引擎级多模｜SequoiaDB让研发和DBA和谐共处( 二 ) 很多朋友可能是通过2011年成立的Postgr

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谈到这里，让我们拆解一下巨杉数据库SequoiaDB是如何支持多个不同的数据库引擎，以及在真实的业务场景中如何协助研发及DBA取得各自的平衡。如下图，从大粒度来拆解， SequoiaDB分为「SequoiaDB Instance Layer计算实例层」、「SequoiaDB Database Layer分布式数据库层」两层。顾名思义，分布式数据库层本身就是一个完整的数据库，通过SDB JSON API可以通过shell或SDK的方式进行数据操作，具备完整的事务一致性及数据库所有应有的管理功能。而计算实例层则提供更广泛的通用联机引擎模型，及对象引擎模型， SequoiaDB的多模支持能力不限于数据类型，而进一步实现了「引擎级多模」支持。
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基于「引擎级多模」能力， MySQL及MongoDB可以同时挂载相同的SDB数据域，即可实现不同的数据引擎共享同一个数据域的数据，实现实时共享的读写处理，无须任何ETL操作，因此也不会导致因ETL带来的数据延迟问题及数据冗余空间浪费。同时，研发人员可以直接将原有的MySQL或MongoDB应用直接跑在SequoiaDB中，无须因为使用新的数据库而进行程序修改。
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【引擎级多模｜SequoiaDB让研发和DBA和谐共处】精明的小伙伴是不是发现了， MySQL和MongoDB共同使用一份数据？那数据库的事务一致性在什么地方处理呢？难道数据不会冲突吗？这就来源于SequoiaDB的架构设计了， SequoiaDB与众多云原生数据库一样，提供存储计算分离的能力。但不同的是， SequoiaDB底层的存储引擎实际上就是一个完整的分布式数据库，具备完整的事务一致性、排序过滤、下推计算等能力。而上层计算实例层只承担SQL或API解析及业务计算的工作，所以不同引擎下发的操作，事务一致性在分布式引擎层进行控制。
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到这里，一些朋友所疑惑的， SequoiaDB是否基于xxx开源数据库的疑问也就揭开谜底了。 SequoiaDB原生分布式引擎源自2011年， 100%自主研发，基于独特的技术架构及稳定性实践，已经在近百家金融机构上线生产系统。如果您有哪些疑问想与我们交流，欢迎留言。同时也诚邀您关注及参加10月22日举行的SequoiaDB v5.0新版本发布会，了解我们更多的技术特性。
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作者介绍
萧少聪，巨杉数据库资深总监，负责公司技术社区及生态发展。 2015-2018年PostgreSQL中国社区主席。历任阿里云数据库高级产品高级专家、华为存储产业营销专家。 2011年成为全国首位获得EnterpriseDB公司Postgres Plus Professional认证的专家。 2009年通过红帽全球最高认证RHCA ，成为国内前20名考取此认证的架构师。
参与著作：
2011年参与编写《Linux系统案例精解》
2013年参与编写《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》