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数据库系统设计漫谈
讲师:童家旺,阿里集团数据库架构师
主题
 数据库基本问题调查
 关系数据库的基本背景
 ACID基本概念解析
 范式问题解析(Normalization)
 数据库的扩展性浅析
 常见数据库系统回顾
数据库基本问题调查
 大家都使用过哪些数据库?
 哪些内容是数据库系统的关键点?
常见的数据存储
 传统的数据库系统
 Oracle
 DB2、SQL Server
 MySQL、PosgreSQL
 分布式数据库
 Google Spanner & BigTable & MegaStore
 OceanBase、Hbase
 缓存服务器 & KeyValue Store
 Tair
 MemcacheD
 Redis
数据库的主要特性
 ACID
 原子性(Atomicity)
 完整性(Consistency)
 隔离性 (Isolation)
 持久性 (Durability)
 Relation & SQL
 Structured Query Language (即SQL)
 A Relational Model of Data for Large Shared Data
Banks (By Edgar Codd)
RDBMS之前的数据库的问题
 不支持数据独立性
 数据库与应用系统之间的强耦合
 应用系统的复杂度
 应用系统本身的规模较小(性价比?)
关系数据库的主要业务场景
 Billing (记账类业务,电信、银行)
 Booking (订票类业务,航空)
 Inventory (库存管理,零售)
 这些业务的共同特征是什么啊?
关系数据库的关系来自哪里?
 这是关系的一个来源
 另一个来源是Normalization
ACID的基础概念
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 一手交钱、一手交货(Atomicity)
 不会出现库存为负,也不会出现资金为负的情况(Consistency)
 可同时与多人进行交易(Isolation)
 离柜概不负责(Durability)
 Atomicity
 要么全部成功,要么全不成功
 Consistency
 写入数据库的数据必须满足所有定义的约束规则(主键、唯一键、外键等
约束)
 Isolation
 确保并发执行的事务就如同串行执行的事务一样,保证系统状态
(state)的一致性。
 Durability
 一旦提交,哪怕出现掉电、Crash也不会丢数据
几个基础概念
 Write-Ahead Log
 Redo
 Logical
 Physical
 Physiological
 Undo
 事务槽-事务标识
 SCN – 系统变更统一时间戳(逻辑时钟)
如何实现原子性
 一个简单购物场景
 A卖一件衣服给B
 A的衣服库存-1
 A的资金+N
 B的衣服库存+1
 B的资金-N
如何实现原子性(2)
 事务槽为变更入口,单一入口(原子)
 每个变更的记录都包含事务槽信息
数据库中如何保证C
 通过Read Dirty与锁来解决PK/UK
 通过Ref检查来解决FK的问题(需要Index)
 通过PreCommit trigger来做Null以及Check
数据库中如何保证I
 锁控制
 不同粒度的锁(表级、块级、记录级)
 不同维度的锁(数据相关锁,内存相关锁)
 MVCC
 Snapshot Isolation
 Block Image + SCN + Undo Image 判断
 差别在于读取哪个时间点的Snapshot
数据库中如何保证D
 Log before Data
 LGWR before DBWn
 Flush Log on Commit
 Durability On Commit
 Checkpoint Before Redo Log File Reuse
ACID的代价
 不同的Isolation对应不同的代价
 Serialiazability
 Read Committed (Through Snapshot)
 Read Dirty ? (没有并发控制)
 不同的Durability级别
 Flush on Commit
 Flush on Timeout ( Time Range)
 Flush on Batch ( commits count?)
主题
 数据库基本问题调查
 关系数据库的基本背景
 ACID基本概念解析
 范式问题解析(Normalization)
 数据库的扩展性浅析
 常见数据库系统回顾
Normalization
 先做个小游戏
 用笔记录下
 学员名单、讲师名称、讲师简介、课程名称、课程
简介
 调整下
 讲师(童家旺金光丁)以及对应的讲师简介
 再次调整下
 课程 (数据库概论分布式数据库原理)&简介
Normalization解决的问题
 更新一个源头不会出现异常
 每份数据只有一个源头
 如何保证多份数据的一致性?
