从618说起，还DBA们一个乐观的理由

  剁手一时爽，一直剁手一直爽。

  又是一年618，各大购物网站和商家纷纷加入到了年中大促的“战局”中。对于消费者来说，是一场场购物之旅，对于商家来说，是数字和金钱的狂欢，而对于给电商平台做支撑的DBA们来说，则是一场场不可预测的流量和数据并发的高峰。他们往往会在这个时候进入到精神高度紧张的“备战”状态。

  618是消费者和商家的“购物节”，也是DBA们的购物“劫”——当很多电商的用户在同一时间去抢购同一商品的时候，体现在数据库上，就是很多并发线程更新一行记录。这时，数据库的性能会急剧下降。

  不仅仅是线上购物，人们每天上社交网站刷朋友圈、或是在网上看直播、APP订外卖、乃至每月的银行卡账单……背后都有DBA们的默默付出与贡献。

  数据的“自白”：站在更大的舞台

  此前有数据显示，预计到2020年，人类所产生的数据总量将突破100ZB。我们经历着的现在和未来——数据将会无处不在，数据库亦然。

  以往，我们会对“海量数据”望而却步。

  随着AI、大数据和物联网等新技术的崛起，图片、音频、视频等非结构化的海量数据开始爆发式增长，传统数据库开始无力应对。

  2009 年 ，文档数据库MongoDB的开源拉开了NoSQL的序幕。由于JSON数据模型的易用性和灵活性，文档数据库在社区得以快速的风靡和普及，一时间，NoSQL仿佛打开了数据处理“新世界”的大门，越来越多不同类型NoSQL数据库开始受到DBA们的追捧，并被广泛应用于很多具备大量数据及高访问量等特点的网站上。这些NoSQL数据库摒弃了传统的关系型数据库中事务和数据的一致性，而在性能方面比传统数据库提升许多。

  然而，新的挑战，仍在前方。虽然这些NoSQL数据库在易用性、扩展性和性能有诸多优势，但基于传统架构下开源NoSQL数据库也面临着一些问题，以文档数据库为例：

  首先，传统架构下的文档数据库副本集基于 Raft 分布式一致性协议，这让资源浪费的缺陷一目了然：即提供三副本存储的同时，只有单节点可写而浪费了两个节点的计算能力。

  其次，传统三节点架构下的文档数据库副本集，每一个 Shard 节点之间的数据相对独立。当用户对数据库进行扩容时，需要将已有节点的数据同步均衡。但数据是独立存在且需要进行网络拷贝，因此，社区版文档数据库扩容不但耗时久，而且扩容后性能并不能立即得到提升，很大程度上限制了传统架构文档数据库的使用场景范围。

  再次，传统架构的文档数据库由于各节点间数据的独立、同步需要一定时间，这就导致新选出的主节点数据太老，需要人工干预各节点数据，这就使得系统的不可用时间增加，从而导致业务中断。

  最后，传统架构下的文档数据库副本集，由于受架构限制，弹性伸缩能力差，往往出现控制成本和满足业务高峰期要求不能兼顾的问题。

  给DBA一个乐观的理由

  如今，Cloud Native给了数据库更大的想象力和更广阔的发展空间，以“云”为基础的数据库开始呈现欣欣向荣之势。无需购买和安装，减少了DBA的投入成本;由于云厂商们的努力，其按需付费、自动扩容等特征，受到了大量企业客户的拥护和青睐。

  近来，笔者关注到，在诸多云数据库中就有这样一款值得关注的云数据库产品——GeminiDB。

  - 在社区版的相同配置情况下，达3倍的性能提升;

  - 具备企业级的数据可靠性，能容忍N-1个节点故障，在节点故障时对客户的应用无感知;

  - 灵活性能够达到同类产品百倍......

