news 2026/2/15 5:19:13

因地制宜丨3幅图看懂多元数据库一体机的部署架构

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张小明

前端开发工程师

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因地制宜丨3幅图看懂多元数据库一体机的部署架构

在过去的十年间,“去O”趋势和信创落地的双重叠加使企业数据库领域经历了一场深刻的变革。我们从“Oracle一统天下”的时代,逐步迈入商业数据库(如Oracle、DB2、SQL Server)、开源数据库(如MySQL、PostgreSQL、openGauss)与国产数据库(如OceanBase、达梦、金仓等)百花齐放的“多元化”阶段。

这种多元化也不可避免地带来了运维复杂资源孤岛性能瓶颈等挑战。为解决这些问题,“数据库一体机”应运而生。然而,不少人将其简单理解为“把服务器和软件塞进一个机柜”,实际上,真正成熟的数据库一体机为适应不同的业务规模和场景,往往演化出多种部署架构。

本文通过三张典型架构图,带读者深入理解数据库一体机的三种主流部署架构,以及它们如何因地制宜应对实际问题。

存算分离架构

极致性能与异构整合的“重装航母”

01

第一张图呈现的是存算分离架构,常见于企业级核心系统。图中清晰分为上层的计算节点与下层的存储节点,二者通过高性能网络交换设备连接。

该架构的关键在于“解耦”——计算层既可以是物理机,也可以是虚拟机,以满足不同数据库的承载要求;存储层则由专用存储节点构成分布式存储集群,通过RDMA等技术为计算层提供极致I/O吞吐。其突出优势在于支持计算与存储独立扩展,能够灵活应对数据量增长或计算压力加大的不同情况;同时,它支持异构硬件混合部署,为处于信创过渡阶段的企业提供了平滑替代的技术路径;此外,通过资源池化实现多类型数据库共享存储,可有效消除存储孤岛,提升整体资源利用率。

这类部署架构尤其适用于制造业MES和ERP、大型医院HIS、金融核心、运营商BOSS等对性能与稳定性要求极高的数据库承载场景,以及大中型规模IT环境中数十上百套数据库整合场景。

存算一体架构

线性扩展的“敏捷战车”

02

第二张图展示的是经典的存算一体架构。图中可见三个物理节点,每个节点同时包含计算资源与存储资源,通过底层的分布式存储软件将所有节点的本地磁盘聚合为统一的存储池。

该架构的核心在于“一体”——计算与存储位于同一物理服务器,数据库实例直接运行于节点之上,节点间通过高速网络互联,数据借助多副本实现保护。其优势在于部署极简,3节点即可起配,初期建设成本更低,且支持线性扩展,增加节点即可同步提升计算与存储能力;同时,借助本地化I/O路径,能够显著降低访问延迟,提升性能;此外,通过软件定义存储充分释放本地NVMe SSD潜能,在提升资源利用率的同时也降低了硬件成本。

这一部署架构非常适用于新业务上线、中等规模的集群化部署或通用数据库整合场景,尤其适合计算与存储需求相对均衡、追求快速交付与简化管理的业务。

双节点精简融合架构

低成本高可用的“特种兵”

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第三张图展示的是精简融合的双节点架构。两个融合节点互为备份,并通过轻量级管理仲裁节点避免脑裂发生。

该架构本质是极致精简的“融合”——依托虚拟化技术在两台物理服务器上运行多种数据库,即使在仅有两个数据节点的情况下,仍能通过存储仲裁机制保障数据一致性与高可用性。其优势在于起步成本低、部署简便,对机房环境要求不高,且具备完备的高可用能力,支持故障自动切换。虽然此种形态在架构上类似Oracle ODA,但其胜在可以承载多种商业或开源数据库。

因此,该部署架构非常适合于中小规模IT环境,例如高校、三甲医院、工厂等需要在有限空间内实现可靠运行的场合。

结语

一套平台,多种形态,从容应对未来

透过以上三种部署架构可以看出,数据库一体机并非只有一种面孔,而是根据场景与需求灵活应对:存算分离强于规模与弹性,存算一体胜在敏捷,双节点精简融合则对成本敏感型用户非常友好。

在实际选型中,企业往往面临满足多场景是否需采购多类产品的困惑。目前,业内领先的解决方案已逐步实现“多态合一”。以云和恩墨的zData X多元数据库一体机为例,其基于自研高性能分布式存储软件,既可部署为存算一体架构,也能构建为大规模存算分离集群,还支持精简融合的双节点形态。此外,zData X还完整契合数据库多元化的趋势,能够同时承载Oracle、MySQL、GaussDB、达梦、YashanDB等各种数据库,并支持x86与国产芯片的混合部署。

对企业而言,选择具备全场景适应能力的数据库基础设施,意味着架构能够真正因地制宜,随业务灵活演变。

数据驱动,成就未来,云和恩墨,不负所托!


云和恩墨创立于2011年,是业界领先的“智能的数据技术提供商”。公司以“数据驱动,成就未来”为使命,致力于将创新的数据技术产品和解决方案带给全球的企业和组织,帮助客户构建安全、高效、敏捷且经济的数据环境,持续增强客户在数据洞察和决策上的竞争优势,实现数据驱动的业务创新和升级发展。

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