达梦数据库管理系统是达梦公司推出的具有完全自主知识产权的高性能数据库管理系统,简称DM,官网最新版本名称:DM8。
DM8是达梦公司在总结DM系列产品研发与应用经验的基础之上设计的新一代数据库产品,吸收主流数据库产品的优点。众多的企业级特性的实现使得DM8完全能够满足大、中型企业以及金融、电信等核心业务系统的需要,是理想的企业级数据管理和分析平台。
DM数据库架构图如下所示:

DM8数据库兼容多种硬件体系,可运行于X86、X64、SPARC、POWER等硬件体系之上。DM8各种平台上的数据存储结构和消息通信结构完全一致,使得各种组件在不同的硬件平台上具有一致的使用特性。
DM8数据库产品实现了平台无关性,支持Windows系列、各版本Linux(2.4及2.4以上内核)、Unix、Kylin、AIX、Solaris等各种主流操作系统。DM8数据库的服务器、接口程序和管理工具均可在32位/64 位版本操作系统上使用。
支持的开发工具包括 PowerBuilder、Delphi、Visua l studio、.NET、C++Builder、JBuilder 等;支持各种持久层组件技术,主要有Hibernate、IBATIS sqlmap 等;支持主流系统中间件, 包括 Weblogic、Websphere、Tomcat、Jboss、东方通、金蝶、中创中间件等。
DM8支持 SQL92 及 SQL99 核心级规范。同时在标准化的 SQL 访问语言基础上,DM8 进一步扩展了 SQL 的特性支持。DM8 增加了对多种非关系数据的操作支持,包括 SQL 对 XML 数据、地理信息数据、 json 数据等多种数据的能力。在复杂文本匹配方面,DM8 增强了 SQL 对正则表达式的支持,现在 DM8 可在 DML 语句中的查询列表、过滤条件等位置嵌入 POSIX 风格的正则表达式,实现由 SQL 处理的复杂文本匹配。在过程性语言支持方面,DM8 为外部函数(基于 C 语言或 Ja va 语言)引入了新的辅助插件式执行机制,既保持了外部函数执行的安全性,又避免直接创建子进程对服务器造成的 稳定性破坏。同时 DM8 还对 DM7 引入的 JAVA CLASS 进行了升级,引入了继承机制,使得DM JAVA CLASS真正具备了面向对象语言不可或缺的多态特性。DM8 进一步增强了 DM SQL 的调试功能,提供了命令行和图形化两种调试工具;改善 了错误语句定位的准确性;新增了对包方法的调试能力;特别的,DM8 支持了对存储过程 中执行的SQL的执行计划的准确跟踪能力,使得DM8 SQL调试工具不仅可用于调试程序错误,还可用于对复杂存储过程、存储函数、触发器、包、类等高级对象进行性能跟踪与调优。
DM8数据库支持多种网络协议,包括IPV4协议、IPV6协议等。完全支持Unicode、GBK18030等常用字符集。
为保障用户现有应用系统上的投资,降低系统迁移到 DM8 的难度,DM8 提供了许多与其他数据库系统兼容的特性,具体如下:
支持分析函数包括AVG、COUNT、MAX、MIN、SUM、RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER。支持层次查询包括相关伪列 LEVEL、CONNECT_BY_ISLEAF、CONNECT_BY_ISCYCLE。支持伪列包括 ROWNUM、ROWID、UID、USER、TRXID。方差集函数实现包括AVG、MAX、MIN、SUM、COUNT(DISTINC | ALL)、 VARIANCE、STDDEV、STDDEV_SAMP。支持常用系统函数库包括 TO_CHAR、LENGTH、SUBSTR、TO_DATE、SYSDATE 等。复合数据类型兼容特性包括%TYPE、%ROWTYPE、记录类型等。支持循环结构包括 LOOP 语句、FOR 语句、while 语句等。数据类型兼容性包括 VARCHAR2、NUMBER、BLOB、CLOB 等。外连接(+)语法支持、多列 IN 实现以及相关的优化、按名调用存储过程功能、支持 comments 注释、静态数据字典视图以及部分系统包。
支持列存储、数据压缩、物化视图等面向联机事务分析场景的优化选项;通过表级行存储、列存储选项技术,在同一产品中提供对联机事务处理和联机分析处理业务场景的支持;具有对数据分区管理能力,支持对表进行范围分区、哈希分区、列表分区、垂直分区的分区机制,支持多级分区机制。支持分区并发数据处理,包括文字分段并发读取,数据转换规则并发执行,数据并发快速装载,支持100TB级数据处理能力单节点(4路6核,512G内存以上配置)联机事务处理性能达到60,000TPS(参照TPC-C性能基准,TpmC>2,000,000);支持2000个以上的高并发处理。
可配置数据守护系统(主备),自动快速故障恢复,具有强大的容灾处理能力。支持物理备份和恢复,支持在线和离线备份,支持对库、表空间、表、归档等多种粒度的备份,支持基于备份集的方式进行备份,支持完全备份、增量备份的备份和还原,支持基于时间点的还原。支持逻辑备份恢复,可对库、用户、表进行备份和恢复,支持压缩、并行处理,支持跨平台恢复。支持逻辑备份恢复和物理备份恢复,并且备份文件可以跨windows和linux、32位和64位等不同的操作系统平台。
