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数据库系统设计漫谈

2013 华东数据库技术大会. 数据库系统设计漫谈. 演讲嘉宾:童家旺 @ 阿里集团数据库架构师. 2013 年 5 月 18 日. 主题. 数据库基本问题调查 关系数据库的基本背景 ACID 基本概念解析 范式问题解析( Normalization ) 数据库的扩展性浅析 常见数据库系统回顾. 数据库基本问题调查. 大家都使用过哪些数据库? 哪些内容是数据库系统的关键点?. 常见的数据存储. 传统的数据库系统 Oracle DB2 、 SQL Server MySQL 、 PosgreSQL 分布式数据库

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数据库系统设计漫谈

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Presentation Transcript


  1. 2013华东数据库技术大会 数据库系统设计漫谈 演讲嘉宾:童家旺@阿里集团数据库架构师 2013年5月18日

  2. 主题 • 数据库基本问题调查 • 关系数据库的基本背景 • ACID基本概念解析 • 范式问题解析(Normalization) • 数据库的扩展性浅析 • 常见数据库系统回顾

  3. 数据库基本问题调查 • 大家都使用过哪些数据库? • 哪些内容是数据库系统的关键点?

  4. 常见的数据存储 • 传统的数据库系统 • Oracle • DB2、SQL Server • MySQL、PosgreSQL • 分布式数据库 • Google Spanner & BigTable & MegaStore • OceanBase、Hbase • 缓存服务器 & KeyValue Store • Tair • MemcacheD • Redis

  5. 数据库的主要特性 • ACID • 原子性(Atomicity) • 完整性(Consistency) • 隔离性 (Isolation) • 持久性 (Durability) • Relation & SQL • Structured Query Language (即SQL) • A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks(By Edgar Codd)

  6. RDBMS之前的数据库的问题 • 不支持数据独立性 • 数据库与应用系统之间的强耦合 • 应用系统的复杂度 • 应用系统本身的规模较小(性价比?)

  7. 关系数据库的主要业务场景 • Billing (记账类业务,电信、银行) • Booking (订票类业务,航空) • Inventory (库存管理,零售) • 这些业务的共同特征是什么啊?

  8. 关系数据库的关系来自哪里? • 这是关系的一个来源 • 另一个来源是Normalization

  9. ACID的基础概念 • Transaction的概念借自Contract Law • 一手交钱、一手交货(Atomicity) • 不会出现库存为负,也不会出现资金为负的情况(Consistency) • 可同时与多人进行交易(Isolation) • 离柜概不负责(Durability) • Atomicity • 要么全部成功,要么全不成功

  10. ACID的基础概念 • Consistency • 写入数据库的数据必须满足所有定义的约束规则(主键、唯一键、外键等约束) • Isolation • 确保并发执行的事务就如同串行执行的事务一样,保证系统状态(state)的一致性。 • Durability • 一旦提交,哪怕出现掉电、Crash也不会丢数据

  11. 几个基础概念 • Write-Ahead Log • Redo • Logical • Physical • Physiological • Undo • 事务槽-事务标识 • SCN – 系统变更统一时间戳(逻辑时钟)

  12. 如何实现原子性 • 一个简单购物场景 • A卖一件衣服给B • A的衣服库存-1 • A的资金+N • B的衣服库存+1 • B的资金-N

  13. 如何实现原子性 • 事务槽为变更入口,单一入口(原子) • 每个变更的记录都包含事务槽信息

  14. 数据库中如何保证C • 通过Read Dirty与锁来解决PK/UK • 通过Ref检查来解决FK的问题(需要Index) • 通过PreCommit trigger来做Null以及Check

  15. 数据库中如何保证I • 锁控制 • 不同粒度的锁(表级、块级、记录级) • 不同维度的锁(数据相关锁,内存相关锁) • MVCC • Snapshot Isolation • Block Image + SCN + Undo Image 判断 • 差别在于读取哪个时间点的Snapshot

  16. 数据库中如何保证D • Log before Data • LGWR before DBWn • Flush Log on Commit • Durability On Commit • Checkpoint Before Redo Log File Reuse

  17. ACID的代价 • 不同的Isolation对应不同的代价 • Serialiazability • Read Committed (Through Snapshot) • Read Dirty ? (没有并发控制) • 不同的Durability级别 • Flush on Commit • Flush on Timeout ( Time Range) • Flush on Batch ( commits count?)

