云关系型数据库架构方案| 学习笔记(二)

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 快速学习云关系型数据库架构方案

开发者学堂课程【关系型数据库 ACP 认证课程:快速学习云关系型数据库架构方案】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/927/detail/14628


云关系型数据库架构方案


二、回顾与总结

image.png

云关系型数据库的架构方案包括新零售、游戏、运营商、传统制造、交通行业、电力行业这样的一些解决方案,还有整个的业务痛点。


三、课后习题

样题1

在一个 RDS 实例下创建的逻辑单元,以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合,可以简单理解为存放数据的仓库。可以解决海量订单需要分库分表问题的数据库产品是()。

A.PolarDB-X

B.PolarDB MysQL.

C.PolarDB O

D. PolarDB PostgresQL

答案:A

样题2

传统容灾架构主从之间数据延迟较大,且难以控制,导致异常情况下数据一致性很难保障,需要通过引入 PolarDB 全球数据库网络( )实现全球多地区跨地域部署容灾低成本构建数据库容灾体系。

A.GDN

B.VPN.

C.CCN.

D.VPC

样题3

PolarDB 兼容多款流行的关系型数据库引擎,完全兼容 MySQL 和 PostgreSQL,高度兼容 Oracle 语法,下列不是 PolarDB 优势的是().

A.新增只读节点时需支付存储费用

B.存储空间无需手动配置,根据数据量自动伸缩

C.深度优化数据库内核,同时采用物理复制、RDMA高速网络和分布式共享存储,大幅提高性能

D.基于共享存储的一写多读集群,数据只需要一次修改,所有节点立即生效

答案:A

PolarDB 其实是一个共享的分布式存储的一个数据库,上层计算节点和底层存储节点是分离开来的,所以其实在只读节点的时候不需要额外支付存储费用,因为存储是一份但这一份存储是三个副本。

样题4

PolarDB-X 的架构继承了(―)和()技术的稳定性,结合了 PolarDB 的云原生技术,融入了 NewSQL 对于分布式数据一致性的能力,为用户提供新的“云原生+分布式"的产品体验。

A. DRDS

B. Online DDL

C. X-DB

D.HTAP

答案:A、C

Polar x 的架构继承了 DRDS 和 XDB 技术的稳定性,PolarDB 的云原生技术,在最早的时候 Polar x 是在阿里内部由天猫淘宝分化出来一个分布式数据库的解决方案,叫 DRDS 就是分布式数据库服务。Polar x 是新的品牌名字,同时 Polar x 现在最初背后的这个数据库的存储引擎就是的 XDB,提供了非常好的技术稳定性。

样题5

运营商目前核心业务系统 OLTP 所采用的数据架构设计是().

A.集中式数据架构设计

B.分布式数据架构设计

C.横线式数据架构设计

D.纵向式数据架构数据

答案:A

运营商在初期的时候整个运营商的整个体系,这样的商业数据库其实本身的架构是偏集中式的,当前的运营商实际上核心业务系统,在线交互系统采用的数据库架构是集中式的数据库架构设计。在整个过程中我们来回顾一下这里是集中式的架构,运营商采用的是集中式架构,对于运营商来说他的这个用户量和数据量是非常大的,包括并发读写量。

比如说移动联通的用户可能是亿级的,原有的集中式的数据库架构目前随着用户量和业务的不断复杂,已经不能满足她的业务的发展当前的扩展了。那其实下一个阶段其实要从集中式的数据库架构转到分布式的数据库架构的设计。

