.6% の企業は中国のデータベースを使用しておらず、Oracle と MySQL は依然として株式市場の 80% 以上を占めています。
将来的に最も愛され、最も望まれる中国語データベース
93.9%の企業が中国語データベースの利用を計画しており、Damengデータベースは企業が将来最も利用したい中国語データベースとなるだろう。Dameng、OceanBase、openGauss、Huawei Cloud GaussDB、TiDB、Alibaba Cloud PolarDB、Tencent Cloud TDSQL、Kelan SUNDB、Renda Jincang、Enmo MogDB が、企業が将来使用したい中国データベースのトップ 10 になりました。重要ではありません。中国のデータベース産業の発展に伴い、企業が使用を計画している中国データベースの割合は、現在使用されている割合と比較して増加しています。
同銀行の将来計画で最も利用したいと考えているのはHuawei Cloud GaussDBであり、インターネット業界が将来最も利用したい中国のデータベースはAlibaba CloudのPolarDBである。インターネット、ソフトウェア情報、銀行、技術サービスの4大産業の将来計画で最も利用したいデータベースは、Alibaba Cloud PolarDB、Dameng、Huawei Cloud GaussDB、Damengに該当する。上記 4 つの主要産業のうち中国のデータベースを使用していない割合は 6% 未満であり、これは、近年の中国のデータベース製品の宣伝と継続的な最適化とアップグレードの後、主要産業が中国のデータベースを積極的に採用していることを示しています。将来的に中国のデータベースを使用したくない企業は6.1％を占め、MySQLは株式市場の63.9％を占める。
75.6% の企業がクラウド データベースを使用しており、最も使用率が高いクラウド データベースは Alibaba Cloud データベースです。
DBAplus コミュニティ
2022 年 12 月から 2023 年 2 月まで、dbaplus コミュニティは、DBA/運用保守エンジニア (34.3%)、研究開発エンジニア (21.49%)、アーキテクト (15.4%)、および技術マネージャー/スーパーバイザーを対象に、匿名のアンケート調査の形式で調査を実施しました。 %)、テクニカル ディレクター (6.4%)、CXO/ゼネラル マネージャー (1.83%) およびその他のデータベース関連実務者が、オンライン配信およびターゲットを絞った招待に関するインタビューと調査を実施します。回答者は、インターネット/IT、金融、通信、製造、その他の主要業界をカバーしています。運輸、政務等の人材は中央企業・国有企業、公共機関、民間企業・民営企業、外資系企業の人材を完全にカバーしています。合計 862 件のアンケートが回収され、170 件の無効なアンケートが削除され、 692 件の有効なアンケートが得られました。有効なデータの統計を経て、dbaplus コミュニティの数十人のデータベース技術専門家の分析と意見を組み合わせた後、この「国内分散調査レポート」が完成しました。データベースアプリケーションの現状について」。
報告書の結論の概要
l 分散データベースは中国で急速に発展しており、国内企業で広く使用されており、クラウド導入が標準となっています。
l 企業による分散データベースの選択は、基本的に 4+1 要素を中心に展開します。すなわち、信頼性と安定性、全体的なコスト、製品の機能と使いやすさ、互換性、分散データベースの最も魅力的な拡張性です。
l 安定性の保証、運用と保守の複雑さ、および変換コストは、企業が分散データベースを使用する際の主な困難です。
l 分散データベースを使用する全体的なコストは、従来のデータベースよりわずかに低くなりますが、一部の企業ではコストが大幅に上昇するケースもあります。
l 国内の分散データベース製品の利用率と注目度は上位に集中する傾向があり、OceanBase と TiDB が第 1 位にランクされています。
l コアアプリケーションシステムの国内分散データベースへの移行は依然として大きな課題に直面しています。
l 国内分散データベースメーカーの総合満足度は合格ラインを上回り、平均スコアは7.76（10点満点）で、OceanBase、TiDB、GaussDBはメーカーのサービス品質評価で上位3社に入っています。
l 国内分散データベースのエコロジー構築にはまだ開発の余地が多く、文書システムと技術コミュニティの構築と改善を強化する必要があり、データベース専門家の補充と強化が急務である。
lOceanBase、TiDB、GaussDB、TDSQL、Dameng などの国内データベースは、企業が今後注力するデータベースのランキングで上位にランクインしています。
CCIDコンサルティング
CCID コンサルティングは、2022 年 7 月から 8 月にかけて、複数の業界のユーザーを対象とした関連調査作業を組織し、実施しました。調査方法は、現地訪問、オンライン インタビュー、アンケート記入に分けられました。主な関心点は次の表に示されています。 。この調査では合計 160 を超える有効なアンケートが作成され、次の調査結果の分析はこのサンプル セットに基づいています。
