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Hubble數據庫-企業級分布式數據庫-自主研發國產分布式 HTAP數據庫

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描述： (63個字符) HUBBLE是一款自主研發的國產分布式HTAP數據庫。HUBBLE數據庫具備超高并發、多源異構、全量SQL支持等相關功能特性。

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        H u b b l e 數 據 庫 企 業 級 分 布 式 數 據 庫 自 主 研 發 國 產 分 布 式 H T A P 數 據 庫 切 換 導 航 首 頁 解 決 方 案 客 戶 案 例 硬 核 資 質 文 檔 中 心 技 術 專 欄 社 區 中 心 下 載 中 心 搜 索 ： 查 看 詳 情 P r e v i o u s S l i d e N e x t S l i d e 產 品 介 紹 H u b b l e ， 自 主 研 發 的 國 產 分 布 式 H T A P 數 據 庫 。 
 具 備 超 高 并 發 、 多 源 異 構 、 全 量 S Q L 支 持 等 功 能 特 性 ， 能 同 時 支 持 金 融 級 的 在 線 交 易 和 大 規 模 數 據 的 即 席 分 析 的 場 景 ， 已 在 多 家 大 型 股 份 制 銀 行 落 地 應 用 ， 同 時 服 務 支 撐 證 券 、 保 險 、 能 源 、 政 府 等 眾 多 領 域 。 
 天 云 數 據 研 發 H u b b l e 的 初 衷 ， 融 合 傳 統 數 據 庫 形 成 支 持 混 合 負 載 交 易 的 數 據 聯 邦 ， 讓 生 態 合 作 伙 伴 無 縫 切 入 大 數 據 服 務 領 域 。 
 產 品 特 性 完 全 分 布 式 架 構 + 數 據 自 平 衡 一 鍵 完 成 在 線 線 性 橫 向 擴 展 數 據 融 合 服 務 即 時 高 并 發 個 性 化 復 雜 分 析 場 景 （ A P / T P 融 合 ） 的 得 力 保 障 數 據 級 分 片 擺 脫 “ 分 庫 分 表 ” 煩 惱 “ O L T P + O L A P ” 雙 引 擎 驅 動 支 撐 交 易 事 務 與 海 量 數 據 復 雜 分 析 的 混 合 場 景 混 合 時 鐘 + 串 行 化 事 務 輕 松 應 對 金 融 級 事 務 一 致 性 嚴 苛 要 求 “ A I N a t i v e ” 可 自 我 優 化 的 S Q L 解 析 器 ， 讓 數 據 庫 更 智 能 “ 多 源 異 構 聯 邦 計 算 ” 省 去 數 據 搬 遷 ， 即 席 完 成 多 數 據 源 聯 合 計 算 可 自 定 義 副 本 間 數 據 同 步 技 術 打 造 多 地 多 中 心 數 據 多 活 架 構 的 不 二 之 選 H u b b l e 架 構 圖 A P 調 度 實 時 獲 取 當 前 任 務 的 狀 態 以 及 每 臺 機 器 資 源 消 耗 ， 根 據 機 器 的 狀 態 做 任 務 的 分 配 和 隊 列 。 
 A P 計 算 框 架 在 s h a r d s e r v e r 實 現 基 于 內 存 的 快 速 計 算 框 架 ， 把 A P 大 數 據 量 的 計 算 任 務 拆 解 成 多 個 小 任 務 ， 每 個 小 任 務 精 細 化 的 控 制 數 據 處 理 。 
