四大国产数据库 htap数据库是什么？
htap数据库是什么？
Gartner给出了HTAP数据库的清晰定义。HTAP数据库需要同时支持OLTP和OLAP场景。基于创新的计算和存储框架，可以保证事务在同一数据上进行，同时支持实时分析，节省了耗时的ETL过程。
支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？ ？
以MySQL为列：
1:要支持高并发系统，必须涉及事务，所以数据库引擎必须选择InnoDB。InnoDB支持事务，事务级别取决于业务。如果业务数据一致性要求非常高，事务将开启序列化级别，这将完全隔离事务，但会导致对锁资源的竞争加剧。MySQL的性能在一定程度上降低了。
2:数据库分为主数据库和从数据库。主数据库负责写入数据，集群数据库负责读取数据。注意主从数据库的数据一致性。
3:冷热数据分离，美团、饥饿部分设计采用冷热数据分离。以订单为例，出库单的主要业务场景是查询。数据查询越向前，概率越低。这是冷数据。正在交易的订单是热点数据，需要随时查询和更新。冷数据可以放入redis缓存。这将提高查询效率。
4：数据表设计，充分利用索引查询。businesssql避免返回无用的行和列，禁止使用select*query，在查询时增加限制，并尽可能返回满足要求的行。对于复杂的SQL，请考虑拆分SQL。拆分SQL有一个优点。对于重复查询SQL，将第二次查询放入MySQL缓冲区，避免重复磁盘操作，提高访问性能。
5：子数据库和子表。例如，业务数据按月份分类。在一定程度上，增加、删除、修改和检查的压力将得到缓解。
希望对您有所帮助。谢谢您。
大数据时代需要哪些数据库技术？
Tidb是一款面向在线事务处理（HTAP）的融合数据库产品：混合事务/分析处理。实现了一键水平扩展、多拷贝数据安全性强、分布式事务、实时OLAP等重要特性。同时，它与MySQL协议和ecolog兼容，易于移植，运行维护成本低。更重要的是，它是一个开源的分布式数据库，在大数据时代不可或缺。
大数据时代其实就是数据集成和分析的时代，传统的数据库是分不开的，比如MySQL和Hadoop。不过，目前各大厂商都在自己研究，比如阿里就有单独的研发。腾讯也是如此。当然，标题的分析速度也要提高，否则就无法实现准确的推荐。
大数据时代，每个大工厂都有自己的核心计算分析模型。当然，一定是在海量数据之后。不需要小公司，只需要几个mysql。Tidb也不错。
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