DM8 在国产平台的兼容和支持方面做了大量工作。用户可以自由选择龙芯 2F、龙芯 3A/3B 系列,飞腾 1500A、飞腾 2000+ 64 系列,申威 410、申威 1610 系列,以及兆芯 ZX-D、华为 Hi1620、海光 Dhyana、鲲鹏 9 系列等多种不同 CPU 架构的服务器设备,及配套的中标麒麟、银河麒麟、中科方德、凝思、 红旗、深之度、普华、思普等多种国产 Linux 操作系统发行版来部署 DM8。
提供迁移评估和自动迁移工具,使数据库迁移更加便捷;支持柔性替换,降低系统迁移风险。
金仓数据库管理系统[简称:KingbaseES]是北京人大金仓信息技术股份有限公司(简称人大金仓)自主研发的、具有自主知识产权的商用关系型数据库管理系统(DBMS)。该产品面向事务处理类应用,兼顾各类数据分析类应用,可用做信息管理系统、业务及生产系统、决策支持系统、全文检索、地理信息系统等的承载数据库,目前,KingbaseES 产品的最新版本是 KingbaseES V8.6。
KingbaseES数据库架构图如下所示:

KingbaseES支持多种操作系统和硬件平台:支持Linux、Windows、国产Kylin等数十个操作系统产品版本,支持通用x86_64及国产龙芯、飞腾、申威等CPU硬件体系架构。Windows平台的KingbaseES提供标准版。
KingbaseES软件能够提供一主一备以及一主多备的高可用集群架构,实现数据及实例级 (异地) 故障容灾,内存融合及存储共享,实现高并发性能利用最大化,结合读写分离或备份使用同步实现数据保护最大化。具备来自上下游1300多家公司4000+份兼容认证,全面适配国家专用项目相关产品,深度适配国内外主要GIS产品, 形成联合解决方案,云联合方案覆盖主流云厂商
海量数据库 G100 管理系统(简称“Vastbase G100”)是海量数据基于openGauss 内核研发的企业级关系型数据库。产品从架构到引擎等多维度均进行了大范围深度优化,兼具极致性能与高兼容、高可用、高安全、多引擎、高并发等多种特性,给用户提供更高级别的产品质量保障和运行支撑。同时,集成业内领先的数据库迁移能力,能够大幅降低业务系统的迁移、改造成本,是各行业用户数据库国产化的优选方案。
Vastbase G100数据库架构图如下所示:

支持的CPU范围:鲲鹏、飞腾、至强、申威、龙芯、兆芯、海光。
支持的OS范围:openEuler、麒麟V10、UOS(openEuler版)、CentOS 7.x/8.x(ARM版本)
Vastbase G100通过服务器端的线程池,可支撑超过1W并发链接。高性能与高并发特性相辅相成,软件内涵丰富的优化手段,比如:
Vastbase G100在基础架构上、SQL引擎、存储引擎等众多方面都做了大量优化改进,具备极致的单引擎事务处理能力,其性能在同类型产品中遥遥领先。在双路国产服务器上能达到164万tpmC值,在四路国产服务器上甚至能超过260万tpmC值。
高性能的优势得益于大量深入内核的优化技术:
此外,CSN事务快照、增量检查点、ARM原子指令利用、分区优化等技术的应用,都使Vastbase G100具备更高的运行效率与支撑能力。
Vastbase G100搭载配套的高可用集群组件,可根据不同的硬件环境实现业务连续性方案。包括:

Vastbase G100在应用系统所涉及到的各方面功能上均实现了对Oracle、MySQL和PostgreSQL的高度兼容,如数据类型、数据对象、内置函数、系统视图、内置工具包、SQL语法、PL/SQL功能、操作符、标准接口,甚至开发相关等。企业现有的应用程序代码只需要做少量甚至不需要修改,即可以稳定运行在Vastbase G100之上。大幅降低了业务系统数据库国产化替代的风险,同时大幅减少甚至避免了代码重写的工作,从而实现项目人力成本、时间成本和风险成本的有效控制。
Vastbase G100内置丰富的存储引擎,其最终目标是将多个系统组合使用的解决方案下沉为数据库内置能力,为用户带来系统性能的提升及丰富的企业级功能。Vastbase G100拥有空间引擎,支持国际OpenGIS规范,适用于各种地理信息等空间应用;同时支持行列存储引擎,可以同时为用户提供更优的数据压缩比(列存)、更好的索引性能(列存)、更好的点更新和点查询性能(行存)。此外,产品支持MOT内存优化表(Memory-Optimized Table,MOT),实现高性能、高吞吐、可预测、低延迟以及对多核服务器的高利用率。
自研的数据库迁移工具,轻松实现数据库一键迁移,帮助用户更好的延续应用成果和数据资产。
4.综合对比
| 特征 | 分类 | DM8 | KingbaseES | Vastbase G100 |
| 产品架构 | 物理架构 | 单机/一主一备/一主多备 | 单机/一主一备/一主多备 | 单机/一主一备/一主多备 |
| 通用性 |