報告書の結論の概要
上記の分析に基づいて、この調査では、Dameng Database、OceanBase、Renda Jincang、Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Huawei Cloud、NTU General などの国内の有名メーカーからベストセラーのデータベース製品を選択し、コアとの比較を実施します。この研究に関係するデータベース選択の考慮事項、一致度分析 (一致度の満点は 40)、一致結果は次のとおりです。
Dameng DM8 と OceanBase は 35 ポイントを超えているのに対し、TiDB は 30 ポイントしか獲得していないことがわかります。
注：上記3つの報告書はサンプル数が異なり、アンケート方法や回答者も異なり、報告書の結論も実態とは異なりますので、参考程度にお願いします。また、スクリーンショットは記事内で直接選択されて結果が表示されます。侵害がある場合は、時間内に削除するために私に連絡してください。ありがとうございます。
データベース選択インデックス
私のアドバイスの要約
最近の調査と国内データベースの簡単な理解によると、予備情報として、Liu 氏の国内データベース投票結果を参照してください。つまり、現在最も使用されている上位 5 つの国内データベース: OceanBase、TiDB、GaussDB、DM、openGauss、これら国内 5 つのデータベース このデータベースは、基本的に市場発展の法則に沿った主要な製品と見なされます。次に、以下の 5 つの要約提案は、大多数のデータベース実務者の参考としてのみ提供されます。不適切な個人的な意見がある場合は、ご容赦ください。
1. 国内データベースはまだ百花繚乱、百家争鳴の状態であり、我々の想像を遥かに上回るスピードで急速に発展しているが、国際的巨大企業オラクルと比較すると性能、安定性、互換性においてその差は決して小さくない、運用保守コスト、製品の機能と使いやすさ、ユーザビリティ、分散データベースの最大の魅力であるスケーラビリティとエコロジーな構築はオラクルに追いつけない、国内のデータベースメーカーが密室で自動車を製造しないことを願っています、車輪の再発明、克服してくださいパフォーマンス、安定性、互換性を達成するため、環境構築のこれらのセクションにギャップがあるとして大多数の DBA から批判されないでください。ドキュメントは不完全で、安定性は保証できません。パフォーマンスは特定のデータベースほど強力ではありません。そして、エコロジートレーニングの認定は法外に高価である、など。
2. 国内のデータベースの種類が多すぎて、各メーカーが意図的または意図せずに自社製品を誇張し、他社製品を軽視している。誇張したり自慢したりしながら、本当の証拠を提示し、明確な比較がある場合には友人やビジネスマンを軽蔑することができることを願っています。比較がある場合にのみ、あなたには発言する権利があり、比較がない場合には、あなたには発言する権利があります。発言する権利はない。
3. 国内データベース Motianlun のランキングリストから、トップ 10 リストのパターンが最初に形成されましたが、大手データベースメーカーには傲慢さと衝動を警戒し、現状に満足せず、顧客と協力してより良い製品を磨き、教訓を学んでほしいと願っています。お互いに、そして他の人から学びましょう。
4. 国内データベースのエコロジカルな構築は完璧ではありません. これは別の文です. 大学からデータベース人材のトレーニングを開始しているデータベース メーカーはほとんどありませんが、一部のデータベース メーカーは他の人がそれを学ぶことを恐れています. 認定トレーニングは混乱しており、市場国内のデータベースメーカーには、大学と協力してデータベース開発の人材を育成したり、業界の専門家を招いて関連ビデオを公開したり、関連書籍を出版したり、執筆活動を行ったりするなど、エコロジー分野で良い仕事をしてほしいと願っています。詳細な公式ドキュメント、およびより完全な知識ベースの維持。より多くのデータベース人材が訓練されるようお待ちください。
5. 最後に、膨大な数の Oracle DBA への提案ですが、ローカライズの急速な発展は止められませんが、Oracle DBA の実務経験があれば、すぐに国産データベースを使い始めることができます。ランキング上位 5 位から 1 つまたは 2 つを選んで、公的文書や研修認定書などから学ぶことができ、将来必ず役立つ国内データベースに触れることができます。また、新荘の影響でOracle DBAの地位は低下する可能性がありますが、高い学習能力を持ち、国内データベースの導入方法を事前に習得していれば、データベースの選択とデータベースのプロセスでも一定の役割を果たすことができます。移住。より有能な DBA にとって、パニックになる必要はありません。ピラミッドの頂点にいる最適化の才能がより重要です。すべてのデータベースは SQL から切り離せないため、SQL の最適化も最優先事項です。一緒に働き、国内データベースの明日がより良いものになることを願いましょう!
