第一章 初始大数据

1. OTS 介绍

1.1 数据库服务的能力

我们知道关系型数据库处理并发能力有限，一般一个db 服务并发数到1000 时就会消耗大量的i/o，cpu 资源；之前一般我们说10k，就是并发时1w 的时候就已经是一个非常的技术突破；当并发量非常大时，这时就需要开发一些中间件，缓冲池，消息队列等来处理高并发

1.2 OTS 简介

OTS 是构建在阿里云飞天系统上的NOSQL数据库,提供海量结构化数据的存储和实时访问；

• 稳定性：可用性99.99% 可靠性：数据不会掉 10个9
• 安全：用户数据隔离，权限控制，数据冗余备份
• 高性能：单张表百TB 级别的数据存储 ［其实没有限制，至今 遇到最大的项目数据是100TB,所以可以证明在100TB的数据上性能非常好］，毫秒级单行数据读写延迟10w 级别qps ［数据库的连接数，一般一个连接处理一个请求，所以同时处理10w 的请求］

1.3 大数据产品架构

1.4 OTS 的工作原理

2. 分析型数据库ADS  

2.1 ADS 的简介

 分析型数据服务(Analytic Database Service) 是阿里巴巴自助研发 海量数据实时高并发在线分析(要求是毫秒级别返回)云计算任务。

比如滴滴打车: 每一个订单需要分析乘客的单子，位置，价格，乘坐喜好；分析司机的位置，接单喜好，关注点；最好做出一个判断把单子分配给哪些司机；这就是一个实时高并发的在线分析需求