记得几年前当人们谈论起分布式数据库技术之时，往往会冠以“未来、前景”等词汇来描述。而我们走过2021这一数据库技术的变革之年，回首望去，未来已来，分布式数据库的时代大幕已然悄然拉开。2022年1月6日，由中国电子技术标准化研究院指导、CSDN主办、OceanBase承办，木兰开源社区、开源中国、51CTO、思否、极客邦科技、稀土掘金、墨天轮、dbaplus协办的DC2021分布式数据库开发者大会于线上正式召开。本次大会以“数聚未来”为主题，邀请了MySQL之父、MariaDB创始人Michael“Monty”Widenius与PostgreSQL全球开发组联合创始人Bruce Momjian带来深度的行业解析，同时OceanBase创始人阳振坤、CEO杨冰、CTO杨传辉、腾讯分布式数据库TDSQL首席架构师李海翔、华为云数据库首席架构师冯柯、PingCAP副总裁刘松、巨杉首席架构师&研发副总裁陈元熹等国内顶级分布式数据库行业先行者，技术专家带来精彩的演讲分享，为开发者们贡献了一场分布式数据库领域的“盛宴”。中国电子技术标准化研究院研究室主任杨丽蕴在致辞中表示：去年国家明确了数据为第五大生产要素，这对于我国数据库软件既是重大的发展机遇，也是重要的挑战。分布式数据库即没有传统数据库的“旧包袱”，又依托于开源模式下的资源积累，在取得长足进步的同时也在走向更多的核心产业市场。我相信在国家新创战略下，我国分布式数据库软件顺应了数字化发展的需求，必将取得快速创新和发展。CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛表示：在CSDN 20年关键词统计中我们发现“数据库”一词在十余年中一直高居榜首，所以说长久以来数据库一直都是软件开发最重要的基底。开源时代下，云原生技术作为土壤，为产品注入了商业与服务的价值，这也是为何近几年间分布式数据库产品拥抱开源与云原生技术的因由所在。而对于国产数据库厂商而言，在如今这个闭源走向开源，传统集中式走向分布式的关键时间节点，国产数据库产品走向世界的绝佳时机已经到来。1、数聚未来，数据库掌门人共话分布式MySQL之父、MariaDB创始人Michael“Monty”Widenius发表了主题为“从MariaDB看全球数据库的机遇和挑战”的主题演讲。他认为庞大的用户群是指引数据库发展方向的重要对象，在创建Maria DB之时正是通过对于用户需求的分析，同用户一同去解决问题，才能从容地应对挑战。他表示：分布式数据库能够在不同节点上进行基本计算，所以在处理大量数据以及组计算的时候有很大的优势，但在事务处理方面则会慢一些，所以对于技术而言没有绝对的完美，更多的基于需求的权衡。OceanBase创始人&首席科学家阳振坤分享了《原生分布式数据库是数据库的新物种》主题演讲。他表示：移动互联网时代，当数据库面向社会大众，面临几千万甚至几亿用户的并发访问，传统集中式数据库遇到了“小马拉大车”般的严峻挑战。而分布式数据库采用了多匹马协同并进的思路，虽然极大地增加了数据库自身的复杂度与技术挑战，但却极大地简化了业务流程。在分布式数据库场景下，OLAP与OLTP兼得虽然成为可能，但我们也在面临着前所未有的挑战。在不久的将来，HTAP场景下的所有挑战都将被我们所克服。PostgreSQL全球开发组联合创始人Bruce Momjian发表了主题为《开源引领数据库发展》的演讲。他认为开源对于全球的开发者而言都是一个绝好的机遇，在开源的整体环境下，开发者的作品能够在全球范围内得到认可，其本人能够有机会在国际性会议上发言。谈到分布式数据发展，他认为随着市场成熟与价值的显露，会有越来越多的人将目光投向分布式，而对于从业者而言，更多是要投入到创新与保障整体项目的健康度之上，这样才能做到真正的先市场而行。腾讯分布式数据库TDSQL首席架构师李海翔带来了《TDSQL关键技术深入解读数据异常体系化研究》主题演讲。在演讲中他回溯了数据库体系建立以来对于数据异常的定义与概括，并详细阐述了数据异常与整个事务处理领域关于数据异常、隔离级别与一致性三者之间的关系。TDSQL的研究团队通过定义冲突关系，构建冲突图，建立图与异常的映射并进一步对数据异常进行分类的方式，成功建立了体系化的研究数据异常的框架，并初步描述了并发访问算法。华为云数据库首席架构师冯柯分享了主题为《华为云GaussDB，深耕创新，打造根技术竞争力》的演讲。在演讲中他围绕数据库六大关键技术方向：全球多活高可用、软硬深度协同、企业级混合负载、云原生、数据安全与可信、AI-Native阐述了华为GaussDB的根技术能力打造之路。OceanBase CTO杨传辉发表了题为《重新定义“分布式数据库”》的演讲，他表示：OceanBase作为原生分布式数据库的代表，它背后的核心技术便是一体化架构，一方面原生分布式架构能够享受到分布式技术的无限扩展，另一方面对外体现了对传统数据库的完美兼容。在2021年，OceanBase取得了包括OLTP到HTAP整体性能、单核性价比、跑批能力、Oracle平滑迁移、易用性五大核心产品技术突破。同时在本次大会上，杨传辉正式公布了OceanBase全新的3.X工具家族—运维监控工具OCP、开发者工具ODC以及迁移同步工具OMA&OMB，并发布了OceanBase社区版3.1.2。OceanBase CEO杨冰分享了《最好的时代，共建分布式数据库未来》的主题演讲。在演讲中他表示：根据IDC测算，中国关系型数据库软件市场规模增长更加迅猛，年复合增长率达到29.5%，其中云数据库增长贡献较大，云 + 分布式无疑是数据未来发展的关键趋势。而在这样的大趋势中，OceanBase正在逐步完成由金融走向国计民生，由用户认可走向核心系统“首选”的道路。在数据库行业百家争鸣的良性竞争生态中，OceanBase将携手业界同仁，一起构建分布式数据库时代的光明未来。2、大势所趋之下的数据库技术转型之路在CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛的主持下，OceanBase CTO杨传辉、巨杉首席架构师&研发副总裁陈元熹、腾讯分布式数据库TDSQL首席架构师李海翔、PingCAP副总裁刘松与华为云数据库首席架构师冯柯一同展开了主题为《传统数据库向分布式数据库转型的价值及趋势》的圆桌对话。OceanBase CTO杨传辉认为，分布式数据库发展在于天时地利人和，天时是专有服务器的迭代以及公有云的趋势，地利是在大数据时代下客户对于更高数据量并发的需求，人和是随着互联网的兴起带动了分布式数据库行业，使得参与门槛也相应降低。PingCAP副总裁刘松表示，我们开始进入到分布数据库的下一个时代，从最初的互联网需求到金字塔顶端的数字化需求，是驱动全社会关注分布数据库行业的最大背景之一。