  集这些特性于一身的GeminiDB是华为云自研的旗舰级多模 NoSQL 云数据库服务产品，它基于Cloud Native架构，具备Serverless 按需弹性伸缩、跨Region 容灾、自驱动等特点，同时兼容支持多种主流NoSQL生态/接口模型，包括传统架构的文档数据库、Cassandra 和 DynamoDB 等。

  基于NoSQL的优势特点和DBA们的需求痛点，GeminiDB应时而生。可以说，华为云GeminiDB服务诞生的意义就在于希望让使用者可以大幅减少工作量，更省心、更易用。一方面，只有在公有云环境里考虑计算与存储分离架构，并不断地优化数据库架构，才能从根本上解决存储和计算设备的生命周期不匹配、数据迁移的成本问题和可用性问题。另一方面，对于软硬件的设计和整合，只有站在全局的角度，才能实现极致的性价比。

  目前，无论是对于快速迭代、常遇吞吐量高峰(如开服)的游戏行业，还是需要存储海量数据的互联网企业、抑或是7*24小时实时高并发数据写入的工业制造行业，GeminiDB都能支持。

  DDS增强版：化解云端的“极限挑战”

  作为GeminiDB 的核心产品之一，华为云文档数据库服务(Document Database Service，简称 DDS)增强版属于华为云多模 NoSQL 服务 GeminiDB 序列，也是华为云在数据库产品矩阵上的重要布局。DDS增强版完全兼容MongoDB 协议，基于华为自研核心技术——存储计算分离架构，在读写性能、扩容能力、备份恢复性能、故障容忍能力等方面全面提升。

  2018 年 7 月，华为云发布了DDS 增强版。2019年 2 月，华为云DDS 增强版正式商用。目前，DDS提供安全、高可用、高可靠、弹性伸缩和易用的数据库服务，具备一键部署、弹性扩容、容灾、备份、恢复、监控和告警等功能。

  那么，DDS 增强版的诸多“杀手级”特性，将以何种方式给DBA们助力？

  以游戏行业为例，游戏公司往往需要存储用户信息、装备和积分等海量数据，并直接以内嵌文档形式存储，以方便数据查询和更新。现在，华为云 DDS增强版完全兼容 MongoDB，最高能提供10倍于社区版的备份恢复能力，极大提高快速回档能力。此外，DDS增强版具备的超高读性能和超强横向扩展能力，也能轻松应对游戏高峰期数据访问需求，极大减少高峰期业务压力。

  此前，华为云DDS就为北京开天创世科技有限公司(简称开天创世)的游戏开服提供了有力支撑。在游戏应用中，游戏玩家的活跃高峰期对并发能力要求较高，开天创世通过将一些用户信息，如用户装备、用户积分等存储在 DDS 数据库中，可以有效利用 DDS 的集群类型，应对高并发场景。

  我们再来看看物联网/车联网行业，他们的主要需求是存储所有接入的智能设备信息以及设备汇报的日志信息，还要满足国家“车辆数据保存期限不少于2年”这一要求，百TB级别的存储需求显著。华为云 DDS 存储容量支持近 100TB ，且2019 年还将根据用户需求支持更大规模，最大限度满足物联网大数据场景需求。

  最后，以电商为代表的互联网业务，则需要存储海量订单信息、订单状态，且需要根据派送过程不断更新，不时应对促销、抢购等活动峰值业务。华为云 DDS 提供了强大的弹性伸缩能力，DDS增强版更是能实现 100GB 数据扩容及数据均衡5分钟内完成，为电商、微博、直播、网约车等有典型业务峰谷的应用量身打造。

  类似这样的故事正在不断上演，而在他们的身后，是拥有强大实力的云厂商们在云数据库上的日积月累和不断创新。而无疑，华为云以“以客户为中心”、“全栈整合能力”、“深厚的技术积累”打造的“三驾马车”将势必能持续为各行业赋能，助力客户缔造一个又一个云端的商业奇迹。

  据笔者了解，华为云TaurusDB性能挑战赛已于6月1日起开启报名，华为云为TOP10队伍提供50万元奖励和荣誉证书，感兴趣的DBA们可以参与。