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视频&PPT&互动问答丨2021数据技术嘉年华 · ON LINE(第一期)

数据和云 2021-11-02
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2021年10月29日,以“数据库内核技术”为主题的『2021数据技术嘉年华·ON LINE』第一期活动已经圆满结束啦!本次直播首次挑战墨天轮社区视频号双平台直播,更有美女主持人出镜主持。现在给大家安排上干货满满的PPT资源放送及视频回看,没来得及观看直播的小伙伴赶紧get起来!
『数据技术嘉年华』(DTC)中国DBA联盟墨天轮技术社区,联合主办的数据技术领域权威的会议平台。为了将最前沿、最卓越、最具价值的技术和优秀实践等,全方位、零时差、跨地域地展示给数据技术领域的同仁,我们在DTC 2021正式召开前,重磅打造『2021数据技术嘉年华·ON LINE』会议品牌,致力于成为数据技术领域的“晴雨表”,为中国的数据库和数据技术的持续成长贡献榜样力量。
随着信息技术的迅猛发展,产业数字化的浪潮滚滚向前,企业的信息化、数字化建设进入快速发展阶段。作为信息化核心的数据库,从学术界到工业界,都在突飞猛进的发展。『2021数据技术嘉年华·ON LINE』第一期活动,我们邀请到行业知名专家,分享数据库内核技术,从核心技术、架构设计、源码解析、发展趋势等角度,全面探讨数据库研发的方方面面,共同推进国产数据库向具有国际竞争力的层级迈进。

深入揭秘TDSQL-C 主从架构优化

演讲嘉宾:孙旭——腾讯云数据库专家
演讲PPT下载:https://www.modb.pro/doc/48225

MogDB 索引技术介绍

演讲嘉宾:吴松——云和恩墨数据库内核工程师
演讲PPT下载:https://www.modb.pro/doc/48223

GaussDB存储引擎技术

与同城双集群高可用方案揭秘

演讲嘉宾:王磊——华为GaussDB技术专家
演讲PPT下载:https://www.modb.pro/doc/48224

从 Scale 谈一谈 TiDB 的产品演进

演讲嘉宾:王聪——PingCAP TiDB SQL team tech leader
演讲PPT下载:https://www.modb.pro/doc/48222

Q&A

Q1、TDSQL的向量化引擎是怎么做的?

向量引擎后续集成,后续也会在AP场景做更多的特性,如查询下推,并行扫描。
Q2、TDSQL-C 支持同城灾备吗?
支持。
Q3、TDSQL-C这种架构下,备份速度如何?
由于存储采用了分片模式,从单个pg实例角度看,增量日志备份摆脱了单机IO的限制,不会因为写量大导致备份延迟或IO突增。在全量备份上,由于是在备份系统独立完成,和线上系统解耦,理论上只要有足够的资源,任何数据大小的实例备份速度都和单个分片(10GB)的备份速度相当。当然实际运营中需要综合考虑成本,未来针对备份可能会有更多不同的服务级别。
Q4、在整体架构上,TDSQL-C跟传统PostgreSQL有什么不同,比如必须要有一个分布式存储,必须要有一个XX组件之类的?
架构上,对比PostgreSQL我们需要一个分布式存储,以及和分布式存储通信的组件:cynos agent。
Q5、MogDB是基于openGauss哪个版本?相比openGauss有什么改进?
MogDB的版本在跟着openGauss内核版本不断演进,基本最新的特性都会同步;相比openGauss,MogDB在数据加密、插件支持、数据压缩、线程优化等方面做了一些优化和能力补齐。
Q6、双活的数据互相复制,在使用上怎么避免冲突的?
CN是对等架构,天生支持多活。
DN如果要支持本地就近接入,需要业务做好分片就近划分,如果不用支持就近接入,那么本地CN也会自动路由到正确的主DN上的。
Q7、TiDB 数据库的 "弹性扩缩容" 能力要跑在云上才能弹性好吧?自动扩容的时候,数据怎么重平衡?
对,主要是针对云环境,或者结合K8s这种编排系统。数据的重平衡,也是主要由PD(集群的调度节点)完成的,PD会自动向TiKV存储节点发送调度命令,让一部分数据按照Region为单位调度到新节点,直到达到重新的均衡。

2021数据技术嘉年华·ON LINE (第一期):数据库内核技术视频回放地址:

https://www.modb.pro/course/131(复制链接至浏览器或点击文末“阅读原文”观看)
『2021数据技术嘉年华·ON LINE (第二期):数据库智能运维』也将在本周五与大家见面啦!11月5日14:00准时守在直播间,我们不见不散~
*注:线上嘉年华与线下嘉年华内容及演讲嘉宾并不相同。
中国DBA联盟墨天轮主办的 2021数据技术嘉年华 将于11月19日-20日北京丽都皇冠假日酒店盛大召开。
一个主论坛12个专题论坛
演讲范围更广泛,内容更丰富
60+场主题演讲,总有一款适合你
大会门票限时0元领取
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妈妈再也不用担心我学不好数据技术了

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