企业数据库选型规则。
随着硬件发展，指标上会有变化。
部署形式决定了容量上限，计算能力上限，读写带宽上限，RPO，RTO指标，适应场景。
容量上限：100节点以上，PB级。
计算能力上限：100节点以上，6400核以上。
读写带宽上限：100节点以上，200GB/s以上。
RPO：如果每个计算节点都采用多副本存储，RPO=0。
RTO：如果每个计算节点都采用HA，RTO可以做到1分钟内。
使用限制：有一些SQL限制。
适应场景：应用代码可控程度高的情况下，适合TP和AP业务。
容量上限：10TB级。
计算能力上限：64核级。
读写带宽上限：2GB/s级。
RPO：RPO无保障。
RTO：RTO无保障。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：测试环境，非生产环境，对数据库RPO，RTO都没有要求的环境。
容量上限：32TB级。
计算能力上限：64核级。
读写带宽上限：2GB/s级。
RPO：单机房RPO=0，（如果存储支持跨机房多副本，可以做到多机房RPO=0）。
RTO：10分钟级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：非核心场景生产、测试。
容量上限：32TB级。
计算能力上限：64核级。
读写带宽上限：2GB/s级。
RPO：单机房RPO=0，（如果存储支持跨机房多副本，可以做到多机房RPO=0）。
RTO：1分钟级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：核心、非核心场景生产。
容量上限：32TB级（使用远程存储），10TB级（使用本机存储）
计算能力上限：64核级。
读写带宽上限：2GB/s级。
RPO：10GB网络，REDO延迟毫秒级、1MB以内。（支持跨机房部署）。心跳机制可确保RPO < 60秒
RTO：1分钟级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：非核心场景生产。
容量上限：32TB级（使用远程存储），10TB级（使用本机存储）
计算能力上限：64核级。
读写带宽上限：2GB/s级。
RPO：
无节点或单一节点异常时，可保证RPO=0。
两个节点都异常时，RPO取决于备份延迟。采用基于PG流复制的持续REDO备份，可以做到RPO毫秒级。
RTO：1分钟级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：核心、非核心场景生产。
容量上限：32TB级（使用远程存储），10TB级（使用本机存储）
计算能力上限：64核级。
读写带宽上限：2GB/s级。
RPO：
小于半数节点异常时，可保证RPO=0。
半数以上节点异常时，RPO取决于 1、10GB网络，REDO延迟毫秒级、1MB以内。2、备份延迟。采用基于PG流复制的持续REDO备份，可以做到RPO毫秒级。
RTO：1分钟级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：核心场景生产。
容量上限：100TB级。
计算能力上限：16节点，1024核级。
读写带宽上限：32GB/s级。
RPO：单机房RPO=0，（如果存储支持跨机房多副本，可以做到多机房RPO=0）。
RTO：15秒级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：核心、非核心场景生产。
容量上限：100TB级。
计算能力上限：16节点，1024核级。
读写带宽上限：32GB/s级。
RPO：
无节点或单一节点异常时，可保证RPO=0。
两个节点都异常时，RPO取决于备份延迟。采用基于PG流复制的持续REDO备份，可以做到RPO毫秒级。
RTO：15秒级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：核心、非核心场景生产。
容量上限：100TB级。
计算能力上限：16节点，1024核级。
读写带宽上限：32GB/s级。
RPO：
小于半数节点异常时，可保证RPO=0。
半数以上节点异常时，RPO取决于 1、10GB网络，REDO延迟毫秒级、1MB以内。2、备份延迟。采用基于PG流复制的持续REDO备份，可以做到RPO毫秒级。
RTO：15秒级。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：核心场景生产。
使用限制：SQL无限制。
适应场景：扩展读能力。
12.1、业务透明的读写分离
使用限制：SQL无限制。
适应场景：扩展读能力。
12.2、跨库交互
使用限制：SQL无限制。
适应场景：跨库DBLINK，跨库外部表，跨库物化视图。
12.3、单元化
使用限制：SQL无限制。
适应场景：多实例共享少量数据，多写。
当前容量上限：2 TB
未来可达32TB级。
当前容量上限：6 TB
当前容量上限：32 TB
扩展读能力。
16个计算节点，读写分离。
当前容量上限：100 TB
除以上区别以外，还有如下区别（pg ppas polarddb选择评判标准：数据量，可用性，可靠性，是否有去O需求，成本）：
