資料庫的構架
⑴ 資料庫按數據的組織方式來分可以分為哪三種模型
1、層次模型：
①有且只有一個結點沒有雙親結點（這個結點叫根結點）。
②除根結點外的其他結點有且只有一個雙親結點。
層次模型中的記錄只能組織成樹的集合而不能是任意圖的集合。在層次模型中,記錄的組織不再是一張雜亂無章的圖，而是一棵"倒長"的樹。
2、網狀模型 ：
①允許一個以上的結點沒有雙親結點。
②一個結點可以有多個雙親結點。
網狀模型中的數據用記錄的集合來表示，數據間的聯系用鏈接（可看作指針）來表示。資料庫中的記錄可被組織成任意圖的集合。
3、關系模型：
關系模型用表的集合來表示數據和數據間的聯系。
每個表有多個列，每列有唯一的列名。
在關系模型中，無論是從客觀事物中抽象出的實體，還是實體之間的聯系,都用單一的結構類型
(1)資料庫的構架擴展閱讀
1、無條件查詢
例：找出所有學生的的選課情況
SELECT st_no，su_no
FROM score
例：找出所有學生的情況
SELECT*
FROM student
「*」為通配符，表示查找FROM中所指出關系的所有屬性的值。
2、條件查詢
條件查詢即帶有WHERE子句的查詢，所要查詢的對象必須滿足WHERE子句給出的條件。
例：找出任何一門課成績在70以上的學生情況、課號及分數
SELECT UNIQUE student.st_class，student.st_no，student.st_name，student.st_sex，student.st_age，score.su_no，score.score
FROM student，score
WHERE score.score>=70 AND score.stno=student,st_no
這里使用UNIQUE是不從查詢結果集中去掉重復行，如果使用DISTINCT則會去掉重復行。另外邏輯運算符的優先順序為NOT→AND→OR。
例：找出課程號為c02的，考試成績不及格的學生
SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=『c02』AND score<60
3、排序查詢
排序查詢是指將查詢結果按指定屬性的升序(ASC)或降序(DESC)排列，由ORDER BY子句指明。
例：查找不及格的課程，並將結果按課程號從大到小排列
SELECT UNIQUE su_no
FROM score
WHERE score<60
ORDER BY su_no DESC
4、嵌套查詢
嵌套查詢是指WHERE子句中又包含SELECT子句，它用於較復雜的跨多個基本表查詢的情況。
例：查找課程編號為c03且課程成績在80分以上的學生的學號、姓名
SELECT st_no，st_name
FROM student
WHERE stno IN (SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=『c03』 AND score>80 )
這里需要明確的是：當查詢涉及多個基本表時用嵌套查詢逐次求解層次分明，具有結構程序設計特點。在嵌套查詢中，IN是常用到的謂詞。若用戶能確切知道內層查詢返回的是單值，那麼也可用算術比較運算符表示用戶的要求。
5、計算查詢
計算查詢是指通過系統提供的特定函數(聚合函數)在語句中的直接使用而獲得某些只有經過計算才能得到的結果。常用的函數有：
COUNT(*) 計算元組的個數
COUNT(列名) 對某一列中的值計算個數
SUM(列名) 求某一列值的總和(此列值是數值型)
AVG(列名) 求某一列值的平均值(此列值是數值型)
MAX(列名) 求某一列值中的最大值
MIN(列名) 求某一列值中的最小值
例：求男學生的總人數和平均年齡
SELECT COUNT(*)，AVG(st_age)
FROM student
WHERE st_sex=『男』
例：統計選修了課程的學生的人數
SELECT COUNT(DISTINCT st_no)
FROM score
注意：這里一定要加入DISTINCT，因為有的學生可能選修了多門課程，但統計時只能按1人統計，所以要使用DISTINCT進行過濾。
⑵ 資料庫架構選型與落地，看這篇就夠了
隨著時間和業務的發展，資料庫中的數據量增長是不可控的，庫和表中的數據會越來越大，隨之帶來的是更高的 磁碟 、 IO 、 系統開銷 ，甚至 性能 上的瓶頸，而單台伺服器的 資源終究是有限 的。
因此在面對業務擴張過程中，應用程序對資料庫系統的 健壯性 ， 安全性 ， 擴展性 提出了更高的要求。
以下，我從資料庫架構、選型與落地來讓大家入門。
資料庫會面臨什麼樣的挑戰呢？
業務剛開始我們只用單機資料庫就夠了，但隨著業務增長，數據規模和用戶規模上升，這個時候資料庫會面臨IO瓶頸、存儲瓶頸、可用性、安全性問題。
為了解決上述的各種問題，資料庫衍生了出不同的架構來解決不同的場景需求。
將資料庫的寫操作和讀操作分離，主庫接收寫請求，使用多個從庫副本負責讀請求，從庫和主庫同步更新數據保持數據一致性，從庫可以水平擴展，用於面對讀請求的增加。
這個模式也就是常說的讀寫分離，針對的是小規模數據，而且存在大量讀操作的場景。
因為主從的數據是相同的，一旦主庫宕機的時候，從庫可以 切換為主庫提供寫入 ，所以這個架構也可以提高資料庫系統的 安全性 和 可用性 ；
優點：
缺點：
在資料庫遇到 IO瓶頸 過程中，如果IO集中在某一塊的業務中，這個時候可以考慮的就是垂直分庫，將熱點業務拆分出去，避免由 熱點業務 的 密集IO請求 影響了其他正常業務，所以垂直分庫也叫 業務分庫 。
優點：
缺點：
在資料庫遇到存儲瓶頸的時候，由於數據量過大造成索引性能下降。
這個時候可以考慮將數據做水平拆分，針對數據量巨大的單張表，按照某種規則，切分到多張表裡面去。
但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的資料庫操作還是有IO瓶頸（單個伺服器的IO有上限）。
所以水平分表主要還是針對 數據量較大 ，整體業務 請求量較低 的場景。
優點：
缺點：
四、分庫分表
在資料庫遇到存儲瓶頸和IO瓶頸的時候，數據量過大造成索引性能下降，加上同一時間需要處理大規模的業務請求，這個時候單庫的IO上限會限制處理效率。
所以需要將單張表的數據切分到多個伺服器上去，每個伺服器具有相應的庫與表，只是表中數據集合不同。
分庫分表能夠有效地緩解單機和單庫的 性能瓶頸和壓力 ，突破IO、連接數、硬體資源等的瓶頸。
優點：
缺點：
註：分庫還是分表核心關鍵是有沒有IO瓶頸 。
分片方式都有什麼呢？
RANGE（范圍分片）
