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1.打开DDM客户端。单击开始菜单栏中的新建，弹出新建模型对话框。 2.选择好目标模型后，单击确定，在模型树上会创建一个新的模型，您可以在模型中添加表/实体、字段/属性等元素。

主要分为三大功能模块：客户端的数据库访问接口、服务器端的SQL引擎模块与存储引擎模块。

基于不同的数据模型，数据库主要分为关系型和非关系型。关系型数据库采用二维关系表组织和存储数据，采用统一的SQL查询语言，支持事务处理的ACID特性，数据结构化高，冗余度低；分为传统关系型、分布式关系型，以及整合SQL和NoSQL优势同时支持OLTP与OLAP系统的NewSQL。

算费中间结果性能大幅度提升

减少业务对底层关系库的依赖，业务逻辑解耦。

高并发的数据读写能力

水平扩展架构

海量数据存储能力

数据强一致性保证

oracle：通常会创建一个数据库，数据库中包含多个用户。不同用户下会有好多表。一般就创建一个数据库用。

oracle：通常会创建一个数据库，数据库中包含多个用户。不同用户下会有好多表。oracle：通常会创建一个数据库，数据库中包含多个用户。不同用户下会有好多表。一般就创建一个数据库用。

mysql：它的默认用户是root，在用户下创立许多数据库，数据库下还有好多表。一般情况下，就用默认用户，不会创建多个用户。

在交通物流行业的业务改造中，X-Engine是阿里云数据库产品事业部自我研发的关联计算机的业务，它的目的是储存和处置数据库的引擎装置。

云原生多模数据库Lindorm提供各规模、多模型的云原生数据库服务。它可以·同时容纳HBase/Cassandra、OpenTSDB、Solr、SQL、HDFS等多个开源的标准接口。同时，也适用于大量数据的成本低、性能存储高处理，并且弹性按需付费。

一、Leverage PolarDB已经共享了基础设施，存储、管控、监控、审计这些功能；

二、Share Nothing以存储计算分离架构基础，不断扩展，不需要数据就可以迁移，减轻了传统分布式的Data Skew问题；

三、Share Everything场景写瓶颈大幅缓解，多节点可写；

PolarDB-X联合harding  On  MySQL、NewSQL等多个数据理念，具有云原生分布式的特点，在底层中运用了PolarDB云原生数据库的技术，上层中，也采取了许多分布式技术。

AnalyticDB可以通过SQL，建构关系型数据仓库。具有管理简单、节点数量伸缩方便等优点，支持丰富的可视化工具以及ETL软件，降低了企业建设数据化的程度。

在数据存储模型中，采取关系模型储存数据，使用SQL计算分析，不用提前建模。采用云端的伸缩能力，AnalyticDB许多量级的数据时，实现真正地快速计算。

阿里云分析型数据库，也可以叫AnalyticDB，是云端托管的PB级高并发实时数据仓库，是专注于服务OLAP领域的数据仓库。

进行垂直拆分，按照原来的业务系统，将原来整体的系统拆分成多个系统。系统内部数据都是自己包含的，并且不会与其他系统共用一个数据库，系统与系统之间的相互联通是通过暴露和调用服务来实现的。

我们把redis数据结构拆分为meta和data两类，进行不同的编码，通过meta可以去找到其对应的data，也即二级索引。

需要对rocksdb进行改造，给予高性能的存储引擎TairDB，并完成redis数据结构向kv的简单反映，使redis数据能够存储在磁盘上；使用阿里云ESSD高效云盘为存储底座，利用云盘快照进行备份和全量同步，避免fork带来的问题并提高全量同步效率。

一、所有的Redis数据都储存在内存之上，带来成本高的问题。

二、对于支持储存大量数据也有许多缺点，比如在AOFREWRITE和生成RDB快照时会有较高的latency spike，在大数据中同步的耗时较长、容易失败。

全球多活的延迟稳定性高，波动比较小。Replicator配备有独立的资源，如果出现源端的写入量较大的情况，依旧能够快速获取到等待同步的数据（T1+T2的时延基本稳定在400毫秒）。

在一些比如大型促销的场景下，预测可能会有会有超大的QPS请求和访问流量，可其分摊至多个子实例，突破单个实例的负载限制。

在业务分布较广时，全球多活可以建立或确定需要同步的子实例，不用通过业务自身过杂的设计来完成，这就降低业务设计的复杂程度，让用户专注于上层业务的开发。可提供跨域复制能力，快速实现数据异地灾备和多活。