数据库系统是一个历史悠久却又生机勃勃的领域。1.70年代，Edgar F. Codd提出了关系模型，随后IBMSystemR关系数据库原型的故事问世。在1974年至1979年间，SystemR引入了SQL关系语法、AccessPath描述索引和回表、JoinMethod等概念（包括IndexJoin和SortJoin的实现），并在用户管理方面引入了Grant、View等运维命令。数据库的宕机恢复、事务Lock机制等基本功能已经成熟，同时系统层面已开始考虑平衡生成Codegen的CPU开销以及带来的加速效果，引入了分层的B树概念来处理存储和索引。随着一段时间的发展，关系数据库架构逐渐成型，核心在于Query和Storage。
2000年后，随着互联网的兴起，数据规模迅速膨胀，传统的单机数据库在扩展性方面面临着巨大挑战。为解决这一扩展性问题，数据库系统进行了多方面的探索，涌现出许多新型架构和产品。早期，一些NoSQL系统牺牲了事务和SQL特性，追求极致的扩展性，比如Bigtable、Hbase、Cassandra和MongoDB等。经过一段时间的探索，业界开始普遍认识到了SQL和事务等特性的重要性。2012年，Google发表了Spanner本文，展示了一种独特的分布式加数据库的工程实现。随后的几年里，NewSQL这一概念逐渐进入人们的视野。经过10年左右的发展，当前的分布式数据库技术主要包括三个方向：Sharding技术（如DRDS、TDSQL）、NewSQL（如Cockroach、YugabyteDB、TiDB）和云原生DB（如PolarDB、Aurora）。
在深入回顾和展望历史过程后，我们可以发现，目前主流的单机和分布式数据库仍然延续着40年前SystemR的模型和设计。许多主流技术，如Codegen、Paxos和MVCC等，其理论基础和技术积累早在80年代和90年代就已经相对完备。面对新的扩展性需求，采用分布式技术的三个新探索方向仍未形成定论。分布式技术可以有效解决扩展性问题并降低系统成本，因此具有巨大潜力。正如Fred Brooks所言，“没有银弹”，分布式更多地是帮助用户解决单机无法解决的扩展性问题，而非仅仅替代单机数据库。在小规模数据情况下，分布式数据库可能会增加更多成本和运维负担。当前，分布式数据库领域尚未形成明确的行业标准，单机数据库生态依然繁荣。因此，如何平滑过渡从单机向分布式，以及构建生态、实现单机数据库向分布式的扩展或演进，将成为分布式数据库能否走得更远的关键。
以PolarDB-X为例，2003年淘宝网最初采用经典的LAMP架构，随着用户量迅速增长，单机MySQL数据库无法满足需求，因此升级架构，转向使用Oracle数据库。随着用户规模不断增长，Oracle数据库也面临着增加">
polardb字段默认值查不到原因：1.该列没有设置默认值：如果该列没有设置默认值，则查询时就不会显示默认值。 2.该列的默认值为NULL：如果该列的默认值为NULL，则查询该列的默认值时会返回NULL。 在Polardb中，如果某个列的默认值为NULL，则向表中插入数据时，如果没有为该列指定值，则会使用NULL作为该列的默认值。 3.该列的默认值被修改过：如果该列的默认值曾经被修改过，则查询该列的默认值可能会出现问题。 PolarDB是阿里巴巴自主研发的下一代云原生关系型数据库，100%兼容MySQL、PostgreSQL、高度兼容Oracle语法。
PolarDB 数据库的优点有很多，以下是一些主要的优点：- PolarDB 100%兼容MySQL，使用MySQL的应用程序不需要修改一行代码，即可使用POLARDB。 - PolarDB 是一个多节点集群，集群中有一个Writer节点（主节点）和多个Reader节点，他们之间节点间的数据同步是通过异步复制实现的，这样可以保证数据的一致性和可用性。 - PolarDB 采用了存储计算分离架构，利用了软硬件结合的优势，为用户提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。
架构不同，性能不同。 1、架构不同：PolarDB是一种分布式关系型数据库，底层采用了多副本共享存储架构，而MySQL则是一种传统的关系型数据库，底层采用了基于磁盘的存储架构。 2、性能不同：PolarDB的多副本共享存储架构可以提供更高的性能和更快的响应时间，同时还支持自动扩容和缩容，而MySQL的性能则主要取决于硬件配置和数据库优化。
标签： NoSQL、 数据库、 分布式数据库、本文地址： https://yihaiquanyi.com/article/d3ce3c812b9cc4614884.html
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