企业去O六大难点及应对策略.docx
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1、企业“去0”六大难点及应对策略去0的话题,可谓由来已久。从十年前阿里提出了这一口号,并率先在公司内部实现了数据库的整体去0开始,到后面从互联网公司到传统企业也纷纷跟进,可以说去0的理念已逐步深入人心。但到直到现在,我们可以看到Orac1e在国内的市场依然占有相当大的比例。即使在对外的很多去0宣传中,也大多是以非重度0记案例或非关键业务系统居多,大量核心、关键业务系统仍然采用0的方案。那造成这一现象的原因是什么呢?本文尝试对去0可能存在的难点及应对策略加以分析。下面文字代表个人观点,仅供参考。1 .难点:功能完备度Orac1e从上世纪七十年来发展而来,经过四、五十年的发展,其功能的完备程度达到相
2、当高的水平。可以说,Orac1e仍然是数据库业内功能最为强大的一款产品。从早期关系模型的实现、率先提出集群理念、到引入多模异构存储、软硬件一体化、人工智能在数据库的应用等等。Orac1e在产品能力上不断增强。在本世纪早期的一段时间内,开源、大数据、云等确实对Orac1e造成了一定的冲击,但后者加速迭代更新速度,可以说现在Orac1e更是一个“全能”选手。在各个领域,均有着不俗的表现,甚至从某种程度来讲,技术选型采用Orac1e基本都可以满足功能需要。但也正是这一现象,造成去0的选择是困难的,很难找到一款产品可以完美替代Orac1e的全部产品能力。所以,去0的过程往往不是一个简单的“苹果换桔子”
3、的问题,而是需要从应用架构、基础架构、数据库架构综合考虑,进而造成较大的困难。举个简单的例子,很多案例中是采用MySQ1作为Orac1e的替代方案。但在真正使用中,会发现很多问题。排除底层的内核差异等外,仅从承载数据规模来看,两者的差异就很大。当数据量增大后,容量、性能问题暴露出来,你不得不去考虑使用类似分库分表等方案来解决,但这势必会带来应用架构的调整。在应用通过改造、引入中间件等解决这一问题后,又会发现数据分片后的整体分析变得困难,此时又需要引入分析类产品,还要解决数据同步等问题。可以看到一个看似简单的底层数据库技术选型的改变,变得越来越复杂。如果上述过程是在“在线”的状态下完成,这个过程
4、又将难上加难。综上可见,Orac1e全面而强大的功能,是在去0中不得不去面对的问题。应对策略在应对策略上,首先要接受这一事实,功能差异是客观存在的。不存在一个完美的产品可以替代OraCIe。此时能做的更多是细化场景分析,找出更适合项目情况的技术方案(或方案组合)。细化场景的目的,就是在于对功能需求做减法,找出替换功能边界,进而为后面的选型提供参考依据。如果是一个重度0的用户,就需要梳理所有场景,提出若干种差异化的技术方案来满足不同的需要。甚至针对同一场景,也要有几种方案可选,以面对成本、风险等其他因素的考虑。例如下图是多年前在公司整理的去O方案总结,其中场景部分正是基2 于上面的考虑。3 .难
5、点:性能有差异性能问题,可以说是数据库使用中大家最为关注的,也是在很多评测中经常拿来说事的,但这点是需要理性来看待的。性能指标,是受到工作负载(work1oad).软硬件环境、测试方法、验收指标等很多种因素有关。很多数据库在评测中谈到性能碾压OraCIe,此时要辩证来看待。例如前一阶段国内数据库厂商OCeanBase,在TPeC的评测中再次刷新了此前成绩,可以说性能指标遥遥领先,这点也确实看到国内厂商取得了长足的进步,值得夸奖;但同时也要理性看待,性能打榜成绩不能完全代表性能好。客户更为关注的是在通用场景下的性能表现及性能上持续稳定输出。基于这两点,OraCIe产品无疑做的非常出色。这里面重点
6、谈到两点,一是OraC1e的优化器能力,二是其软硬一体机方案。如果说数据库是基础软件的皇冠的话,那么优化器就是皇冠上的明珠。优化器的好坏,直接反映数据库的性能表现。笔者之前曾有过这样的体验,某项目去O迁移(包括应用改造等)总共花费三天时间,但上线后的优化足足花了一个月,甚至很多代码不得不重写。造成这一问题的原因,正是优化器的差异造成同样语句,在不同数据库的表现差异巨大。通俗来说,就是写的很烂的SQ1,在Orae1e中也可以执行得很好。第二点是软硬一体化方案,这方面Orae1e是走在各厂商的前列,其最早提出一体机的理念,经过十余年的迭代发展,其综合性能表现令人印象深刻。其将最新的硬件技术,与数据
7、库软件相结合,爆发出强大能量。可以说在极致性能表现场景下,一体机仍然是非常好的一种选择。应对策略如何面对性能的差异呢?企业要做到以下几点:一是理性看待性能指标,提出适合自己的性能要求。过高的指标要求,只会带来后面技术选型的偏差。比单一指标更为重要的是,性能指标的多维度。要结合场景提出自己的指标规范,是满足低延迟,还是满足大吞吐;是满足高并发,还是满足稳态输出。针对这些,要提出一个综合性的测试标准。二是构建适合企业自身的测试集,TPeC等测试标准可以用来参考,但不要完全依赖而是从更贴近企业业务入手,构建自有的测试集。三是关注长期发展,做有预测性的性能评估。产品的性能表现是存在所谓拐点现象,很难做
8、到完全线性扩展,要在评估初期就关注到这点,并根据业务发展做好预测评估及可能的备选方案。四是注意新技术的tradeoffo很多新技术确实给人眼前一亮的感觉,例如性能表现非常好,但此时要理性注意到其背后的取舍问题,进而评估是否选择及可能的解决方案。例如以RediS为代表的KV产品,在某些场景有很好的性能表现,但它的背后是舍弃了什么?什么场景适合它?后端架构如何适配这一技术,在解决了性能问题的同时,避免其他可能带来的问题?4 .难点:生态完整性OraCIe的生态,无疑是其成功的主要因素之一。其发展的四、五十年来,在很多领域是其引领了整个行业的发展,其产品实现方式,很大程度上也成为了事实标准。后续的很
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