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
相关文章
|
5天前
|
自然语言处理 JavaScript Java
《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通(第2版)》学习笔记——HarmonyOS架构介绍
HarmonyOS采用分层架构设计,从下至上分为内核层、系统服务层、框架层和应用层。内核层支持多内核设计与硬件驱动;系统服务层提供核心能力和服务;框架层支持多语言开发;应用层包括系统及第三方应用,支持跨设备调度,确保一致的用户体验。
120 81
|
3月前
|
存储 SQL 关系型数据库
Mysql学习笔记(二):数据库命令行代码总结
这篇文章是关于MySQL数据库命令行操作的总结,包括登录、退出、查看时间与版本、数据库和数据表的基本操作(如创建、删除、查看)、数据的增删改查等。它还涉及了如何通过SQL语句进行条件查询、模糊查询、范围查询和限制查询,以及如何进行表结构的修改。这些内容对于初学者来说非常实用,是学习MySQL数据库管理的基础。
152 6
|
2月前
|
存储 SQL Apache
Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能实时分析数据库,以其极高的速度和易用性著称。它支持高并发点查询和复杂分析场景,适用于报表分析、即席查询、数据仓库和数据湖查询加速等。最新发布的 2.0.2 版本在性能、稳定性和多租户支持方面有显著提升。社区活跃,已广泛应用于电商、广告、用户行为分析等领域。
Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库
|
2月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
高并发架构系列:数据库主从同步的 3 种方案
本文详解高并发场景下数据库主从同步的三种解决方案:数据主从同步、数据库半同步复制、数据库中间件同步和缓存记录写key同步,旨在帮助解决数据一致性问题。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
高并发架构系列:数据库主从同步的 3 种方案
|
2月前
|
存储 NoSQL 分布式数据库
微服务架构下的数据库设计与优化策略####
本文深入探讨了在微服务架构下,如何进行高效的数据库设计与优化,以确保系统的可扩展性、低延迟与高并发处理能力。不同于传统单一数据库模式,微服务架构要求更细粒度的服务划分,这对数据库设计提出了新的挑战。本文将从数据库分片、复制、事务管理及性能调优等方面阐述最佳实践,旨在为开发者提供一套系统性的解决方案框架。 ####
|
2月前
|
消息中间件 数据库 云计算
微服务架构下的数据库事务管理策略####
在微服务架构中,传统的单体应用被拆分为多个独立的服务单元,每个服务维护自己的数据库实例。这种设计提高了系统的可扩展性和灵活性,但同时也带来了分布式环境下事务管理的复杂性。本文探讨了微服务架构下数据库事务的挑战,并深入分析了几种主流的事务管理策略,包括Saga模式、两阶段提交(2PC)以及基于消息的最终一致性方案,旨在为开发者提供一套适应不同业务场景的事务处理框架。 ####
|
3月前
|
SQL Ubuntu 关系型数据库
Mysql学习笔记(一):数据库详细介绍以及Navicat简单使用
本文为MySQL学习笔记,介绍了数据库的基本概念,包括行、列、主键等,并解释了C/S和B/S架构以及SQL语言的分类。接着,指导如何在Windows和Ubuntu系统上安装MySQL,并提供了启动、停止和重启服务的命令。文章还涵盖了Navicat的使用,包括安装、登录和新建表格等步骤。最后,介绍了MySQL中的数据类型和字段约束,如主键、外键、非空和唯一等。
82 3
Mysql学习笔记(一):数据库详细介绍以及Navicat简单使用
|
2月前
|
存储 Cloud Native NoSQL
云原生时代的数据库选型与架构设计
云原生时代的数据库选型与架构设计
28 0
|
2月前
|
设计模式 存储 缓存
微服务架构下的数据库设计策略
本文探讨了在微服务架构中进行数据库设计时,如何平衡数据的一致性、独立性与系统整体性能之间的关系。文章首先介绍了微服务架构的基本概念及其对数据库设计的影响,随后深入分析了三种主流的数据库设计模式——集中式、去中心化和混合模式,并结合实际案例讨论了它们的适用场景与优缺点。此外,还提出了一系列最佳实践建议,旨在帮助开发者更好地应对微服务环境下的数据管理挑战。
|
13天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria
《数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria》介绍了MySQL的发展历程及其分支MariaDB。MySQL由Michael Widenius等人于1994年创建,现归Oracle所有,广泛应用于阿里巴巴、腾讯等企业。2009年,Widenius因担心Oracle收购影响MySQL的开源性,创建了MariaDB,提供额外功能和改进。维基百科、Google等已逐步替换为MariaDB,以确保更好的性能和社区支持。掌握MariaDB作为备用方案,对未来发展至关重要。
39 3