本文主要是介绍GaussDB OLTP云数据库配套工具DDM，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
一、前言
二、DDM定义
三、DDM业务架构
四、为什么需要DDM?
五、DDM特性
六、DDM应用场景
一、前言
现在越来越多的企业应用在逐步向云平台迁移，同时这对云平台带了一个严峻的考验和挑战。但针对华为云GaussDB数据库， 我们在生态方面做了比较健全的建设，同时自研了很多相应的原生态工具。本文我们主要介绍一下GaussDB 云数据库的配套工具DDM。
二、DDM定义
DDM(Distributed Database Middleware)，是由华为云自主研发的云原生分布式数据库中间件，以服务的方式为应用提供对多个数据库实例进行分布式透明访问。彻底解决数据库可扩展性问题，实现海量数据的存储和高并发访问。
三、DDM业务架构
DDM业务架构（来源华为云官网）：
DDM业务架构：将底层的数据库引擎进行一个分布式的集中管理。应用服务访问DDM实例即可，无需关心底层分片式的数据库，所有的业务逻辑等都有DDM路由分发，从而让应用透明访问。
- 作为管理员，可以通过DDM的控制台进行图形化管理，比如实例管理、平滑扩容、逻辑库管理等。
- 作为开发人员，可以将开发的应用程序通过DDM控制台进行部署等。
- 作为最终用户，只需要访问业务（应用）服务即可。
四、为什么需要DDM?
以某个应用系统为例（从无到有，从有少量数据到大量数据甚至到海量数据）：
1、初始阶段，所有数据存放在一个数据库（服务器）中。
2、小规模(<500QPS或100TPS，读用户<100，写用户<10): 在单库中通过读写分离提升并发读的性能。
3、中规格(<5000QPS或1000TPS,读用户<5000，写用户<100): 垂直分库，将不同的业务分布到不同的数据库。
4、大规模以上(10000+QPS，10000+TPS 读用户10000+，写用户1000+): 数据分片，将数据表分到不同的数据库中。
但是当业务扩展越来多、数据量越来越大时，这样的分片管理也会越来越复杂，因为你的数据库越来越多（分片）。
中间件分片方案：
- 优势: 应用0改动，与语言无关；对应用完全透明地进行数据库扩展；通过连接共享有效收敛连接数。
- 劣势: 可能存在额外的时延。
五、DDM特性
DDM采用存算分离架构，提供分库分表、读写分离、弹性扩容等能力，具有稳定可靠、高度可扩展、持续可运维的特点。服务器集群管理对用户完全透明，用户通过DDM管理控制台进行数据库运维与数据读写，提供类似传统单机数据库的使用体验。
1、DDM实现读写分离
- 即插即用：自动实现读写分离，支持配置不同节点的性能权重
- 应用透明：应用感觉仍是操作单节点，DB调整应用无感知
- 高可用：主从切换或从节点故障对应用透明
2、DDM实现数据分片，应用0改动
- 大表分片：支持按Hash等算法实现自动分片
- 自动路由：根据分片规则，将SQL路由至真正的数据源
- 连接复用:通过MySQL实例的连接池复用，大幅提升数据库并发访问能力
3、DDM实现数据库水平扩展，自动均衡数据
- 无限扩展：支持分片个数无上限，轻松应对海量数据
- 全自动化：一键式扩容，异常自动回滚
- 业务影响小：秒级中断，其他时间业务无感知。
六、DDM应用场景
DDM主要适用于大规模的数据存储与高并发访问的行业应用，例如：
1、互联网应用
电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业，普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题，制约业务发展。DDM提供线性水平扩展能力，能够实时提升数据库处理能力，提高访问效率，轻松应对高并发的实时交易场景。
2、物联网数据
在工业监控和远程控制、智慧城市的延展、智能家居、车联网等物联网场景下，传感监控设备多，采样频率高，数据规模大，会产生超过单机数据库存储能力极限的数据，造成数据库容量瓶颈。DDM提供的容量水平扩展能力，可以有效的帮助用户低成本的存储海量数据。
3、高性价比数据库解决方案
政务机构、大型企业、银行等行业为了支持大规模数据存储和高并发数据库访问，传统方案需要强依赖小型机和高端存储等高成本的商业解决方案。DDM利用普通服务器进行集群部署，提供与传统商业解决方案相同甚至更高的处理能力。
——结束
这篇关于GaussDB OLTP云数据库配套工具DDM的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