同时新一代的云原生应用场景对分布式数据库的需求非常强烈，分布式数据库未来最大使命便是促成千行百业的数字化目标。华为云数据库首席架构师冯柯认为，分布式数据库就是契合当前中国的发展阶段，由中国的人口红利驱动的流量运用，下面产生的一种新的数据库的形态。分布式数据库可以比喻成高铁，单机比喻成轿车。分布式开发起来尽管复杂，就像我们可能没办法把高铁做成像轿车那样方便灵活，但二者都是通向同样的智能化目标。腾讯分布式数据库TDSQL首席架构师李海翔表示，分布式数据库是建立在单机数据库的基础之上发展起来的新技术，其最主要的特征是在具备极强可扩展性的同时与智能化技术进行了很好的结合。我们在数据库领域需要着重于基础性技术的创新，而在基础性的创新之后，下一阶段在工程领域便会有叠加式、迭代式的创新产生，应用的创新也会不断推进。巨杉首席架构师&研发副总裁陈元熹认为对于分布式数据库来说，如何通过从技术上提升可扩展存储与海量算力去解决客户实际场景中遇到的问题是我们面临的最大挑战。无论是开源还是闭源，归根结底是为了做出产品，只要能够做出一个合乎用户使用习惯，帮助客户解决问题的产品就是好产品，就能够取得商业成功。3、海纳百川，百花齐放，分布式数据库技术正当时在本次大会上，进行了2021DC分布式数据库开发者大会“海纳奖”的颁奖典礼。本次奖项由CSDN联合极客邦、思否、开源中国、51CTO、掘金、木兰开源社区共同评选，选出了分布式技术领域“2021年度海纳奖——分布式数据库十佳实践人物”。他们分别是中联重科的中台架构师姜维、恒生电子的数据库技术小组组长，云基础部门副总经理林景忠、中国人寿的数据中心数据库管理组负责人卢强、浙江移动信息技术部云智能中心的平台架构部主管潘宇虹、涛思数据的创始人陶建辉、滴普科技CTO吴小前、武汉大学副教授杨先娣、南京银行鑫云 & 基础平台负责人朱孝天、字节跳动的基础架构数据库技术负责人 张雷以及SphereEx的创始人张亮。作为首个分布式数据库领域的重要奖项，“海纳奖”的出现为分布式数据库行业发展树立了榜样，极大地推动了分布式数据库产业的发展。在DC2021分布式数据库开发者大会的下午场，进行了分布式数据库技术、分布式数据库开源生态与应用两场分量极重的分论坛内容分享。在分布式数据库技术分论坛中，OceanBase 首席架构师杨志丰、华为 GaussDB 技术专家王磊、阿里云智能数据库 PolarDB-X 产品经理胡中泉、OceanBase 产品部总经理王南、巨杉数据库联合创始人 & 高级研发副总裁许建辉、StarRocks 产品负责人赵恒、偶数科技数据库首席架构师陶征霖与MongoDB 中文社区主席 Tapdata Founder & CEO 唐建法带来了深入浅出的核心产品技术能力解读。而在之后的分布式数据库开源生态与应用分论坛上，InfoQ主编王一鹏、OceanBase 开源负责人封仲淹、SphereEX 创始人&CEO张亮、Apache Doris PPMC & 百度资深研发工程师杨政国、CSDN 开源平台负责人谢志锋、红象云腾创始人 &Hadoop 技术讲师童小军、Flink CDC Maintainer & Apache Flink Committer 徐榜江与Seata 开源社区负责人季敏围绕开源生态议题进行了多维度的内容分享。在大会晚间安排的“极客夜宵”环节中，OceanBase CTO杨传辉，OceanBase研发总监&开源负责人封仲淹以及OceanBase技术专家李帅带来了干货满满的技术分享。在杨传辉的日照公开课中，他首次进行了基于一段涂鸦文字代码page的OceanBase coding show演示。在演示过程中，杨传辉深入浅出地通过项目所需要的功能模块对OceanBase的一体化架构进行了详细解读。在封仲淹带来的MySQL数据库迁移实践课程中，他详细介绍了OceanBase全新推出的OCP管控平台与OMS数据迁移工具，并通过实际项目演示对这两大工具进行了深度解析。李帅分享的OceanBase 性能调优演示通过最后执行计划与性能场景的调优两大例子，帮助开发者解决了性能调优过程中遇到的瓶颈与问题。 科技发展战略之下，数据库等基础软件正逐步站上IT产业发展的舞台中央。在本次DC2021分布式数据库开发者大会上，我们更是见证了被称之为“数据库技术未来”—分布式数据库技术的风采。相信在政产学研四界的共同推动下，数据库技术将迈入一个名为分布式数据库技术的全新篇章。文章来源：https://www.csdn.net/article/2022-01-06/122355494

摘要：华为云&精英数智，用数据驱动服务，让煤矿开采更安全煤炭，被誉为黑色的金子，工业的食粮，是十八世纪以来人类世界使用的主要能源之一。尽管近年来越来越多新能源取代煤炭，但是煤炭在我国能源体系中还具有“压舱石”的作用，煤炭目前仍是我国非常重要的能源。强烈的需求背后，煤矿的安全开采问题也一直牵动着人们的心。作业人员的不安全行为、设备的不安全状态，以及环境的不安全因素等，成为导致矿难产生的主要原因。因此，优化煤矿安全生产过程是一件势在必行的工程。华为云和精英数智科技股份有限公司（简称：精英数智）一拍即合，联合打造了“煤矿大脑”解决方案，该方案通过覆盖矿山安全态势感知与信息共享体系化协同模型，设计、实施、评测一体化智能监控平台，视觉、语音、OCR多维度作业场景分析模型，层级职能部门联合执行异常事件联动与处置机制等四个部分，基于煤矿生产和安全痛点，为煤炭行业注入了最强的人工智能技术和完备的服务体系。其中，由华为云数据库支撑的系列智能监控平台为精英数智提供了高效、稳定、可靠的数据服务，通过统一采集数据源，为决策分析提供有力的数据凭证，助力“煤矿大脑”更智慧、反应更灵敏。守护煤矿安全生产，华为云数据库从不玩虚的改造前：千呼万唤始出来，一看页面还空白精英数智原监控系统架构局限于容量瓶颈，无法满足业务增长诉求，当出现故障或者进行应用改造时，面临较长时间监控数据缺失，业务连续性方面得不到有效保障。改造后：千里江陵一日还，实时监控心里安华为云基于分布式数据库中间件DDM，对精英数智系列监控系统和生产调度指挥系统进行分布式改造，通过分布式高扩展、分库分表、平滑无感迁移等方式，成功支撑上千+矿井实现实时监控，为煤矿安全生产提供连续安全监测服务。支撑1300+矿井监控，华为云数据库助力精英数智打造智能矿山为满足精英数智16TB数据量、1300+个矿井的目标，华为云分布式数据库中间件 DDM通过分布式扩展和分库分表提升监控系统的性能，同时利用华为云数据复制服务DRS实现平滑在线迁移，让监控实时高效，分秒守护煤矿安全生产。