数据人都应该懂点数据库知识

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大家好，我是一哥，今天的封面是我2019年在信阳南湾湖拍摄的，水天一色！

今天看了数据库大神飞哥写的那篇数据库的文章，自己对数据库也有一些粗浅的认识，给大家抛个砖。

01数据库的选型

对于很多程序员来说，公司选择什么样的数据库，基本不需要你来决定。当你加入一个公司的时候，公司的大部分技术选型已经确认，特别是数据库选型，因为数据库一旦选择，后期迁移的代价还是很大的。

随着大数据时代的来临，涌现出了很多新型数据库，在公司遇到数据性能瓶颈，喊去IOE口号或者是想尝鲜时，都会慢慢的使用新型数据库。但是无论是技术选型还是转型，你都不能忽略一个因素：你选的数据库技术你能驾驭吗？

我们知道，现在有很多开源数据库可以让我们选择，但是我们有相关的技术人员精通这些数据库吗？比如GreenPlum这款数据，有开源版本，也有商业公司在运作，我们看到官方宣传的案例很好，查询效率很高。在一些大数据量查询聚合也比Oracle快一点。但是作为生产数据库使用，随着数据量的增加，你会发现各种你之前没有了解到的问题，对于开发人员来说，比之前的Oracle难用多了。这时候你可能会寻求商业公司的帮助，r派来高级工程师对数据库进行巡检后，提出了很多优化方案、使用规范和管理策略，这些都是你之前不曾了解的。

很多人看到了BAT用的很好，自己就去尝试，并很快用于生产。你可以看看BAT有多少研究员，可能你的公司一个都没有。很多人会问，postgreSQL宣传的很好，我们替换掉MySQL吧。一个公司的数据库如果从来不出现问题，那一定是没有业务量，一旦业务量上来，就会遇到各种问题，这时候什么最重要？救火！所以在数据库出现问题时，公司是否有足够专业的工程师去解决问题是很重要的。所以，对很多想要去O的公司来说，你要想好如何选型新技术。看着开源的免费，贸然使用会付出更多代价。

技术更新很快，还是希望大家在测试开发时候使用新技术，逐步精通的过程中，缓慢过度生产，如果公司有预算，可以请商业公司进行指导半年到一年，自己人学到精髓后再开展独立运维。

02数据库如何避坑

再好的数据库，如果使用姿势不对也是枉然，更何况很多程序员并不怎么懂数据库。在数据库使用中，我们常会碰到很多问题。

• 减少人为失误

人为失误一般分两类，一种是DBA操作失误，一种是程序员开人员程序里使用不当。DBA一般我们认为是数据库管理的专家了，出错的概率比较小，但是一旦出错，危险是做大的。比如我们经常调侃的“删库跑路”，虽然是依据调侃，但是我是真真的见到过两次，生产环境出现一次，就会在你的工作生涯上记上“光辉”一笔，所以说DBA算是一个高危工作了吧。另一种是开发人员使用不当。常见的比如在使用大表时候，不考虑是否有索引，进行了全表扫描，导致整个数据库被拖垮。

• 数据库的访问瓶颈

只要是数据库，就会有并发量的限制。以前使用MySQL，我们经常看到互联网公司并发上万的压测。但是对于很多新型的MPP数据库，他们的并发并不是你想的那样，MPP一般由集群CPU物理核数有关。比如以前开发程序查询的MySQL，迁移到GP，那么你的数据库连接池要改一改了。特别是对于一些面向互联网的网站，数据库管理层也要做访问策略，不然，一个外挂可能就会把你的库搞死。

• 做好索引

我们都知道索引在传统的关系型数据库中使用的很多，效果也很明显。但是你要知道索引是拿存储换时间的操作。曾遇到过开发人员动不动就让建索引，搞的好像不要钱一样。还有像Vertica（适用OLAP场景）这个数据库就比较友好了，不需要建立索引，只需要在建表时候预排序分布即可提高查询效率，同时列存储的数据还是压缩的，降低了存储，还提高了查询效率。

• 搞好HA（高可用）

数据库作为存储查询引擎的同时，支撑着大型网站的后台服务，一定要考虑高可用。对于一些天然不支持高可用或者高可用不友好的选型一定要小心。再来安利一下Vertica（思想很好，和最近很火的clickhouse有很多共同点），无Master MPP架构，集群中只要不超过一半机器宕机（物理位置不相邻），集群就处于可用状态。

• 标准SQL

SQL就是针对数据库查询产生的语言。随着新型数据库的出现，很多数据库不支持标准SQL或者支持很弱。比如HBase。这对于很多以前的开发人员还是有一定学习门槛的，还有就是后期如果出现业务迁移还是很困难的。

Oracle支持标准SQL，但是存储过程并不是每个数据库都有的，这也是阿里为何禁用存储过程的吧，你无法想象一个上万行存储过程的迁移要耗费多少资源。对标准SQL的支持，降低了开发人员的使用门槛，也降低了以后业务迁移的风险。

03数据库发展期望

我们会发现传统的MySQL数据库对于并发联机事务处理支持很好，但是随着互联网和物联网发展，很多场景下无法单独使用MySQL做支撑，我们通常选引入大数据技术比如HBase辅助，或者搜索引擎。在分析领域我们选择Hadoop和MPP数据库作为支撑，效果也很好，但是越多的技术栈意味着越多的学习成本和风险。

听过PingCAP提出的HTAP架构。数据是系统架构的中心，但过去的系统通常都只能解决一部分场景的问题，在 OLTP，OLAP，数据仓库方面各有侧重，现在终于走向更全能的 HTAP 架构，在一致性、可用性、可扩展性上取得平衡，充分利用云的弹性供给能力和动态调度能力，并且降低运维成本和系统复杂性。

如果出现了一款数据库能够两者兼顾，那必然是美好的。也许还会其他更好的方案，不管怎样，我们会逐步看到更多以数据为中心的架构，更好应对业务和环境的复杂性，响应需求的变化，数据库领域的未来还有许多探索空间~

04结尾

数据库方面的干货，还是推荐大家看一些论文，现在数据库各种类型，但是原理都逃不出那些论文，推荐：https://github.com/EthanDBer/DBMS-ReadingLists

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