1、pg社区版。
2、PPAS兼容PG、同时高度兼容ORACLE。
相比社区版PG，新增AWR报告、SQL防火墙、数据库用户级资源隔离、索引推荐等高级功能。
3、POLARDB PG。
兼容PG、同时高度兼容ORACLE。
相比PPAS、PG，容量达到100TB，计算存储分离，计算可扩展到16节点，支持超低延迟读写分离。
扩容速度快。（扩容不需要迁移数据，非常之快）
可用性高，恢复速度快。（恢复不需要REPLAY WAL，秒级恢复）
备份、恢复速度快。（存储快照，秒级备份）
由于一份存储支持读写分离（PG PPAS使用流复制方式，每个只读节点一份存储），POLARDB成本更低廉。
存储采用按实际使用量付费，不需要规划存储大小，弹性更好。
自研主打产品，未来产品黑科技会集中增加到POLARDB。
一些行业对数据库系统的合规要求：
1、SQL审计
2、扩展性
3、可用性
4、可靠性
5、备份保留时间
6、备份可恢复时间点
7、闪回
8、回收站
9、存储加密
10、数据文件加密
11、类型加密
12、数据访问链路加密
13、连接认证加密
14、加密KEY管理形式
除非业务有特殊要求。选新不选旧(新版本建议发行2个小版本后使用)。
例如当前PG最新版本为11，已发布两个小版本，推荐使用11最新小版本。
1、pg -> pg
2、edb ppas -> ppas
3、oracle -> pg (用户积极配合改动，并有倾向使用开源版)
平安案例
邮储案例
中国人寿案例
4、oracle -> ppas (用户期望少改动)
中航信案例
大量ZF，传统行业案例
使用ADAM，大量成功去O案例。
https://promotion.aliyun.com/ntms/act/ppasadam.html
5、sybase, db2 -> pg
sybase (铁老大案例)
db2 (苏宁案例)
6、ms sql -> pg
(康恩贝案例)
2.1、Oracle -> PPAS、POLARDB PG
使用ADAM，大量成功去O案例。
https://promotion.aliyun.com/ntms/act/ppasadam.html
2.2、sybase, db2 -> pg
2.3、ms sql -> pg
2.4、pg -> pg
2.5、edb ppas -> ppas
3.1、复杂业务（有较复杂SQL，较复杂业务逻辑） -> PG
例如: 企业crm, erp, oa, 财务, 销售, 经营分析系统，GIS地理信息业务，等。 (此类场景典型PG客户：用友,sap,odoo)
3.2、简单业务 -> PG (同样完全可以胜任)
4.1、纯AP
100TB 以内数据，纯AP(T+1)：POLARDB PG。
32TB 以内数据，纯AP(T+1)：PG 11。
4.2、实时分析：WHERE条件过滤后数据量亿级。 POLARDB PG。 PG 11。
4.3、TP
PG, PPAS, POLARDB PG
4.4、混合场景（有TP，有AP）
100TB以内数据量：
POLARDB PG
32TB 以内数据量：
PG 11
6TB 以内数据量：
PG 10, PPAS 10
产品AP能力主要包括：并行计算、GPU加速、JIT、向量计算、流计算、物化视图、丰富的分析函数、丰富的窗口查询函数、HASH JOIN、MERGE JOIN、丰富的内置函数、丰富的PLSQL语法。
产品TP能力：单节点 百万级QPS
4.5、海量数据，大量为冷数据，不能删除，极少查询。
pg, ppas, polardb pg，均支持OSS_FDW外部表，冷存储。查询对业务透明。
100TB以内数据量：
POLARDB PG
32TB 以内数据量：
PG 11
6TB 以内数据量：
PG 10, PPAS 10
如果不要求实时性，一致性，可以再考虑将数据同步到其他产品
6.1、全文检索、模糊查询（tsvector, tsquery, pg_trgm技术）
6.2、任意字段多维度组合实时查询（smlar, rum, gin, bitmap scan, varbitx, roaring bitmap等技术）
例如：实时画像系统、营销系统。
6.3、文本相似查询（pg_trgm技术）
6.4、向量相似查询（cube技术）
例如：相似推荐系统
6.5、图像相似查询（imgsmlr技术）
6.6、GIS地理信息业务（postgis, brin, gist技术）
例如：天文、气象、地震、国土、测绘、车联网、物联网
6.7、时空轨迹、混合场景业务（ganos, postgis, brin, gist技术）
例如：饿了么，点我达，打车，车联网，
6.8、时序类（timescaledb 技术）
6.9、流计算（pipelinedb 技术）
6.10、图式搜索（CTE 技术）
例如：风控、族谱、社交、内容推荐、用户推荐等 业务。
多模类业务，性能功能指标参考HTAP测试
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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