將業務表中的某個 關鍵欄位排序 後，按照順序從0到10000一個表，10001到20000一個表。最常見的就是 按照時間切分 （月表、年表）。
比如將6個月前，甚至一年前的數據切出去放到另外的一張表，因為隨著時間流逝，這些表的數據被查詢的概率變小，銀行的交易記錄多數是採用這種方式。
優點：
缺點：
HASH（哈希分片）
將訂單作為主表，然後將其相關的業務表作為附表，取用戶id然後 hash取模 ，分配到不同的數據表或者資料庫上。
優點：
缺點：
講到這里，我們已經知道資料庫有哪些架構，解決的是哪些問題，因此， 我們在日常設計中需要根據數據的特點，數據的傾向性，數據的安全性等來選擇不同的架構 。
那麼，我們應該如何選擇資料庫架構呢？
雖然把上面的架構全部組合在一起可以形成一個強大的高可用，高負載的資料庫系統，但是架構選擇合適才是最重要的。
混合架構雖然能夠解決所有的場景的問題，但是也會面臨更多的挑戰，你以為的完美架構，背後其實有著更多的坑。
1、對事務支持
分庫分表後（無論是垂直還是水平拆分），就成了分布式事務了，如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價（XA事務）；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔（TCC、SAGA）。
2、多庫結果集合並 （group by，order by）
由於數據分布於不同的資料庫中，無法直接對其做分頁、分組、排序等操作，一般應對這種多庫結果集合並的查詢業務都需要採用數據清洗、同步等其他手段處理（TIDB、KUDU等）。
3、數據延遲
主從架構下的多副本機制和水平分庫後的聚合庫都會存在主數據和副本數據之間的延遲問題。
4、跨庫join
分庫分表後表之間的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表（垂直），也無法join分表粒度不同的表（水平）， 結果原本一次查詢就能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
5、分片擴容
水平分片之後，一旦需要做擴容時。需要將對應的數據做一次遷移，成本代價都極高的。
6、ID生成
分庫分表後由於資料庫獨立，原有的基於資料庫自增ID將無法再使用，這個時候需要採用其他外部的ID生成方案。
一、應用層依賴類（JDBC）
這類分庫分表中間件的特點就是和應用強耦合，需要應用顯示依賴相應的jar包（以java為例），比如知名的TDDL、當當開源的 sharding-jdbc 、蘑菇街的TSharding等。
此類中間件的基本思路就是重新實現JDBC的API，通過重新實現 DataSource 、 PrepareStatement 等操作資料庫的介面，讓應用層在 基本 不改變業務代碼的情況下透明地實現分庫分表的能力。
中間件給上層應用提供熟悉的JDBC API，內部通過 sql解析 、 sql重寫 、 sql路由 等一系列的准備工作獲取真正可執行的sql，然後底層再按照傳統的方法（比如資料庫連接池）獲取物理連接來執行sql，最後把數據 結果合並 處理成ResultSet返回給應用層。
優點
缺點
二、中間層代理類（Proxy）
這類分庫分表中間件的核心原理是在應用和資料庫的連接之間搭起一個 代理層 ，上層應用以 標準的MySQL協議 來連接代理層，然後代理層負責 轉發請求 到底層的MySQL物理實例，這種方式對應用只有一個要求，就是只要用MySQL協議來通信即可。
所以用MySQL Navicat這種純的客戶端都可以直接連接你的分布式資料庫，自然也天然 支持所有的編程語言 。
在技術實現上除了和應用層依賴類中間件基本相似外，代理類的分庫分表產品必須實現標準的MySQL協議，某種意義上講資料庫代理層轉發的就是MySQL協議請求，就像Nginx轉發的是Http協議請求。
比較有代表性的產品有開創性質的Amoeba、阿里開源的Cobar、社區發展比較好的 Mycat （基於Cobar開發）等。
優點
缺點
JDBC方案 ：無中心化架構，兼容市面上大多數關系型資料庫，適用於開發高性能的輕量級 OLTP 應用（面向前台）。
Proxy方案 ：提供靜態入口以及異構語言的支持，適用於 OLAP 應用（面向後台）以及對分片資料庫進行管理和運維的場景。
混合方案 ：在大型復雜系統中存在面向C端用戶的前台應用，也有面向企業分析的後台應用，這個時候就可以採用混合模式。
JDBC 採用無中心化架構，適用於 Java 開發的高性能的輕量級 OLTP 應用；Proxy 提供靜態入口以及異構語言的支持，適用於 OLAP 應用以及對分片資料庫進行管理和運維的場景。
ShardingSphere是一套開源的分布式資料庫中間件解決方案組成的生態圈，它由 Sharding-JDBC 、 Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar （計劃中）這3款相互獨立的產品組成，他們均提供標准化的數據分片、分布式事務和資料庫治理功能，可適用於如Java同構、異構語言、容器、雲原生等各種多樣化的應用場景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位為透明化的 資料庫代理端 ，提供封裝了 資料庫二進制協議的服務端版本 ，用於完成對 異構語言的支持 。
目前已提供MySQL版本，它可以使用 任何兼容MySQL協議的訪問客戶端 (如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作數據，對DBA更加友好。
向 應用程序完全透明 ，可直接當做MySQL使用。
適用於任何兼容MySQL協議的客戶端。
Sharding-JDBC
定位為 輕量級Java框架 ，在Java的JDBC層提供的額外服務。 它使用客戶端直連資料庫，以jar包形式提供服務，無需額外部署和依賴，可理解為 增強版的JDBC驅動，完全兼容JDBC和各種ORM框架 。
以電商SaaS系統為例，前台應用採用Sharding-JDBC，根據業務場景的差異主要分為三種方案。
分庫（用戶）
問題解析：頭部企業日活高並發高，單獨分庫避免干擾其他企業用戶，用戶數據的增長緩慢可以不分表。
拆分維度：企業ID分庫
拆分策略：頭部企業單獨庫、非頭部企業一個庫
分庫分表（訂單）
問題解析：訂單數據增長速度較快，在分庫之餘需要分表。
拆分維度：企業ID分庫、用戶ID分表
拆分策略：頭部企業單獨庫、非頭部企業一個庫，分庫之後用戶ID取模拆分表
單庫分表（附件）
