传统数据库智慧已过时：新时代设计启示

"对传统数据库智慧的质疑" Michael Stonebraker在"The Traditional RDBMS Wisdom is All Wrong"中提出，传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）的智慧已经过时，不再适应新时代的需求。传统RDBMS的设计基于磁盘块格式化，数据高度编码，并且依赖主内存缓冲池来处理I/O。查询计划被优化以减少CPU和I/O的使用，基本操作是读取一行数据，而索引通常通过B树结构实现。此外，还采用动态行级锁定、Aries风格的预写日志，以及异步或同步的复制机制，先更新主库，然后将日志移动到其他站点并在辅助站点上向前滚动。 然而，随着技术的发展，RDBMS的传统智慧已经显得陈旧。例如，在数据仓库领域，列式存储正逐渐取代传统的行式存储，因为它们更适合大规模数据分析，不遵循传统模式。在其他领域，如Hadoop、图存储、NoSQL、数组存储等，也都在挑战RDBMS的主导地位。尤其是在线事务处理（OLTP）数据库，它们的大小随交易量的增长而增长，1TB的数据量已经可以被视为非常大的TP数据库。 Stonebraker指出，对于OLTP数据库的现实检查至关重要，因为现代应用的需求已经发生了变化。传统RDBMS的设计假设可能不再适用于处理大数据量和高并发的场景。例如，传统的行级锁定可能导致高并发下的性能瓶颈，而预写日志在分布式系统中的复杂性可能限制了系统的可扩展性。 新时代的数据库设计需要考虑以下几个方面： 1. 高性能：优化数据访问速度，减少I/O延迟，例如利用SSD或内存数据库。 2. 数据模型：针对特定应用场景选择合适的数据模型，如列式存储优化分析，图存储处理复杂关系。 3. 并发控制：采用更高效的并发控制策略，如多版本并发控制（MVCC）以提高并行处理能力。 4. 分布式处理：设计支持分布式存储和计算的架构，以应对数据量和负载的增长。 5. 弹性与容错：通过副本和复制机制确保高可用性和故障恢复。 6. 实时分析：结合流处理技术，实现实时数据处理和分析。 总而言之，传统RDBMS的智慧在某些情况下已不再适用，数据库设计需要与时俱进，适应新的技术趋势和业务需求。这包括对数据存储、查询优化、并发控制、分布式处理等方面的创新，以满足大数据、高并发和实时分析等现代应用场景。