成本与可用性呼唤时序数据库1
经过20多年的发展，在关系型数据库市场领域，甲骨文已经达到霸主地位，尤其在2006、2007年后，在甲骨文做了系列收购后，大家判断，在关系型数据市场领域，战役已经基本打完。
但随着技术和行业发展，渐渐有人开始觉得甲骨文数据库太重、太贵了，尝试绕开甲骨文，从开源生态和云原生生态做事情，BlueSky时间序列化数据库案例，包括国外的Snowflake、CockroachDB （蟑螂数据库）、Amazon Redshift等，要么从NewSQL入手，要么是拿HATP支持（既支持事务也支持分析型），网络支持、云原生支持等特性在争夺数据库市场份额。
时间序列数据库分布式事务
事务一致性问题分布式事务当更新内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务，没有简单的方案，一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理。
分布式事务能大限度保证了数据库操作的原子性。但在提交事务时需要协调多个节点，推后了提交事务的时间点，延长了事务的执行时间。导致事务在访问共享资源时发生冲突或死锁的概率。随着数据库节点的增多，BlueSky时间序列化数据库价格，这种趋势会越来越严重，BlueSky时间序列化数据库，从而成为系统在数据库层面上水平扩展的枷锁。
BlueSky高性能时序数据库基于时序数据库做监控，这里有超流行的开源方案
在微服务架构下，我们对服务进行了拆分，BlueSky时间序列化数据库分析报告，所以用户的每次请求不再是由某一个服务***完成了，而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下，一旦请求出现异常，我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障，就需要对每一个服务，以及各个指标都进行的监控。
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