| 可运行于X86、X64、SPARC、POWER等硬件体系,支持Windows系列、各版本Linux(2.4及2.4以上内核)、Unix、Kylin、AIX、Solaris等各种主流操作系统。支持龙芯 2F、龙芯 3A/3B 系列,飞腾 1500A、飞腾 2000+ 64 系列,申威 410、申威 1610 系列,以及兆芯 ZX-D、华为 Hi1620、海光 Dhyana、鲲鹏 9 系列等多种不同 CPU 架构的服务器设备,及配套的中标麒麟、银河麒麟、中科方德、凝思、 红旗、深之度、普华、思普等多种国产 Linux 操作系统。 | 支持Linux、Windows、国产Kylin等数十个操作系统产品版本,支持通用x86、x64及国产龙芯、飞腾、申威等CPU硬件体系架构。 | 支持openEuler、麒麟V10、UOS(openEuler版)、CentOS 7.x/8.x(ARM版本)等操作系统。支持鲲鹏、飞腾、至强、申威、龙芯、兆芯、海光等CPU硬件体系架构。 |
| 并行优化 | 存储格式 | 行列混存 | 行列混存 | 行列混存 |
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| 压缩粒度 | 表级和列级压缩 | 表级、列级压缩 | 表级和列级压缩 |
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| 压缩算法 | SNAPPY 、ZLIB压缩算法 | zlib、quicklz、zstd、RLE压缩算法 | RLE、DELTA、BYTEPACK/BITPACK、LZ4、ZLIB、LOCAL DICTIONARY压缩算法 |
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| 索引类型 | 唯一索引、函数索引、位图索引、位图连接索引、全文索引、空间索引、数组索引、普通索引、分区索引 | 普通索引、位图索引、函数索引、分区索引、反向索引 | 唯一索引、普通索引、函数索引、分区索引、位图索引 |
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| 其他 | 全文检索 | 全文检索 | 全文检索 |
| 并发度 |
| 上百并发 | 上百并发 | 上百并发 |
| 备份恢复 | 数据高可用 | 支持全量备份、增量备份、脱机备份、表空间备份、表备份、归档日志、重做日志 | 支持逻辑备份、全量备份、增量备份(块级备份与文件备份) | 支持逻辑备份、全量备份、增量备份、文件备份 |
| SQL核心能力 | ANSI SQL标准 | 支持 | 支持 | 支持 |
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| 存储过程 | 支持 | 支持 | 支持 |
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| SQL兼容性 | 兼容Oracle为主 | 兼容PG为主 | 兼容PG为主 |
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| 事务ACID | 支持 | 支持 | 支持 |
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| 数据分区 | 范围分区、哈希分区、列表分区、组合分区、间隔分区 | 范围分区、哈希分区、列表分区 | 范围分区、哈希分区、列表分区 |
| 读写并发 | / | MVCC | MVCC | MVCC |
| 配套工具 | 运维监控 | NMON开源性能监控工具 | Kmonitor For KES监控管理工具 | VastEM运维监控工具 |
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| sql命令行 | disql | ManagerTools | psql |
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| 图形化开发 | DM Manager | KStudio | / |
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| 数据导入导出 | dmfldr | exp-imp | vb_dumpall |
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| 异构数据迁移工具 | DM DTS迁移工具 支持:Oracle、MySQL、DB2、SQLSever、 PostgreSQL语法迁移与数据迁移。 | KDS: 支持: Oracle9i、10g、11g、12c、19c, MySQL5.X、MySQL8.X, SQLServer2000、2004、2008、2012、2016、2018, sybase11、sybase12, DB2,国产数据库神通,Gbase。 | exBase: 支持: Oracle、SQL Sever、MySQL、DB2。 |
| 文档能力 | 公开文档详细程度 | 非常详细 | 很详细 | 比较详细 |
根据上述表格,DM8、KingbaseES、Vastbase G100的主要区别可以总结为:
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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