PgSQL · 应用案例 · 传统分库分表(sharding)的缺陷与破解之法

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6、 分布式事务性能差,甚至不支持分布式事务。

7、机器学习。

2、 分布键变更很麻烦

相关资料

随着互联网的发展,数据爆炸性的增长,数据库逐渐成为了许多业务的绊脚石,许多业务也哭着喊着要上分布式数据库。

4、 无法支持复杂性查询。跨库JOIN性能差,甚至不到按分布键JOIN,许多字段不支持JOIN。(意味这人产品架构数据节点之间是孤岛,数据时要在孤岛之间交互,时要通过上层的后面 件节点,而也不语录,意味有跨库JOIN,就时要将数据收到后面 件节点再JOIN,性能差是可想而知的,甚至打爆后面 节点。)

3、全局一致性,HDB PG基于数据库的ACID标准设计,是有有4个整体,支持全局事务。支持全局一致性。

1、高并发小事务(实时写入、点查),



200台机器的集群,许多性能指标如下:

5、复杂性查询,核心是MASTER节点的分布式执行计划,MASTER节点收到用户请求后,生成分布式执行计划,并分发给计算节点并行执行。

4、冷热数据分离,

9、任意distinct,同上。

https://pypi.python.org/pypi/pymadlib/0.1.4

2、批量导入,通过OSS_EXT,走OSS通道实时写入,亲戚朋友 测试过200台机器的机器,达到了200亿(5.5TB)数据,1251秒导入的性能。

8、任意列JOIN,意味HDB PG数据节点直接不不 重分布数据,不时要走MASTER节点,有时候 ,不时要维表,就不不 实现任意列的JOIN,GROUP BY,DISTINCT等。

5、 当时要写入、返回血块结果集时,意味把后面 件打爆。意味性非常大。

分区表,支持多级分区,范围分区,枚举分区。

7、UDF,用户不不 使用java, python, plpgsql等语言,在HDB PG中实现业务逻辑,实现复杂性的查询场景需求。

12、机器学习,通过madlib插件,实现了数据库内部人员的机器学习。

传统分库分表最大的难题图片实际上还是孤岛难题图片,意味了一系列的难题图片。

6、容量、功能扩展性,

3、批解决,





通过增加机器,不不 实现线性性能提升。

https://cran.r-project.org/web/packages/PivotalR/vignettes/pivotalr.pdf

数组,支持多值类型。

5、资源隔离,

HLL,是有有4个估值插件,不不 存储估值数据。



1、实时写入,通过直接写segment(不不 做成对业务透明),实现了单机230万行/s的写入能力。通过扩展计算节点,不不 扩展整个集群的写入能力。

总结

4、点查,点查能力,每个节点不不 实现200万TPS。通过扩展计算节点,不不 扩展整个集群的点查TPS能力。

全文检索,支持全文检索类型。

http://madlib.incubator.apache.org/

《HTAP数据库(OLTP+OLAP) - sharding 和 共享分布式存储 数据库架构 优缺点》

容量水平扩展(支持本身扩容模式,本身原地扩容,本身跨集群扩容),功能(UDF,plpython, pljava, plpgsql,插件)。

参考

行列混合存储,行列混合存储,支持压缩。

2、实时复杂性大型计算,

7、 意味各个数据节点每每每个人为政,实际上这人模式带来的SQL限制多、功能缺失多

9、 全局一致性时间点恢复几乎不可实现,不同的数据节点位于不同的具体情况,不到有有4个全局统一的快照管理和恢复机制。

背景

《HybridDB PostgreSQL “Sort、Group、distinct 聚合、JOIN” 不惧怕数据倾斜的黑科技和原理 - 多阶段聚合》

传统分库分表难题图片

8、 SQL功能缺失,意味应用改造成本巨大,(实际上也不限制多)。

HybridDB for PG 性能指标

OSS,支持冷热分离存储。

https://cran.r-project.org/web/packages/PivotalR/PivotalR.pdf

正则表达式,支持正则表达式查询语法。

HybridDB for PostgreSQL属于MPP架构,解决了几类难题图片,实现了HTAP(OLTP和OLAP混合业务):



JSON,支持JSON数据类型。

有时候 ,传统的分库分表(sharding)带来的难题图片较多,得不偿失

1、 扩容不方便(时要重分布数据)

6、大结果集查询,通过游标,实现大结果集的查询,分页,接收等。

11、MASTER不承担计算,意味MASTER节点不承担计算,许多不不成为计算瓶颈,包括排序在内(MASTER节点采用MERGE SORT,几乎不耗费资源)。

HybridDB for PG咋样破解哪几个难题图片

https://github.com/pivotalsoftware/PivotalR

空间数据,支持PostGIS,不不 管理空间数据。

3、 分布键选则(分发)时要谨慎,甚至许多sharding产品不支持多个分布键、意味不支持随机分布,意味业务不得不使用不到任何意义的自增序列来作为分布键。

10、任意group by,同上。

资源隔离,通过资源队列,不不 管理不同的用户资源使用具体情况。

分布键,支持任意键作为分布键,一齐支持随机分布,支持多列作为分布键。不时要强制分布键。

13、扩展功能: