drds資料庫是什麼

1. 資料庫是什麼東西

問題一：資料庫是什麼意思？ 看了就知道了
資料庫（Database）是按照數據耽構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今五十年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

問題二：資料庫是什麼意思？ 資料庫
data base

為滿足某一部門中多個用戶多種應用的需要，按照一定的數據模型在計算機系統中組織、存儲和使用的互相聯系的數據 *** 。

帶有資料庫的計算機系統，除具備一般的硬體、軟體外，必須有用以存儲大量數據的直接存取存儲設備、管理並控制資料庫的軟體――資料庫管理系統(DBMS)、管理資料庫的人員――資料庫管理員 (DBA)。這樣的數據、硬體、軟體和管理人員的總體構成資料庫枯輪褲系統。資料庫僅是資料庫系統的一個組成部分。

資料庫系統的功能和特徵 資料庫系統由文卷系統發展而來。與文卷系統相比，這種系統具有數據、體系和控制三個方面的主要特徵。

數據特徵 在文卷系統中雖然程序與數據之間可用存取方法進行轉換,但文卷還是與應用程序對應的,即數據仍面向應用。每一應用各自建立自己的一組文卷。不同的應用若涉及相同的數據，則這些數據分別納入各自的文卷之中。文卷的各種記錄之間沒有建立聯系，因而數據冗餘度大。增加新的應用，必須同時增加新的文卷。因此，文卷系統中的文卷是無結構的、不易擴充的信息 *** 。資料庫則不僅描述數據本身，而且描述數據之間的聯系。它的數據結構反映了某一部門的整體信息結構，數據冗餘度小、易於擴充新的應用，因而是面向數據總體結構的信息 *** ，可為多個用戶共享。

體系特徵 一切數據都有邏輯和物理兩個側面。在資料庫系統中，數據邏輯結構的描述稱為邏輯模式。邏輯模式又分為描述全局邏輯結構的全局模式(簡稱模式)和描述某些應用所涉及的局部邏輯結構的子模式。數據物理結構的描述稱為存儲模式。這兩種模式總稱為資料庫模式。

資料庫系統中，用戶根據子模式編製程序。子模式與模式模式與存儲模式之間有軟體進行映射。因此,程序與數據之間具有兩級獨立性：物理獨立性和邏輯獨立性。數據的存儲模式改變，而模式可以不改變，因而不必改寫應用程序,這稱為物理獨立性。模式改變時,子模式可能不改變，也就不必改寫應用程序，這稱為邏輯獨立性。由於資料庫系統具備比較高的程序與數據的獨立性，可以使程序員在編制應用程序時集中精力考慮演算法邏輯，不必過問物理細節，而且可以大大減少應用程序維護的工作量。

控制特徵 資料庫數據數量龐大，結構復雜，又為多個用戶所共享。因此，必須由資料庫管理系統在定義、建立、運行以及維護時進行統一管理和控制，以保證資料庫數據的安全性、完整性和並發操作的一致性。此外，還必須有資料庫管理員專門負責對資料庫的管理、控制監督和改進。

由於資料庫系統具有上述特徵，它的出現使信息系統的研製從圍繞加工數據的程序為中心，轉變到圍繞共享的資料庫來進行。這便於數據的集中管理，有利於應用程序的研製和維護。數據減少了冗餘度和提高了相容性，從而提高了作出決策的相容性。因此，大型復雜的信息系統大多以資料庫為核心，資料庫系統在計算機應用中起著越來越重要的作用。

研究課題 資料庫研究的課題，主要涉及三個領域。

資料庫管理系統軟體的研製 DBMS是資料庫系統的基礎。研製DBMS的基本目標，是擴大功能，提高性能和可用性，從而提高用戶的生產率。70年代以來，研製的重點是探索關系資料庫管理系統的設計，內容包括關系數據語言、查詢優化、並發控制和系統性能等。另一類課題是對DBMS標准化的研究，即研究一個統一的DBMS體系結構的規范。

資料庫設計 這是在計算機系統具有的資料庫管理系統的基礎上，按照應用要求以及計算機系統所提供的數據模型和功能，設計一個結構良好、使用方便、效率較高沒簡的，以資料庫為核心的應用信息系統。這一領域主要的研究課題，是資料庫設計方法學和設計工具的探索。例如，運用軟體工程的方法和工具指導資料庫設計；......>>

問題三桐指：資料庫中<>''是什麼意思 是不等號，也有的語言可寫作：# 或 !=

問題四：資料庫欄位是什麼意思 一張數據表分為行和列，一行就是一跳記錄。可儲有很多個欄位，就是各個屬性。比如一張Student 表，裡面有studentname，id等欄位，是站一列的。他們合起來組成一跳記錄。

問題五：資料庫中%是什麼意思 通配符，% 包含零個或更多字元的任意字元串，
比如在查找的時候用MM%暢可以查找出以MM開頭的欄位，

問題六：資料庫到底是什麼學科 資料庫就是一個庫，裡面有很多很多的數據
哈哈哈，開個玩笑，不過事實的確如此，資料庫既不是系統也不是軟體，就是很多的數據按照某種方式放在一起而已。

你應該用過excel，看過excel表吧，所謂資料庫就是很多張那樣存數據的表，並把數據存在這些表裡。（當然還要包括表裡面數據的索引，表和表的關系等等一些比較復雜的東西，在這里就不說了)。

而使用資料庫的原貳就是數據實在太多，而使用資料庫可以方便快速地從很多數據里搜索、修改數據信息。你可以假想一個大超市，裡面有幾千種貨品，幾十萬條貨品紀錄，而你需要從多個接入點（超市的多個收銀台...）紀錄並修改這些貨品進貨、售出信息的時候，資料庫就發揮出它的威力來了。

另外資料庫都是需要軟體支持的，常用的有sql server/oracle/pb等等資料庫。至於所謂「做資料庫」，應該就是用某種資料庫軟體進行建立資料庫的操作了，這個……真的是太復雜啦，如果你有興趣可以找一些相關方面內容學習一下。我就說這么多了，累死我了...

回

問題七：什麼是資料庫文件？ MDF是資料庫文件,LDF是日誌文件
1)主文件。主文件是某特定應用領域的永久性的數據資源。主文件包含那些被定期存取以提供信息和經常更新以反映最新狀態的記錄。典型的主文件有庫存文件、職工主文件和收帳主文件等。

(2)事務文件。事務文件包含著作為一個信息系統的數據活動(事務)的那些記錄。這些事務被分批以構成事務文件。例如，從每周工資卡上錄制下來的數分批存放在一個事務文件上，然後對照工資清單文件進行處理以便列印出工資支票和工資記錄簿。

(3)表文件。表文件是一恭表格。之所以單獨建立表文件而不把表設計在程序中是為了便於修改。例如，一個公用事業公司的稅率表或國內稅務局的稅率就可以存儲在表中文件。

(4)備用文件。備用文件是現有生產性文件的一個復製品。一旦生產性文件受到破壞，利用備用文件就可以重新建立生產性文件。

(5)檔案文件。檔案文件不是提供當前處理使用的，而是保存起來作為歷史參照的。例如，國內稅務局(IRS)可能要求檢查某個人最近15年的歷史。實際上，檔案文件恰恰是在給定時間內工作的一個快照。

(6)輸出文件。輸出文件包含將要列印在列印機上的、顯在屏幕上的或者繪制在繪圖儀上的那些信息的數值映象。輸出文件可以是假離線的(存儲在輔存設備上)，當輸出設備可

用時才進行實際的輸出。

問題八：資料庫中@代表什麼意思 ]@]@]
是:局部變數聲明，如果沒有@的欄位代表是列名；

eg：

聲明變數： declare @name varchar(8)

賦值： set @name= '張三'

查詢： select * from stuInfo where stuName = @name

由set 和 select 進行賦值；

select一般用於查詢數據，然後再賦值變數。

還有

error 等是全局變數，系統自定義的，我們只讀，不能改！！

問題九：什麼是 手機資料庫？ 你好 很高興可以回答你的問題手機可以正常打開么? 你先試試刷機 如果不行的話 就是主板的問題了 修一下很貴的 攻如換新手機 建議硬格或者刷機解決