問題解析：附件數據特點是並發量不大，只需要解決數據增長問題，所以單庫IO足以支撐的情況下分表即可。
拆分維度：用戶ID分表
拆分策略：用戶ID取模分表
問題一：分布式事務
分布式事務過於復雜也是分布式系統最難處理的問題，由於篇幅有限，後續會開篇專講這一塊內容。
問題二：分布式ID
問題三：跨片查詢
舉個例子，以用戶id分片之後，需要根據企業id查詢企業所有用戶信息。
sharding針對跨片查詢也是能夠支持的，本質上sharding的跨片查詢是採用同時查詢多個分片的數據，然後聚合結果返回，這個方式對資源耗費比較大，特別是對資料庫連接資源的消耗。
假設分4個資料庫，8個表，則sharding會同時發出32個SQL去查詢。一下子消耗掉了32個連接；
特別是針對單庫分表的情況要注意，假設單庫分64個表，則要消耗64個連接。如果我們部署了2個節點，這個時候兩個節點同時查詢的話，就會遇到資料庫連接數上限問題（mysql默認100連接數）
問題四：分片擴容
隨著數據增長，每個片區的數據也會達到瓶頸，這個時候需要將原有的分片數量進行增加。由於增加了片區，原先的hash規則也跟著變化，造成了需要將舊數據做遷移。
假設原先1個億的數據，hash分64個表，現在增長到50億的數據，需要擴容到128個表，一旦擴容就需要將這50億的數據做一次遷移，遷移成本是無法想像的。
問題五：一致性哈希
首先，求出每個 伺服器的hash值 ，將其配置到一個 0~2^n 的圓環上 （n通常取32）
其次，用同樣的方法求出待 存儲對象的主鍵 hash值 ，也將其配置到這個圓環上。
然後，從數據映射到的位置開始順時針查找，將數據分布到找到的第一個伺服器節點上。
一致性hash的優點在於加入和刪除節點時只會影響到在哈希環中相鄰的節點，而對其他節點沒有影響。
所以使用一致性哈希在集群擴容過程中可以減少數據的遷移。
好了，這次分享到這里，我們日常的實踐可能只會用到其中一種方案，但它不是資料庫架構的全貌，打開技術視野，才能更好地把存儲工具利用起來。
老規矩，一鍵三連，日入兩千，點贊在看，年薪百萬！
本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主題設計師，手機輸入法設計師，ProcessOn特邀講師。
曾涉獵航空、電信、IoT、垂直電商產品研發，現就職於某知名電商企業。
技術公眾號 【架構師修行錄】 號主，專注於分享日常架構、技術、職場干貨，Java Goals：架構師。
交個朋友，一起成長！
⑶ 請問資料庫有哪些種類呢
資料庫共有3種類型，為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。
1、關系資料庫
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基網路從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程序，令各個資料庫之間得以互相集成。
2、非關系型資料庫（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、鍵值（key-value）資料庫
Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(3)資料庫的構架擴展閱讀：
資料庫模型：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（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。
資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。
⑷ 2019數據架構選型必讀：1月資料庫產品技術解析
本期目錄
DB-Engines資料庫排行榜
新聞快訊
一、RDBMS家族
二、NoSQL家族
三、NewSQL家族
四、時間序列
五、大數據生態圈
六、國產資料庫概覽
七、雲資料庫
八、推出dbaplus Newsletter的想法
九、感謝名單
為方便閱讀、重點呈現，本期Newsletter（2019年1月）將對各個板塊的內容進行精簡。需要閱讀全文的同學可點擊文末 【閱讀原文】 或登錄https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA
DB-Engines資料庫排行榜
以下取自2019年1月的數據，具體信息可以參考http://db-engines.com/en/ranking/，數據僅供參考。
DB-Engines排名的數據依據5個不同的因素：
新聞快訊
1、2018年9月24日，微軟公布了SQL Server2019預覽版，SQL Server 2019將結合Spark創建統一數據平台。
2、2018年10月5日，ElasticSearch在美國紐約證券交易所上市。
3、亞馬遜放棄甲骨文資料庫軟體，導致最大倉庫之一在黃金時段宕機。受此消息影響，亞馬遜盤前股價小幅跳水，跌超2%。
4、2018年10月31日，Percona發布了Percona Server 8.0 RC版本，發布對MongoDB 4.0的支持，發布對XtraBackup測試第二個版本。
5、2018年10月31日，Gartner陸續發布了2018年的資料庫系列報告，包括《資料庫魔力象限》、《資料庫核心能力》以及《資料庫推薦報告》。
今年的總上榜資料庫產品達到了5家，分別來自：阿里雲，華為，巨杉資料庫，騰訊雲，星環 科技 。其中阿里雲和巨杉資料庫已經連續兩年入選。
6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E輪8000萬美元融資。11月15日，Neo4j宣布企業版徹底閉源：
7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033億美元（9000萬歐元）的價格收購了Apache Flink商業公司DataArtisans。
8、2019年1月11日早間消息，亞馬遜宣布推出雲資料庫軟體，亞馬遜和MongoDB將會直接競爭。
RDBMS家族
Oracle 發布18.3版本
2018年7月，Oracle Database 18.3通用版開始提供下載。我們可以將Oracle Database 18c視為採用之前發布模式的Oracle Database 12c第2版的第一個補丁集。未來，客戶將不再需要等待多年才能用上最新版Oracle資料庫，而是每年都可以期待新資料庫特性和增強。Database 19c將於2019年Q1率先在Oracle cloud上發布雲版本。
