http://www.infoq.com/cn/news/2016/12/MySQL-PostgreSQL-Greenplum

編者按

在大數據火遍IT界之前，大家對數據信息的挖掘通常聚焦在BI（Business Intelligence）之上。BI具有著明確的分析需求，清晰地知道需要處理哪些信息，並且如何最終獲得多維度的SQL類型數據，這種多維度的分析對應的是OLAP處理技術。在實際商業分析應用中，公司復雜信息模型、多樣化的分析需求會給數據庫帶來極大的技術挑戰。

對於阿裏而言，實現OLAP、進行在線大規模並行處理，是一個無法規避的技術問題。為此，阿裏雲研發了HybridDB方案，它基於數據庫Greenplum的開源版本，並且吸收PostgreSQL精髓。那麽為什麽會有HybridDB的誕生？它經歷了怎樣的研發歷程？它的應用場景和情況是怎樣的？帶著這些問題，InfoQ對阿裏雲的數據庫專家兼Postgres中國社區/中國用戶會主席蕭少聰先生進行了采訪，以下文字整理自采訪文稿。

先來講講OLTP和OLAP

數據庫領域中大家經常會看到兩個詞：OLTP及OLAP。

舉例說明，比如進行一次交易，資金從A帳戶轉帳到B帳戶，這整個過程就是一次交易事務。如果過程中有任何系統錯誤，交易會回滾A帳戶中的金額都回恢到操作前的狀態，這就是On-Line Transaction Processing聯機事務處理過程(OLTP)的操作。在OLTP場景中用戶並發操作量會很大，要求系統實時進行數據操作的響應，在查詢時往往也是只會檢索一條或幾條明確的目標數據，以實現用戶的業務交互。

OLAP意思是On-Line Analytical Processing聯機分析處理，顧名思義就是主要針對於數據的分析匯總操作。如我們的業務系統中每天都需要出銷售日報，這個操作需要對當天所有數據進行匯總，並需要進行計算，以得到全天收入、產品銷售排名、分時段的銷售量，甚至與過去30天及去年當天進行對比，這樣的操作都屬於OLAP。

業界早期使用數據時，尤其是OLTP場景下，通常選擇非分布式的關系型數據庫，如MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL即可滿足大部份的需求。

OLAP中主流數據庫遭遇瓶頸

從技術角度而言，OLAP場景，不僅涉及的數據量大而且要求分析的結果實時返回，對應的SQL查詢十分復雜。如何做到技術性能和業務功能權衡，對於數據庫而言是一個重大考驗。

已有的兩個主流開源數據庫，MySQL和PostgreSQL都是針對OLTP環境的，在OLAP在線分析需求下它們的性能明顯不足。特別是MySQL在大規模分析操作時多表Join的性能是當前互聯網用戶的一大痛點。

在OLAP發展的早期，其操作並沒有專門的數據庫支撐，直接就與OLTP業務放在同一個數據庫中完成。但隨著業務量的增加，OLAP每次要分析的數據量越來越大，這樣的分析操作執行時就會導致數據庫的業務交易下降。因此業界開始將OLTP、OLAP拆分成兩套不同的數據庫進行處理，OLTP數據庫中的數據通過ETL軟件持續或定期抽取到OLAP數據庫，讓業務交易與報表分析進行分離。

而新的問題很快又到來了，聯互網爆發後數據量也激增，OLTP的業務庫可以保存比較少的數據量如3個月到半年，但OLAP的數據量將可能要保存幾年甚至更多。單臺服務服務的性能上限已經無法滿足OLAP分析數據持續增加所帶來的壓力，因此催生出如阿裏HybridDB這樣的大規模並行處理（Massive Parallel Processing，MPP）分布式OLAP數據庫。

新的分布式OLAP數據庫

在提供HybridDB方案之前，我們會給用戶提供如分庫分表等處理方案，但這樣的方案對於SQL查詢內容不確定的OLAP業務並不友好。當用戶需要進行多個數據表的組合操作時，由於數據需要跨服務器進行大規模的聚合，性能十分低下。這個問題在HybridDB中也同樣會出現，所幸的是，Greenplum Database開源項目中借助平行的數據擴展技術及interconnect的專用協議，通過自定義的網絡協議有效地解決了網絡瓶頸的問題。這也是我們選擇基於Greenplum Database開源項目的原因之一。

簡單來說，MPP是一種平衡的性能擴張模型。以HybridDB的模型為列，每個節點可存放的數據量及計算能力為1Core / 8GB Mem / 80GB SSD（即將開放500GB HDD版本），如果用戶80GB以內的數據在這樣的計算單元中，可以在毫秒內查詢出結果，那將數據計算能力及容量平衡擴展到上百TB甚至PB時，用戶查詢“等比”數據量時依然可以達到毫秒級別。

MPP分布式OLAP數據庫系統架構已經發展了有10多年之久，十分成熟，當前使用這類系統的企業都是中大型公司。OLAP是一個很大的市場，有別於如同EMR(Hadoop)的大數據分析市場，它要求海量數據的SQL查詢在幾分鐘、幾秒，甚至毫秒級返回結果，因此對於服務器、網絡及數據庫軟件本身的架構都提出了很高的要求。