参考文献
https://db-engines.com/en/ranking_trend
https://www.modb.pro/dbRank
https://www.modb.pro/doc/97913
https://mp.weixin.qq.com/s/t9Wv_EBY0X5ZTuM4PC60Ng
艾瑞咨询：2021年中国数据库行业研究报告
数据库发展研究报告（2022年）以下に今月の国内トップ3データベースの紹介と構成を添付しますので、ご興味のある方はご覧ください。
付録: 国内トップ 3 データベースの紹介とアーキテクチャ
オーシャンベース
公式サイト：https://www.oceanbase.com/
OceanBase は 2010 年に設立され、完全自社開発のエンタープライズ レベルのネイティブ分散データベースで、2020 年に北京 Aoxingbeisi Technology Co., Ltd. を設立し、独立した商業運営を開始しました。最新バージョン番号は 2023 年 3 月 31 日の V4.1.0 となり、以降隔四半期ごとにバージョンがリリースされ、次のバージョンは V4.2 となります。
OceanBase データベースは Shared-Nothing アーキテクチャを採用しており、各ノードは完全に同等であり、各ノードは独自の SQL エンジン、ストレージ エンジン、トランザクション エンジンを備え、通常の PC サーバーで構成されるクラスター上で実行され、高い拡張性と高いコア機能を備えています。使いやすさ、高性能、低コスト、そして主流のデータベースとの高い互換性が特徴です。OceanBase データベースのクラスターは複数のノードで構成されます。これらのノードは複数のアベイラビリティ ゾーン (Zone) に属しており、各ノードはアベイラビリティ ゾーンに属しています。テーブルのデータは、特定の分割ルールに従って水平方向に複数のシャードに分割できます。各シャードはテーブル パーティションと呼ばれ、パーティション (パーティション) の場合、各物理パーティションには、データを保存するためのストレージ層オブジェクト (タブレットと呼ばれる) があり、順序付けされたデータ レコードを保存するために使用されます。オブザーバーと呼ばれるサービス プロセスは、複数のオペレーティング システム スレッドを含むクラスターの各ノードで実行されます。各ノードの機能はすべて同等です。各サービスは、独自のノード上のパーティション化されたデータにアクセスする責任を負い、また、ローカル マシンにルーティングされた SQL ステートメントを解析して実行する責任もあります。これらのサービス プロセスは、TCP/IP プロトコルを通じて通信します。
複数のビジネス データベースの大規模展開の管理を簡素化し、リソース コストを削減するために、OceanBase データベースは独自のマルチテナント機能を提供します。OceanBase クラスターでは、テナントと呼ばれる多数の分離されたデータベース「インスタンス」を作成できます。アプリケーションの観点から見ると、各テナントは独立したデータベースです。それだけでなく、各テナントは MySQL または Oracle 互換モードを選択できます。テナント リソースを分離するために、各オブザーバー プロセスは、リソース ユニット (UNIT) と呼ばれる、異なるテナントに属する複数の仮想コンテナを持つことができます。複数のノード上の各テナントのリソース ユニットは、リソース プールを形成します。リソース単位には、CPU リソースとメモリ リソースが含まれます。OceanBase データベースが内部パーティションやレプリカ分散などの詳細からアプリケーション プログラムを保護し、アプリケーションがスタンドアロン データベースにアクセスするのと同じくらい簡単に分散データベースにアクセスできるようにするために、OB は obproxy プロキシ サービスを提供します。アプリケーションは OBServer との接続を直接確立しませんが、obproxy に接続し、obproxy は SQL リクエストを適切な OBServer ノードに転送します。Obproxy はステートレス サービスであり、複数の obproxy ノードがネットワーク負荷分散 (SLB) を通じてアプリケーションに統合ネットワーク アドレスを提供します。