問題十：資料庫中的用戶是什麼意思 指的的是你使用者的人數

2. 阿里巴巴採用自己研發的分布式資料庫系統叫什麼,它有哪些特點

上層的是分布式資料庫分表分庫中間件，負責和上層應用打交道，對應用可表現為一個獨立的資料庫，而屏蔽底層復雜的系統細節。分布式資料庫中間件除了基本的分表分庫功能，還可以豐富一下，比如講讀寫分離或者水平擴容功能集成在一起，或者比如讀寫分離本身也可以作為一個獨立的中間件。（Cobar, MyCAT, TDDL, DRDS, DDB）

增量數據訂閱和消費，用戶對資料庫操作，比如DML, DCL, DDL等，這些操作會產生增量數據，下層應用可以通過監測這些增量數據進行相應的處理。典型代表Canal，根據MySQL的binlog實現。也有針對Oracle(redolog)的增量數據訂閱與消費的中間件。（Canal, Erosa）

資料庫同步中間件涉及資料庫之間的同步操作，可以實現跨（同）機房同步以及異地容災備份、分流等功能。可以涉及多種資料庫，處理之後的數據也可以以多種形式存儲。（Otter, JingoBus, DRC）

資料庫與資料庫之間會有數據遷移（同步）的動作，同款數據同步原理比較簡單，比如MySQL主備同步，只要在資料庫層進行相應的配置既可，但是跨資料庫同步就比較復雜了，比如Oracle->MySQL. 數據遷移一般包括三個步驟：全量復制，將原資料庫的數據全量遷移到新資料庫，在這遷移的過程中也會有新的數據產生；增量同步，對新產生的數據進行同步，並持續一段時間以保證數據同步；原庫停寫，切換新庫。將「跨資料庫」這個含義擴大一下——「跨數據源」，比如HDFS, HBase, FTP等都可以相互同步。（yugong, DataX）

3. 資料庫是什麼，它是做什麼用的

資料庫(Database)是按照數據結構來組織、 存儲和管理數據的倉庫。在1990年以後，數據管理不再是存儲和管理數據，而是轉變成用戶所需要的各種數據管理的方法。

資料庫具有能存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的作用。資料庫系統在各個方面都得到了廣泛的應用。

在信息化社會，充分有效的管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的重要前提。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心組成部分，是進行科學研究和決策管理的重要手段。

(3)drds資料庫是什麼擴展閱讀：

資料庫可以視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據運行新增、截取、更新、刪除等操作。

發明人是雷明頓蘭德公司。

資料庫管理系統（DBMS）是為管理資料庫而設計的電腦軟體系統，具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類。

資料庫的類型有關系資料庫和非關系型資料庫兩種。資料庫模型有對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型。