  18. 主题 • 数据库基本问题调查 • 关系数据库的基本背景 • ACID基本概念解析 • 范式问题解析(Normalization) • 数据库的扩展性浅析 • 常见数据库系统回顾

  19. Normalization • 先做个小游戏 • 用笔记录下 • 学员名单、讲师名称、讲师简介、课程名称、课程简介 • 调整下 • 讲师(童家旺金官丁)以及对应的讲师简介 • 再次调整下 • 课程 (数据库概论分布式数据库原理)&简介

  20. Normalization解决的问题 • 更新一个源头不会出现异常 • 每份数据只有一个源头 • 如何保证多份数据的一致性? • 一份数据有多少个源头? • 同一份数据被重复了多少次? • 对应的存储空间? • 为了存储耗费的其它资源?

  21. Normalization带来的问题 • 表之间的依赖(关系依赖,耦合) • 表关联的成本(关联开销,可能的IO开销) • 系统扩展的复杂度(解耦合)

  22. 如何权衡Normalization • 尽量不要对静态数据做Normalization • 除非你希望节约存储空间 • 考虑范式化 Vs反范式化的投入产出 • 为什么很多IT新人喜欢Normalization • 那是因为他们的老师告诉他们需要 • Ali的实际情况 • 适度的使用 • 关键在于判断业务之间的耦合性

  23. 主题 • 数据库基本问题调查 • 关系数据库的基本背景 • ACID基本概念解析 • 范式问题解析(Normalization) • 数据库的扩展性浅析 • 常见数据库系统回顾

  24. 一个小实验 • 如何将2个人从这里送到杨浦? • 如何将5个人从这里送到杨浦? • 如何将50个人从这里送到杨浦? • 如何将500个人从这里送到杨浦? • 如何将5000个人从这里送到杨浦? • 如何将50000个人从这里送到杨浦?

  25. 解决扩展性的根本途径

  26. 数据库的扩展性问题 • 做数据库架构、系统架构与上图差别在于: • 如何满足如下的要求 • 检索问题 • Relation • 并发问题 • Isolation • Consistency(UK) • 一致性问题 • Isolation • 速度问题 • Performance,Durability+Isolation

  27. 数据库检索问题 • 如何从班级的联系方式中找到XX的电话号码? • 如何从公司的联系方式中找到XX的电话号码? • 如何从移动公司的系统中找到XX的电话号码? • 如何从移动、电信、联通的数据库找到XX的电话号码?

  28. 数据库的并发问题 • 同时有多个人要购买手机号? • 如何保证大家购买的不是同一个手机号? • 如何支持几百、几千、几万人同时购买手机号?

  29. 数据库的一致性问题 • 如何保证大家看到的库存有效? • 如何保证读取的信息是准确的? • 库存的变更如何实时的提供给每一个人看到?

  30. 数据库的性能问题? • 如何快速的让1个人买到号码? • 有多快? • 如何快速的让10个人买到号码? • 要不要排队? • 一个服务员? • 一个营业厅?

  31. Performance Vs Scalability • 1.当只有一个人访问时,速度如何? • 2.当有很多人访问时,速度如何? • 大家都同样快? • 如果满足1 • 表示Performance很好? • 如何能较好的满足2 • 表示系统有较好的Scalability

  32. 一致性问题再探讨 • 新浪发的微薄需要强一致吗? • ITPUB的论坛需要强一致吗? • 当当的图书描述信息需要强一致吗? • 12306的火车票库存信息需要强一致吗? • 支付宝/财付通的账户余额需要强一致吗? • 中行信用卡/招商银行卡的账户信息需要强一致吗?

  33. 数据状态机的分类 • 何谓状态机 • 简单的理解是,计算机中会发生变化的数据都是状态机,这个数据的值不同可能会带来不同的后果。 • 分类:按照三个维度:时间、信息含金量、变更频率

  34. Cache的基本概念 • Cache的定义 • Caching is a temp location where I store data in (data that I need it frequently) as the original data is expensive to be fetched, so I can retrieve it faster. 台湾的翻译为“快取”,大陆为“缓存” • Cache的特征 • 有Backend的内容 • 处理的效率比走Backend要快 • 与Backend的内容之间可能会不一致 • Cache的本质 • Through Relaxing Consistency to Improve Scalability