Oracle Database 18c及19c部分關鍵功能：
1、性能
2、多租戶，大量功能增強及改進，大幅節省成本和提高敏捷性
3、高可用
4、數據倉庫和大數據
MySQL發布8.0.13版本
1、賬戶管理
經過配置，修改密碼時，必須帶上原密碼。在之前的版本，用戶登錄之後，就可以修改自己的密碼。這種方式存在一定安全風險。比如用戶登錄上資料庫後，中途離開一段時間，那麼非法用戶可能會修改密碼。由參數password_require_current控制。
2、配置
Innodb表必須有主鍵。在用戶沒有指定主鍵時，系統會生成一個默認的主鍵。但是在主從復制的場景下，默認的主鍵，會對叢庫應用速度帶來致命的影響。如果設置sql_require_primary_key，那麼資料庫會強制用戶在創建表、修改表時，加上主鍵。
3、欄位默認值
BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON欄位可以指定默認值了。
4、優化器
1）Skip Scan
非前綴索引也可以用了。
之前的版本，任何沒有帶上f1欄位的查詢，都沒法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的欄位，讓這個查詢使用到索引。其實現原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查詢結果合並。
2）函數索引
之前版本只能基於某個列或者多個列加索引，但是不允許在上面做計算，如今這個限制消除了。
5、SQL語法
GROUP BY ASC和GROUP BY DESC語法已經被廢棄，要想達到類似的效果，請使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。
6、功能變化
1）設置用戶變數，請使用SET語句
如下類型語句將要被廢棄SELECT @var, @var:=@var+1。
2）新增innodb_fsync_threshold
該變數是控制文件刷新到磁碟的速率，防止磁碟在短時間內飽和。
3）新增會話級臨時表空間
在以往的版本中，當執行SQL時，產生的臨時表都在全局表空間ibtmp1中，及時執行結束，臨時表被釋放，空間不會被回收。新版本中，會為session從臨時表空間池中分配一個臨時表空間，當連接斷開時，臨時表空間的磁碟空間被回收。
4）在線切換Group Replication的狀態
5）新增了group_replication_member_expel_timeout
之前，如果某個節點被懷疑有問題，在5秒檢測期結束之後，那麼就直接被驅逐出這個集群。即使該節點恢復正常時，也不會再被加入集群。那麼，瞬時的故障，會把某些節點驅逐出集群。
group_replication_member_expel_timeout讓管理員能更好的依據自身的場景，做出最合適的配置（建議配置時間小於一個小時）。
MariaDB 10.3版本功能展示
1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT
1）update連表更新，limit語句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;
MySQL 8.0直接報錯
MariaDB 10.3更新成功
2）update連表更新，ORDER BY and LIMIT語句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;
MySQL 8.0直接報錯
MariaDB 10.3更新成功
參考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911
2、MariaDB10.3增補AliSQL補丁——安全執行Online DDL
Online DDL從名字上看很容易誤導新手，以為不論什麼情況，修改表結構都不會鎖表，理想很豐滿，現實很骨感，注意這個坑！
有以下兩種情況執行DDL操作會鎖表的，Waiting for table metadata lock（元數據表鎖）：
針對第二種情況，MariaDB10.3增補AliSQL補丁-DDL FAST FAIL，讓其DDL操作快速失敗。
例：
如果線上有某個慢SQL對該表進行操作，可以使用WAIT n（以秒為單位設置等待）或NOWAIT在語句中顯式設置鎖等待超時，在這種情況下，如果無法獲取鎖，語句將立即失敗。 WAIT 0相當於NOWAIT。
參考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388
3、MariaDB Window Functions窗口函數分組取TOP N記錄
窗口函數在MariaDB10.2版本里實現，其簡化了復雜SQL的撰寫，提高了可讀性。
參考：
https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/
Percona Server發布8.0 GA版本
2018年12月21日，Percona發布了Percona Server 8.0 GA版本。
在支持MySQL8.0社區的基礎版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中帶來了許多新功能：
1、安全性和合規性
2、性能和可擴展性
3、可觀察性和可用性
Percona Server for MySQL 8.0中將要被廢用功能：
Percona Server for MySQL 8.0中刪除的功能：
RocksDB發布V5.17.2版本
2018年10月24日，RocksDB發布V5.17.2版本。
RocksDB是Facebook在LevelDB基礎上用C++寫的高效內嵌式K/V存儲引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底層的存儲都是基於RocksDB來構建。
PostgreSQL發布11版本
2018年10月18日，PostgreSQL 11發布。
1、PostgreSQL 11的重大增強
2、PostgreSQL 插件動態
1）分布式插件citus發布 8.1
citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前國內蘇寧、鐵總、探探有較大量使用案例。
https://github.com/citusdata/citus
