数据量较大，数据库选型问题

接了个新项目，数据量大概上亿，业务类型主要是订单数据，插入为主，简单的查询和统计，按公司传统的方案要不就是上 mycat,或者用 Sharding-JDBC,这些在公司内部都有一定的使用量的，不过个人想看看其他方案，简单做了一下调研，有几个备选： 1.GreenPlum ，开源，支持 OLTP 和 OLAP ，分布式数据库， 2.TiDB,公司其他项目有使用，据说对磁盘有一定的要求。 3.Oceanbase ，开源不知道各位有没有相关的建议和使用经验。

chunworkhard

2024 年 1 月 12 日

可以存 mysql 里，来控制事务，并将业务实时同步到 Clickhouse 中进行查询分析，Clickhouse 开发学习成本很低，只要会 mysql 轻松应用

ShinichiYao

2024 年 1 月 12 日

MySQL 跑了十几年了，最大的表 15 亿多数据，稳定性就一句话：操作系统崩了它都没崩

huguang3320

2024 年 1 月 12 日

@ydpro 我们原单位用的就是阿里云的 RDS ，DRDS 还有 ADS ，还挺好用的

nothingistrue

2024 年 1 月 12 日

@liuhan907 #57
@ManjusakaL #63

https://zh.wikipedia.org/wiki/TiDB

本来二开也没啥丢脸的，你们非要让他往阿里云 OS 、鸿蒙这一类上面靠。

bruce0

2024 年 1 月 12 日

看是否有 ACID 的事务要求, 如果没有, 并且数据可以支持 KV 类型的话, 感觉基于 rocksdb 开发的很多数据库挺合适的, rocksdb 天生对于写入友好. 推荐一下 pika, 今年社区发展挺快的, 而且有大公司在用,(360, 微博, 喜马拉雅等) 稳定性相对有保证. 支持集群部署, 几个亿的数据完全不在话下, 现在支持内置内存级别的缓存了, 读性能有了很大的提高, 可以看一下

https://github.com/OpenAtomFoundation/pika

@daiv 老哥 pika 群友吗

luobingit

2024 年 1 月 12 日

经历过 20 多亿数据用 MySQL 复杂查询用的 ES 没啥压力就是要注意一下内存

luobingit

2024 年 1 月 12 日

TiDB 当时技术选型也讨论过确实很吃资源而已有些地方跟 MySQL 有冲突具体看官网文档后面我们在测试环境试过后没上生产生产还是 MySQL 你们场景跟我们当时情况很像应该没有我们数据多 MySQL 能撑住再整个读写分离

Desdemor

2024 年 1 月 12 日

我们是七楼的方案，同步的时候是批量插入的，ck 好好搞一下，巨快无比的

jowan

2024 年 1 月 12 日

我们 MySQL 单表 15 亿轻轻松松
因为还有复杂的查询现在改成垂直分表了

lbunderway

2024 年 1 月 12 日

mysql 就个主从都没问题，表要分好我们之前几亿数据量都没什么问题

huangzhe8263

2024 年 1 月 12 日

@nothingistrue #88

作为看过 MySQL 和 TiDB 代码的来说，TiDB 只是兼容 MySQL 协议，分布式是基于 Google 的 Planner 思想 + Raft 协议去做的，基本可以认为是从头写起的

你要说 PolarDB / TDSQL 那些是二开还差不多

aeoic

2024 年 1 月 12 日

@afeiche #6 额,我们一般单表 1 亿挺正常的. 就算归档保留半年都有 5 亿左右数据

bthulu

2024 年 1 月 12 日

才上亿数据, mysql 分区表+主从轻松搞定.
单表一万亿以上, 你再考虑其他方案.

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