 一份数据有多少个源头?
 同一份数据被重复了多少次?
 对应的存储空间?
 为了存储耗费的其它资源?
Normalization带来的问题
 表之间的依赖(关系依赖,耦合)
 表关联的成本(关联开销,可能的IO开销)
 系统扩展的复杂度(解耦合)
如何权衡Normalization
 尽量不要对静态数据做Normalization
 除非你希望节约存储空间
 考虑范式化 Vs 反范式化的投入产出
 为什么很多IT新人喜欢Normalization
 那是因为他们的老师告诉他们需要
 Ali的实际情况
 适度的使用
 关键在于判断业务之间的耦合性
主题
 数据库基本问题调查
 关系数据库的基本背景
 ACID基本概念解析
 范式问题解析(Normalization)
 数据库的扩展性浅析
 常见数据库系统回顾
一个小实验
 如何将2个人从这里送到杨浦?
 如何将5个人从这里送到杨浦?
 如何将50个人从这里送到杨浦?
 如何将500个人从这里送到杨浦?
 如何将5000个人从这里送到杨浦?
 如何将50000个人从这里送到杨浦?
解决扩展性的根本途径
数据库的扩展性问题
 做数据库架构、系统架构与上图差别在于:
 如何满足如下的要求
 检索问题
 Relation
 并发问题
 Isolation
 Consistency(UK)
 一致性问题
 Isolation
 速度问题
 Performance,Durability+Isolation
数据库检索问题
 如何从班级的联系方式中找到XX的电话号码?
 如何从公司的联系方式中找到XX的电话号码?
 如何从移动公司的系统中找到XX的电话号码?
 如何从移动、电信、联通的数据库找到XX的电
话号码?
数据库的并发问题
 同时有多个人要购买手机号?
 如何保证大家购买的不是同一个手机号?
 如何支持几百、几千、几万人同时购买手机号?
数据库的一致性问题
 如何保证大家看到的库存有效?
 如何保证读取的信息是准确的?
 库存的变更如何实时的提供给
每一个人看到?
数据库的性能问题?
 如何快速的让1个人买
到号码?
 有多快?
 如何快速的让10个人
买到号码?
 要不要排队?
 一个服务员?
 一个营业厅?
Performance Vs Scalability
 1.当只有一个人访问时,速度如何?
 2.当有很多人访问时,速度如何?
 大家都同样快?
 如果满足1
 表示Performance很好?
 如何能较好的满足2
 表示系统有较好的Scalability
一致性问题再探讨
 新浪发的微薄需要强一致吗?
 ITPUB的论坛需要强一致吗?
 当当的图书描述信息需要强一致吗?
 12306的火车票库存信息需要强一致吗?
 支付宝/财付通的账户余额需要强一致吗?
 中行信用卡/招商银行卡的账户信息需要强一致
吗?
数据状态机的分类
 何谓状态机
 简单的理解是,计算机中会发生变化的数据都是状态机,
这个数据的值不同可能会带来不同的后果。
 分类:按照三个维度:时间、信息含金量、变更频率
持续时间 信息含金量 变更频繁度 例子
瞬时 高 少 Shopping Card Session(分)
瞬时 低 少 Login Cookie(分)
中等时长 高 少 Ecommerce Billing(天)
中等时长 中 少 Product Catalog(年)
中等时长 高 多 Flight/Train Inventory (月)
无限时长 中 少 User Profile(年)
无限时长 高 多 Bank Account Balance(年))
Cache的基本概念
 Cache的定义
 Caching is a temp location where I store data in (data
that I need it frequently) as the original data is
expensive to be fetched, so I can retrieve it faster. 台
湾的翻译为“快取”,大陆为“缓存”
 Cache的特征
 有Backend的内容
 处理的效率比走Backend要快
 与Backend的内容之间可能会不一致
 Cache的本质
 Through Relaxing Consistency to Improve Scalability
Cache的设计考虑
 缓存的一致性维护问题
 数据的具体读写比
 商品信息?库存信息?用户信息?账户余额?