提供极致扩展能力，让监控更高效分布式高扩展：精英数智需要支撑1300个矿井，对数据库弹性扩容要求极高，华为云DDM采用分布式架构提供横向扩容能力，快速弹性伸缩以满足业务增长诉求，让监控更平稳高效。分库分表：精英数智监控数据体量约16TB，客户希望在满足基本性能的同时，数据库反应更灵敏高效。华为云DDM采用分库分表方案，提升查询性能，业务集中访问场景下，监控平台依旧稳定高效，有效减少生产波动，达到稳定生产。监控不掉线，分秒守护安全精英数智的管控系统涉及整个生产流程，涵盖各系统生产状态、设备运行状态、井下作业人员等诸多场景环节，如果某一环节受影响，将造成不可估量的损失，因此，对业务连续性要求很高。华为云数据库采用数据复制服务DRS，将RDS数据库在线迁移到华为云DDM架构中，整个过程业务无须停机，最大程度减少了业务中断带来的风险，实现平滑无感迁移，监控实时在线，数据零丢失。经过改造，精英数智系列监控系统在容量扩展方面，单套系统支撑矿井数量由600提升到1300个，业务支撑能力提升1.2倍；平台连续稳定，监控不中断，业务无感知；单实例数据量由2TB提升到16TB，满足海量数据存储，性能大幅提升。华为云数据库为1300+矿井提供安全监测，为煤矿行业安全生产提供了强有力的保障，最终实现整个产业的智能化升级。随着国家大力推进各行各业信息化、智能化，煤矿人工智能已被提到国家战略的高度，煤矿智能化已成为能源领域的重要发展方向，“煤矿大脑”为煤矿行业的智能化发展提供了重要支撑，而华为云数据库也在煤矿产业升级中注入自己的力量，未来的煤矿发展前景可期。 【重磅活动推荐】12.12 华为云数据库专场火热来袭，云数据库MySQL 低至12.12元，爆款云数据库包年1折起，更多优惠详情，请前往华为云官网：https://activity.huaweicloud.com/dbs_Promotion/index.html

 数据库是应用和计算机的核心组成，试想，如果没有数据库，就像人的大脑没有了记忆一样，信息也得不到共享，那么，对开发者来说，如何设计一款高效易用的数据库至关重要。          GaussDB是企业级分布式数据库，具备分布式强一致、有效降低容灾成本、支持PB级海量数据、智能诊断等优点，是当下炙手可热的主流数据库，那么如何更好的设计分布式数据库的数据分布策略呢？首先介绍一下GaussDB的基本架构，便于理解后面的分析。图 逻辑架构  这个是一个典型的基于数据分片的分布式架构(share nothing)，底层数据通过一定的规则比如hash、list或者range等让数据打散分布到不同的数据节点上，计算时底层多个节点共同参与计算。同时数据节点可以扩展，上层由协调节点进行SQL解析和转发。       从图中可以看到，主要包括三类节点：协调节点、数据节点、集群类节点（最重要的是全局事务管理器）。协调节点负责SQL解析转发，充当的是类似proxy的角色，数据节点负责计算和数据存储，全局事务管理器负责全局事务读一致性的保证。名称描述OM运维管理模块（Operation Manager）。提供集群日常运维、配置管理的管理接口、工具。CM集群管理模块（Cluster Manager）。管理和监控分布式系统中各个功能单元和物理资源的运行情况，确保整个系统的稳定运行。GTM全局事务管理器（Global Transaction Manager），负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳等全局唯一的信息。CN协调节点（Coordinator Node）。负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。DN数据节点（Data Node）。负责存储业务数据、执行数据查询任务以及向CN返回执行结果。ETCD分布式键值存储系统（Editable Text Configuration Daemon）。用于共享配置和服务发现（服务注册和查找）。Storage服务器的存储资源，持久化存储数据。表 关键角色分布式SQL执行过程大致执行过程：业务应用下发SQL给Coordinator ，SQL可以包含对数据的CRUD操作；Coordinator利用数据库的优化器生成执行计划，每个DN会按照执行计划的要求去处理数据；数据基于一致性Hash算法分布在每个DN，因此DN在处理数据的过程中，可能需要从其他DN获取数据，GaussDB提供三种stream流（广播流、聚合流和重分布流）实现数据在DN间的流动；DN将结果集返回给Coordinate进行汇总；Coordinator将汇总后的结果返回给业务应用。数据分布策略场景实践       拿电子商城来举例，一个完整的商城会包括很多信息，例如用户、产品、订单、仓库、物流、支付等等很多信息。以下用订单、支付方式、快递公司这3个信息为例，这3个信息也只列出少量关键属性来举例。step1、数据库逻辑模型设计step2、功能设计常用场景一、查看子订单列表Select sn, status, money, product_id, product_mount from order t1, suborder t2 where t1.id = t2.order_id and t1.sn=’xxx’;常用场景二、查看子订单详情Select product_id, product_mount, t2.name as shipping_name, t3.name as pay_type_name from suborder t1, shipping_com t2, pay_type t3 where t1.id=’xx’ and t1.shipping_id=t2.id and t1.pay_type_id=t3.id;step3、物理数据模型设计子商城每天的订单量非常巨大，使用传统的主备库模式显然无法满足如此大数据量的请求和存储需要。而跨节点、可横向扩展的分布式数据库可以很好解决大规模海量数据的计算存储问题。GaussDB分布式模式最大可以支持1000+节点，PB级存储，分布式事务强一致等特性可以很好地满足政府、交通、金融、能源等行业的互联网+的诉求。这个场景中，订单表和支付方式表代表着两类数据，前者同客户数、时间正相关，一个中型的商城每天的数据可能就达到了百万条记录，暂记为A类数据；后者数据变化较小，往往是配置类的数据，暂记为B类数据。功能模块中存在A类数据之间的相互关联以及A与B类数据的关联。那么在分布式数据库下，当数据分布在不同的节点上，以上能否直接关联呢？如果能够关联的话，怎么样设计才能更好的达到性能上的要求呢？对于分布式数据库而言，如何使得以上的场景能够得到更好的性能，关键的是把表的数据分布策略选择好，而像分区、索引等设计同传统的单机差别不大。