2）地理信息插件postgis發布2.5.1
PostGIS是專業的時空資料庫插件，在測繪、航天、氣象、地震、國土資源、地圖等時空專業領域應用廣泛。同時在互聯網行業也得到了對GIS有性能、功能深度要求的客戶青睞，比如共享出行、外賣等客戶。
http://postgis.net/
3）時序插件timescale發布1.1.1
timescale是PostgreSQL的一款時序資料庫插件，在IoT行業中有非常好的應用。github star數目前有5000多，是一個非常火爆的插件。
https://github.com/timescale/timescaledb
4）流計算插件 pipelinedb 正式插件化
Pipelinedb是PostgreSQL的一款流計算插件，使用這個創建可以對高速寫入的數據進行實時根據定義的聚合規則進行聚合（支持概率計算），實時根據定義的規則觸發事件（支持事件處理函數的自定義）。可用於IoT，監控，FEED實時計算等場景。
https://github.com/pipelinedb/pipelinedb
3、PostgreSQL衍生開源產品動態
1）agensgraph發布 2.0.0版本
agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的專業圖資料庫，適合圖式關系的管理。
https://github.com/bitnine-oss/agensgraph
2）gpdb發布5.15
gpdb是兼容PostgreSQL的mpp資料庫，適合OLAP場景。近兩年，gpdb一直在追趕PostgreSQL的社區版本，預計很快會追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也會得到顯著提升。
https://github.com/greenplum-db/gpdb
3）antdb發布3.2
antdb是以Postgres-XC為基礎開發的一款PostgreSQL sharding資料庫，亞信主導開發，開源，目前主要服務於亞信自有客戶。
https://github.com/ADBSQL/AntDB
4）遷移工具MTK發布52版本
MTK是EDB提供的可以將Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase資料庫遷移到PostgreSQL, PPAS的產品，遷移速度可以達到100萬行/s以上。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md
DB2發布 11.1.4.4版本
DB2最新發布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下幾方面的改動及增強：
1、性能
2、高可用
3、管理視圖
4、應用開發方面
5、聯邦功能
6、pureScale
NoSQL家族
Redis發布5.0.3版本
MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch
2018年11月21日，MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力開發人員提升工作效率。
MongoDB 公司日前發布了多項新產品功能，旨在更好地幫助開發人員在世界各地管理數據。通過利用存儲在移動設備和後台資料庫的數據之間的實時、自動的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力開發人員構建更快捷、反應更迅速的應用程序。此前，這只能通過在移動應用內部安裝一個可供選擇或限定功能的資料庫來實現。
MongoDB Mobile在為客戶提供隨處運行的自由度方面更進了一步。用戶在iOS和安卓終端設備上可擁有MongoDB所有功能，將網路邊界擴展到其物聯網資產范疇。應用系統還可以使用MongoDB Stitch的軟體開發包訪問移動客戶端或後台數據，幫助開發人員通過他們希望的任意方式查詢移動終端數據和物聯網數據，包括本地讀寫、本地JSON存儲、索引和聚合。通過Stitch移動同步功能(現可提供beta版)，用戶可以自動對保存在本地的數據以及後台資料庫的數據進行同步。
本期新秀：Cassandra發布3.11.3版本
2018年8月11日，Cassandra發布正式版3.11.3。
Apache Cassandra是一款開源分布式NoSQL資料庫系統，使用了基於Google BigTable的數據模型，與面向行(row)的傳統關系型資料庫或鍵值存儲key-value資料庫不同，Cassandra使用的是寬列存儲模型(Wide Column Stores)。與BigTable和其模仿者HBase不同，數據並不存儲在分布式文件系統如GFS或HDFS中，而是直接存於本地。
Cassandra的系統架構與Amazon DynamoDB類似，是基於一致性哈希的完全P2P架構，每行數據通過哈希來決定應該存在哪個或哪些節點中。集群沒有master的概念，所有節點都是同樣的角色，徹底避免了整個系統的單點問題導致的不穩定性，集群間的狀態同步通過Gossip協議來進行P2P的通信。
3.11.3版本的一些bug fix和改進：
NewSQL家族
TiDB 發布2.1.2版本
2018 年 12 月 22 日，TiDB 發布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相應發布 2.1.2 版本。該版本在 2.1.1 版的基礎上，對系統兼容性、穩定性做出了改進。
TiDB 是一款定位於在線事務處理/在線分析處理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型資料庫產品。除了底層的 RocksDB 存儲引擎之外，分布式SQL層、分布式KV存儲引擎（TiKV）完全自主設計和研發。
TiDB 完全開源，兼容MySQL協議和語法，可以簡單理解為一個可以無限水平擴展的MySQL，並且提供分布式事務、跨節點 JOIN、吞吐和存儲容量水平擴展、故障自恢復、高可用等優異的特性；對業務沒有任何侵入性，簡化開發，利於維護和平滑遷移。
TiDB：
PD：
TiKV：
Tools：
1）TiDB-Lightning
2）TiDB-Binlog
EsgynDB發布R2.5版本
2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式發布。