 列 存 基 于 堆 存 存 儲 技 術 ， 支 撐 海 量 數 據 按 需 快 速 訪 問 。 
 T P 調 度 根 據 數 據 的 分 布 ， s h a r d i n g 機 制 等 使 任 務 在 指 定 的 機 器 上 執 行 。 
 T P 計 算 框 架 盡 量 每 個 T P 的 任 務 有 一 個 機 器 來 處 理 ， 提 高 任 務 的 吞 吐 量 和 并 發 量 。 
 行 存 基 于 r a f t 數 據 一 致 性 技 術 ， 實 現 基 于 表 的 獨 享 空 間 和 非 獨 享 空 間 ， 其 中 獨 享 空 間 支 持 等 值 、 范 圍 、 哈 希 的 s h a r d i n g 方 式 。 
 硬 核 技 術 查 看 更 多 硬 核 技 術 > 多 源 異 構 混 合 存 儲 分 布 式 S Q L 數 據 一 致 性 去 中 心 化 技 術 多 源 異 構 （ 1 ） 多 源 異 構 是 什 么 簡 單 來 說 就 是 多 個 數 據 源 ， 不 同 的 數 據 存 儲 架 構 。 
 多 個 數 據 來 源 ， 這 里 的 來 源 可 能 是 M y s q l , O r a c l e 這 些 數 據 庫 中 文 件 ； 也 可 能 是 一 些 非 結 構 化 的 H D F S ， E S 這 些 非 結 構 化 數 據 庫 中 的 文 件 ； 還 有 一 些 就 是 通 過 W E B 頁 面 傳 遞 過 來 的 R E S T f u l , J o s n 字 符 串 。 
 異 構 主 要 指 數 據 結 構 上 的 差 異 性 。 
 數 據 結 構 層 把 紛 繁 復 雜 的 數 據 歸 為 三 大 類 ， 針 對 每 一 類 數 據 設 計 了 相 應 的 數 據 存 儲 模 型 ， 確 保 了 城 市 操 作 系 統 的 擴 展 性 和 一 致 性 。 
 這 三 類 數 據 包 括 ： 結 構 化 數 據 ： 以 銀 行 系 統 數 據 為 代 表 ， 通 常 以 人 或 者 機 構 的 I D 為 錨 點 來 聚 合 不 同 的 信 息 ， 如 名 稱 、 職 業 、 收 入 等 ； 后 續 會 演 變 出 基 礎 庫 、 主 題 庫 、 專 題 庫 等 一 系 列 組 織 形 式 。 
 非 結 構 化 數 據 ： 以 視 頻 、 圖 像 、 語 音 和 文 本 為 代 表 ， 后 續 大 多 需 要 經 過 分 析 處 理 變 成 結 構 化 數 據 才 能 被 使 用 。 
 時 空 數 據 ： 以 地 理 信 息 、 物 聯 網 、 軌 跡 數 據 為 代 表 。 
 （ 2 ） 為 什 么 要 多 源 異 構 隨 著 大 數 據 與 人 工 智 能 技 術 的 應 用 普 及 ， 海 量 多 源 異 構 數 據 急 劇 增 加 ， 特 別 是 非 結 構 化 數 據 的 增 加 ， 當 遇 到 復 雜 多 場 景 混 合 事 務 分 析 型 數 據 管 理 必 然 要 涉 及 水 平 拆 分 ， 一 旦 進 行 拆 分 ， 就 避 免 不 了 “ 原 本 在 同 一 數 據 庫 里 的 查 詢 ， 就 變 成 跨 多 個 數 據 庫 實 例 的 查 詢 ” 問 題 。 
 隨 著 技 術 的 不 斷 迭 代 ， 現 在 的 數 據 庫 不 僅 僅 只 有 關 系 型 數 據 而 且 也 有 N o s q l 數 據 庫 等 ， 這 就 對 跨 庫 關 聯 提 出 了 更 大 的 挑 戰 。 
