如何帮企业数据库“从马车升级到汽车”？深入解读POLARDB v2.0

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如何帮企业数据库“从马车升级到汽车”？深入解读POLARDB v2.0

2019 年 6 月 14 日 阿里巴巴数据库技术

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回顾POLARDB 1.0

POLARDB1.0 主要的改进包括采用了计算存储分离的架构，完全兼容MYSQL，性能是原生MySQL的6倍。一个用户集群可以在分钟级弹性扩展到16个计算节点，对业务完全透明的计算和存储分离代理，从库延迟仅毫秒级。存储为分布式块存储，可以弹性扩展至100TB的规模。存储层面采用多副本技术，使得数据库的RPO做到了0，完全没有丢失数据的风险。

POLARDB 1.0 完美的解决了传统数据库的如下痛点：

1、升级硬件需要迁移数据，升级周期长，无法从容应对突如其来的业务高峰。
如何解决：POLARDB的计算节点可以分钟级扩容，任何时刻发现业务量突变即可快速扩容。

2、金融级可靠性要求RPO=0，传统架构使用实例层同步多副本，性能损耗巨大。
如何解决：POLARDB的存储为多副本，底层使用RDMA、Parallel Raft、3D Xpoint等最新的软硬件技术，性能比传统架构最高提升6倍。

3、实例层复制HA架构，主从切换时间长，无法满足金融级连续性要求。
如何解决：POLARDB采用共享存储，主从切换可以做到秒级，同时在计算与业务层之间有一层代理层，代理层可以帮助用户识别计算节点的异常，自动切换，在大多数时候业务感知不到计算节点的切换，保证了业务连续性。

4、传统HA架构采用主从异步复制，切换后从库可能需要重建，耗费资源多，重建时间长，存在长时间单点故障。
如何解决：POLARDB采用共享存储架构，主从切换不需要数据重构。

5、每个只读节点都需要一份与主完全一样的副本，成本高。
如何解决：POLARDB采用共享存储架构，增加计算节点，不需要增加存储副本数，使得整体成本相比传统架构低很多。

6、读写分离采用逻辑REDO复制，主从延迟高。
如何解决：POLARDB的数据存储为共享存储，不需要同步REDO数据，只需要同步REDO的位点，主从延迟在毫秒级。

7、sharding架构没有想象的好，功能阉割、对业务有巨大侵入（限制SQL较多）。
如何解决：POLARDB完全兼容MYSQL，对业务没有任何侵入，用户不需要修改一行代码即可使用POLARDB。

8、TB以上实例备份慢，往往数十小时。

如何解决：POLARDB使用快照备份技术，无论数据量多大，秒级备份

POLARDB 1.0 已经发布两年以来，赢得了很多企业级客户的青睐。POLARDB 1.0已经很完美了，为什么我们还要研发2.0呢？

为什么要研发POLARDB 2.0？

1、用户的去O需求旺盛，却屡试屡败

为什么很多用户去O会屡试屡败呢？

I. 企业有非常严重的历史包袱

企业通常技术栈为Oracle技术栈(团队)，适应其他产品的周期长，调头难
迁移如果涉及大量代码改造，周期长、风险高、收益低
通常目标引擎数据库Oracle兼容性非常差，用户需要大量的改造

II. 缺乏有效的迁移方法、工具

迁移改造工作量很难评估，迁移周期很难评估，周期通常非常长，别人的成功去O经验无法复制。
没有有效的数据迁移、数据校验、仿真工具。拍脑袋去O风险非常大。

III. 目标数据库引擎众多、选择难

有些企业为了去O而去O，没有产生业务价值，企业没有动力
目标引擎的可靠性、安全性、扩展性、兼容性、稳定性、性能、可用性等指标可能无法达到用户的需求

2、企业要求数据库既要SQL通用性，又要NoSQL扩展性，还要多模数据处理便捷性。既要高并发、又要实时复杂分析。

然而传统数据库无法满足既要又要还要的需求。

传统数据库往往采用数据同步多份,就像蜘蛛网。不同场景使用不同产品解决的方案。导致的问题非常多，用户苦不堪言：

软硬件成本高，同步延迟，同步数据不一致，
开发成本高，排错复杂等头痛的问题阻碍企业业务发展

3、企业的历史数据像五指山一样压得喘不过气

企业的数据库通常生命周期非常的长，在整个生命周期的过程中，会产生很多被遗忘的“临时”数据。例如业务的历史数据库，开发或DBA在数据库中操作或产生过的临时数据，这些临时数据历经数年，可能已经无法分辨是属于什么业务的，还要不要被用到，还能不能删除等等。

慢慢就像“鸡肋”一样食之无味、弃之不行。大量“鸡肋”一样的冷数据占用大量空间，又不能删，逐渐成为数据库沉重的包袱。而数据库存储价格昂贵、备份消耗大、大量占空间、恢复慢。

