国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA，稳定性和性能大幅提升
数据资产： 对数据资产进行分级分类管理，提供资产的一些管理、分析、服务等能力TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。
数据中台开源 数据中台开源产品
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TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150+ 存储，300+TB 存储容量长期稳定运行。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Syench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性）。
截止本文发稿时 TiDB 已在 500+ 用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网， 游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性，易用性等。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜。
3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150+ 存储，300+TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：
1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担。
2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性。
3. 优化 PD 调度流程，提供调度限流机制，提升系统稳定性。
4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性。
众所周知，数据库查询的稳定性对业务至关重要，TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询的稳定性，如下：
1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。
2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。
3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询的稳定性。
4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询过度依赖统计信息，缓解因统计信息滞后导致选择的查询不是的情况，提升查询的稳定性。
5. 新增 SQL Plan Mament 功能，支持在查询不准确时手动绑定查询，提升查询的稳定性。
1. OLTP
3.0 与 2.1 版本相比 Syench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍。主要的优化点如下：
4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。
5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用。
6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单内可扩展性，进而提升单内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力。
TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下：
1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销。
2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入。
3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入。
4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能。
RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成。
IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略。
加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能，保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险。
完善权限语句的权限检查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查。
1. 新增 SQL 方式查询慢查询，丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性。
3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率。
4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式，方便用户理解日志内容，有助于通过工具对日志进行定量分析。
5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性。