OceanBase データベース クラスターは、高可用性と災害復旧のために少なくとも 3 つのノードで構成され、各ノードはオブザーバー プロセスに対応し、異なるノード上の複数のオブザーバー プロセスがクラスターを形成して外部サービスを提供します。OceanBase データベースは、シェアード ナッシング (Shared-Nothing) マルチコピー アーキテクチャを採用しているため、システム全体に単一障害点がなく、システムの継続的な可用性が保証されます。OceanBaseは、スタンドアロン、コンピュータルーム（以下、総称してIDC）、都市レベルの高可用性とディザスタリカバリをサポートしており、シングルコンピュータルーム、ダブルコンピュータルーム、2箇所3センター、5センターへの導入が可能です。また、コストを削減するために仲裁サービスの展開もサポートします。同じ都市にある 3 つのコンピューター室がクラスターを形成し (各コンピューター室がゾーン)、コンピューター室のネットワーク遅延は通常 0.5 ～ 2 ms の間です。
オープンガウス
公式サイト：https://opengauss.org/zh/
openGauss は、優れたパフォーマンス、セキュリティ、信頼性を備えたリレーショナル (OLTP) オープン ソース データベースです。「Mulan PSL V2」の契約により、ユーザーは改変の有無に関わらず、自由に複製、使用、改変、頒布することができます。
openGauss のバージョン番号はドット付き命名規則 (XYZ) モードを採用しており、X.0.0 は LTS バージョンを表し、XY0 はプレビュー バージョンを表し、Z はパッチ バージョンを表します。通常、プレビュー版とLTS版が毎年リリースされ、プレビュー版はユーザーが作成・テストできるコミュニティイノベーション版として、LTS版は長期サポート版として利用できます。大規模な。重大なバグ修正が含まれる場合、パッチ リリースはオンデマンドでリリースされます。
openGauss ライフサイクルの初期計画は次のとおりです。
LTS バージョンのリリース間隔は 1 年で、コミュニティは 3 年間の保守サポートを提供します。
プレビュー バージョンのリリース間隔は 1 年で、コミュニティは 0.5 年間のメンテナンス サポートを提供します。
2020 年 6 月 30 日に、openGauss は最初のバージョン (バージョン番号 1.0.0) をリリースしました。2022 年 4 月 1 日に、openGauss は 2 番目のリリース バージョン (バージョン番号 3.0.0) をリリースしました。2023 年 3 月 30 日に、openGauss は 5.0 .0 バージョンをリリースしました。
次の図は、openGauss アーキテクチャ図です。
TiDB
公式サイト：https://cn.pingcap.com/
TiDB は、PingCAP によって独自に設計および開発されたオープンソースの分散リレーショナル データベースであり、オンライン トランザクション処理とオンライン分析処理 (HTAP) の両方をサポートする統合分散データベース製品です。レベルの高可用性、リアルタイム HTAP、クラウドネイティブ分散データベース、MySQL 5.7 プロトコルとの互換性、および MySQL エコロジー。バージョン番号 V7.0.0-DRM は、2023 年 3 月 30 日にリリースされます。開発マイルストーン バージョン (Development Milestone Releases、DMR) は約 2 か月ごとにリリースされ、長期サポート バージョン (Long-Term Support Releases、 LTS) は約 6 か月ごとにリリースされます。毎月 1 回リリースされます。LTS の命名方法は ですX.Y.Z。Zデフォルトは 0 です。V6.5.2 バージョンは 2023 年 4 月 21 日にリリースされ、V7.1.0 LTS バージョンはリリースされます2023 年 5 月 31 日。特定のリリース時期については、公式リリース ノートを確認してください: https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/release-notes
lTiDB サーバー: MySQL プロトコルの接続エンドポイントを外部に公開する SQL レイヤーは、クライアント接続の受け入れ、SQL 解析と最適化の実行、そして最終的に分散実行プランの生成を担当します。TiDB レイヤー自体はステートレスです。実際には、複数の TiDB インスタンスを開始でき、統合アクセス アドレスは負荷分散コンポーネント (LVS、HAProxy、または F5 など) を通じて外部から提供されます。クライアント接続は複数の TiDB インスタンス間で均等に分散できます。 . 負荷分散の効果を得るために。TiDB サーバー自体はデータを保存せず、SQL を解析し、実際のデータ読み取りリクエストを基礎となるストレージ ノード TiKV (または TiFlash) に転送するだけです。
