数据库选型

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滴滴出行：分布式数据库的架构演进之路｜OceanBase案例本文作者：吴其朋，滴滴分布式存储运维负责人滴滴出行，作为一个集网约车、出租车、顺风车、代驾等多种出行方式于一体的综合性出行服务平台，其用户遍布全球，总数已突破6.5亿。面对如此多样化的出行需求及庞大的用户群体，滴滴出行的技术支撑体系，有上万套集群，底层数据库架构原主要采用MySQL，有超过400套集群的单实例存储容量超过2TB，而最大的集群规模有几十个分片，整体数据量已远超百TB级别。还有数十套非Innodb引擎的MySQL服务如RocksDB、TokuDB等。

数据存储方案选择：ES、HBase、Redis、MySQL与MongoDB的应用场景分析在当今数据驱动的时代，选择合适的数据存储技术对于构建高效、可靠的信息系统至关重要。随着数据量的爆炸式增长和处理需求的多样化，市场上涌现出了各种数据存储解决方案，每种技术都有其独特的优势和适用场景。Elasticsearch (ES)、HBase、Redis、MySQL和MongoDB是当前最流行和广泛使用的数据存储技术之一。它们分别代表了不同类型的数据管理系统：从关系型数据库到NoSQL数据库，从文本搜索引擎到键值存储系统。这些技术的选择和应用直接影响到数据的存储效率、访问速度、扩展性和系统的整体性能。因

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数据库选型实践：如何避开分库分表痛点 | OceanBase用户实践随着企业业务的不断发展，数据量往往呈现出快速的增长趋势。使用MySQL的用户面对这种增长，普遍选择采用分库分表技术作为应对方案。然而，这一方案常在后期会遇到很多痛点。