金融业分布式数据库:SequoiaDB、GoldenDB、OceanBase等原理、POC性能对比及选择是怎样的？

一.说一下产品概述
1）SequoiaDB：创始团队主要来自 DB2，原定位于非结构化数据， 更多案例是 OLAP，最近几年开始研发 OLTP
2）GoldenDB：和中信银行联合研发，基于 MySQL + 中间件的模式
3）OceanBase：阿里完全自研的代码
二.问题解答
1、分布式的实现，是通过中间件实现分布式，还是源码级别引入分布式算法实现的？
分布式的实现是指什么呢？如果是指技术路线，那么 GoldenDB是“中间件+MySQL”，SequoiaDB和OceanBase是源码级别；
2、分布式事务支持以及在超大事务下的性能下降幅度？
分布式事务的支持是分布式数据库的基本选项，由于涉及多个资源协调必然会下降。但是下降多少，与业务逻辑密切相关。
3、大查询（亿级）下各数据库的性能如何？
大数据是指“单条语句查单条记录”还是“单条语句查多条数据"，不论任何情况，肯定是与业务相关。
4、对于从Oracle平迁至分布式数据库，除去存储过程等力不可抗拒因素外，其他的难度如何？有无便于使用的平迁工具？
每家公司都在尽量研发迁移工具，语法不是难度，只是工作量，难度在于数据分布模式的确认，只有合理的分布才可以提升性能，避免数据分布导致的性能下降
5、分布式部署的高可用性：节点挂掉的数量对整个集群的服务能力、处理性能影响是怎样的？
分布式数据库运行在开放平台，每个节点故障的可能性都很大，所以必然是保证功能正常。服务能力的 RTO 一般会分钟级，RPO =0，不影响整个的处理性能
6、集群增加节点后，对于整个集群的影响有哪些？增加节点后的数据平迁是否会对业务造成较大的影响？
增加节点就是为了提升性能，不然没有意义。增加节点后的数据重分布肯定会考虑对业务的影响，一般是在业务低峰期做
7、搭建完成后，对于DBA运维来讲，各家有无工具能便于运维的条件？
由于涉及多个节点，不仅仅搭建完，在整个搭建过程中必须有统一运管平台。