因此要回答这个问题，我们需要先了解GaussDB的数据分布策略。数据分布策略GaussDB支持的数据分布策略分布存储和并发查询是MPP架构数据库的主要优势所在。将一个大数据量表中的数据，按合适分布策略分散存储在多个DN实例内，可极大提升数据库性能。GaussDB V5支持如下表所示的数据分布策略：策略描述适用场景散列（Hash）将表中的数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。数据量较大的表。复制（Replication）将表中的数据复制到所有DN实例上，每个DN实例都拥有全量数据。数据量较小的表（10W行记录以下），根据集群数量酌情处理。下面这张图可以帮忙我们清晰地理解复制表和分布表，前者每个DN上都是一个完整的表，而后者每个DN上只是一个分片。语法：创建复制表create table region1(ctid_value int) distribute by replication;创建分布表create table region2(ctid_value int) distribute by hash(ctid_value);说明：当不指定分布方式，创建表默认为（第一个可以作为分布列的列为分布键）分布表看到这里这里，很多人马上就会明白，订单表和子订单表适合用分布表，支付方式表和快递公司表适合用复制表，那么是为什么呢？ 让我们先了解下分布表及复制表的关联过程。表分布方式分布列订单Hashid子订单Hashorder_id快递公司Replication－支付方式Replication－ 分布表及复制表关联过程（1）分布表和复制表的关联查询T1为hash表，T2为复制表。T1表的每一部分在各DN上分别与T2表进行连接。各DN上的连接结果集在CN上进行汇聚，产生最终输出的结果集。（2）分布表与分布表关联查询T1表和T3表都为分布表。在DN1实例上，T1表的p1部分与T3表的T1部分进行关联。T3表的p2、p3、p4复制到DN1上，与T1的p1部分进行关联。DN2、DN3、DN4实例操作与DN1类似。CN节点对各DN生成的结果集进行汇聚，生成最终数据结果集。注：细心的朋友可能看到，不同的DN之间可能会进行数据同步，在这种情况下，执行效率会就变差，如何避免这种情况，下面会讲到。分布键的选择尽量选择distinct值比较多的列，保证数据均匀分布。分布均匀是为了避免木桶效应，各个主机对等执行。 尽量选择Join列或group 列做分布列。尽量选择Join列或group 列是为了避免数据节点之间数据流动, 提高性能。避免数据广播在分布表关联分布时，分布列不同时，存在Streaming(type: BROADCAST）广播，不同DN节点之间数据存在交互，会增加网络开销，而分布列相同或关联复制表数据时，不存在DN节点间数据交互。下面我们进行下实际测试：例如对于表t1，t2，我们使用不同的分片列进行关联：select * from t1, t2 where t1.a = t2.b;方式1：t1、t2都选择a做分布列create table t1 (a int, b int) distribute by hash (a); create table t2 (a int, b int) distribute by hash (a);其执行计划如下：方式2：将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列：create table t1 (a int, b int) distribute by hash (a); create table t2 (a int, b int) distribute by hash (b);重新查看执行计划如下：分析：方式1由于存在“Streaming”，导致Datanode之间存在较大通信数据量。避免数据倾斜判断是否已发生数据倾斜现象SELECT a.count,b.node_name FROM (SELECT count(*) AS count,xc_node_id FROM tablename GROUP BY xc_node_id) a, pgxc_node b WHERE a.xc_node_id=b.node_id ORDER BY a.count DESC;如果各DN内元组数目相差较大（如相差数倍、数十倍），则表明已发生数据倾斜现象，请按照下面原则调整分布列。 重新选择分布列，重新建表当前不支持通过ALTER TABLE语句调整分布列，因此，调整分布列时需要重新建表。 选择原则如下： 分布列的列值应比较离散，以便数据能够均分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上面原则的情况下，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。 总结 GaussDB是分布式架构，数据分布在各个DN上，设计好的数据分布策略是分布式数据库设计中最关键的环节。本文结合电子商城场景讲述了支持的数据分布策略、分布键的选择以及关联过程，还讲述了应该规避的问题。理解了以上这些内容后，相信你可以结合自己的业务场景，设计出最佳的数据分布策略。  作为华为ICT基础设施业务面向全球开发者的年度盛会，华为开发者大会2021（Cloud）将于2021年4月24日-26日在深圳举行。本届大会以#每一个开发者都了不起#为主题，将汇聚业界大咖、华为科学家、顶级技术专家、天才少年和众多开发者，共同探讨和分享云、计算、人工智能等最新ICT技术在行业的深度创新和应用。智能时代，每一个开发者都在创造一往无前的奔腾时代。世界有你，了不起！  点击链接，了解大会详细信息。cid:link_1