技術攻堅之路

阿裏一直都在使用並研究OLAP，實際上在2009年左右開始使用Greenplum，如果沒有記錯，那個時候的規模應該是國內甚至全亞洲最大的GPDB集群。

研發之路並不是一帆風順，甚至一度突圍失敗。一方面，彼時Greenplum還處在萌芽期，只發布了4年。另一方面，Greenplum沒有開源，既無法掌握更為深入的資料，又不得不考慮價格因素。你可以想象阿裏所在行業對於數據可靠性的要求以及規模量，使得對於數據庫的選擇會有多個維度的考慮。

不過早期的經歷還是給我們留下了寶貴的經驗。當年的很多運維經驗我們都進行了收集，並在現有平臺中變成了我們的監控項，通過自動化運維的手段進行資源調配及故障預警，這對我們平臺的穩定性提供了很重要的經驗。同時針對以前遇到的很多讓我們技術同學不理解的原理性問題，通過Greenplum Database的源代碼我們進行了重點分析，並找到了問題的答案。有很多之前遇到過的問題，通過源碼可以明確發現已經由廠商進行了修復，而有一些問題可能與我們的業務場景有關，結合源碼我們也進行了內核的優化。

2015年10月Greenplum Database由Pivotal開源後，阿裏雲PostgreSQL內核團隊便開始進行深度的調研，於2016年開始進行產品的研發工作，到今年7月份我們對用戶開放了公測邀請並準備正式商業化的工作。

為什麽選擇基於Greenplum？主要有三點考慮：

1. 生態：基於10年商業數據庫建立的生態是寶貴的財富，讓用戶的使用變得更為便捷。
2. 成熟：經過我們深度的壓力測試（過程還是十分暴力的，在此不表^_^），我們驗證了Greenplum本身的穩定性，同時GPDB提供豐富的SQL支持、編程接口易於進行擴展，這些都體現了她的成熟度。
3. 開源：只有掌握源碼才可以協助用戶最快地解決問題，同時Greenplum基於PostgreSQL，基於這一點，用戶可以使用統一的PostgreSQL的JDBC或.NET驅動開發OLTP及OLAP的軟件，減少不同數據庫協議之間的學習成本及研發復雜度。

揭秘HybridDB方案

HybridDB基於開源Greenplum Database(內核實際上就是PostgreSQL)項目的MPP分布式數據倉庫，與PostgreSQL不同，HybridDB可以實現橫向擴展，提供用戶需要的百GB到百TB的高性能分析能力。

接下來結合項目說明實際應用。

我們有一個廣告行業的用戶，他們給用戶提供線上的數據分析業務，同時也會將他們的產品進行線下私有環境的軟件售賣。每天他們都需要進行過億數據的匯總分析，增量數據也都在千萬級別，當前通過使用HybridDB進行他們線上業務的支持。一些單表的查詢在毫秒級別就可以輸出結果，而很多需要多表Join的復雜查詢也在數秒內就會有結果返回。同時這個用戶給 HybridDB 提出 HyperLogLog 的功能需求後，我們在2周內就給予了這個功能的支持，使得用戶在進行數據預估分析的操作性能提高幾十倍。與此同時用戶線上使用 HybridDB 開發的產品，也可以十分便捷地運行在線下的開源或商業版本的 Greenplum 上，避免了在不同數據庫平臺上需要重新開發應用系統的工作量。

在阿裏雲官網上，HybridDB 歸結在 “數據庫” 和 “分析” 兩個類目。阿裏內部已經有業務開始使用 HybridDB ，主要是看重它對SQL的豐富支持，同時可以支持GIS數據類型及基於事務一致性的存儲過程。

HybridDB最大的三個特色：

1. 基於成熟的GPDB及PostgreSQL生態，軟開發合作夥伴進行一次軟件開發，即可在雲上雲下同樣使用，免去遷移的煩惱，更容易實現混合雲中的數據分析支持。

2. 支持多種混合數據類型（多達23種）的SQL統一查詢，包括：

   傳統數據類型：字符、數字、浮點、日期等；

   非結構化數據：JSON、XML；

   特殊功能數據類型：GIS地理信息數據、IPv4/v6網絡數據、HyperLogLog預估分析數據。

3. 支持混合的數據存儲，包括：行存、列存、SSD/HDD本地存儲、OSS雲存儲，未來更將支持“存儲計算分離”，用戶可以更為靈活在進行資源的購買及分配。

那麽，HybridDB在OLAP讀取中都做了哪些優化？

優化方面從引擎底層我們針對阿裏雲的硬件及網絡特點，進行的源碼級別的深度優化，特別是在網絡調度上進行了針對性的處理，提高跨網絡數據節點的吞吐能力。同時在用戶業務層中對特殊數據類型進行擴展，如果物聯網中的JSON數據類型是Greenplum Database所不支持的，HybridDB通過直接支持這一數據類型，避免用戶自行進行非結果化的解析，同時提供基於函數的JSON屬性級索引，提高數據庫處理JSON的檢索性能。

