SequoiaDB巨杉数据库：打造新一代国产原生分布式数据库 原创

目前，分布式数据库已经成为数据库应用中的标配，而企业应用也多依赖于分布式数据库进行支撑，尤其是当前金融类企业业务都在向微服务架构进行转型。因此，这就给分布式数据库市场带来了更加广泛的应用空间。

从传统关系型数据库来看，其技术储备已经非常成熟，比如针对多线程模型和不同的硬件设备，早已能够通过汇编语言实现线程的切换与调用。而作为国内主要的分布式数据库产品提供商，巨杉数据库目前已经在进一步拓展新一代分布式数据库的产品布局，并为众多大型金融类企业的云架构升级提供非常重要的技术支撑。

作为新一代分布式数据库，SequoiaDB巨杉数据库的架构与功能在保证与传统数据库完全兼容的基础上，进一步支撑微服务与云计算框架。因此，对于分布式交易与ACID保证了与传统技术完全兼容。另外，在面向微服务应用开发与云计算基础架构时，新一代分布式数据库还支持弹性扩张、资源隔离、多租户、可配置一致性、多模式（支持各类SQL协议）、集群内可配置容灾策略等一系列功能。

同时，由于传统单点数据库在容量上的瓶颈问题，使得很多用户都有数据迁移的需要，而对于像银行、政府这样的敏感用户，数据迁移将面临很大风险。因此，分布式数据库架构的提出大大缓解了容量不足的困境。而这也只不过是分布式数据库所解决的问题之一，更重要还是为了在微服务化应用开发以及云化平台的趋势下，不再以中间件加数据库的“烟囱式”模式进行构建，而是以大量微服务程序的模式来构建网状模型。

因此，分布式数据库需要满足对上层应用的弹性扩展、高并发、高吞吐量、与灵活敏捷的需求。而作为金融级分布式关系型数据库的代表性产品，SequoiaDB巨杉数据库的分布式数据库架构和面向微服务的云化产品形态，刚好能够满足包括政府、银行在内的大型客户业务系统实现数据库云化转型的升级。

分布式数据库技术特性

据悉，目前巨杉数据库在银行生产系统单机群最大物理节点数已经达到了135个，单集群最大存储容量超过2.1 PB，单集群最大管理数据条数1318亿条。而SequoiaDB巨杉数据库作为一款金融级的分布式关系型数据库，在企业客户云化架构转型过程中，还提供了多种重要技术支撑能力，其中包括：

• SequoiaDB数据存储引擎采用原生分布式架构，数据完全打散在分布式节点间存储，自动化数据分布和管理，数据可以按需灵活扩展。
• SequoiaDB采用分片技术为系统提供横向扩展机制，其分片过程对于应用程序来说完全透明。该机制解决了单台服务器硬件资源（如内存、CPU、磁盘 I/O）受限的问题，同时不会增加应用程序开发的复杂性。另外通过原生分布式架构，可以轻松实现PB级别数据管理，目前生产环境最大支持超过1500个节点集群。
• SequoiaDB巨杉数据库存储引擎能够实现multi-model多模数据管理，支持非结构化、结构化和半结构化数据全覆盖并统一管理。
• SequoiaDB的多模引擎设计让数据库平台场景更多样，能够符合云数据架构下对于多样化业务数据的统一管理与运维要求。
• SequoiaDB提供多维度、多层级的逻辑与物理隔离能力，能够同时服务于成百上千个不同SLA服务级别、优先级、业务特性、与数据量的应用程序，并保证应用程序之间的数据逻辑与物理隔离。
• SequoiaDB提供的“数据域（Domain）”特性，能够将整个集群在物理设备层面进行隔离，确保不同的表、表空间、与数据库实例坐落于独立的硬件设备上，保证高优先级的联机交易应用与后台统计分析相互隔离互不干扰。

保障数据安全高可用

政府和银行等机构不但要保证数据的安全性，更要保证业务的连续性，这就对数据库提出了更加严苛的要求，既要提供高安全性，同时还要满足业务可持续。这就需要数据库建立起一套完整的灾备系统，其中最常用的就是双活容灾。这种灾备方式能够使主数据库与备份数据库之间实现同步运行。正常情况下，双活架构的两个数据中心能够同时提供业务的读写服务，当一个中心宕机后，所有前端应用可以立刻切换到另一个数据中心继续运转。在银行交易系统中，双活容灾不仅能够保证数据不会丢失，同时还能保证系统在遭遇意外事故时业务的连续性。

而SequoiaDB巨杉数据库可谓是把灾备特征融入到了产品的基因当中，在内核层面实现了多种容灾方式，包括同城双活、同城双中心、同城三中心、两地三中心、与三地五中心等容灾策略。利用SequoiaDB巨杉数据库的容灾与高可用机制，用户在数据中心内的服务器故障可以保证RTO与RPO均为零，而整个数据中心或同城网络故障也可以做到秒级RTO、RPO=0。而巨杉数据库也表示，将持续专注于新一代分布式数据库技术的研发与拓展，坚持自主创新打造中国人自己的分布式开源数据库引擎。