4、专业的GIS处理场景，使用开源版本性能、功能无法满足？

随着物联网、智能终端、移动互联网的发展，越来越多的移动数据接入，应用对GIS数据的处理需求会越来越旺盛，据分析GIS已经是千亿级的市场规模，然而开源的GIS产品可能无法满足日渐丰满的需求。

5、高级DBA太难找，且价格昂贵

高级DBA是大型企业才会设置的职位，价格昂贵、人才缺失。他们的日常可能是喝喝茶、聊聊人生，一切尽在掌握中，问题已经防范于未然。而且这种DBA通常可遇不可求。

大多数的企业通常是SA或开发兼职DBA的工作，他们的日常可能是既要又要还要了。往往是数据库出了事情再来处理，所谓术业有专攻，SA或开发人员处理数据库问题（不管是性能问题还是管理问题），通常时间也可能很久。

POLARDB 2.0 重磅发布新特性

POLARDB 2.0 完全继承了1.0的架构体系，同时兼容了另外两个流行数据库Oracle与PostgreSQL

POLARDB for PostgreSQL

完全兼容PostgreSQL，支持计算与存储分离、独立伸缩，存储按量付费。适合中大型企业核心业务。

OLTP+OLAP混合负载
支持混合负载业务，支持百万级高并发，支持并行计算，支持会话级资源隔离。
一个实例，一份数据，同时支持在线业务、实时分析混合业务。
原来用户需要将数据从在线数据库同步到数仓，问题非常多，POLARDB v2.0解决了跨产品数据同步带来的延迟、一致性、成本、使用习惯等问题。
技术指标：
最多支持16个计算节点，每个阶段节点88核；
每计算节点可提供百万级QPS；
支持对业务完全透明的并行计算，平均提速20倍以上，无惧复杂SQL；

多模计算
多模计算全面覆盖GIS、时空、时序、全文检索、图像识别、多维查询、向量相似、机器学习。
原来用户需要诸多产品来解决以上不同业务场景遇到的问题，数据需要在各个产品之间同步，异构同步带来延迟、一致性、成本、使用习惯等问题。
POLARDB v2.0新增引擎解决了以上问题。
技术指标：
ganos专业级时空组件，兼容GIS标准，MOD模型比PostGIS 50-100倍性能提升；
内置全文检索、图像识别、多维查询、向量计算、工业时序等多模组件；
内置schemaless、KV等nosql特性；
支持多达8种索引接口(btree,hash,gin倒排索引,GiST空间索引,SP-GiST空间分区索引,BRIN时序索引,rum全文索引,bloom布隆索引)，满足各种多模数据的高速检索需求；

POLARDB for Oracle

高度兼容Oracle，降低Oracle迁移风险、缩短迁移周期，助力企业快速替换Oracle，进入云智能时代。

深度兼容Oracle
大幅降低用户去O风险、缩短去O周期。用户去O从数年降低到数周。

技术指标：
SQL语法、类型、函数、PL/SQL、包、系统视图、OCI、PRO*C等全方位兼容Oracle；
兼容Oracle分区表、异构查询、HINT等高级功能；
支持3155个函数，26个包，317种包内方法，88个系统视图；

智能驾驶

POLARDB v2.0 for Oracle版：

内置SQL防火墙：可以防SQL注入与SQL误操作。解决企业的数据库安全问题。

内置索引推荐功能：是企业数据库优化的好帮手，一键解决索引优化难题

支持AAS性能洞察：在没有专业DBA的情况下，可以一键洞悉宏观、微观业务问题。帮助企业及时发现业务问题。

技术指标：
SQL学习模式，防SQL注入与SQL误操作；
索引推荐，一键解决索引优化难题；

AAS性能洞察，一键洞悉宏观、微观业务问题；

云原生

使用POLARDB v2.0替代ORACLE，可以获得POLARDB强大的云原生能力。通过oss_fdw接口可以读写OSS数据，支持冷热分离，对接云端海量算力(函数计算、MAXCompute)，获得强大的数据处理能力。企业加快推向DT时代。

技术指标：
OSS外部表，冷热数据分离存储，历史数据想存多久都可以；
无缝对接云端海量算力(ADB、MaxCompute、OSS函数计算等)；

POLARDB 2.0 适合哪些业务场景和客户

1、适用场景：

替换Oracle数据库
企业核心数据库
GIS时空数据库

2、适合客户：
企业级客户（党政军、医疗、新零售、新制造、科研机构、金融、互联网、物联网、交通、航空、地图，气象，测绘，LBS，国土，GIS等专业领域）

POLARDB 2.0 关键技术点解读

1、智能驾驶

I. SQL防火墙，防SQL注入，防误操作

SQL防火墙背后的原理，POLARDB v2.0 for Oracle 通过开启SQL学习模式来学习业务发起的SQL请求，数据库将SQL请求变量化，转换为SQL HASH，存储起来作为SQL白名单。