作為企業級產品，EsgynDB 2.5向前邁進了一大步，它擁有以下功能和改進：
CockroachDB發布2.1版本
2018年10月30日，CockroachDB正式發布2.1版本，其新增特性如下：
新增企業級特性：
新增SQL特性：
新增內核特性：
Admin UI增強：
時間序列
本期新秀：TimescaleDB發布1.0版本
10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示該版本已可用於生產環境，支持完整SQL和擴展。
TimescaleDB是基於PostgreSQL資料庫開發的一款時序資料庫，以插件化的形式打包提供，隨著PostgreSQL的版本升級而升級，不會因為另立分支帶來麻煩。
TimescaleDB架構：
數據自動按時間和空間分片(chunk)
更新亮點：
https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0
大數據生態圈
Hadoop發布2.9.2版本
2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上發布了新的2.9.2版本，該版本進行了204個大大小小的變更，主要變更如下：
Greenplum 發布5.15版本
Greenplum最新的5.15版本中發布了流式數據載入工具。
該版本中的Greenplum Streem Server組件已經集成了Kafka流式載入功能，並通過了Confluent官方的集成認證，其支持的主要功能如下：
國產資料庫概覽
K-DB發布資料庫一體機版
2018年11月7日，K-DB發布了資料庫一體機版。該版本更新情況如下：
OceanBase遷移服務發布1.0版本
1月4日，OceanBase 正式發布OMS遷移服務1.0版本。
以下內容包含 OceanBase 遷移服務的重要特性和功能：
SequoiaDB發布3.0.1新版本
1、架構
1）完整計算存儲分離架構，兼容MySQL協議、語法
計算存儲分離體系以松耦合的方式將計算與存儲層分別部署，通過標准介面或插件對各個模塊和組件進行無縫替換，在計算層與存儲層均可實現自由的彈性伸縮。
SequoiaDB巨杉資料庫「計算-存儲分離」架構詳細示意
用戶可以根據自身業務特徵選擇面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向統計分析的執行引擎（例如SparkSQL）。眾所周知，使用不同的SQL優化與執行方式，資料庫的訪問性能可能會存在上千上萬倍的差距。計算存儲分離的核心思想便是在數據存儲層面進行一體化存儲，在計算層面則利用每種執行引擎的特點針對不同業務場景進行選擇和優化，用戶可以在存儲層進行邏輯與物理的隔離，將面向高頻交易的前端業務與面向高吞吐量的統計分析使用不同的硬體進行存儲，確保在多類型數據訪問時互不幹擾，以真正達到生產環境可用的多租戶與HTAP能力。
2、其他更新信息
1）介面變更：
2）主要特性：
雲資料庫
本期新秀：騰訊發布資料庫CynosDB，開啟公測
1、News
1）騰訊雲資料庫MySQL2018年重大更新：
2）騰訊雲資料庫MongoDB2018年重大更新：
3）騰訊雲資料庫Redis/CKV+2018年重大更新：
4）騰訊雲資料庫CTSDB2018年重大更新：
2、Redis 4.0集群版商業化上線
2018年10月，騰訊雲資料庫Redis 4.0集群版完成邀測、公測、商業化三個迭代，在廣州、上海、北京正式全量商業化上線。
產品特性：
使用場景：
官網文檔：
https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336
3、騰訊自研資料庫CynosDB發布，開啟公測
2018年11月22日，騰訊雲召開新一代自研資料庫CynosDB發布會，業界第一款全面兼容市面上兩大最主流的開源資料庫MySQL和PostgreSQL的高性能企業級分布式雲資料庫。
本期新秀：京東雲DRDS發布1.0版本
12月24日，京東雲分布式關系型資料庫DRDS正式發布1.0版本。
DRDS是京東雲精心自研的資料庫中間件產品，獲得了2018年 」可信雲技術創新獎」。DRDS可實現海量數據下的自動分庫分表，具有高性能，分布式，彈性升級，兼容MySQL等優點，適用於高並發、大規模數據的在線交易， 歷史 數據查詢，自動數據分片等業務場景，歷經多次618，雙十一的考驗，已經在京東集團內大規模使用。
京東雲DRDS產品有以下主要特性
1）自動分庫分表
通過簡單的定義即可自動實現分庫分表，將數據實際存放在多個MySQL實例的資料庫中，但呈現給應用程序的依舊是一張表，對業務透明，應用程序幾乎無需改動，實現了對資料庫存儲和處理能力的水平擴展。
2）分布式架構
基於分布式架構的集群方案，多個對等節點同時對外提供服務，不但可有效規避服務的單點故障，而且更加容易擴展。
3）超強性能
具有極高的處理能力，雙節點即可支持數萬QPS，滿足用戶超大規模處理能力的需求。
4）兼容MySQL
兼容絕大部分MySQL語法，包括MySQL語法、數據類型、索引、常用函數、排序、關聯等DDL，DML語句，使用成本低。
參考鏈接：
https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds
RadonDB發布1.0.3版本
2018年12月26日，MyNewSQL領域的RadonDB雲資料庫發布1.0.3版本。
推出dbaplus Newsletter的想法
dbaplus Newsletter旨在向廣大技術愛好者提供資料庫行業的最新技術發展趨勢，為社區的技術發展提供一個統一的發聲平台。為此，我們策劃了RDBMS、NoSQL、NewSQL、時間序列、大數據生態圈、國產資料庫、雲資料庫等幾個版塊。
我們不以商業宣傳為目的，不接受任何商業廣告宣傳，嚴格審查信息源的可信度和准確性，力爭為大家提供一個純凈的技術學習環境，歡迎大家監督指正。
至於Newsletter發布的周期，目前計劃是每三個月左右會做一次跟進， 下期計劃時間是2019年4月14日~4月25日， 如果有相關的信息提供請發送至郵箱：[email protected]
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最後要感謝那些提供寶貴信息和建議的專家朋友，排名不分先後。
往期回顧：
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⑸ 數據架構是什麼
數據架構即資料庫架構
