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上章节介绍了昆仑分布式数据库的技术特点，这章紧接上文带来数据库的技术劣势。
一、开源、扬众长避众短
1.1 集 3 大次要数据库 Oracle、MySQL、PostgreSQL 的强项于一身并产生 1 +1>>2 的放大效应，能够宽泛汇聚社区能量，产生短暂的价值和生命力。
- Oracle: 存储引擎，查询处理。
innodb 齐全听从 Oracle 的存储引擎的设计。
- MySQL:innodb 存储引擎和 binlog 复制(RBR)。
- PostgreSQL: 查询处理能力在所有开源 RDBMS 中最强。
- MySQL&PostgreSQL 开源社区的人力资源和技术资源。
1.2 防止它们的弱项
- Oracle: 硬件和软件低廉，老本过高: 无奈做到平安可控，政策合规。
- MySQL: 查询处理的性能和性能无限: 单机数据库，无奈程度弹性扩容。
- PostgreSQL: 存储引擎不适宜重负载 OLTP 负载.
二、查询处理能力
2.1 计算节点反对 PostgreSQL 的所有次要查询处理性能。
- 反对绝大多数 DDL 和所有 DML 语法和性能。
例外: 外键和触发器，tablespace 和存储相干性能，WAL replication。- 反对所有根本数据类型。
数值，字符串，text/blob，工夫 1 日期 / 工夫戳 /money/enum，序列等等。- 反对高级查询处理性能。
* 任意跨 shard 的多表连贯，子查问，存储过程。* OLAP 剖析能力: 汇集函数，window 函数，grouping sets，cube, rollup。* CTE，视图，物化视图，真 prepared stmt，jit.
2.2 计算节点兼容 MySQL 和 Oracle 的罕用 SQL 语法(*)。
- 反对 MySQL 客户端协定(*)
- 去 O 的迁徙工作量较小，技术人员技能可平移，学习曲线平缓(*)
三、全方位数据安全保障
3.1 在数据源头控制数据拜访更加安全可靠。
- 对立 / 多层级 / 灵便动静配置访问控制规定。
- 利用层面访问控制的多种缺点。
* 不对立: 多种利用拜访同一个数据库，每个利用都须要规定配置甚至编码实现。* 不灵便动静: 硬编码的访问控制规定，不容易批改。* 不平安: 控制策略和规定自身会泄露信息。3.2 多层级细粒度的访问控制。
- 多层级的用户 / 角色。
- 多层级的数据库对象: 数据库 /schema/ 表 / 视图 / 列。
- 多层级治理各种数据库对象的访问控制规定。
3.3 用户数据全零碎加密: 数据文件和 binlog 文件以及日志文件均可加密；
SSL 全链路加密，平安传输数据；多级（database，schema，table，view，column）细粒度访问控制。
四、兼容并蓄
4.1 计算节点凋谢架构。
- Extension: 无缝兼容 PostgreSQL 生态，PostGIS 等。
- FDW(foreign data wrapper): 能够实现接口来读取所有支流数据源。
* hadoop 生态:hbase，hive 等。* 支流数据库:Oracle,MSSQL Server,DB2,MySQL，PostgreSQL 等等
* 列存储 (OLAP) 和时序数据库。4.2 计算节点其余劣势。
- 欠缺的 i18n/globalization/localization 反对。
时区，字符集和 collation。
多语言能力。
五、多层级多方面的扩大能力
5.1 按需弹性程度扩大能力。
- 多个读写节点，解决读写负载都能够按需扩大解决能力。
- 无共享(sharenothing)，无单点依赖。
- 无性能瓶颈，无计算 / 存储能力瓶颈。
- 按需增减计算节点和存储集群 / 节点。
- 通明的按需扩大，业务零碎和最终用户无感知。
- 存储集群扩容速度可调，对数据源节点的计算 / 存储 / 网络资源耗费可控。
5.2 全零碎并行计算能力。
- 充分发挥服务器的并行工作能力。
多核并行。
存储系统并行。
网络系统并行。
六、其它劣势
6.1 不必固定分区数量，而是能够每个表不同的分区数量，分区规定（3 种），并且能够应用任意数量的分区列，甚至对于小表能够齐全不分区。
6.2 存储集群
- 性能当先: 分布式事务处理性能大大高于社区版本 http//www.zettadbcom/blogs/perf-cmp-mysql。
- 齐备的容灾能力: 填补社区版 MySQL80 的分布式事务处理的容灾能力空白。
* https://fosdemorg/2021/schedule/event/mysqlxal
* 本技术分享视频的国内地址:https//wwwbilibilicom/video/BV1zo4y1d7pu
- 原生的 onlineDDL 性能: 疾速加列。
6.3 昆仑数据库 VS MySQL: 应用昆仑数据库治理小规模数据的劣势。
- 放大了单 -MySQL 集群的能力，按需程度扩大能力和更弱小的数据分析能力。
- 更简略不便地应用 MySQL 集群: 主动切主并保护 mysql 集群状态。
- 并行查询处理，备机读。
6.4 集群构造简略，不依赖第三方模块和软件(etcd/zookeeper 等)
- 产品质量可控。
- 人力累赘小。
留神：上方（*）的条目是行将反对的性能
*KunlunDB 我的项目已开源
【GitHub：】
https://github.com/zettadb
【Gitee：】
https://gitee.com/zettadb
END
