六大數據庫集群技術分析和比較

2024-07-21 02:32:43

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數據庫是用來保存計算的最終結果的，所以是整個信息系統(tǒng)的最重要組成部分。在許多人看來，當前的數據庫技術已經可以說是非常地成熟了。然而，在滿足不斷增長的聯(lián)機事務處理應用方面，當前的數據庫技術其實還存在不少急迫需要解決的技術問題。對于所有的數據庫而言，除了記錄正確的處理結果之外，它們都面臨著四方面的挑戰(zhàn)：如何提高處理速度，數據可用性、數據安全性和數據集可擴性，也就是說，如何使當前的數據庫具有這四方面的可伸縮性，使客戶能同時得到更高的處理速度、更高的數據可用性、更高的數據安全性和更大的數據集，而不是提升了其中的部分指標，卻損壞了其余的指標或者其余的指標沒有改進。隨著IT應用的深入和有線，無線網絡的快速增長，聯(lián)機事務處理業(yè)務對以上四方面提出了更高的要求。將多個數據庫聯(lián)在一起組成數據庫集群來達到上述目標應該說是一個很自然的想法。理想的數據庫集群應該可以做到以下幾點：◆ 在需要更高數據庫處理速度的時候，我們只需簡單增加數據庫服務器就可以了。這樣可以大大減小硬件投資的風險，而且大大提高現有服務的質量。 ◆ 在任何時刻需要有多個隨時可用的實時同步數據服務。為了防災，最好有多個異地的同步數據服務。這不光會大大增加數據可用性，還會有意想不到的更高數據庫處理速度的效益。◆ 除了密碼保護之外，我們最好能控制企業(yè)內部對數據庫的非法訪問。◆ 數據集的可擴性可能是最簡單的要求了。但是，用增加數據庫服務器的辦法來擴大數據集對數據可用性會產生負面影響。假如沒有數據冗余，那么每增加一臺服務器，整個系統(tǒng)的可用性就會成倍地降低。最好的結果是我們能任意增大數據集而沒有對可用性的負面影響。上述最后一條揭示了我們將面臨的技術困難--除了異常簡單的應用之外，有關數據庫集群的技術都是非常困難和復雜的。更具挑戰(zhàn)性的是，實際的應用要求上述幾方面的指標能同時提升，而不是某一指標提升了，另外的指標卻下降了。然而，所有的技術都是有副作用的，這就是當前數據庫集群技術面臨的重大困難。客觀地比較各種數據庫技術是很困難的，比較各種數據庫集群技術可見會更困難。本文試圖對當前主要的數據庫集群用到的具體技術進行分析，目的是評價每種技術的優(yōu)缺點，并且按它們各自的設計目的和使用效益評分, 最后得出每種數據庫集群的一個綜合評價值。從而建立一個客觀評價數據庫集群技術的評價體系。我們希望能用這個評價標準來評價現有的和今后將出現的數據庫集群技術, 并且理清一些很輕易混淆的概念。為了使得這個研究更具實用價值，我們還包括了兩項和具體技術沒有直接關系的評價：集群治理難易度和應用的透明度。評分標準：每一項技術都用從0（不支持）分到1（支持最好）分給出評分，減分是按四分法來做，所有的效益都大致分為四個梯度，按大約的比例減分。全文PDF下載

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