DRDS发展历程
在一开始，TDDL的主要功能就是做数据库切分，一个或一组SQL请求提交到TDDL，TDDL进行规则运算后得知SQL应该被分发到哪个机器，直接将SQL转发到对应机器即可（如图1） 。
图1 TDDL数据库切分
开始的时候，这种简单的路由策略能够满足用户的需要，我们开始的那些应用，就是通过这样非常简单的方式完成了他所有的应用请求 。我们也认为，这种方案简单可靠，已经足够好用了 。
然而，当我们服务的应用从十几个增长到几百个的时候，大量的中小应用加入，大家纷纷表示，原来的方案限制太大，很多应用其实只是希望做个读写分离，希望能有更好的SQL兼容性 。
于是，我们做了第一次重大升级，在这次升级里，我们提出了一个重要的概念就是三层架构，Matrix对应数据库切分场景，对SQL有一定限制，Group对应读写分离和高可用场景，对SQL几乎没有限制 。如图2所示 。
图2 数据库升级为三层架构
这种做法立刻得到了大家的认可，TDDL所提供的读写分离、分库分表等核心功能，也成为了阿里集团内数据库领域的标配组件，在阿里的几乎所有应用上都有应用 。最为难得的是，这些功能从上线后，到现在已经经历了多年双11的严酷考验，从未出现过严重故障（p0、p1级别故障属于严重故障） 。数据库体系作为整个应用系统的重中之重，能做到这件事，真是非常不容易 。
随着核心功能的稳定，自2010年开始，我们集中全部精力开始关注TDDL后端运维系统的完善与改进性工作 。在DBA团队的给力配合下，围绕着TDDL，我们成功做到了在线数据动态扩缩、异步索引等关键特征，同时也比较成功地构建了一整套分布式数据库服务管控体系，用户基本上可以完全自助地完成整套数据库环境的搭建与初始化工作 。
大概是2012年，我们在阿里云团队的支持下，开始尝试将TDDL这套体系输出到阿里云上，也有了个新的名字：阿里分布式数据库服务（DRDS），希望能够用我们的技术服务好更多的人 。
不过当我们满怀自信地把自己的软件拿到云上的时候，却发现我们的软件距离用户的要求差距很大 。在内部因为有DBA的同学们帮助进行SQL review，所以SQL的复杂度都是可控的 。然而到了云上，看了各种渠道提过来的兼容性需求，我们经常是不自觉地发出这样的感叹：“啊？原来这种语法MySQL也是可以支持的？”
于是，我们又进行了架构升级，这次是以兼容性为核心目标的系统升级工作，希望能够在分布式场景下支持各类复杂的SQL，同时也将阿里这么多年来在分布式事务上的积累都带到了DRDS里面 。
这次架构升级，我们的投入史无前例，用了三年多才将整个系统落地完成 。我们先在内部以我们自己的业务作为首批用户上线，经过了内部几百个应用的严酷考验以后，我们才敢拿到云上，给到我们的最终用户使用 。
目前，我们正在将TDDL中更多的积累输出到云上，同时也努力优化我们的用户界面 。PS：其实用户界面优化对我们这种专注于高性能后端技术的团队来说，才是最大的技术挑战，连我也去学了AngularJS，参与了用户UI编 。
DRDS主要功能介绍
发展历史看完了，下面就由我来介绍一下目前我们已经输出到云上的主要功能 。
分布式SQL执行引擎
分布式SQL引擎主要的目的，就是实现与单机数据库SQL引擎的完全兼容 。目前我们的SQL引擎能够做到与MySQL的SQL引擎全兼容，包括各类join和各类复杂函数等 。他主要包含SQL解析、优化、执行和合并四个流程，如图3中绿色部分 。
图3 SQL引擎实现的主要流程

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