Hello DBA

1.山寨

数据库的服务器将不再采购大型的主机和高端的SAN存储。主机尽可能选用PC server，这几年INTEL的CPU能力越来越强，PC server的处理能力与小型机的差距正在缩短。存储我们也尽可能的选用SAS硬盘的廉价存储，而不是FC硬盘的高端存储，甚至还计划搭建我们自己的“山寨”存储。对于MySQL数据库，则直接采用PC server+本地SAS硬盘的方案。

2.MySQL，分布式

mysql数据库+分布式应用架构将是我们未来发展的方向，这几年随着数据量和访问量的增长，数据库的压力也越来越大，ORACLE+小型机+高端存储这种集中式架构越来越不能满足业务发展的需要。明年已经确定将有几个大型项目使用MySQL数据库和分布式的架构，逐步降低我们对ORACLE和高端设备的依赖性。而且我们已经有非常厉害的MySQL DBA-SKY，未来我们将不仅仅局限在ORACLE方面。

3.数据同步

如果我们要做镜像站点或者分布式应用，数据同步是必须解决的问题。我们目前正在进行ORACLE redo log的解析的研究，并且已经取得了相当的进展（当然不是我做的，是部门的一个大牛去做的）。一定有人问我们为什么不用SharePlex，DSG，或者ORACLE的stream来解决，而是一定要自己来做呢。而且ORACLE的redo对我们是一个黑盒，我们有能力解决这个问题吗？首先，我们不是要做一个商业化产品，我们的仅仅是根据我们实际的环境和需要，能够对日志做有限的解析，达到我们的目的即可。第二，商业化的产品价格昂贵，而且对于我们的某些特别的需求，商业产品都无法解决。这就是我们要自己解析日志的原因。

4.镜像

对于镜像站点的搭建，我觉得技术因素并不是最重要的，从项目管理的角度出发，需要的是沟通和计划的能力，细节决定成败，风险往往在我们最看不到的地方。

5.RAC

我们的数据库架构从pc server上的单数据库到RAC，再到现在的小型机。未来由于PC server的大量引入，我们可能又要重新回到RAC的道路上来，由RAC来提供高可用性和有限的性能扩展能力。

6.Greenplum，Hadoop

这两个东西，其实我都不懂。但是他们都很火，都使用了MapReduce技术。MapReduce是google的一个计算模型，用来进行大规模的并行计算。

Greenplum可以理解为SQL+MapReduce，DBA也可以体会到并行计算的快感了。而且很可能明年会在数据仓库部门使用，从测试的结果上来看，用普通PC server搭建的集群比ORACLE的性能要高出很多。

Hadoop是MapReduce的一个JAVA实现，Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）和MapReduce分布式计算模型。它能够把应用程序分割成许多很小的工作单元，每个单元可以在任何集群节点上执行或重复执行。它有以下的特点：

• 扩容能力(Scalable):能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。

• 成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。

• 高效率(Efficient):通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。

• 可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。

7.me

最后一个关键词就是“我”。2009年，我要如何发展？继续在某个技术领域深耕细作，还是主动求变向新的方向扩展；继续走技术道路，还是逐步向管理转移，或者有机会走向其他领域（比如演艺界或者专业摄影师）；怎么样炒作自己，出书，写博，还是裸奔？

每一年都是这样，来临前给我们很多想象，过去后往往又觉得平淡乏味，我们一起期待吧。

–EOF–