資料庫是相關數據的集合，一個資料庫含有各種成分，包括表、記錄、欄位、索引等。
1．資料庫(Database)
Visual Basic中使用的資料庫是關系型資料庫(Relational Database)。一個資料庫由一個或一組數據表組成。每個資料庫都以文件的形式存放在磁碟上，即對應於一個物理文件。不同的資料庫，與物理文件對應的方式也不一樣。對於dBASE,FoxPro和Paradox格式的資料庫來說，一個數據表就是一個單獨的資料庫文件，而對於Microsoft Access、Btrieve格式的資料庫來說，一個資料庫文件可以含有多個數據表。
2．數據表(Table)
簡稱表，由一組數據記錄組成，資料庫中的數據是以表為單位進行組織的。一個表是一組相關的按行排列的數據；每個表中都含有相同類型的信息。表實際上是一個二維表格，例如，一個班所有學生的考試成績，可以存放在一個表中，表中的每一行對應一個學生，這一行包括學生的學號，姓名及各門課程成績。
3．記錄(Record)
表中的每一行稱為一個記錄，它由若干個欄位組成。
4．欄位(Field)
也稱域。表中的每一列稱為一個欄位。每個欄位都有相應的描述信息，如數據類型、數據寬度等。
5．索引(Index)
為了提高訪問資料庫的效率，可以對資料庫使用索引。當資料庫較大時，為了查找指定的記錄，則使用索引和不使用索引的效率有很大差別。索引實際上是一種特殊類型的表，其中含有關鍵欄位的值(由用戶定義)和指向實際記錄位置的指針，這些值和指針按照特定的順序(也由用戶定義)存儲，從而可以以較快的速度查找到所需要的數據記錄。
6．查詢(Query)
一條SQL(結構化查詢語言)命令，用來從一個或多個表中獲取一組指定的記錄，或者對某個表執行指定的操作。當從資料庫中讀取數據時，往往希望讀出的數據符合某些條件，並且能按某個欄位排序。使用SQL，可以使這一操作容易實現而且更加有效。SQL是非過程化語言(有人稱為第四代語言)，在用它查找指定的記錄時，只需指出做什麼，不必說明如何做。每個語句可以看作是一個查詢(query)，根據這個查詢，可以得到需要的查詢結果。
7．過濾器(Filter)
過濾器是資料庫的一個組成部分，它把索引和排序結合起來，用來設置條件，然後根據給定的條件輸出所需要的數據。
8.視圖(view)
數據的視圖指的是查找到(或者處理)的記錄數和顯示(或者進行處理)這些記錄的順序。在一般情況下，視圖由過濾器和索引控制
⑹ 什麼叫做資料庫的「三層架構」
三層架構可以說是一種設置模式，他的作用只是讓我們更加有效的利用資源，有利於以後的修改和查看，依次分為視圖層，邏輯層，數據層；
試圖層顧名思義就是我們所看到的，他的原代碼並沒有關於處理和連庫等代碼，只是簡單的跳轉頁面，我們沒有辦法看到真正的代碼；
邏輯層就是我們從頁面層發回的問題等請求，從字面意思來看，你可以將他視為一個過渡層，只是連接是圖層和數據層；進行一些連庫，刪除數據等操作了；從試圖層跳轉過來的問題在這里進行處理，並提交給數據層，再返回頁面層共讀者查看；
數據層就不用說了吧！這里存放著所有的數據也就是一個工程的大本營一樣；
三層架構已經不僅僅屬於.net了，他是一種設計形式，從某種意義上來說，所有的開發設計幾乎都已經以三層架構為基礎，三層架構及有效的處理問題，將數據和試圖也有效的分開，這樣防止耦合度過高，有利於處理和修改，（你不會是想將代碼全部寫在視圖頁面上，這樣有一個小小的變動，我們就要翻看幾十萬句代碼，從中找出，那我要替你的眼睛抱不平了）當你將程序做好後，從這台機子移動到另一台機子時，大大減少了出錯的問題；
通俗一點就是，這樣看上去很有層次感，我們查看時，可以減少時間的浪費，也不用在代碼堆里翻來覆去找不到北
⑺ AntDB資料庫是分布式架構嗎具備哪些優勢呢
亞信科技資料庫產品AntDB基於自研的分布式架構，具備如下一些特性和優勢：
1）內核架構、底層存儲和查詢處理均面向分布式數據管理需求；
2）支持hash/range分片演算法，自動化數據分布與管理，數據自動負載均衡；
3）數據訪問對應用程序的開發友好、簡單、透明；
4）數據的增刪改查等操作߅是通過資料庫本身的SQL層去執行分布式事務的管理，保障分布式事務的完整性和ACID特性。
⑻ 資料庫系統中的幾種架構及處理方式
主從式結構
是指一個主機帶多個終端的多用戶結構。在這種結構中，資料庫系統，包括:應用程序、DBMS、數據，都集中存放在主機上．所有處理任務都由主機來完成，各個用戶通過主機的終端並發地存取資料庫，共享數據資源.
主從式結構的優點是簡單，數據易於管理與維護。缺點是當終端用戶數目增加到一定程度後，主機的任務會過分繁重，形成瓶頸，從而使系統性能大幅度下降。另外當主機出現故障時，整個系統都不能使用，因此系統的可靠性不高。
集中式架構
是一種遠程桌面控制技術，使用此技術，遠程用戶能夠使用任何類型的終端系統，通過任何類型的網路連接，使用遠程伺服器上的應用程序。用戶甚至能夠使用同一個終端系統訪問甚至遠程多個不同平台、不同網路協議伺服器上的多個應用，這些應用被集成在一個訪問界面中，操作簡便。
C/S架構
（Client/Server或客戶/伺服器模式）：Client和Server常常分別處在相距很遠的兩台計算機上，Client程序的任務是將用戶的要求提交給Server程序，再將Server程序返回的結果以特定的形式顯示給用戶；Server程序的任務是接收客戶程序提出的服務請求，進行相應的處理，再將結果返回給客戶程序。
C/S （Client/Server）結構，即大家熟知的客戶機和伺服器結構。它是軟體系統體系結構，通過它可以充分利用兩端硬體環境的優勢，將任務合理分配到Client端和Server端來實現，降低了系統的通訊開銷。目前大多數應用軟體系統都是Client/Server形式的兩層結構，由於現在的軟體應用系統正在向分布式的Web應用發展，Web和Client/Server 應用都可以進行同樣的業務處理，應用不同的模塊共享邏輯組件；因此，內部的和外部的用戶都可以訪問新的和現有的應用系統，通過現有應用系統中的邏輯可以擴展出新的應用系統。這也就是目前應用系統的發展方向。
傳統的C／S體系結構雖然採用的是開放模式，但這只是系統開發一級的開放性，在特定的應用中無論是Client端還是Server端都還需要特定的軟體支持。由於沒能提供用戶真正期望的開放環境，C/S結構的軟體需要針對不同的操作系統系統開發不同版本的軟體， 加之產品的更新換代十分快，已經很難適應百台電腦以上區域網用戶同時使用。而且代價高， 效率低。
C/S結構的優點
C/S結構的優點是能充分發揮客戶端ＰＣ的處理能力，很多工作可以在客戶端處理後再提交給伺服器。對應的優點就是客戶端響應速度快。缺點主要有以下幾個：
