银行分布式数据库应用情况探讨？

1) 低硬件成本：完全使用 x86 架构的 PC Server，不需要昂贵的 Unix 服务器和磁盘阵列；

2) 集群架构与部署：完全并行的 MPP + Share Nothing 的分布式架构，采用多活 Coordinator 节点、对等数据节点的两级部署结构。Coordinator 节点支持最多部署 64 个，数据节点支持最多部署 300个，数据量支持 15PB。

3) 海量数据分布压缩存储：可处理 PB 级别以上的结构化数据，采用hash 或 random 分布策略进行数据分布式存储。同时采用先进的压缩算法，减少存储数据所需的空间，可以将所用空间减少 1～20 倍，并相应地提高了 I/O 性能；

4) 数据加载高效性：基于策略的数据加载模式，集群整体加载速度随节点数增加线性增长；

5) 高扩展、高可靠：支持集群节点的在线扩容和缩容，效率更高，对业务的影响更小。

6) 高可用、易维护：数据通过最多 2 个副本提供冗余保护，自动故障探测和管理，自动同步元数据和业务数据。提供图形化监控工具和企业管理器等管理工具，简化管理员对数据库的管理工作；

7) 高并发：读写没有互斥，支持简化模式的 MVCC，支持数据的边加载边查询，单个节点并发能力大于 300 用户；

8) 行列转换存储：提供行列转换存储方案，从而提高了列存数据库特殊查询场景的查询响应耗时；

9) 标准化：支持 SQL92 标准，支持 ODBC、JDBC、ADO.NET 等国际接口规范。

10) 数据节点多分片：在一个数据节点上可同时部署多个数据分片；单数据节点数据分片数量支持最多 32 个。

11) 灵活的数据分布：用户可以按照业务场景的需求，自定义数据分布策略，从而在性能、可靠性和灵活性间获得最佳匹配。

12) 异步消息：Coornator 默认采用异步消息模式与数据节点通信，支持高达 300 节点的集群规模。