重新定义云数据库,中国数据库诞生40年即将迎来第三次变革

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
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: 数据库,将计算机科学和易于人类理解认知的数据管理方式完美的衔接在了一起,从上个世纪50/60年代开始,就逐渐影响并改变了世界。不过,数据库是源头从哪开始?成长并演变成今天的云数据库又有哪些过程,除了程序员外,普通大众似乎并不熟悉。

数据库,将计算机科学和易于人类理解认知的数据管理方式完美的衔接在了一起,从上个世纪50/60年代开始,就逐渐影响并改变了世界。不过,数据库是源头从哪开始?成长并演变成今天的云数据库又有哪些过程,除了程序员外,普通大众似乎并不熟悉。本期热点聚焦,我们就来关中国数据库诞生40年注即将迎来的第三次革命——阿里云POLARDB通用关系型数据库。

要的速度

image

追根溯源:数据库诞生于上世纪50/60年代

image

众所周知, 1961年美国通用公司研发第一个数据库系统DBMS诞生。

1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发第一个商用关系数据库系统—Multics Relational Data Store。至此,数据库就开始融入各行各业,改变人类对数据的管理和认知,发展到如今诸如登录淘宝购物、社交软件聊天,都离不开数据库。

上个世纪80年代末,中国的经济体量开始剧增,改革开放的脚步日益加深,信息流与资金流的以几何级的速度增长:1978年,中国电话总用户数为214万户,2003年,中国电话数达到了22562万。而银行的业务也开始变得越来越复杂,各项业务开始迫切的需要新的工具。

而就在这时,1999年阿里巴巴成立,1998年腾讯成立,到1999年6月30日,国内上网用户数已超过400万。

从1999年开始,各个IT社区开始兴起,一些数据库的同行开始走出封闭的公司,在社区里活跃起来,更多数据库从业者获取知识的形式,也从产品文档,手册,变成了社区。

像贪吃蛇、吃豆人、打蜜蜂都是上世纪80-90年代风靡一时的经典游戏,便见证了一代人的成长,成为童年的美好回忆。

旧的黄金时代仍在延续,然而新的故事已经来临。而这一时期,也是各个互联网公司开始崛起的时期,对于数据库的需求量变得越来越强烈。

摩尔定律:每隔三五年硬件会有很大的升级

image

其实,云数据行业发展至今本身尤其内在的一般规律。

众所周知,在传统数据库上做扩容、备份和迁移等操作,花费的时间和数据库的容量成正比,往往上TB的数据库容量加个只读副本就需要一到两天时间。

“如今硬件发展的速度非常快,摩尔定律还在起作用。”在阿里云发布全新一代云数据库产品POLARDB现场,素有阿里云数据库团队掌门人之称的余峰认为,每隔三五年硬件会有很大的升级。

传统商业理论认为,市场在哪里,先进的技术就将向哪里转移,在性能和成本的双重压力之下,企业的传统IT计算力将通过云数据库寻找突破之路。从使用数据库到自研数据库,相当于从开别人的车到造出一辆新车,是科技能力的集中体现。

那么,这些硬件红利怎么被吸收呢?余峰认为,其实,硬件红利需要软件去适配,从软件变成产品又需要很长的时间,从产品到用户手里又需要很长时间,而且这个时间通常以年为单位。当一个硬件红利从硬件传递给用户手里时,三五年时间过去了,按照摩尔定律下一个硬件红利其实又已经涌现出来了,这是一个痛点。

据了解,与诞生于不同时代的Oracle、MySQL不同,云数据库诞生于云计算蓬勃发展的年代。阿里云POLARDB与AWS Aurora均采用了相同的产品设计理念,以提供更好的数据库能力以满足企业用户的云上需求,使基于第三代云计算框架下的云数据库解决了传统数据库性能、可扩展性等瓶颈。

超强运算:首个国产通用高性能自研数据库诞生

image

根据调查,进入互联网时代的人类社会,社会数据总量实现翻倍仅需9个月,而一个从十万量级到千万级用户的互联网独角兽企业的成长,也仅需3个月,面对互联网海量数据暴涨,再次挑战了传统的数据库架构。

据悉,阿里云POLARDB是一款为通用关系型数据库,其设计逻辑与AWS Aurora数据库相近,采用一写多读的架构设计。

最大的特色便是计算节点(主要做SQL解析以及存储引擎计算的服务器)与存储节点(主要做数据块存储,数据库快照的服务器)分离。

其次,与传统的云数据库一个实例一份数据拷贝不同,同一个实例的所有节点(包括读写节点和只读节点)都访问存储节点上的同一份数据,进一步降低了用户的使用成本,解决传统数据库在互联网各种高峰期的数据访问和处理性能存在瓶颈的问题,满足公有云计算环境下用户面对业务弹性扩展的刚性需求。

正是有了这样低成本,高性能,高可靠性的数据库产品,未来中国才会诞生越来越多的爆发式独角兽,而无需担心高昂的数据库成本与扩容的问题,最大化地利用互联网的能力、使IT基础设施轻装上阵,全面云化,用更低的成本、获得了更好的IT处理能力,这才是未来企业的数字化答案。

点此免费试用云数据库POLARDB

原文链接

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。
目录
相关文章
|
4天前
|
前端开发 JavaScript Java
SpringBoot+Vue+token实现(表单+图片)上传、图片地址保存到数据库。上传图片保存位置自己定义、图片可以在前端回显(一))
这篇文章详细介绍了在SpringBoot+Vue项目中实现表单和图片上传的完整流程,包括前端上传、后端接口处理、数据库保存图片路径,以及前端图片回显的方法,同时探讨了图片资源映射、token验证、过滤器配置等相关问题。
|
1月前
|
数据采集 分布式计算 大数据
MaxCompute产品使用合集之数据集成中进行数据抽取时,是否可以定义使用和源数据库一样的字符集进行抽取
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
30天前
|
存储 JSON 数据库
项目管理定义问题之什么是序列化大对象的值对象数据库形态
项目管理定义问题之什么是序列化大对象的值对象数据库形态
|
1月前
|
存储 小程序 数据库
【微信小程序-原生开发】实用教程08 - 开通微信云开发,操作云数据库新增数据(含修改数据权限),初始化云服务(含获取微信云环境 id),获取云数据,滚动公告栏
【微信小程序-原生开发】实用教程08 - 开通微信云开发,操作云数据库新增数据(含修改数据权限),初始化云服务(含获取微信云环境 id),获取云数据,滚动公告栏
32 0
|
2月前
|
存储 安全 关系型数据库
|
2月前
|
SQL 分布式计算 MaxCompute
MaxCompute操作报错合集之通过UDF(用户定义函数)请求外部数据库资源并遇到报错,是什么原因
MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务,用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。
111 0
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
零基础学习数据库SQL语句之定义数据库对象的DDL语句
零基础学习数据库SQL语句之定义数据库对象的DDL语句
28 0
|
2月前
|
SQL 安全 数据库
数据库||数据定义
数据库||数据定义
|
2月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL数据库——存储过程-变量(系统变量、用户定义变量、局部变量)
MySQL数据库——存储过程-变量(系统变量、用户定义变量、局部变量)
29 0
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
【MySQL】:DDL数据库定义与操作
【MySQL】:DDL数据库定义与操作
59 0