OceanBase研究

1、数据模型：

（1）层次数据模型：数据之间存在着像树一样的层级关系

（2）网状数据模型：数据之间存在着像网一样的关系

（3）关系数据模型：关系型数据库就是采用关系模型作为数据的组织形式，数据的逻辑结构是一张二维表

非关系型数据库：也叫nosql数据库，以键值对存储，且结构不固定

2、多版本并发控制：通过对数据行的多个版本管理来实现数据库的并发控制

3、Paxos算法：分布式选举算法；分布式一致性算法来解决一个分布式系统就某个值达成一致的问题；基于消息传递的通讯模型

多种节点之间存在两种通讯模型：共享内存，消息传递

4、传统机械磁盘具有快速顺序读写，慢速随机读写的访问特性，为改变此特性，系统通常会对数据进行排序后存储，需保证数据在不断更新，插入，删除仍然保持有序，目前常用的是B+树与LSM树

（1）B+树：

a、有k个子树的中间节点包含有k个元素，每个越苏不保存数据，只用来索引，所有数据保存在叶子节点

b、所有叶子节点包含了所有元素信息，及指向这些元素记录的指针，且叶子节点本身依关键字的大小自小而大顺序连接

c、所有的中间节点元素同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素

 

 

上树中，根节点的最大元素（15）是整个B+树的最大元素，无论插入删除多少元素，始终保持最大元素在根节点

所有叶子节点包含了全量的元素信息，且每个叶子节点都带有指向下一个节点的指针，形成有序链表

（2）LSM树：日志结构合并树，放弃部分读性能，提高写性能；不需要每次有数据更新就必须把数据写入磁盘，将最新数据保留在磁盘，积累到一定量后，再使用归并排序将内粗数据合并追加到磁盘对位

一、OceanBase

1、OceanBase是一个关系型数据库

2、存储引擎采用基于LSM-Tree的架构，分别吧基线数据与增量数据存储在磁盘（SSTable）和内存(MemTable），具备读写分离特点，数据的修改是增量数据，只写内存，性能高；读的时候，数据可能会在内存里有更新过的版本，在持久化存储里有基线版本，需要将两个版本合并，获得新版本（当内存的增量数据达到一定规模时，会触发合并，把增量落盘）

 

 

2、分布式存储与事务

（1）两级分区表：Mysql与oacle均智齿，大部分业务可以按照两个维度划分数据，一个维度是时间，数据按照时间顺序生成；另外一个维度，对于互联网业务来说，是用户，不同用户产生不同数据

OceanBase通过时间和业务两个维度将表格氛围2P1-P8总共8个分区，传统数据库所有分区在同一服务器，OceanBase每个分区可以分布到不同服务器上；分区分布式对于用户来说，是完全透明

 

 （2）为了实现机房故障无损容灾，需要部署到3个机房，每个机房会有很多服务器，每个服务器会服务很多不同分区，P1-P8代表不同分区，每个分区有3个副本，分布在3个机房，用户请求先分发给Obproxy，Obproxy是一个访问代理，会根据用户请求的数据将请求转发到合适的服务器上

一般分布式系统会有一个总控进程，用来做全局管理，负载均衡；Oceanbase没有单独的总控，其总控是一个服务，叫rootservice，集成在Oserver里，Oceanbase会从所有工作机中动态选出一台Observer执行总控服务，当其故障时，会重新选举

 

3、SQL语句执行