 大 數 據 的 核 心 就 是 多 源 異 構 ， 每 個 源 的 數 據 都 有 自 身 的 邏 輯 ， 有 不 同 的 形 式 進 行 描 述 。 
 而 最 終 的 目 的 是 要 把 數 據 進 行 治 理 、 融 合 、 分 析 ， 這 樣 就 可 以 體 現 出 整 體 數 據 中 的 現 象 和 規 律 。 
 （ 3 ） H u b b l e 硬 核 技 術 價 值 H u b b l e 數 據 庫 通 過 插 件 模 式 設 計 可 以 把 M y s q l 、 O r a c l e 、 H b a s e 、 H i v e 等 都 可 以 作 為 H u b b l e 的 數 據 源 ， 支 持 跨 數 據 源 查 詢 。 
 提 供 適 配 的 多 源 異 構 數 據 資 源 接 入 方 式 ， 包 括 數 據 源 的 配 置 、 數 據 任 務 的 同 步 、 數 據 的 分 發 與 調 度 、 數 據 的 E T L 加 工 等 ； H u b b l e 可 以 做 到 ： 1 ） 統 一 服 務 入 口 ， 接 入 各 類 數 據 庫 源 系 統 ； 2 ） 自 由 編 寫 S Q L ， 實 現 數 據 訪 問 服 務 ； 3 ） 無 需 將 數 據 完 全 搬 遷 ， 即 可 以 現 有 數 據 即 席 分 析 探 查 。 
 混 合 存 儲 （ 1 ） 什 么 是 混 合 存 儲 混 合 存 儲 又 稱 行 列 混 合 存 儲 ， T P 和 A P 傳 統 來 說 仰 賴 不 同 的 存 儲 格 式 ： 行 存 對 應 O L T P ， 列 存 對 應 O L A P ， 混 合 存 儲 簡 單 理 解 就 是 A P + T P 混 合 存 儲 。 
 （ 2 ） 為 什 么 需 要 混 合 存 儲 O L T P 需 要 處 理 涉 及 頻 繁 寫 操 作 的 事 務 型 查 詢 ， O L A P 側 重 于 處 理 涉 及 大 量 讀 操 作 的 分 析 型 查 詢 ， 列 存 儲 在 讀 操 作 中 有 較 大 的 優 勢 ， 適 合 O L A P 查 詢 ， 但 不 適 合 O L T P 查 詢 。 
 隨 著 大 數 據 存 儲 時 代 的 到 來 ， 人 們 對 于 大 容 量 、 高 性 能 和 低 成 本 的 存 儲 系 統 的 需 求 更 加 迫 切 。 
 混 合 存 儲 充 分 利 用 不 同 類 型 存 儲 器 件 的 特 性 組 成 高 效 的 存 儲 系 統 ， 既 能 支 持 存 儲 系 統 容 量 的 大 幅 擴 展 ， 又 能 在 保 證 系 統 低 成 本 的 前 提 下 ， 顯 著 提 高 存 儲 系 統 的 性 能 ， 成 為 當 前 存 儲 系 統 領 域 的 研 究 熱 點 。 
 先 來 看 一 下 單 獨 行 存 儲 和 列 存 儲 的 優 缺 點 1 ) 行 存 儲 時 ， 數 據 按 照 元 組 直 接 進 行 存 儲 ， 寫 的 效 率 較 高 ； 列 存 儲 時 ， 元 組 必 須 首 先 拆 分 成 獨 立 的 屬 性 列 ， 再 獨 立 存 儲 。 
 2 ) 行 存 儲 時 ， 在 查 詢 密 集 型 應 用 中 需 讀 取 整 條 記 錄 ， 屬 性 較 多 時 讀 取 數 據 代 價 較 大 ； 按 列 存 儲 時 ， 只 需 要 讀 取 所 需 要 的 屬 性 列 ， 大 大 減 少 讀 取 數 據 的 代 價 。 
 3 ) 采 用 列 存 儲 時 可 以 獲 得 較 高 的 壓 縮 率 ， 行 存 儲 不 利 于 壓 縮 。 
