2019，我们将进入数字化转型的关键时期。所谓“攻关”，即数字化转型2.0阶段，需要对企业的关键业务进行攻关，如云、数字化转型等。市场研究公司IDC的一份报告中指出，自2014年IDC提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型上投入了大量的人力物力，但效果并不理想。有的企业成功地站在了潮流的最前沿，有的企业在逆流而上，有的企业只能在浪潮中被动前行。
IDC认为，现阶段企业急需解决的是提升数字化能力，包括:与业务深度融合的能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营管理能力。尤其是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推动企业从流程导向型向数据导向型转变，海量、异构、多类型数据的处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，数据生命周期的管控是释放数据价值的保障。
5、国内做分布式数据库开发的现状如何?存储是技术研究方向，不错，创业不是好生意。中国不可能出现cloudera这样的公司。在国内做基础软件基本没有商业前景。而阿里则做了一些基础的技术开发，但都是基于自己的业务特点。以他们的dubbo框架为例。最近一次作案是在两年前。据说球队解散了。你想表达什么？从社区孵化出来的和国内大公司内部孵化出来的还是有很大区别的。
6、大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!大数据的起源给了“大数据”研究机构Gartner这样的定义。“大数据”是一种信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化。麦肯锡全球研究院给出的定义是:规模远远超出传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面能力的数据集，具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低四大特征。
换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
7、分布式数据库的工作原理是什么?分布式数据有不同的理论支持。目前国内数据排名第一的TiDB官方社区(AskTUG)可以理解TiDB的横向弹性扩张。通过简单地添加新节点，可以实现TiDB的横向扩展，根据需要扩展吞吐量或存储，从而轻松应对高并发、海量数据场景。分布式事务TiDB100%支持标准ACID事务。与传统的主从(MS)复制方案相比，基于Raft的多数选举协议可以在财务层面提供100%强的数据一致性保证，可以在不丢失大部分副本的情况下，实现无需人工干预的自动故障转移。
8、使用分布式数据库有什么优势?华为云、阿里云、腾讯云都推出了分布式数据库服务。无限扩展自动水平分裂。支持字符串、数字、日期等多纬度。业务不间断顺利扩展。卓越的性能性能可以通过横向扩展得到线性提升。易于使用，兼容MYSQL协议，语法和客户端。轻松导入数据，云端数据库。一键式数据库扩展。业务零代码变更，实现读写分离。快速部署可以快速在线部署实例，节省采购、部署、配置等自建数据库工作，缩短项目周期，帮助业务快速上线。
单机数据库的现状与困境随着互联网的快速发展，企业数据越来越庞大，应用对性能的要求也越来越高。单机数据库在处理大量数据时有一定的局限性:单机数据库容易出现容量和性能瓶颈。在目前的硬件条件下，主流数据库可以支持单个表存储上千万的数据，但很难支持密集的并发读写，存在性能瓶颈。传统的分区表或数据库方案限制太多，数据不能跨实例存储，可扩展性和可维护性差。
9、分布式数据库有什么特点?1。数据独立性和位置透明性数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一。分布式透明意味着用户不必关心数据的逻辑分区、数据的物理位置分布细节、副本(冗余数据)的一致性以及数据库在本地站点上支持什么数据模型。分布式透明的优势是显而易见的。使用分布式透明性，用户的应用程序编写时就好像数据不是分布式的一样。
添加某些数据的重复副本时，无需重写应用程序。系统将数据分布信息存储在数据字典中，用户访问非本地数据的请求由系统根据数据字典进行解释、转换和传输。2.在分布式数据库中，集中化和节点自治相结合，数据共享有两个层次:一个是本地共享，即本地站点中用户的共享数据存储在本地数据库中。这些数据通常由本网站的用户使用，第二种是全局共享，即分布式数据库中的所有站点也存储可以被网络中其他站点的用户共享的数据，以支持系统中的全局应用。