6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题。
7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库。
TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性。 通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组的，解决行列混合存储以及资源隔业务中台是抽象业务流程的共性形成通用业务服务能力，而数据中台则是抽象数据能力的共性形成通用数据服务能力。离性问题。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能。
TiFlash 目前处于 Beta 阶段， 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用。
未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供的弹性伸缩能力，的性能体验，的用户体验。
稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等。
性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 作等。
弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标。
我们相信战胜“未知”的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获。
开源数据库有哪些
得帆云数据中台为例：02
Cassandra——是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，具有模式灵活、多数据中心识别，可扩展性强等特点 。
03
Hadoop HBASE——采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上。
03）从底层PaaS平台入手，加速数字化转型进程4
Couchbase——是一个集群化的、基于文档的数据库系统，它使用一个缓存层来提供非常快的数据访问，将大部分数据都存储在 RAM 中。
Neo4j——是面向网络的数据库。也就是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Ja持久化引擎，但它将结构化数据存储在网络上而不是在表中。
企业如何布局数据管理中台？
TiDB 3.0 GA Release Notes：企业布局数据管理中台需要经历以下步骤：
2. 构建数据管理中台架构：企业需要基于业务需求，构建适合自身的数据管理中台架构体系，包括数据管控子系统、数据交换子系统、数据分析子系统等。
5. 实现数据集成和共享：企业需要将数据集成到数据管理中台上，并实现数据的共享和流转，让各个业务系统和应用程序都可以访问中台数据。
7. 建立数据分析能力：企业需要建立数据分析能力，包括数据挖掘、数6. 建立数据安全保障机制：企业需要建立数据安全保障机制，包括数据备份和恢复机制、数据安全预警机制等。据可视化、机器学习等，对数据进行深度挖掘和分析，为业务决策提供有力的支持。
无代码和低代码开发越来越多，作为一家生产型企业我们要全面数字化，选哪种好？
自 2010 年左右兴起到现在，微服务（Microservs）已经成为事实上的软件架构范式，被企业广泛采用，并引发了围绕面向领域设计模式优缺点的激烈讨论。如今，这股浪潮开始席卷数据领域。针对无代码和低代码，这类的企业，如果选择一款协助ERP流程的工具，建议天翎。因为他们整合很多符合国情的流程审批，平台的优化进化，也逐渐推出微服务架构，方便中小企业的使用和应用。
数据仓库：一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个主题数据的。根据笔者的问题，我以一个在开发行业从业多年的经验谈谈我的看法，首先，你要明白，软件开发这件事，它到底是有一些门槛的，现在市面有些厂商说就是一个前台人员都能很轻松的搭建一个比较有深度的管理软件，那你基本可以忽略，这个行业要是有这么简单的话，那不是对于我们这些从业行业这么多年的程序员人员，不就早下岗了，其次，也没有所谓的无代码这个说法，只能说一些简单的，复用比较多的系统模块中，用一些低代码平台的配置完成实现，在一些复杂的业务逻辑管理开发中，尽可能不用动到平台的底层源码，在宏语言层面就可以实现，就是写一些基本sql就可以，至少我了解的来说，开发平台行业那么多厂商，我试用过，觉得像天翎，浦沅这些做的相对完善一些，其他的我就不是太敢苟同了，以上就是我的一些观点，望开发平台厂商勿喷
企业如何布局数据管理中台？
01 MongoDB——是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等。，其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，的特点在于它支持的查询语言非常强大，局域高性能、易部署、存储数据方便、模式自由等特点。得帆云数据中台拥有以下特性：
得帆云数据中台包括五个功能模块，平台管理，资源管理， 数据开发，数据资产，数据服务。五个模块会统一共享系统平台资源，通过资源组的授权管理，系统平台资源通资源组的形式授权给各个模块使用。
案例分析：
国内某装备制造企业与得帆合作打造的企业级数据中台, 改善了传统的数据管理模式，数据统一平台、统一工具、多来源数据统一开放，实现一次收集，多次利用的高效数据管理和使用体系。通过该平台带来了数据资产服务重用，避免重复开发，高质量的数据企业数据应用开发效率，用户满意度。通过该平台实现了数据开发、数据资产、数据质量、数据服务的全生命周期管理。