 在 數 據 存 儲 層 上 , H u b b l e 采 用 基 于 切 片 的 行 式 存 儲 、 列 式 存 儲 和 K V 存 儲 的 混 合 部 署 模 式 。 
 通 過 行 式 存 儲 方 式 存 儲 海 量 數 據 ， 支 撐 數 據 T P 操 作 ； 列 式 存 儲 和 K V 存 儲 的 混 合 部 署 模 式 ， 支 撐 數 據 A P 操 作 。 
 （ 3 ） H u b b l e 數 據 庫 硬 核 技 術 價 值 在 數 據 存 儲 層 上 , H u b b l e 采 用 基 于 切 片 的 行 式 存 儲 、 列 式 存 儲 和 K V 存 儲 的 混 合 部 署 模 式 。 
 通 過 行 式 存 儲 方 式 存 儲 海 量 數 據 ， 支 撐 數 據 A P 操 作 ； 列 式 存 儲 和 K V 存 儲 的 混 合 部 署 模 式 ， 支 撐 數 據 T P 操 作 ； 通 過 K V 存 儲 保 持 高 效 率 的 寫 入 速 度 ， 支 撐 大 數 據 體 量 。 
 1 ) K V 存 儲 把 不 常 變 動 的 一 些 數 據 存 儲 在 k v s t o r e 中 , 需 要 的 時 候 直 接 憑 借 k e y 拿 出 v a l u e 就 好 , 事 務 處 理 速 度 更 快 ， 適 合 事 務 處 理 ， 速 度 快 實 時 性 更 有 保 障 。 
 2 ) 列 存 性 能 在 O L A P 分 析 時 比 行 存 儲 性 能 倍 速 提 升 ； 3 ) 支 持 隨 機 的 增 、 刪 、 改 、 查 操 作 ， 降 低 查 詢 響 應 時 間 ； 4 ) 在 數 據 中 高 效 查 找 數 據 ， 無 需 維 護 索 引 （ 任 何 列 都 能 作 為 索 引 ） ， 避 免 全 表 掃 描 。 
 5 ) 在 大 規 模 數 據 同 時 支 持 密 集 A P 計 算 和 T P 并 發 場 景 下 , 基 于 數 據 切 片 的 混 布 存 儲 策 略 可 以 彈 性 適 應 I O 特 性 ， 快 速 做 庫 內 轉 換 ， 避 免 數 據 復 制 和 冗 余 。 
 分 布 式 S Q L （ 1 ） 什 么 是 分 布 式 S Q L 分 布 式 S Q L 可 以 稱 為 分 布 式 任 務 ， 分 布 式 S Q L 是 指 S Q L 語 句 到 任 務 執 行 的 時 候 分 布 在 多 個 機 器 上 執 行 。 
 （ 2 ） 為 什 么 要 用 分 布 式 S Q L S Q L 是 關 系 型 數 據 庫 的 通 用 語 言 ， 關 系 型 數 據 庫 是 單 體 式 的 ， 從 架 構 而 言 它 們 無 法 在 多 個 實 例 之 間 自 動 地 分 配 數 據 和 查 詢 。 
 分 布 式 S Q L 在 查 詢 上 可 以 被 自 動 地 分 配 到 目 標 群 集 的 多 個 節 點 上 ， 有 效 地 避 免 了 單 個 節 點 成 為 查 詢 處 理 中 的 瓶 頸 問 題 。 
 分 布 式 S Q L 內 置 具 有 可 擴 容 性 、 靈 活 性 、 以 及 地 理 分 布 特 性 。 
 做 T P （ 查 詢 ） 計 算 時 沒 有 太 大 影 響 ， 在 做 A P （ 分 析 ） 計 算 時 ， 性 能 會 下 降 很 多 。 
 （ 3 ） H u b b l e 硬 核 技 術 價 值 分 布 式 數 據 庫 ， 可 以 分 為 如 下 幾 類 場 景 ： 第 一 種 存 儲 分 布 式 、 S Q L 單 機 化 ； 第 二 種 存 儲 分 布 式 、 S Q L 分 布 式 。 
