概要：數(shù)據(jù)庫世界并不是每周都有讓人不可思議的新聞，但在一年的時(shí)間里，我還是驚訝地發(fā)現(xiàn)，我們看到了很多新事物，以及該領(lǐng)域堅(jiān)持不懈地發(fā)展。

作為 Database Weekly 的編輯(Database Weekly 是一份關(guān)于數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)世界新內(nèi)容的每周時(shí)事資訊)，我喜歡在新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中閑逛，看看在未來的幾十年里，哪些想法可能會(huì)影響到日常的開發(fā)人員。

數(shù)據(jù)庫世界并不是每周都有讓人不可思議的新聞，但在一年的時(shí)間里，我還是驚訝地發(fā)現(xiàn)，我們看到了很多新事物，以及該領(lǐng)域堅(jiān)持不懈地發(fā)展。2017 年也不例外，所以我想回顧一下一些有趣的新發(fā)行版，包括一個(gè)事務(wù)性圖表數(shù)據(jù)庫，一個(gè)可復(fù)制的地理多模型數(shù)據(jù)庫，以及一個(gè)新的高性能鍵/值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

TimescaleDB? — 一款基于 Postgres 的能自動(dòng)分區(qū)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫

其中一個(gè)令人興奮的新擴(kuò)展源于 PostgreSQL，Timescale 基于 Apache 2.0 的許可，它是由一個(gè)名為 PhD-packed 的機(jī)構(gòu)支持啟動(dòng)的。

Timescale 通過自動(dòng)分區(qū)為 Postgres 添加時(shí)間序列存儲(chǔ)功能，但是卻包含在尋常的 Postgres 界面和工具中。 查詢是使用常規(guī)的 SQL 對(duì)“提供與時(shí)間序列數(shù)據(jù)的接口” 的 “hypertable” 進(jìn)行的。

Microsoft Azure Cosmos DB ?— 微軟的多模式數(shù)據(jù)庫

Cosmos DB 本質(zhì)上是 Azure 的舊的 DocumentDB 的品牌重塑和重新構(gòu)建，但是它很容易實(shí)現(xiàn)將全球分布式數(shù)據(jù)跟 Azure 的多樣數(shù)據(jù)中心交叉。全球分布是 Cosmos DB 的殺手锏，并且它可以將數(shù)據(jù)庫請(qǐng)求路由到包含數(shù)據(jù)的最近區(qū)域，而不需要更改配置。

“多模式”的部分也很重要。雖然一切都在無模式的 JSON 的引擎蓋下，但依然有一個(gè) SQL 查詢 API ，以及 MongoDB API、Cassandra API，甚至一個(gè)圖形數(shù)據(jù)庫 API(基于 Gremlin )。

學(xué)習(xí)更多關(guān)于 Cosmos 的較好的方式之一是這個(gè)微軟的第9頻道的 15 分鐘視頻介紹。

Cloud Spanner ?—? Google 全球分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫

Google 的 Cloud Spanner 已經(jīng)工作了很長一段時(shí)間了，起初是在 2012 年一篇非常有趣的學(xué)術(shù)論文中公開闡釋的(雖然開發(fā)始于 2007 年)。最初的開發(fā)是因?yàn)?Google 需要一個(gè)全球化分布式的高可用性存儲(chǔ)系統(tǒng)，但其現(xiàn)在也向公眾開放。

谷歌認(rèn)識(shí)到，使 Cloud Spanner 適合其自身用途的功能對(duì)企業(yè)也很有吸引力，因此它承諾 99.999% 的可用性、無計(jì)劃停機(jī)時(shí)間和“企業(yè)級(jí)”安全性。

Cloud Spanner 支持 ANSI 2011 SQL ，為已熟悉關(guān)系數(shù)據(jù)庫概念的開發(fā)人員提供了經(jīng)過戰(zhàn)斗級(jí)測(cè)試的高可用性水平擴(kuò)展的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。

Neptune ?—? Amazon 的全面管理圖形數(shù)據(jù)庫服務(wù)

Microsoft 和 Google 我們都已經(jīng)講到了, 所以怎么能漏了 Amazon 呢? 這是另外一個(gè)受限于特定云服務(wù)的數(shù)據(jù)庫, Amazon 在最近召開的 re:Invent 大會(huì)上展示了 Neptune 的預(yù)覽。

Neptune 承諾會(huì)是一個(gè)快速且可靠的圖形數(shù)據(jù)庫服務(wù)，其目的是能迅速地為開發(fā)者提供圖形數(shù)據(jù)庫服務(wù)，并且不會(huì)讓他們感到麻煩，當(dāng)然這些是要付費(fèi)的。

Neptune 支持用兩種標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)你的圖形庫進(jìn)行查詢, 一個(gè)是得到越來越多的支持的 Gremlin 的“黃金”標(biāo)準(zhǔn)，還有就是 SPARQL (你的圖形會(huì)被當(dāng)作是一個(gè) RDF )。

