Trafodion-大数据领域中的关系数据库

Trafodion简介

Trafodion是一个构建在Hadoop/HBase基础之上的关系型数据库，它完全开源免费。Trafodion能够完整地支持ANSI SQL，并且提供ACID事务保证。和传统关系数据库不同的地方在于，Trafodion利用底层Hadoop的横向扩展能力，可以提供极高的扩展性。而传统数据库，比如MySQL，在数据量达到P级别的时候就很难处理。而Trafodion却可以借助HBase的扩展性，仅通过增加普通Linux服务器就可以增加计算和存储能力，进而支持大数据应用。

比如原来使用MySQL的用户，如果数据量持续增加，往往需要采用前后端cache，分库分表，读写分离等技术。但是这些技术带来的弊端也很多。比如分库分表的构架下，不同分库之间无法执行join操作。采用这些复杂技术后，系统结构复杂，维护和开发成本提高。这是很多客户正在面临的问题。

而从使用开发的角度来看，Trafodion和MySQL是完全一样的，他们同样是关系型数据库，基本的功能完全一致。因此一个经典的LAMP网络应用也可以轻松地用LATP(Linux, Apache, Trafodion, PHP) 搭建。而采用Trafodion，当业务扩展时，通过增加节点就可以应付不断增加的数据量，应用程序无需做任何修改，也无需考虑复杂的分库分表，读写分离等技术。这样就极大地降低了系统的复杂度。

这只是Trafodion的可能应用之一，Trafodion还是一个非常适合的实时大数据分析平台。因为它不仅可以支持实时分析，而且能够支持实时数据写入，比如每秒上万条的随机数据插入。这是构建实时分析所必备的能力。Stinger或者Impala虽然可以提供实时查询，但去无法支持实时的数据插入。

比如交通实时分析，利用Stinger/Impala等技术，虽然查询和分析可以在1分钟内完成，但是数据却只能定期载入，如果1小时一次，那么分析的数据样本是1小时前的数据，其分析结果也失去了时效性。比如，用户已经在那里堵车堵了了1个小时。

关于Trafodion的使用场景读者可以参阅其他介绍Trafodion的系列文章。本文简要介绍Trafodion的技术体系结构，帮助读者基本了解Trafodion内部运作的原理。

读者还可以参考https://wiki.trafodion.org/wiki/index.php/Architecture了解Trafodion的技术构架。