开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, OceanBase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，（共2730人左右 1 + 2 + 3 + 4 +5 + 6 + 7 + 8 +9）(1 2 3 4 5 6群均已爆满，7群450+即将停止申请，开8群150+ 9群)
一直提到框架学习法，其中主体的思想就是如何快速的学习某项数据库产品的知识。其中框架学习法里面有一条系统学习，系统学习是在给学习的知识搭建“骨架”，所以从这期起，开始搭建OceanBase学习的骨架。今年要和“申公豹”一样修炼岂可怠慢。
这里先解释一下什么是6大学习法，怎么将知识变成一种理念的过程，首先知识的学习是要以兴趣为动力的，没有兴趣去学习是无法提高学习的效率和成效的，在有了兴趣去学习后，那么上来就要上逻辑法，将学习的知识分成小块，也就是我们习以为常的总分总的分，在学习中不断的通过重复记忆，提炼的方法加深记忆，在理解了知识后， 使用庞统法，来将知识和周边的常识进行关联，最后通过费曼学习法将知识铁桶话，最后一步就是将学到的知识进行知行合一，这就是将知识转变为自己常识的知识学习6大法。学习OB的兴趣和动力我有了，下面首先就要上的是逻辑法，和重复记忆法。
https://open.oceanbase.com/course/275
其中OceanBase的官方视频网站是一个快速学习的好地方，这里将过年最近一段时间观看视频网站的部分的知识进行总结，帮助和我一样的人快速学习OceanBase。
在这将视频学习的总结和大家进行一个沟通和分享，首先这四个视频看完后进行总结和分析，这四个视频主要介绍了
OceanBase 数据库的多种工具、部署方式、以及核心特性，并讨论了其在不同场景下的应用。 具体的内容饱含了如下的内容：
一、 OceanBase 的工具体系:
OBD (OceanBase Deployer): 用于快速部署 OceanBase 数据库，特别是测试和演示环境。它提供了命令行和图形化两种部署模式，以适应不同用户的需求。
OCP (OceanBase Cloud Platform): 用于生产环境的部署和运维管理，提供全生命周期的管理，包括资源管理、监控告警、备份恢复和自动化运维等功能。与 OBD 相比，OCP 的操作都是白屏化的，并且有后台常驻进程进行监控和告警。 注解：白屏化指的是屏幕操作，鼠标点击类的操作方式。
OMS (OceanBase Migration Service): 用于数据迁移和同步，支持将其他异构数据库迁移到 OceanBase，并支持实时数据同步。它还提供数据校验功能，以保证数据的正确性。
ODC (OceanBase Developer Center): 一个开发者工具，类似于 数据库中的GUI软件Navicat，用于数据库开发和管理。它支持 SQL 编辑、数据导入导出、安全审计、变更管控和数据归档等功能。Odc 不仅支持 OceanBase 作为数据源，还支持 MySQL。
好了OB的提供的工具有OBD,OCP,OMS,ODC
二、部署方式
OceanBase 的部署方式:
快速部署: 通过 OBD 可以快速部署 OceanBase 用于测试。
单机部署: OceanBase 可以以单机模式运行，其性能不输于传统的单机数据库。
分布式部署: OceanBase 支持多副本部署，例如三副本和五副本，以保证高可用性和数据一致性。
混合部署: OceanBase 支持单机到分布式的平滑过渡，允许用户根据业务需求选择合适的部署模式
三、OceanBase 的核心特性
高可用: 通过 Paxos 协议保证数据强一致性，并能在少数副本发生故障时自动切换业务流量。
高扩展性: 支持水平扩展，可以动态增加节点和可用区，并进行自动负载均衡。
低成本: 通过 LST 架构和数据压缩技术，显著降低存储成本。
HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing): 支持在同一系统内同时进行在线事务处理和在线数据分析，并提供多种方式实现读写分离。
高兼容性: 兼容 MySQL 和 Oracle 语法，并提供数据迁移工具。
多租户: 支持在同一集群中创建多个独立的租户，每个租户相当于一个独立的 MySQL 实例，适用于微服务架构和 SaaS 服务商
四、OceanBase的应用场景
替代大规模 MySQL 实例: 适用于大规模 MySQL 实例的场景，通过多租户能力，将多个 MySQL 实例集中到一个或少数几个 OceanBase 集群中。
历史库和归档库: 适合作为历史库和归档库，利用 OceanBase 的高压缩率降低存储成本。
高并发和快速增长业务: 适用于业务压力大、增长快的场景，能够通过分区表和水平扩展来解决数据规模增长的问题
分布式数据架构的演变：
集中式数据库阶段：
早期，大部分企业使用集中式数据库，如 Oracle 和 DB2。
这些数据库的性能和可靠性依赖于特定的高端硬件，如 IBM 小型机和 EMC 高端存储设备。
扩展方式主要为垂直扩展，即提升单机硬件配置，但成本高且扩展性有限。
分布式数据库中间件阶段：
为了解决集中式数据库的扩展性问题，开始出现分布式数据库中间件产品，如 MySQL 中间件和阿里早期的开源中间件 Cobar。
中间件主要解决水平扩展问题，通过连接一批 MySQL 数据库，可以在普通 x86 服务器上运行，降低了对高端硬件的依赖。
但这种架构也带来了一些新问题，如跨库查询和跨库事务的限制，以及数据重分布和迁移的复杂性。
原生分布式数据库阶段：
原生分布式数据库是演变的最终形态，它有原生的 SQL 引擎，支持分布式查询和事务，业务无需关心底层数据分布和事务。
部署模式比中间件架构更灵活，高可用和负载均衡能力也更强。
OceanBase 是原生分布式数据库的一个代表，从 SQL 到存储都是完全自研的。 OceanBase 的发展历程：
1 OceanBase 最初是为了解决淘宝收藏夹业务问题而立项的。
早期版本是一个分布式 KV 存储，2016 年重构后成为原生分布式数据库。
具备自研的 SQL 引擎、存储引擎，支持多副本和高可用。
2 从 2016 年 1.4 版本开始对外商业化，南京银行是第一家外部客户。
后续版本不断增强事务处理能力，并提出了单机分布式一体化的架构。 OceanBase 的特点：
3 单机分布式一体化：
允许用户从单机模式平滑过渡到分布式模式，根据业务需求选择合适的部署模式。单机模式下性能不输传统单机数据库，分布式模式下提供高扩展性。用户无需频繁更换数据库选型，降低了技术栈调整的成本。
OceanBase 数据库的特性
高可用性：
通过 Paxos 一致性协议保证数据强一致性，并能在少数副本发生故障时自动切换业务流量。故障恢复时间小于 8 秒。支持跨机房、跨城市部署。
高扩展性：
支持水平扩展，可以动态增加节点和可用区，进行自动负载均衡。
可以根据业务需求，增加副本数量，提高容灾能力。
HTAP：
支持在同一系统内同时进行在线事务处理（TP）和在线数据分析（AP）。通过弱一致性读和只读副本等方式，实现 TP 和 AP 的读写分离。通过大查询队列限制复杂查询的资源使用，保证 TP 业务的性能。
多租户：
可以在同一集群中创建多个独立的租户，每个租户相当于一个独立的 MySQL 实例。租户之间数据和资源隔离，适用于微服务架构和 SaaS 服务商。
低成本:
通过 LST 架构和数据压缩技术, 显著降低存储成本.
存储成本只有 MySQL 的 1/4 左右.
总结：
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