除此之外，HybridDB還有哪些新意？

HybridDB是雲上的數據倉庫，用戶如果在自己的私有環境中進行類似架構的部署，將需要富有經驗的架構師進行完整的規劃，同時還要聘用高水平的技術團隊進行持續管理。因為如果系統出現故障無法提供服務，將很可能影響到企業的決策分析，對於以數據分析的基礎的企業甚至會導致業務中斷，通過使用雲數據庫HybridDB將免除這些煩惱。

將MySQL和PostgreSQL數據導入到HybridDB的這個流程實際上並沒有很深的數據難度，因為MySQL和PostgreSQL都支持基於的邏輯日誌，我們只需要進行解析並入庫就可以了。在數據導入方面，我們借助OSS分布式數據存儲的能力，實現了多計算節點的並行導入，每個計算單元（1Core/8GBMem為一個計算單元）可以達到接近20MB/s的數據導入，如果用戶構建出一個64節點的 HybridDB 集群將可以達到1GB/s的數據導入能力。在我們的實際用戶使用中，已經有用戶通過這個方法在4分鐘內導入了4億條數據。

另一方面HybridDB還支持將數據存放到OSS雲存儲，實現廉價的數據存儲方案，為用戶節省更多成本。

數據存儲

1、本地存儲

HybridDB的本地存儲分為行儲存和列存儲兩種方式。行存儲和列存儲各有長處。行存適合於近線數據的分析，特別是要求查詢結果返回表中某幾跳符合條件記錄的所有字段的情況。列存適合用於數據的統計分析。

那麽兩者的適用情況是怎樣的呢？舉例說明：在行存的情況下，如果一個用於存放用戶的表中有20個字段，但我們只要統計用戶年齡的平均值，這時數據庫要對用戶表進行全表掃描，遍歷所有行的所有數據；但如果使用列存，數據庫只要定位到這一列，然後只掃描這一列的數據就可以得到所有的結果，性能上相比列存理論上就會直接快20倍，加上HybridDB將數據分布式存儲到多個計算節點，性能將再次提高幾倍，達到100倍性能提升是十分常見。

HybridDB是混合兩者搭配使用的。用戶可以配搭進行使用，定義不同的表使用不同的存儲方式，讓用戶適應不同的業務場景，並進行數據生態周期的管理。如6個月內的數據可能要經常獲取全行數據，因此使用行存儲，6個月後的數據通過列存儲進行保存提高分析匯總操作的查詢性能。

2、外部存儲

高性能的數據分析是在本地存儲完成的。OSS作為外部存儲，HybridDB可以將OSS中的CSV格式化文本作為外部表進行數據查詢，同時還可以對這些外部表進行寫入操作。寫入到OSS的數據可以提供給RDS for PostgreSQL或EMR等雲數據庫服務進行讀取及處理，因此也同時實現了數據的無縫打通。

同時我們也將支持“存儲計算分析”的模型，在這樣模型上我們平時甚至可以只通過OSS進行數據的存儲，當需要進行計算時再開啟足夠的計算節點進行數據分析處理，計算處理結束後關閉計算節點資源以節省使用成本。

HybridDB的幕後故事

1、紮根社區

當前我們基於開源版本的Greenplum Database，同時我們也會進行一些功能的添加及性能穩定性上的優化工作，我們也會逐步進行對開源社區的更多的貢獻，如當前我們就已經開源了支持Greenplum、PostgreSQL及HybridDB的數據同步工具dbsync(https://github.com/aliyun/rds_dbsync)，有興趣的讀者可以下載測試及使用。

在Greenplum Database的開源社區我們會有很多的合作，甚至我們已經在向開源社區提交新功能及patch。同時Greenplum也是PostgreSQL開源數據庫生態重要的力量，我個人同時作為PostgreSQL中國社區及用戶會的主席也當然會進行更多線上線下活動的支持。

2、商業合作

Greenplum背後的公司是Pivotal。所以同時也與Pivotal有更多的商業合作。阿裏也會與Pivotal方面進行持續的接觸，相信我們會有機會碰出絢麗的火花。

寫在最後

長期以來國外開源社區都認為中國用戶僅僅使用開源軟件，但是貢獻甚少。不過，隨著阿裏的發展，我們已經開始反哺開源社區並共同建立生態。幾個月前，AliSQL的開源說明了阿裏對開源業界的支持。HybridDB同樣如此，雖然我們的版本才剛剛發布，但在版本研發的過程中已經開始向社區共享代碼。

阿裏雲當前支持雲數據庫HybridDB，暫時沒有計劃去支持私有環境的Greenplum數據庫。不過我們團隊的大神德哥，會繼續貢獻他在使用Greenplum的經驗心得。希望對大家有所幫助。

用戶在線下可以使用Greenplum的開源數據庫版本或商業版本，據我所了解也已經有很多數據庫服務商開始提供Greenplum的技術支持，使用這個數據庫的用戶不需要再擔心未來上雲遷移的問題。同時，我們也會在未來結合PostgreSQL及HybridDB提供一系列的使用教學視頻，讓用戶更快速地掌握產品的正確使用場景及方法。

在MySQL和PostgreSQL之外，為什麽阿裏要研發HybridDB數據庫？