我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品，这一次微软选择拥抱Spark大数据生态，着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后，阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。

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袋鼠云是国内领先的数据智能践行者。袋鼠云的数据库团队核心成员来自淘宝，曾参与主导过阿里巴巴"去IOE"的架构演进，对大规模分布式数据库架构设计与实践有着丰富的经验，曾服务过特步、中航金网、国泰产险、东风裕隆、浙江智慧网络医院、绿城信息等行业客户，是阿里云生态中数据库技术领域的技术领先者。

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个人学习总结，不正确的地方请指正谢谢！

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根据云栖社区《2017中国开发者调查报告》我们可以了解到在全球范围内特别是国内 MySQL 都有着非常高的使用率，有大量的产品和项目是依赖于 MySQL 作为关系型数据库的，因此在 MySQL 上进行进一步的优化和改造是大有可为的，于是便有了 MySQL 的衍生版包括有：MariaDB、Percona、AliSQL、PhxSQL 等等，但 MySQL 本身其实是一款“轻量级”数据库，相较 SQL Server 和 Oracle 等商业数据库其实是有所不足的。

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本文着重介绍 DRDS 执行计划中各个操作符的含义，以便用户通过查询计划了解 SQL 执行流程，从而有针对性的调优 SQL。

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DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

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在客户现场遇到很多客户的开发商、运维人员刚刚接触DRDS，希望获取到DRDS的相关信息，因此整理汇总了关于DRDS的使用、迁移、核心原理等信息，以便这些刚刚接触的DRDS的同学，能对DRDS有个全方位的认识，所以整理了这篇文章，希望对大家有所帮助。

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随着互联网快速发展，我们的结构化关系数据库在高并发、海量数据的情况下面临单机扩展性问题，首先是单机数据库容量瓶颈，单机数据库在业务高速增长的情况下依赖硬件升级也会到达天花板，并且使用成本变得非常高，而且扩展性的复杂性也是比较高，传统数据库扩容往往意味着服务中断，很难做到业务无感知或者少感知。

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现有互联网业务模式下，数据库分库分表已经成为解决数据库瓶颈的一个普遍的解决方案。分库分表有多种好处，比如高容量、大并发等，但是在拆分过程中也引入了一些使用限制，比如多维查询，非拆分键的查询请求会分发到底层所有实例进行查询，性能会大打折扣。

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在阿里云生态日，袋鼠云首席数据库架构师赵晓宏分享了《高容量大并发数据库服务——数据库分布式架构设计》。他从分布式需求、拆分原则、拆分难点及解决方案、数据库规范设计、运维相关五个方面进行了分享。在分享中，他主要介绍了水平拆分的原则以及解决方案，分享了DRDS的架构与实践。

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