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大家好，我是一个普普通通的短信平台说起我的工作，相信大家都不陌生无论是注册、登录、还是办理业务短信验证码肯定没少收吧但有时候明明已经发送验证请求了验证码就是不来信号不好？网络出轨？黑客劫持？验证码迷路了么？NO！可能是我压力太大暂时挂了先别喷，我是有苦衷的作为一个短信平台，日均亿级业务流量，每天面对成千上万的手机号和各种业务信息，光是查询就脑壳疼，何况还有那么多业务数据，头都秃了。如果还使用了不太靠谱的数据库，那挂掉也是可能的。当然我不是那种轻易放弃的人，今天就来跟大家分享分享我的抗压小故事你可能知道我们日常业务流量为亿级，但是你知道我们还需要支持按手机号、时间范围精准查询吗？知道我们业务数据需要保留至少180天，甚至更久吗？而且，好巧不巧，霸霸一开始给我用的还是单机数据库，所以经常是一天的数据压下来，我就挂了！可能是看到了我的难处，所以找了一个小伙伴：分库分表小能手-华为云分布式数据库中间件DDM。首先，DDM一来就帮我把业务数据按手机号拆分成了 64个分片（总共4个RDS）；然后，帮我按日期进行分表；TA说因为客户霸霸查询一般是按天查，所以按天分表，可以实现精准查询，嚯，足足分了366个表！对于不需要按时间日期分的表，就帮我开发了库内串行的特性，既能保护数据库，也节省DDM线程提高效率，一举N得呀！考虑霸霸需要清理180天前的数据，DDM决定按分表truncate的方法进行数据清理，说还可以提升数据库性能。对了：truncate是一个能够快速清空数据表内所有数据的SQL语法。经过华为云DDM一顿操作，我不但轻松搞定各种业务高峰，而且持续运行数月，再也未出差错，真是个靠谱的好伙伴！听起来有没有很欣慰？其实，这则小故事，看起来虽然是一个短信平台的“求救”，但实际上，也是千千万万个业务平台的现状。随着时代发展，数据量正成几何式爆炸增长，传统数据库面临着更多挑战，数据问题正成为企业数字化转型拦路虎。率先解决就能站在数据最高点，成为数字时代的赢家。依托华为优秀数据实践验证的方法论、以及丰富的数据管理工具，华为云不但为用户提供一系列高效易用的数据库工具服务，更有全套数据使能解决方案.帮助客户从多角度、多层次、多粒度挖掘数据价值，沉淀行业数据资产，完成数字化转型。看到这里的你，要来一起治理治理你的数据吗？

分布式数据库中间件介绍页入口，详情请点击链接分布式数据库中间件成长地图入口，详情请点击链接好久不见，小云妹又给大家带来了新的知识~这次是我们的分布式数据库中间件DDM，它解决了单机关系型数据库对硬件依赖性强、数据扩容困难、数据库响应慢等难题。突破传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问，一起来认识一下

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支撑短信平台日均亿级业务流量，华为云DDM做到了 短信验证大家都熟悉，毕竟在信息大爆炸时代，注册需要验证，登录需要认证，办理业务需要认证，可以说短信认证进入了生活的方方面面。但是，你有没有过，明明已经发送验证请求了，但验证码就是迟迟不出现，你寻思着，这里信号不差啊，为啥就是没收到呢？ 难道是黑客半路劫持？还是网络出轨了？额，不要乱猜，可能只是短信平台罢工了。 什么？TA还有脾气了，想不干就不干！ 别气，或许TA有难言之隐呢！要知道短信平台日均亿级业务流量，每天面对成千上万的手机号和各种业务信息，光是查询就很让人头疼了，何况还有那么多的业务数据，所以TA的压力也是很大的。如果TA还使用了不靠谱的数据库，那挂掉也是极有可能的。 害，这年头，谁没有压力啊，不能光用一句压力大就可以逃避问题吧！当然不能，所以短信平台开始“自救”了。于是TA找到了华为云，开启了“自救”故事副本。 华为云针对短信平台业务特点和用户诉求，利用分布式数据库中间件DDM对短信平台的数据库架构做了分库分表升级，构建了一套高扩展、高性能、实时响应的业务系统。 这么高能！怎么做到的？来，让我们一起捋捋。 首先，我们知道短信平台日常亿级业务流量，需要支持按手机号和时间范围精准查询，而且业务数据需要保留至少180天（有可能根据业务策略调整），而TA好巧不巧一开始还用了单机数据库，所以压了一天数据就挂了，愁得啊~但是，华为云怎么能忍受客户发愁呢，经过客户同意，立马就将原数据库架构进行分库分表升级。华为云先把业务数据按手机号拆分成 64个分片（总共4个RDS），然后按日期进行分表（分了366个表），因为客户的查询一般是按天查，所以按天分表可以实现精准查询；同时客户需要清理180天前的数据，华为云按分表truncate的方法进行数据清理，提升了数据库性能。华为云经过一连串动作，成功让客户由愁转乐，而且持续运行数月，至今未出差错，可轻松搞定各种业务高峰。华为云分布式数据库中间件DDM为短信平台提供的解决方案图 是不是很6！其实华为云分布式数据库中间件DDM还为客户实现了以下功能：l  所有带手机号的表，全部按上文拆分，确保inner join/left join可以下推给MySQL并极致并行。l  对于查询条件不带时间范围的，原来会按表并行，这会造成MySQL卡顿，华为云后来为客户开发了库内串行的特性，既保护了MySQL，也节省了DDM线程。l  为客户提供指定分表的 truncate table功能，让客户轻松清理历史数据。 这则“自救”故事表面上是短信平台的自我解救，实际上也反映了随着时代发展，数据量成几何式增长的现状，传统数据库面临更多的问题和挑战。谁能解决这些困扰客户的问题，谁就可以站在数据最高点，成为数字时代的赢家，而华为云选择了迎难而上，根据市场变化和客户诉求，提供了先进卓越的产品和服务。 华为云分布式数据库中间件DDM专注于解决数据库分布式扩展问题，突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问，不仅可以帮助短信平台成功“自救”，还在互联网、物联网、传统应用上云等方面广泛应用，为客户海量数据复杂业务场景提供了更高扩展、高性能、高可用的解决方案。 【11·11云数据库专场】深度剖析行业痛点，提供全套解决方案，爆款产品低至2折，ECS+MySQL组合购还可享折上9折！  更多惊喜猛戳→  https://activity.huaweicloud.com/dbs_Promotion/index.html              

DDM专注于解决数据库分布式扩展问题，突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问，其核心的优势是提供数据库水平扩展能力。当业务达到一定规模后，需要通过分库分表来进行负载均衡从而达到大量业务压力场景下平滑支撑的能力。通过逻辑库，则可便捷的进行分表/逻辑表操作，下面将给大家介绍如何创建逻辑库。【前提条件】·         成功登录分布式数据库中间件服务控制台。·         当前DDM实例状态为“运行中”。·         已有RDS实例，且该RDS实例满足以下条件。1）与当前DDM实例处于相同VPC和子网；2）未被其他DDM实例使用。【操作步骤】在分布式数据库中间件服务实例管理列表页面，在目标实例操作栏单击“创建逻辑库”按钮。或者您可在分布式数据库中间件服务实例管理列表页面，单击目标实例名称，进入实例基本信息页面。在左侧导航栏选择“逻辑库列表”，进入逻辑库列表页面。在逻辑库列表页面单击“创建逻辑库”按钮，进入创建逻辑库页面。 2.在创建逻辑库基本信息页面填写逻辑库名称，选择单RDS分片数，设置好信息，单击页面下方的“下一步：选择RDS”按钮。说明：      1）逻辑库名称：长度为2-24个字符，必须以字母开头，且不区分大小写，可以包含字母、数字、下划线，不能包含其它特殊字符。      2）单RDS分片数：支持8、16片2种规格。 3.在选择RDS实例页面，勾选RDS实例，您可将该RDS实例设置为单表的储存节点。单击页面下方“下一步：预览”按钮。 4.在预览页面，输入RDS管理员密码，分片预览信息无误后，单击页面下方的“完成”按钮。更多DDM相关介绍，欢迎查看https://support.huaweicloud.com/ddm/index.html

