第1章 数据库的发展与现状 1
1.1 数据库的定义和分类 1
1.1.1 网状和层次数据库 2
1.1.2 关系数据库 2
1.1.3 NoSQL数据库 3
1.1.4 分布式数据库 5
1.1.5 云数据库 7
1.1.6 时序数据库 8
1.1.7 NewSQL数据库 14
1.2 国产数据库行业 16
1.2.1 国产数据库行业发展历程 16
1.2.2 国产数据库发展特点 21
1.2.3 国产数据库行业市场格局分析 23
1.3 数据库的发展总结 25
1.4 小结 26
第2章 分布式数据库架构概述 27
2.1 “去O”实践特色 27
2.1.1 国产化趋势分析 27
2.1.2 “去O”的厂商数据库产品解析 28
2.2 分布式数据库的概念 32
2.3 分布式数据库的分类 33
2.3.1 OLTP和OLAP对比 33
2.3.2 关于HTAP 34
2.4 如何解决分布式问题 37
2.4.1 分布式数据库的事务处理技术 37
2.4.2 分布式存储技术 44
2.5 分布式数据库的优点和缺点 50
2.5.1 分布式数据库的优点 50
2.5.2 分布式数据库的缺点 50
2.6 分布式数据库未来的趋势思考 51
第3章AntDB分布式关系数据库架构 53
3.1 AntDB架构概览 53
3.2 AntDB的SQL引擎 54
3.2.1 计算节点Coordinator 54
3.2.2 全局事务管理节点 59
3.3 AntDB执行器技术 60
3.3.1 逻辑计划与物理计划 61
3.3.2 分布式执行 61
3.3.3 分布式执行计划的优势 62
3.4 AntDB存储技术 63
3.4.1 存储节点 63
3.4.2 Hash分片技术 63
3.4.3 水平动态扩展技术 67
3.5 AntDB事务机制 68
3.5.1 全局一致性 68
3.5.2 2PC协议和Paxos协议 69
3.6 AntDB企业增强特性介绍 72
3.6.1 数据分布式存储 72
3.6.2 分布式集群下强一致备份恢复技术 74
3.6.3 同步异步自适应流复制 75
3.6.4 异构数据库兼容评估 78
3.6.5 数据并行查询 83
3.6.6 Oracle兼容 84
3.6.7 AntDB在线数据扩容 85
3.6.8 读写分离 89
3.6.9 与异构数据库互联 93
3.6.10 异构索引支持 94
3.6.11 集群自愈 97
3.6.12 异地多中心 103
3.7 AntDB 的Oracle兼容性 103
3.7.1 Oracle兼容性能力说明 103
3.7.2 使用兼容模式访问AntDB数据库 104
3.7.3 使用Oracle兼容特性开发应用系统 106
3.7.4 AntDB与Oracle语法对比 107
3.8 AntDB管理节点Adbmgr介绍 150
3.8.1 Adbmgr简介 150
3.8.2 管理AntDB集群 151
3.9 AntDB运维管理控制台介绍 180
3.9.1 AntDB管理控制台产品定位 180
3.9.2 AntDB运维管理控制台系统架构 181
3.9.3 AntDB运维管理控制台功能介绍 182
第4章AntDB分布式内存数据库 184
4.1 AntDB分布式内存数据库架构 184
4.2 存储引擎介绍 186
4.2.1 分层存储 186
4.2.2 持久化 188
4.2.3 索引优化 191
4.3 AntDB分布式内存数据库适用的场景 193
第5章AntDB数据库实践案例介绍 194
5.1 某省核心营业库案例 194
5.2 某省高速公路清分结算系统改造升级案例 197
5.3 某省核心账务库案例 201
5.4 某省计费中心项目 204
第6章高可用性方案设计与最佳实践 208
6.1 高可用架构基础 208
6.1.1 各种高可用架构介绍 209
6.1.2 服务器的可靠性设计 211
6.2 基于共享存储的高可用方案 211
6.2.1 SAN存储方案 212
6.2.2 DRBD方案 215
6.3 WAL日志或流复制的高可用方案 218
6.3.1 持续复制归档的Standby方法 219
6.3.2 异步流复制方案 220
6.3.3 同步流复制方案 228
6.4 基于触发器的同步方案 229
6.4.1 基于触发器的同步方案特点 229
6.4.2 基于触发器的同步软件介绍 230
6.5 基于中间件的高可用方案 233
6.5.1 基于中间件的高可用方案的特点 233
6.5.2 基于中间件的开源软件介绍 234
第7章 分布式数据库的发展展望 245
7.1 分布式数据库优化方案 247
7.1.1 OLTP性能优化 248
7.1.2 OLAP性能优化 249
7.2 分布式数据库的热点技术 256
7.2.1 时序数据处理 256
7.2.2 流式计算 258
7.2.3 全文检索、地理空间信息、图形关系处理 259
7.2.4 库内机器学习 259
7.2.5 向量相似度查询 260
7.2.6 区块链 261
7.2.7 存储计算分离 263
7.2.8 插件化 266
7.2.9 超融合 266