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 Master-Slave 模型下，Master 和 Slave 拥有相同的数据，并且 Master 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

OpenPie Confidential • 在世界范围内的统计信息显示，Nosql和数据湖已经不在数据分析 领域占有主要市场 • Nosql和数据湖缺少很多支持数据分析的重要特性 o 缺少在高并发场景下的隔离性和一致性 o 和现有的BI工具很难集成 • 关系型数据库已经重新成为数据分析的主要平台 NoSQL 和数据湖已经不再是数据分析的主要平台 @2022 OpenPie. All rights Nosql本身对于高级分析支持差 o 图形，地理信息 • Nosql对于复杂查询的支持差 NoSQL和数据湖很难胜任数据分析的工作场景 @2022 OpenPie. All rights 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 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 rights reserved. 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

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ShardingSphere(Incubating) 云架构演化 京东数科-张亮（email: zhangliang@apache.org) 京东数科-潘娟(email: panjuan@apache.org ) Book Apache  完全开源  Apache的首个分布式数据库中间件  京东主导，多公司参与  应用广泛，已知70+公司的应用案例 发展历程 2015.10 ShardingSphere架构 核心功能 数据分片 分布式事务 数据库治理 弹性伸缩 管控界面 接入端 Sharding-JDBC Sharding- Proxy Sharding- Sidecar Apache ShardingSphere 云原生 无中心 零侵入 互联网应用架构发展 单体式架构 分布式微服务 云原生架构 系统解耦 可用性提升 MySQL Oracle PostgreSQL SQLServer …… 分布式数据库中间优势  底层数据库成熟性  增量持续革新  接入与运维成本低 数据库中间件应具备的能力 1 数据分片 2 3 分布式事务 数据库治理 4 弹性伸缩 数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1

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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