云数据库TaurusDB介绍页入口：cid:link_0云数据库TaurusDB帮助文档入口：cid:link_1 数据库的大家庭又有了一位重磅级成员——云数据库TaurusDB，它是华为自研的新一代企业级高扩展海量存储分布式数据库，兼容MySQL。既拥有商业数据库的高可用和高性能，又具备开源低成本效益。一起来认识下。       

3月30日，由中国 MySQL 用户组主办的ACMUG 全国巡讲深圳站圆满结束，华为云新一代企业级分布式数据库 Taurus 亮相技术峰会，其一系列高精尖特性背后的设计理念和技术原理也在外界的期盼中徐徐展现。Taurus 是华为云自研的最新一代云原生分布式数据库，完全兼容 MySQL 8.0，采用计算与存储分离、日志即数据的架构设计，支持1写15读，性能达到原生 MySQL 的7倍。此外，Taurus 构建在共享分布式存储上，存储空间最高达128T，能跨 AZ 部署。纵观业界，华为云Taurus 无论是功能还是性能，均走在了数据库领域的最前沿。那么，Taurus又是如何推陈出新一步步走到今天的呢？云上 MySQL 架构的不足当前，对于RDS for MySQL，各大云厂商基本都采用主备高可用模式、主备间使用Binlog复制（有些厂商采用DRBD），该架构下每添加一个从库都需要全栈式资源。这导致了一些问题：1. 资源浪费备库往往不承担流量；复制线程会消耗主库/从库计算资源，造成计算资源浪费；EVS的 3 副本冗余机制下，最大需要3*(N+1)个副本，造成存储资源浪费；以及多种数据需要走存储网络进行刷盘，造成网络资源浪费等。2. 扩展性不佳添加只读时需要拷贝数据，重放binlog，对于大数据量情况下速度很慢，尤其是采用本地盘方案。主从复制延迟问题会让主备倒换受影响，难于保证RTO。此外，采用物理备份、逻辑备份时备份恢复速度很慢， 1T以上数据量都以小时计，使得数据库扩展性受限。数据库作为承载业务和应用的核心所在，提供高扩展、高性能、高可用的分布式服务日渐成为用户刚需。如何兼容MySQL生态、对原有MySQL 应用无需任何改造就能轻松迁移？如何存储互联网业务下的海量数据？如何保障无缝弹性扩容、高可用、高并发性能？而现在，这些问题都找了答案。华为云 Taurus 分布式架构满足用户数据库高要求华为云的宗旨一向是想客户之所想，急客户之所需，华为云数据库 Taurus 也正是在这样的背景下诞生。架构上，Taurus 采用计算与存储分离，日志即数据，将IO 密集型负载卸载到存储节点完成。Taurus 还充分利用云存储的能力，实现存储层实现独立容错和自愈服务和共享访问(单写多读)。此外，Taurus还采用软硬件结合，充分利用RDMA网络、NVME SSD等硬件优势，对内核进行深度优化，使性能有大幅提升。对于大量对数据库有高要求的行业而言，华为云Taurus 的推出无异于“雪中送炭”。不但性能强悍，而且数据安全可靠、业务有保障，可广泛应用于下面的应用场景。 强悍性能支撑业务拓展随着 SaaS 应用在企业级市场的切入，高吞吐和高性价比随之成为大型互联网公司、传统大企业对数据库的要求。一方面，庞大的业务和高吞吐量使得开源库无法解决数据处理问题，另一方面，SQL Server、Oracle 等商用数据库的 license费用也成为企业高成本的一大忧患。Taurus 具有 RDMA、V5CPU、Optane等硬件优势和数据库逻辑下推、释放算力、减少网络开销的架构优势，完全兼容 MySQL 8.0 并提供7倍于原生 MySQL 的性能，对用户而言不用改造业务就能充分享受超高性能的数据库服务。且成本只有商用数据库的1/10。极致可靠助力金融行业实现数据0丢失故障闪恢复受监管诉求驱动，可靠性和可用性是金融行业的核心诉求。第一要务是数据不能丢，其次是故障秒级恢复。但传统MySQL 并不能支持此高要求。Taurus 的共享存储架构，将数据持久化放入新一代存储中，充分保障数据强一致性和0丢失。Taurus的存储3副本容错能力，使得数据库的单点故障0中断得以实现，加之对跨AZ 部署和跨 Region 容灾的支持，让计算节点故障秒级恢复不再是难题。多维扩展和海量存储满足游戏行业高速发展需求轻资产，快速扩容作为游戏行业使用云数据库驱动力，其主要目标在于解决无法预测用户流量以及产生的数据量、业务高峰时用户体验会受到影响甚至要停服扩容的问题。Taurus 基于云虚拟化，单节点可规格变更，且计算节点支持双向扩展，支持1写15读，扩展比达0.9。此外数据存储池化后最大可支持128TB容量，且存储按需计费, 扩容不中断业务，计算节点扩容也不会带来存储成本上升。Taurus 的愿望很简单，希望用户同时享受商业级的技术服务和开源软件的生态红利。想了解更多信息，请扫码关注【HW云数据库】

3月22日， 2019 华为生态大会在福州圆满落幕。本次大会上，华为云发布了两款具有划时代意义的云数据库产品：最新一代企业级高扩展海量存储分布式数据库Taurus，和全球化的 NoSQL 分布式多模数据库Gemini。二者均为华为云厚积薄发的自研产品，针对用户普遍需求，结合当下云数据库领域最新技术，在功能和性能方面都有大幅提升。十年磨一剑：华为云自研云上企业级融合分布式数据库发布新一代企业级高扩展海量存储数据库 Taurus绝大部分企业在数据库选择方面，都曾面临一个难题：开源还是商业？商业级数据库性能好，可靠性高，数据库厂商提供数据库维护，但成本高、生态不开放。大型企业每年支出的Lisence 和运维费用高达千万，中小企业基本无法负担。此外应用被数据库绑定，要迁移到别的生态就得改应用，改造成本相当之高。开源数据库可免费使用、用户量大生态广阔，但可靠性差、安全性、性能都较差，且维护成本高。开源数据库需要专业的DBA 人才团队来运维，并且高可用方案尚不完善，容易出现丢数据、故障恢复时间长等问题。