【IT168 资讯】数据，已成众多企业的核心资产。如今企业越来越懂得数据的重要性，也愈发清楚数据将为公司带来的巨大价值。在物联网、AI等技术的普及下，数据井喷仍在持续进行，如何更好地管理和使用这些“无穷无尽”的数据，则成为了关键任务，也成为了企业IT架构最大的挑战之一。数据库在这之中承载着重要的使命，而且将会更加重要。

　　3月30日，“巨杉TechDay：大数据时代数据库架构演进与实践”技术沙龙在中关村机械骑士咖啡书店举办。通过搭建一个互相交流与沟通联系的平台，帮助各位DBA分享经验、交流思想、争论观点、畅想未来。

　　活动期间，携程网数据库技术专家孙天浩、巨杉数据库北美研发实验室核心技术专家Danny以及知乎数据库平台负责人李亚舟分别进行了主题分享，共同探讨了在海量数据时代下数据库的实践之道。

　　海量数据下携程数据库架构的探索和实践

　　2010年，携程的业务得到了快速发展，这对其架构提出了更高的要求。此前数据库混布，无任何Sharding方案，程序日志存放在数据库，用复制分发做读写分离架构的传统架构已难以满足现状。

　　为此，携程相关团队对数据库架构进行了一系列的演进与改造升级，包括前期数据sharding设计，中期的数据库扩展维护和开发改造，以及后期优化海量数据存储等方面的一些问题。

　　孙天浩在分享中介绍了携程数据库团队在架构升级过程中的技术方案，并对NewSQL数据库在应对这一场景时的优势进行了解读，包括：解决扩展问题、支持ACID、支持SQL、Paxos / raft 数据强一致性保证、OLTP / OLAT 均有适用场景等等。

　　海量数据下分布式数据库设计实践

　　来自巨杉数据库北美研发实验室的Danny，以远程在线互动的方式进行了分享与答疑。Danny曾任职于IBM，拥有10年以上的DB2内核开发经验，此外还曾是华为DB C-TMG成员。在分享中，Danny对原生分布式数据库与分库分表、垂直分库三种架构进行了对比，详细分析了三者的各自优劣之处。

　　Danny还对SequoiaDB进行了详细介绍。SequoiaDB是巨杉数据库推出的一款金融级分布式数据库，拥有分布式关系型数据库、分布式文件系统与对象存储、高性能多模存储三种存储模式，支持标准SQL的访问，同时实现了行业标准MySQL、PostgreSQL以及SparkSQL语法及协议的100%兼容，全面支持金融级分布式OLTP以及HTAP混合事务/分析处理。

　　最后，在与工作人员的协同下，现场为大家演示了具体的性能测试，并分享了MySQL兼容样例，在分享与交流演示中，整场分享可谓干货满满。

　　知乎数据库架构的演进

　　作为国内最大的知识问答平台之一，知乎拥有上亿用户，这意味着该公司业务系统中的数据量非同小可。

　　在分享中，李亚舟对知乎数据库架构演进过程中遇到的问题和解决思路进行了讲解，主要包括实例调度、在线变更、高可用、中间件等机制的实现与推进过程。

　　据介绍，知乎数据库架构的演进是跟随着服务化进程推进的，而且实现了较细粒度地按业务拆分，现在已经有500+个主从集群。在知乎数据库架构中，通过高可用性来保障业务的稳定性，同时具备基础扩展能力，来支持业务早期的快速迭代。演进期间实施了 MySQL 服务质量治理、升级 5.7、开启 GTID、多机房建设、成本优化等项目。

　　原生分布式数据库 or 分布式数据库中间件

　　在主题分享结束之后的提问与讨论环节，三位演讲嘉宾还对现场观众存在的疑惑进行了细致的解答，共同就原生分布式数据库与分布式数据库中间件的适用业务场景，未来发展趋势等展开探讨，在热烈交流中碰撞火花、激荡思想。

　　从现场的反响来看，无论是观众还是讲师，都表示在此次交流中收获颇丰。

　　伴随着热烈的现场交流，本次的巨杉TechDay技术沙龙活动圆满结束。你是不是觉得意犹未尽，那就继续关注巨杉TechDay下一次的精彩活动吧!