只適用於區域網。而隨著互聯網的飛速發展，移動辦公和分布式辦公越來越普及，這需要我們的系統具有擴展性。這種方式遠程訪問需要專門的技術，同時要對系統進行專門的設計來處理分布式的數據。
客戶端需要安裝專用的客戶端軟體。首先涉及到安裝的工作量，其次任何一台電腦出問題，如病毒、硬體損壞，都需要進行安裝或維護。特別是有很多分部或專賣店的情況，不是工作量的問題，而是路程的問題。還有，系統軟體升級時，每一台客戶機需要重新安裝，其維護和升級成本非常高。
對客戶端的操作系統一般也會有限制。可能適應於Win98, 但不能用於win2000或Windows XP。或者不適用於微軟新的操作系統等等，更不用說Linux、Ｕnix等。
⑼ 什麼是架構，SQL中的架構有哪些
架構（Schema）是一組資料庫對象的集合，它被單個負責人（可以是用戶或角色）所擁有並構成唯一命名空間。你可以將架構看成是對象的容器。
在 SQL Server 2000 中，用戶（User）和架構是隱含關聯的，即每個用戶擁有與其同名的架構。因此要刪除一個用戶，必須先刪除或修改這個用戶所擁有的所有資料庫對象。
在 SQL Server 2005 中，架構和創建它的資料庫用戶不再關聯，完全限定名（fully-qualified name）現在包含4個部分：server.database.schema.object
1. 體系結構（Architecture）
體系結構亦可稱為架構，所謂軟體架構，根據Perry 和Wolfe之定義：Software Architecture = {Elements,Forms, Rationale / Constraint }，也就是軟體主架構 = {組件元素，元素互助合作之模式，基礎要求與限制}。Philippe Kruchten採用上面的定義，並說明主架構之設計就是：將各組件元素以某些理想的合作模式組織起來，以達成系統的基本功能和限制。體系結構又分為多種樣式，如Pipes and Filters等。
2. 框架(Framework)
框架亦可稱為應用架構，框架的一般定義就是：在特定領域基於體系結構的可重用的設計。也可以認為框架是體系結構在特定領域下的應用。框架比較出名的例子就是MVC。
3. 庫(Library)
庫應該是可重用的、相互協作的資源的集合，供開發人員進行重復調用。它與框架的主要區別在於運行時與程序的調用關系。庫是被程序調用，而框架則調用程序。比較好的庫有JDK。
4. 設計模式（Design Pattern）
設計模式大家應該很熟悉，尤其四人幫所寫的書更是家喻戶曉。「四人幫」將模式描述為「在一定的環境中解決某一問題的方案」。這三個事物 — 問題、解決方案和環境 — 是模式的基本要素。給模式一個名稱，考慮使用模式將產生的結果和提供一個或多個示例，對於說明模式也都是有用的。
5. 平台（PlatForm）
由多種系統構成，其中也可以包含硬體部分。
對於以上的概念有一個比較清楚的認識之後，就可以在軟體的開發過程中進行應用。理論和實踐是缺一不可的，相輔相成的。沒有理論的指導，實踐就缺乏基礎；沒有實踐的證明，理論就缺乏依據，因此我一直認為：對於當代的程序員，在有一定的實踐基礎後，必須學習更深的理論知識。無論你是從那方面先開始學習的。
在軟體的開發過程中，從許多過程實踐和方法中，大致可以提煉出五大步驟：需求、分析、設計、編碼、測試。而體系結構是軟體的骨架，是最重要的基礎。體系結構是涉及到每一步驟中。一般在獲取需要的同時，就應該開始分析軟體的體系結構。體系結構現在一般是各個大的功能模塊組合成，然後描述各個部分的關系。
我一般認為框架是體系結構中每個模塊中更細小的結構。如需要表示web技術，就會用到MVC框架，而web功能只是整個軟體體系中的一個功能模塊。每個框架可以有許多個實例，如用java實現的MVC框架structs。
而在框架之下就是設計模式，設計模式一般是應用中框架之中的，也可以說是對框架的補充。因為框架只是提供了一個環境，需要我們我裡面填入更多的東西。無論是否應用了設計模式，你都可以實現軟體的功能，而正確應用了設計模式，是我們對前人軟體的設計或實現方法的一種繼承，從而讓你的軟體更軟。
體系結構是可以從不同視角來進行分析的，所以軟體體系結構的設計可以按照不同的視角來進行的。按4+1 views的論述，那是四種views：邏輯、開發、過程、物理和場景。因此體系結構是逐漸細化的，你不可能開始就拿出一個完美的體系結構，而只能根據開發過程逐漸對體系結構進行細化。
打個比方：如果我們准備建一個房子，那房子如果按功能來分：牆壁、地板、照明等，它是按那種樣式來組成的，房子是四方的還是圓形的等，這樣就組成了房子的體系結構。在體系結構之下，我們可以把框架應用在每個模塊中，例如牆壁，我們准備應用什麼框架。牆壁可以包括：窗戶、門等。窗戶和門的組成的就是一種框架。而窗戶是什麼形狀的或者是大還是小，是要為了實現屋內的亮度的，因此挑選什麼樣的窗戶就是設計模式。
⑽ 什麼叫數據架構呢
數據中心是使用復雜的網路、計算和存儲系統來提供對應用程序和數據的共享訪問的設施。行業標準的存在有助於設計、構建和維護數據中心設施和基礎設施，以確保數據的安全性和可用性。
數據中心架構組件
計算、存儲和網路是數據中心中使用的三種主要組件類型。然而，在現代數據中心中，這些組件只是冰山一角。從表面上看，支持基礎設施對於企業數據中心實現服務水平協議的能力至關重要。
數據中心計算
數據中心的生成器是伺服器。在邊緣計算模型中，用於在伺服器上運行應用程序的處理和內存可能是虛擬化的、物理的、分布在容器之間或分布在遠程節點之間。通用cpu可能不是解決人工智慧(AI)和機器學習(ML)問題的最佳選擇，所以數據中心必須使用最適合這項任務的處理器。
數據中心存儲
出於自身的目的和客戶的需要，數據中心保存著大量的機密數據。減少的存儲介質成本增加了數據備份可用的存儲量，無論是本地、遠程還是兩者兼有。由於非易失性存儲介質的進步，數據訪問時間越來越快。此外，就像其他軟體定義的東西一樣，軟體定義的存儲技術在管理數據中心存儲系統時提高了人員的生產力。
數據中心網路
布線、交換機、路由器和防火牆都是數據中心網路設備的例子，這些設備將伺服器彼此連接起來，也將伺服器與外界連接起來。如果設計和組織得當，它們可以在不犧牲效率的情況下處理大量的流量。典型的三層網路拓撲結構包括數據中心邊緣的核心交換機(該交換機將數據中心與Internet連接)和中間聚合層(該聚合層將核心層與接入層結合起來，該接入層承載著伺服器)。由於超大規模網路安全和軟體定義的網路等創新，現設數據中心網路提供雲級的移動性和可伸縮性。