 Backend数据变更频率
 业务对一致性的要求
 使用何种缓存策略
 Write Through Vs Write Back Vs Write Back with
Compensate
Memcached是Cache吗?
 It Depends
 如果内容有Backend?是!
 如果内容没有Backend?否!
 案例
 新浪微博的计数器?
 淘宝、当当的记录在缓存中的购物车信息?
主题
 数据库基本问题调查
 关系数据库的基本背景
 ACID基本概念解析
 范式问题解析(Normalization)
 数据库的扩展性浅析
 常见数据库系统回顾
数据存储的基本需求
 存储数据
 读写的性能(Hash查找、B*Tree查找)
 数据的可靠性(Durability)支持
 如何避免单点故障带来的数据丢失(数据保护)
 是否支持多维查询(基于关系的查询)
 对Replication的支持如何?
 支撑Scalability的复杂度
MySQL (Innodb) & Oracle
 传统的关系数据库
 支持多维索引
 Oracle的支持较好
 MySQL要到5.6才比较好的支持Index内Filter
 较好的支持数据的一致性
 成熟的MVCC设计
 成熟的Replication设计
 简单查询的效率略低于Memcached
 B*Tree的成本
 MVCC带来的额外成本
MySQL & Oracle
 在进行数据库扩展时
 只能依赖于应用层的拆分(即:Sharding)
 目前Sharding支持由TDDL实现
 维护成本会相对较高
 维护复杂度也比较高
 软件的成本
 Oracle为商业软件,有License费用
 MySQL为开源软件,没有软件本身的费用
Tair简介
Tair主要技术点
 主要定位为
 分布式Key/Value 缓存
 Data Server的具体实现
 Memory Engine的实现类似于MemCached
 Config Server的实现
 基于Consistent Hash实现集群的数据分布
 基于此做Replication
 做节点的故障检测与剔除
 新加入节点时需要基于CHash做节点Rebalance
Hashmap
Slab List
Tair mdb内存结构
Consistent Hash简介
OceanBase系统架构
44
 主控服务器RootServer:主+备,数据定位/全局Schema/机器管理…
 动态数据服务器UpdateServer:主+备,实时修改(内存+SSD)
 静态数据服务器ChunkServer:多台,静态数据存储 (磁盘或SSD)
 动态数据不断地被合并到静态ChunkServer中实现分布式存储
JavaClient
ChunkServer ChunkServer ChunkServer ChunkServer
RootServer/
UpdateServer
(主)
RootServer/
UpdateServer
(备)
OceanBase简介
 UpdateServer负责所有的写入
 本质上是一个读写分离的技术
 对实时更新数据的查询可以在US的备库进行
 ChunkServer理论上可以无限扩展
 查询操作需要合并US+CS的结果
 Root Server的职责类似于Tair的Config Server
 相对于Tair的优势
 可以进行Full Table扫描
 可以进行范围数据查询
 更好的ACID支持(目前支持MVCC)
 不支持外键+唯一键(FK+UK)
集团现有数据库特性粗略比较
Oracle MySQL Tair OceanBase HBase
读性能 高 高 高 中 中
写性能 高 中 高 高 高
一致性 高 高 低 高-(除FK/UK) 中
数据保护 高(双份存储) 中+(单机故障) 低 高-(网络提交) 高-
多维查询 高 中(索引稍弱) 无 无 无
备库 高(Physical) 高-(Logical) 低(Logical) 高-(Logical) 中+(Logical)
读扩展能力 中 高 高 高 高
写扩展能力 低 低 高 中 高
扩展复杂度 高 中 低 低 低
软件成本 高 无 研发费用 研发费用 无

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