这篇文章给大家介绍分布式数据库如何玩转HTAP场景，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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传统数据库架构面临的痛点

1. 集群分散不利于整合，数据结构同步工作量大

第一招：数据源的数据同步 

通过开发消费kafka的程序将数据同步到SequoiaDB数据中，保持和生产实时同步。以下为数据同步加载架构图：

第二招：弹性扩容

第三招：多模数据引擎使用

MySQL 实例适用于比较熟悉 MySQL 的操作人员，适合精准查询、业务数据写入、柜面查询、OLTP场景。增删查改操作和 MySQL 完全一致，底层数据保存在 SequoiaDB。

• PostgreSQL 实例适用于比较熟悉 PostgreSQL 的操作人员，适合精准查询和OLAP场景。支持增删查改等功能和 PostgreSQL 使用完全一致，采用外表的方式将数据保存在 SequoiaDB 中。

• Spark 实例为分布式集群，SparkSQL 适合报表分析、大表关联查询和 OLAP 场景。跨库关联查询比较友好，支持标准 SQL、支持 JDBC 访问、支持 Python 对接查询。

第四招：多种 SQL 引擎关联使用方法 

4.1 MySQL 创建表

• 创建 temp.test 这张表 ，其中字段信息如下所示 ：

create  table temp.test
  (    
    numcode smallint,    
    agentcode char(12),    
    bankname varchar(120),    
    flag decimal(8,4),    
    timecode datetime
  );

•  给 temp.test 这个表插入下面的4条记录：

insert into  temp.test (numcode,agentcode,bankname,flag,timecode)values(1,'test1','beijingbank1',10.1,'2019-06-21 10:07:52’);
insert into  temp.test (numcode,agentcode,bankname,flag,timecode)values(2,'test2','beijingbank2',10.2,'2019-06-22 10:07:52’);
insert into  temp.test (numcode,agentcode,bankname,flag,timecode)values(3,'test3','beijingbank3',10.3,'2019-06-23 10:07:52’);
insert into  temp.test (numcode,agentcode,bankname,flag,timecode)values(4,'test4','beijingbank4',10.4,'2019-06-24 10:07:52');

更新 temp.test 中 numcode=1 的记录中 bankname 为 "guangzhoubank" 

  mysql> update  temp.test  set  bankname="guangzhoubank"  where  numcode=1;                    
  Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)Rows matched: 0  Changed: 0  Warnings: 0

• 更新后再次查询，显示更新已经成功

 mysql> select * from   temp.test;

删除 temp.test 表中 numcode=1 的这条记录

  mysql> delete  from  temp.test where  numcode=1;
  Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
  mysql> select * from   temp.test;

在 PostgreSQL 客户端创建映射表，能够查询出数据

  temp=# create foreign table test
  temp-# (
  temp(# numcode int,
  temp(# agentcode text,
  temp(# bankname  text,
  temp(# flag decimal(8,4),
  temp(# timecode  text
  temp(# )
  temp-# server sdb_server
  temp-# options ( collectionspace 'temp', collection 'test', decimal 'on' );

连接 SparkSQL 客户端创建映射表，能够查询出数据

  create table temp.test (    
    numcode int,    
    agentcode string,    
    bankname string,    
    flag decimal(8,4),    
    timecode string
  )USING com.sequoiadb.spark OPTIONS ( host '10.139.***.***:11810', collectionspace 'temp', collection 'test') ;

以上证明 MySQL 、PostgreSQL 和Spark 三者之间数据是通的，数据可以共用。

4.2 使用Spark生成子表

• 连接 Spark 客户端，使用 create table as 的方式创建新表 test2

 create table temp.test2 USING com.sequoiadb.spark OPTIONS ( 
    host '10.139.***.***:11810’,
    domain 'allDomain’, 
    collectionspace 'temp’, 
    collection 'test2’, 
    ignoreduplicatekey 'true'  , 
    shardingkey '{"_id":1}’, 
    shardingType 'hash’ , 
    compressiontype 'lzw’ , 
    autosplit 'true’
  )as select * from temp.test ;

连接 MySQL 客户端，映射 Spark 创建的新表能够查询出同步的数据

mysql> create  table temp.test2    
     -> (    
     ->     numcode smallint,    
     ->     agentcode char(12),    
     ->     bankname varchar(120),    
     ->     flag decimal(8,4),    
     ->     timecode datetime    
     -> ); 
  mysql> select * from temp.test2;