YugaByte ?—? 一個(gè)開源的云原生數(shù)據(jù)庫

YugaByte 今年因其“隱形模式”脫穎而出，它提供了一個(gè)支持 SQL 和 NoSQL 操作模式的數(shù)據(jù)庫。目的是在云中直接使用，充當(dāng)對(duì)容器的有狀態(tài)補(bǔ)充。

YugaByte 使用 C ++ 構(gòu)建并開源，支持 Cassandra 查詢語言(CQL)以及 Redis 協(xié)議。 對(duì) PostgreSQL 協(xié)議的支持正在進(jìn)行中，Spark 應(yīng)用可在上面運(yùn)行。

YugaByte 是另一個(gè)啟動(dòng)后才受到支持的項(xiàng)目(由擴(kuò)展了 Apache HBase 平臺(tái)的一位 Facebook 工程師創(chuàng)建)，其業(yè)務(wù)模式初定是會(huì)有一個(gè)“企業(yè)版”，在開源社區(qū)版的基礎(chǔ)上增加多云集群協(xié)調(diào) ，監(jiān)視和警報(bào)，分層存儲(chǔ)和支持等特性。

Peloton ?—? 一個(gè)自驅(qū)動(dòng)的 SQL DBMS

Peloton 探索了一些有趣的想法，特別是在使用 AI 來自動(dòng)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的領(lǐng)域。它還支持字節(jié)尋址 NVM 存儲(chǔ)技術(shù)，并且是使用 Apache 許可開源的。

“自驅(qū)動(dòng)”數(shù)據(jù)庫背后的想法是，DBMS 可以自主操作和調(diào)整自身。它可以預(yù)測(cè)工作負(fù)載的趨勢(shì)，并據(jù)此做好準(zhǔn)備，而無需 DBA 或操作員掌控。

也許毫不奇怪的是，Peloton 源于一個(gè)學(xué)術(shù)項(xiàng)目(特別是來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué))，其創(chuàng)建者之一寫了一篇關(guān)于為什么它被創(chuàng)建的系列文章。它已經(jīng)開發(fā)好幾年了，但在 2017 年變得更加開放。

JanusGraph? —? 一個(gè)基于 Java 的分布式圖形數(shù)據(jù)庫

JanusGraph 是一個(gè)實(shí)用的、隨時(shí)可用的數(shù)據(jù)庫，其中包含大量的集成，并且建立在 TitanDB 的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)之上。它針對(duì)可擴(kuò)展性、存儲(chǔ)及查詢巨大圖形數(shù)據(jù)庫做了優(yōu)化，同時(shí)支持事務(wù)和大量并發(fā)用戶。

它可以使用 Cassandra、HBase、Google Cloud Bigtable 和 BerkeleyDB 作為存儲(chǔ)后端，并且可以與 Spark、Giraph 和 Hadoop 直接整合。它甚至支持與 ElasticSearch、Solr 或 Lucene 集成的全文和地理位置檢索。

Aurora Serverless? — AWS 上即時(shí)可伸縮，“即付即用”的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

另一個(gè)來自 Amazo re:Invent 會(huì)議的公告是他們成功的 Aurora 數(shù)據(jù)庫服務(wù)的無服務(wù)器版本，Aurora Serverless。

隨著整合到“無服務(wù)器”平臺(tái)的最新趨勢(shì)，這個(gè)平臺(tái)將永遠(yuǎn)消除你在擴(kuò)展和操作上的難題，Aurora Serverless背后的理念是許多數(shù)據(jù)庫用例不需要一致的性能或使用水平，相反，你可以“隨時(shí)付費(fèi)”(逐秒付費(fèi))，以便按需調(diào)整數(shù)據(jù)庫的大小。

它目前僅是預(yù)覽版，但承諾在 2018 年會(huì)有重大進(jìn)展。

TileDB ?— 用于存儲(chǔ)大密度及稀疏矩陣數(shù)組

TileDB 是起源自麻省理工學(xué)院和英特爾的數(shù)據(jù)庫，用于存儲(chǔ)多維陣列數(shù)據(jù)，這是類似基因科學(xué)、醫(yī)學(xué)成像和金融時(shí)間序列等領(lǐng)域常見的要求。

它支持許多壓縮機(jī)制(如 gzip、lz4、Blosc 和 RLE )和存儲(chǔ)后端(如 GFS、S3 和 HDFS )。

Memgraph ?—? 一個(gè)高性能、可內(nèi)存駐留的圖形數(shù)據(jù)庫

Memgraph 背后的驅(qū)動(dòng)力是為快速分析和使用來自人造和機(jī)器智能的數(shù)據(jù)以及設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)不斷增長的互聯(lián)性提供工具。因此，優(yōu)先事項(xiàng)是“速度、可伸縮和簡(jiǎn)單性”。

在 Memgraph 的生命周期中，它還處于早期階段，它不是開源的，但可以通過 request 下載。它支持 openCypher 圖形查詢語言，支持內(nèi)存中的 ACID 事務(wù)，并具有基于磁盤的持久化機(jī)制。