 第 一 種 只 支 持 簡 單 的 增 刪 改 查 ， 稍 微 復 雜 的 分 析 S Q L 執 行 性 能 下 降 就 會 非 常 明 顯 。 
 第 二 種 存 儲 分 布 式 、 S Q L 分 布 式 優 點 ： 1 . 可 以 把 任 務 進 行 拆 分 充 分 利 用 計 算 資 源 ， 提 升 計 算 效 率 ； 2 . 對 于 有 些 大 任 務 無 法 完 成 的 ， 可 以 利 用 分 布 式 任 務 來 完 成 ， 提 升 了 大 任 務 的 完 成 度 。 
 同 時 也 存 在 了 開 發 復 雜 度 高 、 增 加 了 調 度 的 復 雜 度 的 問 題 。 
 a ) H u b b l e 數 據 庫 既 可 以 支 持 存 儲 分 布 式 、 S Q L 單 機 化 也 可 以 支 持 存 儲 分 布 式 、 S Q L 分 布 式 ； b ) H u b b l e 可 以 在 不 重 啟 服 務 的 情 況 下 ， 通 過 修 改 配 置 ， 做 到 兩 種 模 式 之 間 的 切 換 ； c ) H u b b l e 數 據 庫 可 以 方 便 應 對 更 多 場 景 。 
 數 據 一 致 性 （ 1 ） 什 么 是 數 據 一 致 性 事 務 機 制 A C I D 和 C A P 理 論 是 數 據 庫 和 分 布 式 系 統 中 兩 個 重 要 的 概 念 ， 這 兩 個 概 念 中 都 有 相 同 的 “ C ” 代 表 C o n s i s t e n c y 一 致 性 。 
 A C I D 體 現 在 數 據 庫 領 域 ， 其 中 A C I D 中 的 “ C ” 數 據 一 致 性 是 指 事 務 的 執 行 不 能 破 壞 數 據 庫 數 據 的 完 整 性 和 一 致 性 ， 一 個 事 務 在 執 行 之 前 和 執 行 之 后 ， 數 據 庫 都 必 須 處 于 一 致 性 狀 態 。 
 比 如 ： A 向 B 轉 賬 ， A 扣 款 的 同 時 B 到 賬 。 
 C A P 體 現 在 分 布 式 領 域 ， 其 中 C A P 中 的 ” C ” 數 據 一 致 性 是 指 是 所 有 副 本 在 同 一 時 間 的 數 據 完 全 一 致 ， 比 如 ： A 、 B 、 C 三 個 副 本 ， A 中 寫 入 數 據 ” H e l l o ” , 寫 完 馬 上 讀 B 和 C ， 就 一 定 要 讀 出 “ H e l l o ” 讀 出 來 我 們 就 稱 之 為 符 合 一 致 性 。 
 （ 2 ） 為 什 么 需 要 數 據 一 致 性 為 了 更 清 楚 的 體 現 出 數 據 一 致 性 的 重 要 程 度 ， 用 舉 例 的 方 式 表 達 為 什 么 需 要 數 據 一 致 性 。 
 舉 個 簡 單 的 例 子 來 描 述 一 下 這 里 數 據 一 致 性 的 含 義 。 
 程 序 員 小 張 向 女 友 小 麗 轉 賬 1 2 5 元 ， 轉 賬 過 程 是 ： 先 扣 除 小 張 1 2 5 元 ， 再 為 小 麗 的 賬 戶 添 加 1 2 5 元 。 
 如 果 在 轉 帳 過 程 中 ， 扣 款 操 作 和 打 款 操 作 要 么 同 一 時 間 執 行 ， 要 么 同 一 時 間 都 不 執 行 ， 我 們 就 認 為 轉 帳 過 程 保 證 了 數 據 一 致 性 。 