4. 阿里雲分布式資料庫服務DRDS誰使用過 簡單講講！

淘寶開源的TDDL和cobar的結合，放到了阿里雲上就是DRDS，是商品，服務，可以購買使用的。可以在阿里雲官網上注冊免費試用。

=====================================================
隨著互聯網時代的到來，計算機要管理的數據量呈指數級別地飛速上漲，而我們卻完全無法對用戶數做出准確預估。我們的系統所需要支持的用戶數，很可能在短短的一個月內突然爆發式地增長幾千倍，數據也很可能快速地從原來的幾百GB飛速上漲到了幾百個TB。如果在這爆發的關鍵時刻，系統不穩定或無法訪問，那麼對於業務將會是毀滅性的打擊。
伴隨著這種對於系統性能、成本以及擴展性的新需要，以HBase、MongoDB為代表的NoSQL資料庫和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase為代表的分布式NewSQL資料庫如雨後春筍般不斷涌現出來。
本文將會介紹阿里DRDS的技術理念、發展歷程、技術特性等內容。
DRDS設計理念
從20世紀70年代關系資料庫創立開始，其實大家在資料庫上的追求就從未發生過變化：更快的存取數據，可以按需擴縮以承載更大的訪問量和更大的數據量，開發容易，硬體成本低，我們可以把這叫做資料庫領域的聖杯。
為了支撐更大的訪問量和數據量，我們必然需要分布式資料庫系統，然而分布式系統又必然會面對強一致性所帶來的延遲提高的問題，因為網路通信本身比單機內通信代價高很多，這種通信的代價就會直接增加系統單次提交的延遲。延遲提高會導致資料庫鎖持有時間變長，使得高沖突條件下分布式事務的性能不升反降（這個具體可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距離單機資料庫都還有明顯的差距。
從上面的說明，我們可以發現，問題的關鍵並不是分布式事務做不出來，而是做出來了卻因為性能太差而沒有什麼卵用。資料庫領域的高手們努力了40年，但至今仍然沒有人能夠很好地解決這個問題，Google Spanner的開發負責人就經常在他的Blog上談論延遲的問題，相信也是飽受這個問題的困擾。
面對這個難題，傳統的關系資料庫選擇了放棄分布式的方案，因為在20世紀70~80年代，我們的資料庫主要被用來處理企業內的各類數據，面對的用戶不過幾千人，而數據量最多也就是TB級別。用單台機器來處理事務，用個磁碟陣列處理一下磁碟容量不夠的問題，基本上就能解決一切問題了。
然而，信息化和互聯網的浪潮改變了這一切，我們突然發現，我們服務的對象發生了根本性變化，從原來的幾千人，變成了現在的幾億人，數據量也從TB級別到了PB級別甚至更多。存在單點的單機系統無論如何努力，都會面對系統處理能力的天花板。原來的這條路，看起來是走不下去了，我們必須想辦法換一條路來走。
可是，分布式資料庫所面對的強一致性難題卻像一座高山，人們努力了無數個日日夜夜，但能翻越這座山的日子看來仍然遙遙無期。
於是，有一群人認為，強一致性這件事看來不怎麼靠譜，那徹底繞開這個問題是不是個更好的選擇？他們發現確實有那麼一些場景是不需要強一致事務的，甚至連SQL都可以不要，最典型的就是日誌流水的記錄與分析這類場景。而去掉了事務和SQL，介面簡單了，性能就更容易得到提升，擴展性也更容易實現，這就是NoSQL系統的起源。
雖然NoSQL解決了性能和擴展性問題，但這種繞開問題的方法給用戶帶來了很多困擾，系統的開發成本也大大提升。這時候就有另外一群人，他們覺得用戶需要SQL，覺得用戶也需要事務，問題的關鍵在於我們要努力地往聖杯的方向不斷前進。在保持系統的擴展性和性能的前提下，付出盡可能小的代價來滿足業務對資料庫的需要。這就是NewSQL這個理念的由來。
DRDS也是一個NewSQL的系統，它與ScaleBase、VoltDB等系統類似，都希望能夠找到一條既能保持系統的高擴展性和高性能，又能盡可能保持傳統資料庫的ACID事務和SQL特性的分布式資料庫系統。
DRDS發展歷程
在一開始，TDDL的主要功能就是做資料庫切分，一個或一組SQL請求提交到TDDL，TDDL進行規則運算後得知SQL應該被分發到哪個機器，直接將SQL轉發到對應機器即可（如圖1）。

圖1 TDDL資料庫切分
開始的時候，這種簡單的路由策略能夠滿足用戶的需要，我們開始的那些應用，就是通過這樣非常簡單的方式完成了他所有的應用請求。我們也認為，這種方案簡單可靠，已經足夠好用了。
然而，當我們服務的應用從十幾個增長到幾百個的時候，大量的中小應用加入，大家紛紛表示，原來的方案限制太大，很多應用其實只是希望做個讀寫分離，希望能有更好的SQL兼容性。
於是，我們做了第一次重大升級，在這次升級里，我們提出了一個重要的概念就是三層架構，Matrix對應資料庫切分場景，對SQL有一定限制，Group對應讀寫分離和高可用場景，對SQL幾乎沒有限制。如圖2所示。

