Greenplum 架构概览 基本拓扑结构 如上图，我们可以认为 Greenplum（后简称 GP） 就是很多个 PostgreSQL 实例所组成的集群。GP 对外提供统⼀的数据接⼝，并帮助⽤户⾃动完成数据分⽚、并⾏ 查询与聚合等诸多分布式数据库功能 GP 是⼀种典型的 Master-Segment 架构，⼀个 GP 集群通常由⼀个 Master 节点、⼀个 Standby Master Master 节点以及多个 Segment 节点所组成 Master 节点通常不存储数据，只作为数据库的⼊⼝对 Segment 进⾏管理；Standby Master 节点则为 Master 提供⾼可⽤⽀持；⽽ Segment 节点就是真正的⼯作 节点，数据存储在此处，并且⼀个 Segment 节点上通常会有多个 PostgreSQL 实例 Master-Segment 和 Master- Slave 是存储和处理数据的唯⼀⼊⼝，Slave 仅复制 Master 的 数据。⽐如 MySQL 的主从模型、Redis 的主从模型 在 Master-Segment 模型下，⾸先 Master 节点不存储数据，其次就是数据将会以分⽚的⽅式存储在多个 Segment 节点中。这⾥可以 类⽐ Redis Cluster，只不过 Redis Cluster 是去中⼼化的。在 Master-Segment 模型中通常也会包含 Master-Slave

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Apache ShardingSphere 架构解析与应用实践 孟浩然 2021/12/11 01 孟浩然 SphereEx 高级研发工程师 Apache ShardingSphere PMC 曾就职京东科技，负责数据库产品研发，热爱开源，关注数据库生态，目前就职 SphereEx , 专 注于 Apache ShardingSphere 分布式数据库中间件研发以及开源社区建设 1 1. Apache ShardingSphere 5.0.0 架构解析 2. 5.0.0 应用实践 3. Database Plus 解决方案 目录 产 品 定 位 l 构建异构数据库的上层标准和生态 l 提供精准化和差异化的能力 产 品 定 位 4.X 5.X 定位 分 库 分 表 中 间 件 分 布 式 数 据 库 生 态 系 统 功能 提 供 基 础 功 能 提 供 基 础 台。具有高定制化、高度内 聚、灵活扩展等特点； l L3 生态层：通过三个接口分别 实现数据库协议、 SQL 方言和 数据库存储对接，用于打造异 构数据网关； 连接 连接是 ShardingSphere 的基础能 力，可以有效简化数据和应用之间 的连接。连接的设计要点在于强大 的数据库的兼容性，在应用和数据 之间搭建了一层与具体数据库实现 无关的桥梁，为增量能力提供了基 础。 增量 增量是

MySQL 数据库架构 灾难恢复解决方案 MySQL InnoDBClusterSet 介绍 MySQL SE 罗伟文 2 / 55 Safe Harbor Statement 以下内容旨在概述我们的一般产品方向。它仅供参考，不得纳入任何合同。它并不提供任何材料、代码或功能的承诺，不应据此做出购买决策。 Oracle 产品描述的任何特性或功能的开发、发布和时间安排仍由 Oracle 自行决定。 设置复制拓扑通常是手动完成的，需要执行许多步骤 包括用户管理、恢复备份、配置复制... • MySQL 只提供技术部分，让用户来设置（始终自定义 的）架构。 • 甚至需要其他软件... 为DBA 和专家带来了大量工作，他 们花时间自动化和集成他们的定制架构 Copyright @ 2021 Oracle and/or its affiliates. 8 / 55 Present - Solutions • 在线添加/删除节点/集群 • 路由器集成， 拓扑结构发生变化时无需重新配置 应用程序 M ySQL InnoDB ClusterSet – 3 个数据中心 Copyright @ 2021 Oracle and/or its affiliates. 14 / 55 MySQL InnoDB ClusterSet -并非每个集群都必须有 3 个节点 15 / 55 每个MySQL

TiDB 架构及开源之路 申砾 @ PingCAP About Me • VP of Engineering @ PingCAP • Netease/360/PingCAP • Tech lead of TiDB About PingCAP • Since 2015 • Beijing, Shanghai, Guangzhou, Silicon Valley, Home • Open-Source

reserved. OpenPie Confidential • 使用数据湖为基础进行数据分析需要多个组件进行集成部署，多个 组件的配合需要大量的开发工作 • 许多缺乏 ANSI SQL 支持，需要专门的技术技能 • 专用引擎/工具（例如图形数据库）通常难以与记录系统集成，限制 了分析和创新的操作化 NoSQL和数据湖为基础的基础设施需要的分析工具不容易集成和部署 @2022 OpenPie. All OpenPie Confidential • 公有云无限的计算池可以提供理想的弹性计算资源 • 公有云廉价且无限容量的对象存储 • 传统数仓缺乏弹性和存算分离，难以利用公有云的优势 以关系型数据库为基础的数据仓库很难适应云环境 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 计算引擎方面 • 完备的SQL语言支持 • 高效的分布式计算能力 Confidential • Segment节点并不持有持久化的数据，在扩张/收缩的过程中不涉及数据的移动 • Segment节点不直接访问系统表，事务和锁 • 在扩张时只需要在新的虚拟机节点上部署二进制并向元数据服务注册 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • Master 节点和 FoundationDB 通过事务的方式协同实现了分布式的事务和锁