专题出品人: 李海翔

腾讯 数据库资深研究员(首架)

专题:分布式数据库

本专题下的议题

多模数据库的设计与实现
简怀兵 字节跳动 架构师
所属专题:分布式数据库

课程概要

1. 背景导读
2. 多模数据库的业务价值
3. 实现多模数据库的关键技术
- 3.1 存储引擎设计
分层设计(API层 - 数据模型层 - 物理存储层)
物理存储结构:ARS
数据模型:以关系模型和文档模型为例
API: SQL和类MongoDB API
- 3.2 一致性模型设计
理念:PACELC理论
原则:State/Operation consistency解耦
实践:Linearizability实现
- 3.3 基础事务实现设计
依赖:对象Linearizability和CAS
方法:percolator及其优化
4. 业界趋势展望

当今,云计算已经成为信息技术研发领域的集大成者,很多互联网细分领域正经历从toc向tob的转变。tob产品不仅会面临部署方式复杂等难题,而且用户对其生态的开放能力要求也更高。在这样的背景下,本次分享从分布式数据库的视角,抛砖引玉,探讨多模数据库的应用场景、业务收益以及实现的关键技术。

听众收益

1. 了解多模数据库的发展趋势
2. 深入理解多模数据库的设计和实现方法
3. 掌握多模数据库落地和工程实践过程的关键点

分布式事务与数据异常
李海翔 腾讯 数据库资深研究员(首架)
所属专题:分布式数据库

课程概要

1 分布式事务处理技术与背景
1.12PC
1.2一致性
2数据异常
2.1SQL标准与James Gray
2.2分布式数据异常—读半已提交等
2.3分布式数据异常的本质
2.4分布式事务与数据异常的联系
3 主流数据库系统对数据异常的检验与实现

分布式事务处理技术,不仅仅是2PC技术。在实现数据一致性的时候,分布式事务需要特别考虑数据异常、分布式数据异常。而数据异常和分布式数据异常之间,又是什么关系呢?作者在本次分享中,首次展示分布式数据异常的本质,讲述其和分布式事务的关系,使得听者可探究到数据异常的本质和内在规律,并揭示出隔离级别和并发算法的本质,进而可对ACID的C与数据异常的关系建立深刻认知。

听众收益

1. 了解分布式事务处理的核心技术
2. 深入理解数据异常
3. 掌握事务处理的一致性技术

B 站大型活动背后的数据库保障
陈阳 哔哩哔哩 数据库负责人
所属专题:分布式数据库

课程概要

### 话题概述:
B 站每年都会举办多场大型活动, 诸如: 跨年晚会、拜年祭、大型赛事直播、会员购大促等. 随着近几年一些高质量的活动受到用户关注量越来越大, 活动时的流量和并发也在一次次地刷新着历史记录, 每次大型活动对于整个运维团队都是一次大考.
本次分享将会围绕着数据库侧技术进行, 从事前评估和压测、事中应急预案、事后总结复盘几个方面来介绍我们如何完整地保障一场大型活动, 以及期间可能出现的一些异常情况和应对策略, 希望对存在类似挑战的技术同学有一些启发和帮助.

### 演讲题纲:
* 不同活动场景背后的数据库瓶颈点
* 事前容量规划与核心关注点
* 事中出现的一些典型问题以及应急预案
* 事后总结复盘

### 话题亮点:
* 大型活动保障
* 数据库常用应急预案

听众收益

* 大型活动下数据库容易出现的瓶颈点
* 数据库常用的应急预案设计

李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库首席研究员(T14),腾讯TDSQL分布式数据库首席架构师。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师,CCF数据库专委会委员,DTCC(中国数据库技术大会)专家委员会委员。出版有《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《大数据管理》、《分布式数据库原理、架构和实践》。申请与授权专利70+,VLDB等数据库顶会论文若干篇。参与包括国家863重大专项、核高基、工信部、科技部等多项目。获北京市科技进步一等奖。

专题:分布式数据库

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