Australia Database

随着互联网业务的飞速发展，传统单机关系型数据库在处理海量数据和高并发访问时遇到了瓶颈。分布式数据库应运而生，它们将数据分散存储在多台服务器上，以实现水平扩展。
NoSQL数据库：非关系型数据库，牺牲了一部分关系 加纳电话号码库 型数据库的ACID特性，以换取更高的可扩展性和灵活性。例如，键值存储（Redis）、文档型数据库（MongoDB）、列族数据库（Cassandra）、图数据库（Neo4j）。它们在特定场景下能提供超越关系型数据库的查询性能。
NewSQL数据库：介于传统关系型数据库和NoSQL数据库之间，它试图在保持SQL的便利性和关系型数据库的ACID特性的同时，提供NoSQL数据库的水平扩展能力。
代表产品：
NewSQL：CockroachDB、YugabyteDB、TiDB（也属于HTAP范畴）。它们通常通过Paxos或Raft等分布式一致性协议来保证数据强一致性。
分布式关系型数据库服务：云厂商提供的托管服务，如Amazon Aurora、Google Cloud Spanner。
优势：无限的水平扩展能力，高可用性，弹性伸缩。
挑战：架构复杂性高，分布式事务和跨节点查询优化更具挑战性。
4. 实时数据管道与流处理
在许多业务场景中，数据不再是静态的，而是源源不断地产生。构建实时数据管道来处理和分析这些流式数据，对于提升业务实时响应能力和查询效率至关重要。
消息队列：如Kafka、RabbitMQ，用于解耦数据生产者和消费者，削峰填谷，确保数据可靠传输。
流处理引擎：如Apache Flink、Apache Spark Streaming，用于实时地对数据流进行清洗、转换、聚合和分析，然后将结果写入数据库或缓存，供前端应用查询。
CDC (Change Data Capture)：通过捕获数据库的变更日志，实时地将数据变更同步到其他系统（如数据仓库、缓存、搜索索引），保持数据一致性，并支持实时分析。
优势：实现数据在秒级或毫秒级延迟下进行处理和分析，支持实时业务决策。
挑战：技术栈复杂，需要专业的团队进行搭建和维护。