数据库管理 │ 从集中式到分布式数据库的转型要点

与集中式数据库相比，分布式数据库有以下区别。

分布式数据库带来了数据去中心化、负载分摊的优势，同时也带来了某些局限性。不单需要从架构上解决，还需要通过应用和规范来解决。

（１）分布式架构带来的复杂性，比集中式数据库运维难度大。

解决方案：通过平台化运维的新思路，统一上报告警及统计信息、统一日志中心、自动化监控、自动化运维、自动化巡检等。

（2）X86服务器可靠性低。

解决方案：服务器和数据都进行冗余配置，当出现节点故障时，通过主备切换保证服务的持续可用性。

（3）应用设计复杂度高。

解决方案：设计层面需合理设置分发键、增加冗余字段、减少多表关联、尽可能减少跨节点交互。

（4）分布式事务一致性维护成本高。

解决方案：分布式依赖网络，网络问题会导致事务一致性提交时间变长，因此应用编写的SQL语句应尽可能带分发键，减少跨节点事务数量。

从集中式数据库转型到分布式数据库后，需要从以下几方面关注设计开发和运维方面带来的新问题。

设计开发方面主要涉及SQL兼容性问题、性能问题、异地一致性问题等。

（1）SQL兼容性问题。

GoldenDB完全兼容MySQL语法。但部分语句在分布式环境下执行代价过大，通过产品迭代，完善执行效率、逐步放开代价过大的SQL语句功能。

（2）性能问题。

由于数据切分到多个数据节点，涉及网络通信的交互次数和交换的数据量较多时，存在SQL语句性能慢、锁冲突、多分片访问不均匀问题，需要采取针对性的优化方案。

（3）异地数据一致性。

由于网络时延、网络带宽等问题，异地数据可能存在一致性问题。异地对外提供服务前，分布式数据库会进行业务数据一致性对齐，自动恢复到最新的一致性时间点。

运维方面主要涉及用户安全问题、数据安全问题、扩展性问题等，

（1）用户安全。

分布式数据库中涉及多种用户，包括Linux操作系统用户、数据库用户，对这些用户如何进行管理是个难题。需要按照相关规范控制用户权限：。

（2）数据安全。

数据的安全问题是重中之重，从设计、部署到日常运维均需要保障。

（3）扩展性。

扩展性包括纵向扩展和横向扩展，纵向扩展增加硬件，横向扩展增加数据分片。横向扩容之后需要重分布，重分布之前规划磁盘空间，确保空间足够。

（4）运维中的性能问题。

通过监控及时发现性能问题并进行优化。

（5）监控问题。

分布式数据库组件众多，通过单一种类的监控定位问题比较困难，需要一套或者多套监控体系配合来精准定位到故障节点。

（6）巡检问题。

需要开发一键式巡检脚本，通过生成的巡检报告展示分布式数据库运行趋势，从而配合监控更早定位出问题。

（7）备份恢复问题。

对数据备份和一致性恢复要求高，目前使用NBU软件进行备份恢复。

（8）读写分离问题。

为了提升交易处理的吞吐量，将读操作分流到备机。

（9）自动化应急。

分布式数据库涉及的组件多，必须实现自动化应急，真正做到“预防为主，处置高效”。