  35. Cache的设计考虑 • 缓存的一致性维护问题 • 数据的具体读写比 • 商品信息?库存信息?用户信息?账户余额? • Backend数据变更频率 • 业务对一致性的要求 • 使用何种缓存策略 • Write Through Vs Write Back Vs Write Back with Compensate

  36. Memcached是Cache吗? • It Depends • 如果内容有Backend?是! • 如果内容没有Backend?否! • 案例 • 新浪微博的计数器? • 淘宝、当当的记录在缓存中的购物车信息?

  37. 主题 • 数据库基本问题调查 • 关系数据库的基本背景 • ACID基本概念解析 • 范式问题解析(Normalization) • 数据库的扩展性浅析 • 常见数据库系统回顾

  38. 数据存储的基本需求 • 存储数据 • 读写的性能(Hash查找、B*Tree查找) • 数据的可靠性(Durability)支持 • 如何避免单点故障带来的数据丢失(数据保护) • 是否支持多维查询(基于关系的查询) • 对Replication的支持如何? • 支撑Scalability的复杂度

  39. MySQL (InnoDB) & Oracle • 传统的关系数据库 • 支持多维索引 • Oracle的支持较好 • MySQL要到5.6才比较好的支持Index内Filter • 较好的支持数据的一致性 • 成熟的MVCC设计 • 成熟的Replication设计 • 简单查询的效率略低于Memcached • B*Tree的成本 • MVCC带来的额外成本

  40. MySQL & Oracle • 在进行数据库扩展时 • 只能依赖于应用层的拆分(即:Sharding) • 目前Sharding支持由TDDL实现 • 维护成本会相对较高 • 维护复杂度也比较高 • 软件的成本 • Oracle为商业软件,有License费用 • MySQL为开源软件,没有软件本身的费用

  41. Tair简介

  42. Tair主要技术点 • 主要定位为 • 分布式Key/Value 缓存 • Data Server的具体实现 • Memory Engine的实现类似于MemCached • Config Server的实现 • 基于Consistent Hash实现集群的数据分布 • 基于此做Replication • 做节点的故障检测与剔除 • 新加入节点时需要基于CHash做节点Rebalance

  43. Tairmdb内存结构 Hashmap Slab List

  44. Consistent Hash简介

  45. OceanBase系统架构 RootServer/ UpdateServer (主) RootServer/ UpdateServer (备) • 主控服务器RootServer:主+备,数据定位/全局Schema/机器管理… • 动态数据服务器UpdateServer:主+备,实时修改(内存+SSD) • 静态数据服务器ChunkServer:多台,静态数据存储 (磁盘或SSD) • 动态数据不断地被合并到静态ChunkServer中实现分布式存储 JavaClient ChunkServer ChunkServer ChunkServer ChunkServer

  46. OceanBase简介 • UpdateServer负责所有的写入 • 本质上是一个读写分离的技术 • 对实时更新数据的查询可以在US的备库进行 • ChunkServer理论上可以无限扩展 • 查询操作需要合并US+CS的结果 • Root Server的职责类似于Tair的Config Server • 相对于Tair的优势 • 可以进行Full Table扫描 • 可以进行范围数据查询 • 更好的ACID支持(目前支持MVCC) • 不支持外键+唯一键(FK+UK)

  47. 集团现有数据库特性比较(粗略)

  48. 友情提示 • 2013年11月16日于上海举办华东架构师大会 • 已确定的架构师大会主题及演讲嘉宾 • 去哪儿 唐娟 海量数据的搜集和实时分析架构设计与实践 • 江游科技 时继江 网络游戏一键开服的架构设计与实践 • 金山网络 毛剑 异构数据库的实时数据同步架构设计 • 会议网址:http://atcc.mysqlops.com/ 新浪微博:@mysqlops

  49. 联系方式 • 联 系 人(一):会议组织者 • 姓 名:金 官 丁 • 联系电话:136 6166 8096 • 邮箱地址:mysqlops@sina.com • 即时通信:172010148(QQ),@mysqlops(新浪微博) • 联 系 人(二):会议秘书 • 姓 名:朱 颖 丹 • 联系电话:136 5197 9898 • 邮箱地址:vera_zhuyd@163.com • 即时通信: 378091820 (QQ), @戆小囡猪猪(新浪微博)

  50. 2013华东数据库技术大会

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