lPD (Placement Driver) サーバー: TiDB クラスター全体のメタ情報管理モジュール。各 TiKV ノードのリアルタイム データ分散とクラスター全体のトポロジーの保存を担当し、TiDB ダッシュボードの管理および制御インターフェイスを提供します。分散トランザクションにトランザクション ID を割り当てる。PD はメタ情報を保存するだけでなく、TiKV ノードから報告されるリアルタイムのデータ配信状況に応じて、特定の TiKV ノードにデータ スケジューリング コマンドを送信する、クラスター全体の「頭脳」とも言えます。さらに、PD 自体も少なくとも 3 つのノードで構成され、高可用性機能を備えています。奇数の PD ノードを展開することをお勧めします。
lストレージノード
nTiKV サーバー: データの保存を担当し、外部から見ると、TiKV はトランザクションを提供する分散型 Key-Value ストレージ エンジンです。データを格納する基本単位はリージョンであり、各リージョンはキー範囲 (StartKey から EndKey までの左閉右開区間) のデータの格納を担当し、各 TiKV ノードは複数のリージョンを担当します。TiKV の API は、KV キーと値のペア レベルで分散トランザクションのネイティブ サポートを提供し、デフォルトで SI (スナップショット分離) の分離レベルを提供します。これは、SQL レベルでの分散トランザクションに対する TiDB のサポートの中核でもあります。TiDB の SQL レイヤーが SQL 解析を完了すると、SQL 実行プランが TiKV API への実際の呼び出しに変換されます。したがって、データは TiKV に保存されます。さらに、TiKV 内のデータは複数のコピー (デフォルトは 3 つのコピー) を自動的に維持するため、高可用性と自動フェイルオーバーが自然にサポートされます。
nTiFlash: TiFlash は特殊なタイプのストレージ ノードです。通常の TiKV ノードとは異なり、TiFlash 内ではデータが列の形式で保存され、その主な機能は分析シナリオを高速化することです。
全文が完成しました。読んでいる皆さんのお役に立てれば幸いです。この記事が役立つと思われる場合は、友人、同僚、気になる人にシェアしてください。一緒に学び、進歩しましょう~~~
私の公式アカウント [JiekeXu DBA Road] をフォローして、できるだけ早く一緒に新しい知識を学んでください。次の 3 つのアドレスで私を見つけることができます。他のアドレスは私の記事をクロールする海賊版の著作権侵害であり、コード形式、画像などがすべてめちゃくちゃで、読むのに不便です。私の公式アカウントまたは Motianlun アドレスへようこそ。フォローしてください、初めて 最新ニュースを入手してください。
私の公式アカウント [JiekeXu DBA Road] をフォローして、できるだけ早く一緒に新しい知識を学んでください。
———————————————————————————————
公開アカウント: JiekeXu DBA Road
CSDN: https://blog.csdn.net/ JiekeXu
Motian Wheel: https://www.modb.pro/u/4347
———————————————————————————————
複数のデータベース バックアップ スクリプトを共有する
Oracle テーブルの断片化チェックと最適化スキーム
OGG|Oracle GoldenGate 基础2022 年公众号历史文章合集整理Oracle 19c RAC で発生するいくつかの問題
OGG|Oracle 数据迁移后比对一致性OGG|Oracle GoldenGate マイクロサービス アーキテクチャ
Oracle クエリテーブルスペースの使用量が非常に遅い
国内データベース|TiDB 5.4 スタンドアロン クイック インストールのファースト エクスペリエンス
Oracle ADGスタンバイ・データベースのシャットダウン・メンテナンス・プロセスと増分リカバリ
MySQL8.0.28マスタ・スレーブ同期環境を構築するためのLinux環境