圖2 資料庫升級為三層架構
這種做法立刻得到了大家的認可，TDDL所提供的讀寫分離、分庫分表等核心功能，也成為了阿里集團內資料庫領域的標配組件，在阿里的幾乎所有應用上都有應用。最為難得的是，這些功能從上線後，到現在已經經歷了多年雙11的嚴酷考驗，從未出現過嚴重故障（p0、p1級別故障屬於嚴重故障）。資料庫體系作為整個應用系統的重中之重，能做到這件事，真是非常不容易。
隨著核心功能的穩定，自2010年開始，我們集中全部精力開始關注TDDL後端運維系統的完善與改進性工作。在DBA團隊的給力配合下，圍繞著TDDL，我們成功做到了在線數據動態擴縮、非同步索引等關鍵特徵，同時也比較成功地構建了一整套分布式資料庫服務管控體系，用戶基本上可以完全自助地完成整套資料庫環境的搭建與初始化工作。
大概是2012年，我們在阿里雲團隊的支持下，開始嘗試將TDDL這套體系輸出到阿里雲上，也有了個新的名字：阿里分布式資料庫服務（DRDS），希望能夠用我們的技術服務好更多的人。
不過當我們滿懷自信地把自己的軟體拿到雲上的時候，卻發現我們的軟體距離用戶的要求差距很大。在內部因為有DBA的同學們幫助進行SQL review，所以SQL的復雜度都是可控的。然而到了雲上，看了各種渠道提過來的兼容性需求，我們經常是不自覺地發出這樣的感嘆：「啊？原來這種語法MySQL也是可以支持的？」
於是，我們又進行了架構升級，這次是以兼容性為核心目標的系統升級工作，希望能夠在分布式場景下支持各類復雜的SQL，同時也將阿里這么多年來在分布式事務上的積累都帶到了DRDS裡面。
這次架構升級，我們的投入史無前例，用了三年多才將整個系統落地完成。我們先在內部以我們自己的業務作為首批用戶上線，經過了內部幾百個應用的嚴酷考驗以後，我們才敢拿到雲上，給到我們的最終用戶使用。
目前，我們正在將TDDL中更多的積累輸出到雲上，同時也努力優化我們的用戶界面。PS：其實用戶界面優化對我們這種專注於高性能後端技術的團隊來說，才是最大的技術挑戰，連我也去學了AngularJS，參與了用戶UI編。
DRDS主要功能介紹
發展歷史看完了，下面就由我來介紹一下目前我們已經輸出到雲上的主要功能。
【分布式SQL執行引擎】
分布式SQL引擎主要的目的，就是實現與單機資料庫SQL引擎的完全兼容。目前我們的SQL引擎能夠做到與MySQL的SQL引擎全兼容，包括各類join和各類復雜函數等。他主要包含SQL解析、優化、執行和合並四個流程，如圖3中綠色部分。

圖3 SQL引擎實現的主要流程
雖然SQL是兼容的，但是分布式SQL執行演算法與單機SQL的執行演算法卻完全不同，原因也很簡單，網路通信的延遲比單機內通信的延遲大得多。舉個例子說明一下，我們有份文件要從一張紙A上謄寫到另外一張紙B上，單機系統就好比兩張紙都在同一個辦公室里，而分布式資料庫則就像是一張紙在北京，一張紙在杭州。
自然地，如果兩張紙在同一個辦公室，因為傳輸距離近，逐行謄寫的效率是可以接受的。而如果距離是北京到杭州，用逐行謄寫的方式，就立刻顯得代價太高了，我們總不能看一行，就打個「飛的」去杭州寫下來吧。在這種情況下，還是把紙A上的信息拍個照片，【一整批的】帶到杭州去處理，明顯更簡單一些。這就是分布式資料庫特別強調吞吐調優的原因，只要是涉及到跨機的所有查詢，都必須盡可能的積攢一批後一起發送，以減少系統延遲提高帶來的不良影響。
【按需資料庫集群平滑擴縮】
DRDS允許應用按需將新的單機存儲加入或移出集群，DRDS則能夠保證應用在遷移流程中實現不停機擴容縮容。