此外，面对互联网上的攻击，企业需要投入额外的成本做安全防护，出了问题也只能依赖社区，效率得不到保障。那么，有没有同时结合了商业数据库和开源数据库两者优势的数据库呢？华为云数据库Taurus 就是最佳答案。1极致可靠华为云 Taurus 采用存储与计算分离的新型架构，提供跨3个城市的数据副本，将备份数据保存至OBS（对象存储服务），数据可靠性高达11个9（99.99999999%），绝无数据丢失的担忧。此外通过数据分片技术，Taurus能实现秒级恢复存储故障，软件故障恢复则可保障业务不中断和数据0丢失。小到软/硬件故障，大到自然灾害，都有自动化快速恢复方案。 2极致性价比华为云 Taurus 的单节点性能最大可达原生 MySQL的7倍；同时通过只读扩展，读性能可以成倍线性提升，业界同类产品无与争锋。在同等规模下，Taurus成本只有商业数据库的1/10，且提供整套数据库运维服务，可大大减少企业人力投入。 3多维扩展Taurus 集群规模高达1写15读，其中只读节点企业可以根据业务需要在线动态扩展/收缩，无论是CPU、内存、还是数据库节点，都能够简便地一键扩展，方便快捷。Taurus还会根据用户存储容量自动扩容，存储空间最大可达 128TB，且扩容期间不会对业务造成任何影响，消除了运维人员通宵部署硬件之苦。 4完全可信Taurus通过与DBSS（数据库安全服务）的透明化集成，不用修改应用，只需在界面配置即可享受智能化的安全保障，可以防御各种互联网攻击，防护数据泄露。 当前，华为云数据库已通过可信云认证，提供国际级的隐私和数据保护。值得一提的是，Taurus 完全兼容MySQL8.0 版本，用户可以将原有的 MySQL 线下业务无缝迁移上云，不用担心额外业务改造成本。后续，华为云将在持续优化Taurus 性能和功能的基础上，同步社区更新，使用户在技术上同时享受商业级的技术服务，和开源软件的生态红利。 全球化的分布式多模数据库 GeminiGemini 是一款华为自研的旗舰级、CloudNative架构、Serverless 按需弹性伸缩、跨Region容灾、自驱动的、多模 NoSQL 云数据库服务产品。其兼容支持多种主流NoSQL生态/接口模型，包括 MongoDB、Cassandra和 DynamoDB 等。1 3倍性价Gemini 在社区版的相同配置情况下，能达到 3 倍性能提升。Gemini具备业界领先的Serverless特性，即根据吞吐量需求自动的弹性伸缩，为客户节省大量成本。2 企业级可靠性Gemini 具备企业级的数据可靠性，能够容忍N-1个节点故障，并且在节点故障时对客户的应用无感知，不影响数据的读写。通过多节点并行的快照备份，做到10 倍以上的备份恢复性能提升，20分钟内能够完成任意时间点的恢复。3 灵活全托管Gemini 基于业界领先的计算存储分离架构模式，灵活性能够达到同类产品百倍。此外它在内核层面做到实时监控实例的数据存储量以及吞吐量，一旦达到扩容阈值，在2分钟内能够自动扩展完成，让用户可以放心托管数据库。4 完善的数据库生态Gemini 具备完善的数据库生态体系，有DAS作为图形化的数据编辑工具，有DRS支持数据的在线迁移、同步和跨版本的复制，有云DBA作为自动化的数据库诊断工具，并且能够与大数据组件无缝对接。Gemini 的特性使其非常适用于游戏、工业制造、互联网等行业。游戏具有快速迭代、开服吞吐量高峰、快速开服、全球同服、降成本、附近玩家、回档等行业关键需求，在Gemini下都能够很好地支持。工业制造、互联网行业需要存储海量数据，Gemini 能很好的支持7*24小时实时高并发数据写入，作业高峰期弹性扩展。华为云 Gemini 将在全球布局规划，让每个 Region间数据实时进行超低时延的同步，帮客户业务实现全球容灾和就近读写。轻松上云：华为云DRS实现多场景数据迁移作为核心业务运行的主要承载体，数据库上云一直是客户最关心的问题之一。如何保障迁移时核心业务不中断？如何确保数据不丢失？数据库迁移实施难度大、没有专家团队怎么办？华为云数据复制服务DRS正是为了解决这些问题而推出。华为云 DRS 是一种易用、稳定、高效，用于数据库在线迁移和数据库实时同步的云服务，业内首家提供数据预估功能、参数迁移、用户迁移，并通过多项核心技术，让RPO&RTO双控在秒级，数据库异地灾备的业界最高水平，完美解决跨云灾备、本地到云灾备、混合云灾备、跨区云灾备等场景下的能力空白。DRS 的引导式操作、近百项检查、详细的指导让没有迁移经验的用户也能做好迁移。此外通过在线迁移技术和数据实时同步，能确保数据库迁移上云业务中断时间最小化。DRS的断点续传、故障重试、迁移后对象、数据对比等多项特性组合，实现迁移任务高效、无死角，数据 0 丢失的完成。当前，DRS 支持多来源、多网络、多引擎迁移。无论用户是从本地机房、其他云、华为云内部，采用公网网络、华为VPN网络、专线网络、华为VPC网络，均可对MySQL、SQL Server、PostgreSQL任意一款数据库进行迁移。云开年采购季火热进行中！免费抽奖，人人有礼，消费满额送mate20，爆款数据库低至5.8 折 火热抢购，了解详情，请点击下面链接。https://activity.huaweicloud.com/2019Feb-promotion/index.html?utm_source=wechat&utm_medium=officialaccount&utm_campaign=2019feb_promotion_0322&utm_content=sjk_xcp

关键字：高可用、分布式、多可用区       最近公司新项目使用了华为云的DDM分布式数据库中间件服务，通过一段的时间的使用感觉还不错。近段时间发现有许多小伙伴也准备去使用这个服务，所以为大家分享一下使用 创建DDM服务的经验，帮助小伙伴们少走弯路。       首先在使用创建DDM实例的时候小伙伴们会遇到的第一个问题应该是如何选择DDM实例的规格，选小了满足不了业务量，选大了浪费多余的性能。 那么应该如何解决呢？DDM服务公布了不同规格DDM实例的性能压测数据，如下图，我们可以参考DDM的性能压测数据，再通过对公司业务发展规模的评估，选择相对应的DDM实例规格。混合读写OLTP场景sql类型DDM规格并发数QPS混合sql8C16G2564947416C32G2568730232C64G25615267164C128G512317431 简单查询场景sql类型DDM规格并发数QPS单select8C16G25610800316C32G25620522832C64G25642558564C128G512796614         选择规格之后，在创建DDM实例的界面，我们会看到有可用分区这个选项。