当学习模式结束后，可以开启permission模式，如果有非白名单内的SQL请求，则发出警告。DBA可以关注到这个警告，判断是否为异常请求。

用户也可以将模式改为强制模式，如果有非白名单内的SQL请求，则会拒绝这样的请求，从而根本上防止SQL注入，防止用户误操作。

除此以外，POLARDB v2.0 forOracle 还支持规则配置，例如可以拒绝不带WHERE条件的DML请求，拒绝WHERE 条件始终为TRUE的DML请求，从而防止SQL注入攻击或人为的误操作。

II. 索引推荐，即使是数据库小白用户，也能一键优化数据库

用户可以在会话中开启索引推荐的模块，一旦开启，这个会话发起的SQL请求会被后台分析，在运行一段时间后，调用索引推荐函数，我们可以看到数据库已经对到当前会话执行过的SQL进行了索引推荐的优化。

III、性能洞察：这个功能是非常强大的，通过等待时间的采集，打点，我们可以观察到数据库在过去的任意时刻是否遇到性能瓶颈，性能瓶颈是什么？即使企业中没有专业的DBA，也能轻而易举的发现数据库的性能问题。

2、并行计算，多达几十种场景，平均20倍性能提升

并行计算解决了复杂查询慢的问题，在企业中，我们通常会有数据分析的需求，以往由于关系数据库的分析计算能力差，需要将关系数据库的数据同步到大数据平台进行分析，而同步会有延迟、会有成本开销、会有同步问题等等。用户苦不堪言。

POLARDB v2.0 内置了并行计算的功能，并行度会根据SQL的成本（复杂度的衡量）来规划，复杂SQL会启用并行计算，同时并行度也是自动计算的。使得用户不需要将数据同步到外部，也能实现实时分析。

POLARDB v2.0 的并行计算覆盖了数十种场景，实测性能提升平均20倍以上。

3、会话级资源隔离

当用户有OLTP业务同时混合了OLAP业务时，OLTP的并发高，要求的RT低。OLAP的并发低，但是对计算要求很高，跑OLAP业务会占用大量的资源。

POLARDB 支持16个计算节点，我们可以采用不同的计算节点来隔离OLAP，OLTP业务。

但是，如果用户的TP、AP业务在同一个计算节点时，还有更好的方法，会话级资源隔离，目前支持CPU和IO的资源隔离。

4、ganos时空多模组件

ganos是阿里巴巴自研的3S引擎，兼容GIS标准，支持平面几何模型、球面几何模型、栅格模型、时空轨迹模型、点云模型、拓扑网络模型等。

ganos相比开源GIS的优势也非常明显。

5、云原生的冷热分离

POLARDB v2.0 可以将OSS作为数据存储，用户通过创建oss_fdw外部表插件，建立OSS外部表，可以将数据写入OSS，也可以从OSS读取。采用标准的SQL接口。

因此对于访问较少的冷数据，用户可以将数据存储在OSS，降低数据库的分布式块存储的成本，得到无限的存储空间。

同时由于OSS与云端的MAXCompute, ADB, 函数计算等都是打通的，所以当用户是非常大型的企业，需要对多个数据库实例进行横向的大数据分析时，OSS_FDW无疑是一种非常好的数据共享方法，将多个实例的数据通过OSS进行分析，打通大计算。

6、为什么POLARDB 2.0支持多模

I. 传统数据库通常只支持1种索引，而POLARDB v2.0 支持8种索引：

btree、hash、gin、brin、gist、spgist、bloom、rum

II. 传统数据库通常仅支持几种数据类型，而POLARDB v2.0支持大量数据类型

时间、字符串、数值；货币；字节流；比特；枚举；布尔；几何；网络；全文检索

UUID；JSON；XML；数组；复合；范围；域；图像；树；多维立方；

GIS；rb；HLL；K-V；还支持扩展类型

III. POLARDB v2.0还支持了非常多的多模插件，大幅度的帮助用户提高开发生产效率。

小结

POLARDB v2.0 for Oracle，高度兼容Oracle，同时支持了SQL防火墙、自动索引推荐、性能洞察、资源隔离等智能驾驶功能，支持了冷热分离的云原生能力，解决了企业去O难题，帮助企业快速去O。

POLARDB v2.0 for PostgreSQL，完全兼容PostgreSQL，支持并行计算，混合负载，GIS时空等多模计算，具备冷热分离的云原生能力，是企业级客户（党政军、医疗、新零售、新制造、科研机构、金融、互联网、物联网、交通、航空、地图，气象，测绘，LBS，国土，GIS等专业领域）核心数据库上云的很好选择。