形成业务全量数据积累，支撑决策并支持业务模式创（15.0%）、快速、灵活应对消费者的多变需求（12.7%）、构建一个更加融合和智慧的ICT基础（11.9%）、通过能力转移释放组织 资源，进一步关注业务创新（11.9%）。
业务中台和数据中台的区别是什么？
8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据。什么是数据中台？
通俗的讲数据中台就是提供数据治理、数据模型搭建、数据资产管理等数据服务，打通部门之间数据的阻碍。
数据是从业务系统产生的，而业务系统也需要数据分析的结果，因此就考虑是否可以把业务系统的数据存储和计算能力抽离，由单独的数据处理平台提供存储和计算能力。
这样不仅可以简化业务系统的复杂性，还可以让各个系统采用更合适的技术，专注做本身擅长的事。这个专用的数据处理平台即数据中台。
数据中台与业务中台的区别
例如：同一个服务,在应用层面展现的内容可能不一致,但是底层的数据体系是一致的。数据中台也将极大提升数据开发的效率，降低开发成本，同时可以让整个数据场景更为智能化。
数据中台和业务中台的关系
数据中台和业务中台并肩构建了数字中台，支撑前台对客户提供从营销推广、转化交易到智能服务业务的闭环服务，促进企业业务的提升和发展。数字中台对内连接企业的后台系统，诸如ERP、人力资源、协同办公、财务管理等。
业务中台抽象、包装和整合后台资源，转化为便于前台使用与上述三条路径专注于解决企业数字化过程中的某类或某几类问题不同，数字化规划具有综合性、系统性，它是企业数字化转型的整体行动方案，既是企业数字化建设征程中迈出的步，也应该贯穿于企业数字化建设始终。的可重用、可共享的核心能力，实现了后端业务资源到前台易用能力的转化，为前台应用提供了强大的支援。
数据中台接入业务中台、后台和其他第三方数据，完成海量数据的存储、清洗、计算、汇总等，构成企业的核心数据能力，为前台基于数据的定制化创新和业务中台基于数据反馈的持续演进提供了强大支撑。
从前台应用角度看，业务中台提供的支援和数据中台提供的实时监测是一体的，它们一起支撑业务创新，两者缺一不可。
总结：数据中台的定位则是在数据领域帮助企业不断沉淀数据能力。两者之间的关系是相互依托、相互赋能、相互促进的。
分布式数据平台Data Mesh
总之，企业想要布局数据管理中台，需要从目标与价值、团队建设、治理体系、技术平台和组织变革等多个方面入手，从而to B领域又可以分为大型企业、中小企业和小微企业，其中面向大型企业的市场未来将更加广阔。分析指出，我国大型企业的GDP占到全国GDP的85%，这意味着，面向大型企业的服务市场以及软件市场，相对的市场空间更加广阔。实现全面、高效、安全地管理和应用数据。驻云科技-DATACARE体系产品分析
DATACARE体系产品构成
驻云科技由四个产品平台构成，分别是实时大数据分析平台，数据中台，数据运营平台，数据展示。通过其产品构成，大致可以知道其产品还是很好的闭环了的，通过中台能力，实现数据全生命周期管控，通过数据运营服务能力，对外提供数据服务，通过实时分析以及数据展示两个系统对不同场景下的数据进行应用。
数据中台
数据中台方面主要包含：数据引入、数据架构、数据萃取、数据资产、数据服务5个模块。
数据引入： 数据采集工作，对数据来源进行采集交换，目前采集方面共分为几类数据：台账数据、实体数据、文件数据、结构化数据、非结构化数据等。
数据架构： 数据架构主要包含数据建模以及数据仓库建设方面的需求，解决数据采集-清洗-建模-服务标准化问题。
数据萃取： 数据萃取这里认为更多的是在对数据进行ETL处理的过程。
数据服务： 基于数据资产提供数据服务，并对服务实施一定的、告警、统计等运2）基于数据治理构建数据中台，开展以“数据驱动”为主线的数字化转型营能力
数据资产企业实现数字化转型的本质就是在于线上+线下打通，重构人货场，塑造以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。运营平台
资产运营更多的是在数据中台形成的资源库上实施数据治理活动，包括标准、质量、安全、需求管理、标签等活动，通过这些治理活动实现资产运营。
数据实时分析及数据展示
数据实时分析和展示其实都是为了解决数据决策、数据应用的问题，的区别是，OLAP和OLTP的区别。
驻云科技的数据展示用的是阿里云的相关组件来进行产品化的产品。能力应该不会弱，类似袋鼠、奇点都是用的这套产品来进行可视化展示的。
中台是什么
数据仓库：支持管理决策分析，主要应用于BI；楼主指的是阿里首先提出的“中台”概念吗？如果是，中台的概念类似公司的信息集成共享平台，我们举个栗子，拿规模较大的公司来说，因为各个业务都有专门的部门来负责，形成对应部门负责对应业务，而当业务越来越多，设立的部门组织就会越来越多，或者多个业务合并到一个部门，久而久之会各自形成信息壁垒，因为大家都认为自己是领头羊，中台的作用就是打破信息壁垒，将公司所有部门的信息集中到中台共享，公司整体制定各项策略就能看清策略盲点，避免某些部门过度掌握资源。
5.推动组织变革和培训人才：在建设数据管理中台的过程中，需要通过推动组织变革，加强跨部门协作和沟通，以此来改进企业的数据管理模式。同时还需要对员工进行相关的培训和知识普及，提高数据素养和应用能力。中台的主要功能包括数据管理、数据治理、数据交换、数据开放等。 数据管理是内容中台的核心，通过数据管理实现对企业内部各项业务数据的整合与管理。
数据治理则主要是针对不同数据的规范化、清洗、验证等作，以确保产生准确可靠的数据。 数据交换则是指在不同业务系统之间进行信息共享，达到数据流通的目的。
数据开放则是将企业内部的数据资源向外界开放，促进企业与外部生态环境的互动与合作。 比如阅流企业中台，可以帮助企业实现高效管理海量数字资产、全面把控项目制作进程、极速匹配内容制作服务，极大地降低企业的内容素材的管理成本和外采成本。