阿里云分布式数据库服务理论与实践探索

阿里云分布式数据库服务实践——2014年中华架构师大会上，阿里沈询的分享PPT。

在当今技术飞速发展的背景下，分布式数据库技术正在迅速演进。其应用不仅限于大型企业，也逐渐渗透到中小型企业和新兴市场。分布式数据库通过其高效的数据管理和可靠的性能表现，正成为现代信息系统中不可或缺的组成部分。

阿里巴巴的分布式数据库实现原理、方案及应用。目前虽然存在一些局限，但可以作为学习的重要对象，随着其不断完善，其原理的学习将会带来丰富的收获。

这本书非常深入地描述了分布式数据库的原理和应用，是一部由外国学者撰写的著作，在国内并不常见。

Bigtable是一种分布式数据库，用于管理庞大的数据集。它为大数据环境提供高可扩展性和容错能力。

基于MySQL的分布式数据库应用实践已经成为现代数据管理中的重要探索。随着数据量的增长和业务需求的复杂化，利用MySQL进行分布式数据管理提供了可靠的解决方案。

分布式数据库是现代大型信息系统中不可或缺的技术之一，特别是在处理大数据和高并发访问时显得尤为重要。本课程作业围绕“面向连锁超市管理系统的分布式数据库”展开，包括设计、实现以及测试等多个方面，深入理解和掌握分布式数据库的核心原理和实际应用。执行"ShopManage.exe"程序，这是基于上述系统开发的管理应用程序，可帮助学生将理论知识转化为实际操作，体验分布式数据库在业务场景中的应用。通过“面向连锁超市管理系统的分布式数据库综合测试文档.pdf”和“面向连锁超市管理系统的分布式数据库设计与实现.pdf”，学生可以评估系统的稳定性和性能，并了解其在并发操作、数据一致性和扩展性方面的表现。此外，“面向连锁超市的分布式管理系统汇报讲稿.pdf”为学生提供项目的总结和成果展示，而“ShopManage（源程序）”则是理解数据库后台逻辑和核心功能实现的关键材料。数据库脚本或数据文件则用于初始化和填充数据库，对于理解数据库的实际运行和数据操作至关重要。这个课程作业全面涵盖了分布式数据库的设计、实现、测试和应用，为学生提供了丰富的实践机会，有助于提升他们在实际开发中解决复杂问题的能力。

介绍非常详细，探讨了Redis在MySQL分布式系统中的具体应用场景。

关系数据库的局限性- 可扩展性差- 性能瓶颈- 数据结构变更需停机维护- 空间浪费 HBase 的优势- 高可扩展性- 低写入/查询延迟- 半结构化数据处理 应用场景- 互联网服务- 传统行业在线数据分析