可能有部分小伙伴不理解可用分区是什么意思，在这里也一起解释一下。      不同的可用分区在物理上分布在不同的地点，可以简单地理解为：在同一区下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离（如下图所示）。针对可用区的选择上，主要从两个方面考虑：   （1）如果您需要提高应用的高可用性，建议您将云服务器创建在不同的可用区内。这样我们使用的DDM实例虚拟机的物理资源，就分布在了多个可用分区上，当其中有可用分区的物理资源出现故障时，只要有一个可用分区还正常运行我们的DDM实例就依然可以使用。   （2）如果您需要较低的网络延迟，建议您将云服务器创建在相同的可用区内。             还有一点需要注意的是，在创建DDM实例时选择的VPC与安全组必须要与你的ECS服务器使用的一致，否则会导致网络不通如下图所示（华为云出于安全上的考虑，VPC之间默认网络不互通，安全组不一致有可能导致网络访问被拦截），在华为云创建了多个VPC和安全组的同学需要注意一下。            DDM实例的使用需要关联RDS实例，因此在创建完DDM实例之后，还需要创建RDS实例才能够使用DDM实例。下面我们继续介绍RDS实例创建的注意事项。         首先需要注意的是，存储类型一定要选择超高IO类型，如下图所示，超高IO类型的最大吞吐量达到350MB/S，性能大大提高，并且价格只比普通IO贵20多块钱超值。数据库版本，优先选择最高MySQL5.7+，新版本会修复旧版本存在的漏洞，并且性能上会有所提高。           实例类型（如下图所示）如果仅仅是学生小伙伴自己玩玩，或者用于开发测试环境，则可选择单机实例即可，省点钱。但是如果是使用于公司的业务，则建议选择主备实例，预防万一，保证业务的稳定运行，提高可靠性，就相当于买个保险了，多花点钱图个安心，完全值得。            RDS实例规格可以适当选择小点，以便创建多个RDS，比如：如果需要一个2核8GB的RDS，可以换成创建两个1核4GB的RDS。这样的好处是，在使用DDM实例时，可以挂载多个RDS，提高使用DDM实例的性能。需要注意的是，创建RDS实例时，选择的VPC与安全组，也与创建DDM实例时选择的一样，必须与你的ECS服务器使用的一致。         最后在创建完RDS实例之后，如果对性能有更高要求的小伙伴，可以在RDS实例管理界面，创建只读实例，如下图所示，创建的只读实例的规格与主RDS实例的规格一致即可。创建了只读实例后，可以在DDM服务中，设置访问主RDS实例与只读RDS实例的负载均衡策略，进一步提升DDM实例的性能。                  好了，今天的分享就先到这里，后面还会继续分享DDM实例创建逻辑库、逻辑表、负载均衡策略等相关经验，小伙伴们如果有什么疑问可以随时与我交流分享吗，谢谢大家！欢迎扫码查看更多精彩：

本次活动有效参与人数未达到50人，未达到开奖条件，依据活动规则不予开奖。非常感谢本次参与活动的用户哦，下次与您再约！眼看着中秋节就要到了，过完中秋节又是国庆节，过节怎么可以少得了美食呢！首届【舌尖上的中间件】隆重开启啦~~参与活动，美味大闸蟹送！送！！送！！！活动时间：2018年9月19日-2018年10月12日活动参与方式：完成三个步骤，即可有机会赢得大闸蟹礼券哦~~第一步：点击领取分布式数据库中间件DDM实例；登录/注册>>成功领取实例第二步：创建逻辑库  根据要求完成创建即可。（温馨提示：创建逻辑库时需要RDS实例，没有领取RDS实例的用户可前往免费试用专区领取哦，传送门>>免费体验专区） 详细的操作指导，可以参考帮助文档哦，操作指导>>点这里第三步、截图逻辑库详情，回帖回帖内容需要包含以下内容：产品使用心得+建议（20字以上）+华为云用户名+逻辑库详情的截图 奖品设置及规则：阳澄湖大闸蟹礼券（8只装礼盒）图片仅供参考，具体以实物为准一等奖2名：在前50楼的回帖中抽取2名，获得大闸蟹礼券3张（有效楼层满50层开奖）二等奖4名：在前100楼的回帖中抽取4名，获得大闸蟹礼券2张（有效楼层满100层开奖）三等奖8名：在前200楼的回帖中抽取8名，获得大闸蟹礼券1张（有效楼层满200层开奖）说明：1、 本次活动仅限未领取过分布式数据库中间件DDM的用户参加，老用户参与即视为无效；2、 活动回帖不可盗用他人截图，否则视为无效；不可重复盖楼，多次盖楼视为一次有效回帖温馨提示：1、 我们在10月15日公示获奖者名单。同时会在3个工作日内联系获奖者，在公示后7个工作日内统一发放奖品。2、 有效楼层指按照要求参与活动，不同ID，且不同实名认证用户。3、 每个ID只能中奖一次，如果重复中奖，顺延至下一楼层。4、 禁止华为云及其业务外包方员工参加（除非作出说明），若参加后获奖（含员工小号获奖），则取消获奖资格。5、 请遵守华为云社区常规活动规则。 

又到了一周一次的华为云视界直播~ 本期华为云视界直播将邀请到华为云分布式数据库中间件的专家为您详细阐述华为云分布式数据库中间件的前世今生，干货满满的技术揭秘，期待您的现场参与体验！ 直播链接：http://zhibo.huaweicloud.com/watch/1971154 或扫描二维码手机观看 17297 随着互联网时代的到来，数据量呈指数级别地飞速上涨。我们的系统所需要支持的用户数，很可能在短短的一个月内突然爆发式地增长几千倍，MySQL等数据库从GB级飞速上涨到了TB级。伴随业务的信息化发展、海量并发、海量存储等现象使得传统的数据库方案面临新的困境： ● 单机数据库容易产生容量与性能瓶颈● 传统的分区分表或分库方案限制太多● 单机数据库服务器成本高昂 如果在这爆发的关键时刻，系统不稳定或无法访问，那么对于业务将会是毁灭性的打击。面对海量数据洪流，华为云推出了分布式数据库中间件服务DDM，DDM是专注于解决数据库容量、性能瓶颈和分布式扩展问题的中间件服务，提供分库分表、读写分离、弹性扩容等能力，应对海量数据的高并发访问场景，有效提升数据库读写性能。 DDM的核心优势如下： 自动数据分片：将数据自动按规则拆分数据到指定的分片中，并提供路由分发和自动聚合能力。 透明读写分离：自动完成透明读写分离，提高读操作的并发性能，支持一键添加只读实例轻松提升读性能。 卓越并发性能：提供 PB 级数据量访问，十倍于单机数据库连接数，支持百万级高并发。 平滑弹性伸缩：一键添加 RDS 实例，DDM 自动完成数据的重新分布。 本期直播议程：2018年6月14日16:00-16:45 深度解析华为云分布式数据库中间件16:45-17:00 线上互动问答