圖4 DRDS按需進行平滑擴縮
在內部的資料庫使用實踐中，這個功能的一個最重要應用場景就是雙11了。在雙11之前，我們會將大批的機器加入到我們的資料庫集群中，抗過了雙11，這批機器就會下線。
當DRDS來到雲上，我們發現雙11其實不僅僅隻影響阿里內部的系統。在下游的各類電商輔助性系統其實也面對巨大壓力。在雙11前5天，網聚寶的熊總就找到我說，擔心撐不過雙11的流量，怕系統掛。於是我們就給他介紹了這個自動擴容的功能怎麼用，他買了一個月的資料庫，掛接在DRDS上。資料庫能力立刻翻倍，輕松抗過了雙11，也算是我印象比較深刻的一個案例了。
因為我們完全無法預測在什麼時間點系統會有爆發性的增長，而如果在這時候系統因為技術原因不能使用，就會給整個業務帶來毀滅性的影響，風口一旦錯過，就追悔莫及了。我想這就是雲計算特別強調可擴展能力的原因吧。
【小表廣播】
小表廣播也是我們在分布式資料庫領域內最常用的工具之一，他的核心目的其實都是一個——盡可能讓查詢只發生在單機。
讓我們用一個例子來說明，小表廣播的一般使用場景。

圖5 小表廣播場景
圖5中，如果我想知道買家id等於0的用戶在商城裡面買了哪些商品，我們一般會先將這兩個表join起來，然後再用where平台名=」商城」 and buyerID = 0找到符合要求的數據。然而這種join的方式，會導致大量的針對左表的網路I/O。如果要取出的數據量比較大，系統延遲會明顯上升。
這時候，為了提升性能，我們就必須要減少跨機join的網路代價。我們比較推薦應用做如下處理，將左表復制到右表的每一個庫上。這樣，join操作就由分布式join一下變回到本地join，系統的性能就有很大的提升了，如圖6所示。

圖6
【分布式事務套件】
在阿里巴巴的業務體系中存在非常多需要事務類的場景，下單減庫存，賬務，都是事務場景最集中的部分。
而我們處理事務的方法卻和傳統應用處理事務的方案不大一樣，我們非常強調事務的最終一致性和非同步化。利用這種方式，能夠極大地降低分布式系統中鎖持有的時間，從而極大地提升系統性能。

圖7 DRDS分布式事務解決套件
這種處理機制，是我們分布式事務能夠以極低成本大量運行的最核心法門。在DRDS平台內，我們將這些方案產品化，為了DRDS的分布式事務解決套件。
利用他們，能夠讓你以比較低的成本，實現低延遲，高吞吐的分布式事務場景。
DRDS的未來
阿里分布式資料庫服務DRDS上線至今，大家對這款產品的熱情超出了我們的預期，短短半年內已經有幾千個申請。
盡管還在公測期，但是大家就已經把關繫到身家性命的寶貴在線數據業務放到了DRDS上，我能夠感受到這份沉甸甸的信賴，也不想辜負這份信賴。
經過阿里內部幾千個應用的不斷歷練，DRDS已經積累出一套強大的分布式SQL執行引擎和和一整套分布式事務套件。
我也相信，這些積累能夠讓用戶在基本保持單機資料庫的使用習慣的前提下，享受到分布式資料庫高性能可擴展的好處。
在平時的DRDS支持過程中，我面對最多的問題就是，DRDS能不能夠在不改變任何原有業務邏輯和代碼的前提下，實現可自由伸縮和擴展呢？十分可惜的是，關系資料庫發展至今，還沒有找到既能保留傳統資料庫一切特性，又能實現高性能可擴展資料庫的方法。
然而，雖不能至，吾心嚮往之！我們會以「可擴展，高性能」為產品核心，堅定地走在追尋聖杯的路上，並堅信最終我們一定能夠找尋到它神聖的所在。
作者簡介：王晶昱，花名沈詢，阿里巴巴資深技術專家。目前主要負責阿里的分布式資料庫DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服務ONS（RocketMQ/Notify）兩個系統。

5. 資料庫中間件是什麼東西

中間件是位於平台（硬體和操作系統）和應用之間的通用服務，這些服務具有標準的程序介面和協議。而資料庫中間件（Distributed Database Middleware）是解決資料庫容量、性能瓶頸和分布式擴展問題的中間件服務，提供分庫分表、讀寫分離、彈性擴容等能力，應對海量數據的高並發訪問場景，有效提升資料庫讀寫性能。這一塊好像華為，阿里都做的挺不錯的。