第五招：多副本机制的应用 

5.1 同城三副本高可用架构

其中有主备两个机房，其中主机房部署两个节点，备机房部署一个节点。三台机器共同组成一个数据组，其中选举逻辑遵循 Raft 协议。

5.2 主备一致性设置

在分布式系统中，一致性是指数据在多个副本之间数据保持一致的特性。SequoiaDB 巨杉数据库支持不同级别的主备一致性策略，以适配不同的应用场景。用户可根据业务对数据安全性和服务可用性的要求，选择不同的一致性策略。

1）强一致性

写所有节点当发生写操作时，数据库会确保所有复制组节点都同步完成才返回。写操作处理成功后，后续读到的数据一定是当前复制组内最新的。优势是能够有效的保证数据的完整性和安全性，劣势则是会降低复制组的写入性能，并且当集群内有一个节点故障或者异常时，无法写入数据，降低高可用性。

             在核心交易型业务中，为了保证数据安全性，同时可以牺牲一定的写入性能时，推荐使用强一致性策略。

2）最终一致性

为了提升数据库的高可用性，以及实现数据的读写分离，SequoiaDB 默认采用“最终一致性”策略。在读写分离时，读取的数据在某一段时间内可能不是最新的，但副本间的数据最终是一致的。

写主节点在主节点执行写操作成功后，写操作即可返回。对数据查询一致性要求不高的业务，如历史数据查询平台，夜间批量导入数据以及白天提供查询业务，推荐使用写主节点的最终一致性策略。

其中强一致还是最终一致创建集合时由 ReplSize 这个参数来指定，创建集合时如设置 ReplSize 为-1表示强一致，默认为 ReplSize 值为1表示最终一致。根据使用场景来选择使用强一致还是最终一致，用户可以通过 db.setAttributes() 修改 ReplSize 属性。

第六招：多样化的监控工具

SequoiaPerf 工具除了能够协助用户对慢查询快速定位分析，还能够帮助用户全面监控 SequoiaDB 数据集群。在 SequoiaPerf 的首页上，用户可以对 SequoiaDB 数据库集群运行情况做一个宏观的浏览，快速查阅当前集群的运行情况。

在 SequoiaPerf 的服务器资源页面上，用户可以了解服务器更加详细的信息。

例如服务器磁盘的I/O使用情况，可以通过放大图表获得更加详细的数据。同时用户也可以通过页面右上角的时间栏，选择查看近期一段时间的资源使用情况。

小结

1. 数据库在数据管理中的突出能力

SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式关系型数据库，产品引擎采用原生分布式架构，100%兼容 MySQL 语法和协议，支持完整的 ACID 和分布式事务。同时 SequoiaDB 还提供多模（multi-model）数据库存储引擎，原生支持多数据中心容灾机制，是新一代分布式数据库的首选。SequoiaDB 巨杉数据库可以为用户带来如下价值：

• 完全兼容传统关系型数据，数据分片对应用程序完全透明

• 高性能与无限水平弹性扩展能力

• 分布式事务与 ACID 能力

• 同时支持结构化、半结构化与非结构化数据

• 金融级安全特性，多数据中心间容灾做到 RPO = 0

• HTAP 混合负载，同时运行联机交易与批处理任务且互不干扰

• 多租户能力，云环境下支持多种级别的物理与逻辑隔离 

2. 实践成果

数据库完美解决目前传统数据库面临的痛点，降低了IT成本、提高运维效率，使数据能够有效给企业提供服务。其优势如下：

• 提高查询效率，使用 Spark 大表查询效率提高20倍。

• 容量多，合并同步了多个生产库、历史库的全部数据。

• 模式新，支持多种数据类型、结构化和非结构化。

• 扩容简单，支持快速扩容和缩容，基本有机器就能扩容。

• 上手简单，一键部署使用，降低dba学习成本。

• 查询引擎丰富，支持多种 SQL 查询引擎，丰富业务使用。

• 接口丰富，除了 SQL 还支持 JDBC、ODBC 和 API 多种接口，灵活使用。

• 系统完备，有新的业务系统随时可以接入。

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