 數 據 能 否 實 現 一 致 性 ， 對 金 融 、 公 安 等 重 要 行 業 來 說 至 關 重 要 。 
 （ 3 ） H u b b l e 硬 核 技 術 價 值 H u b b l e 的 數 據 一 致 性 技 術 既 包 括 A C I D 數 據 庫 中 的 數 據 一 致 性 ， 又 包 括 C A P 分 布 式 系 統 中 的 數 據 一 致 性 ， H u b b l e 數 據 庫 可 以 做 到 最 高 級 別 可 串 行 化 。 
 a ) 用 戶 體 驗 感 好 ； b ) 支 持 串 行 化 事 務 ； c ) 能 保 證 多 個 事 務 并 發 時 的 執 行 順 序 對 數 據 的 一 致 性 沒 有 影 響 。 
 去 中 心 化 技 術 （ 1 ） 數 據 中 心 化 的 問 題 a ) 數 據 中 心 化 在 查 詢 涉 及 多 關 聯 場 景 時 ， 會 導 致 查 詢 性 能 嚴 重 低 下 。 
 b ) 當 大 量 數 據 存 在 于 同 一 個 數 據 庫 時 會 容 易 造 成 數 據 庫 訪 問 瓶 頸 ， 從 而 影 響 數 據 訪 問 性 能 ， 并 為 系 統 可 用 性 埋 下 隱 患 。 
 （ 2 ） 為 什 么 需 要 去 中 心 化 a ) 在 云 計 算 、 大 數 據 等 新 技 術 的 帶 動 下 ， 越 來 越 多 的 企 業 需 要 對 結 構 化 的 數 據 進 行 查 詢 、 分 析 、 處 理 和 更 新 。 
 b ) 隨 著 創 新 業 務 的 不 斷 增 加 ， 業 務 的 復 雜 及 龐 大 的 體 量 會 產 生 錯 綜 復 雜 且 規 模 巨 大 的 結 構 化 數 據 ， 這 些 都 必 然 迫 使 企 業 對 數 據 庫 的 需 求 指 向 大 規 模 、 高 可 靠 、 高 擴 展 及 高 性 能 。 
 （ 3 ） H u b b l e 去 中 心 化 技 術 H u b b l e 去 中 心 化 技 術 ， 實 現 在 一 個 分 布 眾 多 節 點 的 系 統 中 ， 每 個 節 點 都 可 以 高 度 自 治 。 
 去 中 心 化 過 程 就 是 將 數 據 拆 分 的 過 程 ， 讓 每 個 節 點 成 為 自 己 的 領 導 者 ， 進 而 依 據 服 務 劃 分 將 數 據 從 主 體 數 據 剝 離 出 來 。 
 示 例 ： 中 心 化 就 是 在 餐 廳 柜 臺 點 餐 ， 柜 臺 是 中 心 ， 所 有 人 都 需 要 排 隊 點 餐 ； 去 中 心 化 是 餐 廳 在 每 個 桌 子 上 都 有 一 個 獨 立 的 二 維 碼 ， 顧 客 通 過 掃 碼 即 可 點 餐 。 
 （ 4 ） H u b b l e 硬 核 技 術 價 值 a ) 支 撐 高 并 發 業 務 ： 應 用 入 口 可 無 限 水 平 擴 展 ， 高 效 支 撐 高 并 發 事 務 交 易 。 
 b ) 減 少 運 維 成 本 ： 去 中 心 化 后 所 有 的 節 點 配 置 、 硬 件 配 置 都 是 一 樣 的 ， 減 少 運 維 和 硬 件 管 理 的 復 雜 度 ； 多 個 入 口 不 會 存 在 單 點 故 障 問 題 ， 減 少 了 運 維 成 本 。 
 c ) 提 高 查 詢 效 率 ： 每 個 節 點 都 可 以 提 供 入 口 和 查 詢 服 務 ， 大 大 提 升 了 資 源 利 用 率 。 
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