Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台 高小明 全球领先的开源MPP大数据平台 可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary :bid, :aid, :delta, CURRENT_TIMESTAMP); END; HTAP - Hybrid transactional/analytical processing - 混合事务/分析处理 Gartner技术成熟度曲线 OLTP-OLAP独立部署 OLTP数据库 OLAP数据仓库 ■ 实时性 ■ 数据同步复杂性 ■ 应用复杂性 HTAP HTAP = ?

维护服务，确保用户专心致力于业务创新。 混合存储公测开通须知 Redis混合存储系列将于2018年3月29日至2018年5月30日期间，进行公测。公测期间，将给部分适用于 Redis混合存储系列场景的用户提供购买资格。 在公测期间创建Redis混合存储系列的实例有如下事项需要您注意。 云数据库 Redis 版 产品简介 1 - - 公测开通对象 对Redis混合存储实例有很强的需 公测申请审批通过后，用户可在华东1（杭州）可用区E和华北2（北京）可用D开通实例。公测期间仅支持这在 这两个可用区开通混合存储系列实例，其他地域及可用区暂不支持。 公测开通规格 公测期间仅开放32G内存64G磁盘及64G磁盘128G内存两款主从版本规格供用户选用，用户可任选一 款规格免费试用两个月。 公测期间仅支持预付费模式的混合存储系列实例，按量付费暂不支持。 Redis 4.0 新功能介绍 产品简介 6 Redis混合存储型实例 Redis混合存储型实例简介 Redis混合存储型实例是阿里云自主研发的完全兼容Redis协议和特性的混合存储产品。通过将部分冷数据存储 到磁盘，在保证绝大部分访问性能不下降的基础上，大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的 限制。 与Redis高性能内存型实例差别 Redis混合存储型实例中，所有的Ke

. 2 1.1.3 ShardingSphere‐Sidecar（TODO） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.4 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 解决方案 . . . 1.2 ShardingSphere‐Proxy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.1.3 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 i 3.2 运行模式 . 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企

. 2 1.1.3 ShardingSphere‐Sidecar（TODO） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.4 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 功能列表 . . . 贡献者增长时间线 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar （规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平 扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用 场景。 Apache ShardingSphere 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用 无中心化架构， 适用 于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用； ShardingSphere‐Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用以及对分片数据库 进行管理和运维的场景。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC

. 2 1.1.3 ShardingSphere‐Sidecar（TODO） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.4 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 解决方案 . . . 1.2 ShardingSphere‐Proxy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.1.3 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 i 3.2 运行模式 . 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企

. 2 1.1.3 ShardingSphere‐Sidecar（TODO） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.4 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 解决方案 . . . 1.2 ShardingSphere‐Proxy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.1.3 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 i 3.2 运行模式 . 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企

. 2 1.1.3 ShardingSphere‐Sidecar（TODO） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.4 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 解决方案 . . . 1.2 ShardingSphere‐Proxy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.1.3 混合架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.2 运行模式 . . . 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企

之间的数据强一致。TiKV、 Tiflash 可按需部署在不同的机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 云原生的分布式数据库 为云设计的分布式数据库，通过TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具 化、自动化，依托公有云提供开箱即用的 TiDB Cloud 服务 (DBaaS)。 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 交易几乎没有影响。提供和 TiDB 保持强一致 的数据读取，是真正的内核级 HTAP 分布式混合负载数据处理平台。 这套系统可以很好的解决: 行存储和列存储的取舍问题; OLTP 负载和 OLAP 负载的资源隔离问题; 快速批量写与事务型写操作混合模式的问题; Adhoc 查询与 Adhoc 混合负载及批处理作业共存的问题; 。 数据 0ffload 到数据仓库引起的不一致风险。 Sattayer 功 多点业财一体化TiDB 部署架构图2 用户收益 领先的分布式数据库方案提供 PB 级数据规模的支撑。 。 ”提供金融级 ACID 分布式事务与高可用特性。 完美支撑 DLTP + DLAP 混合业务, 大幅简化 IT 系统架构。 PingCAP.COM 第五章 - 场景案例 oo 41 小红书 TiDB HTAP 助力小红书业务升级 小红书是年轻人的生活方式平台

6 及未来发布的 Greenplum 7 丰富的 HTAP 特性，具备良好性能、可靠性和稳定性，使得 Greenplum 不仅可以作为全能的分析化平台，也能满足交易型业 务场景，能够处理多种并发混合工作负载，专为满足在多结构数据环境中进行实时分析的需求而设计。 欧拉开源操作系统是一款面向数字基础设施的操作系统，支持服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景，支持多 样性计算，致力于提供安全、稳定、易用的操作系统。 白皮书 7 白皮书 | 7 1. 引领内核创新 云原生调度增强：针对云场景在线和离线业务混合部署场景，创新 CPU 调度算法保障在线业务对 CPU 的实时抢占及抖 动抑制，创新业务优先级 00M 内存回收算法保障在线业务安全可靠运行。 • 新文件系统 EulerFS：面向非易失性内 安全容器方案：iSulad+shimv2+StratoVirt 安全容器方案，相比传统 docker+qemu 方案，底噪和启动时间 优化 40%。 • 双平面部署工具 eqqo：ARM/X86 双平面混合集群 0S 高效一键式安装，百节点部署时间<15min。 3. 探索场景创新 边缘计算：发布面向边缘计算场景的版本 openEuler21.09Edae.集成 KubeEdae+边云协同框架，具备边云应用统一管

有云和私有云）中，也适用不同的本地配置。其大规模并行处理 (MPP) SQL 的设计核心是一个称为 GPORCA 的新一代查 询优化器。GPORCA 专为满足在多结构数据环境中进行高级分析的需求而设计，能够处理多种并发混合工作负载的复杂查 询。与旧式 MPP 数据库中常用的传统 RDBMS 查询优化器相比，GPORCA 大幅度地提高了查询性能。 Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台 作为重要的新版本，Pivotal 进行机器学习和图分析），支持在 Apache Solr 数据库内实 施 GPText 完成索引和搜索功能，其中包含用于国际文本和社交媒体文本的自定义分词器和一个通用查询处理器（可接受 来自支持的 Solr 查询处理器的采用混合语法的查询）。PostGIS 程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地理信息 系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Pivotal Greenplum PostGIS 扩展包括支持使用基于 GPORCA 能够针对分析数据仓库中常见的一些复杂情况生成更高效的代码，因而非常实用。过去，系统默认使用传统查询 优化器，但自 Greenplum 5 起，GPORCA 将成为默认查询优化器。它能够通过并发的混合工作负载处理多种复杂查询， 并可提高查询性能。2 这样一来，大型团队就可以利用高级分析和多元化工作负载并行处理多个分析用例，针对大型数据卷实现较高的分析查询 性能。GPORCA 的强大之处在于 能够以并行方式针对提交的