TokuDB索引结构 网易杭州研究院---胡争（博客：openinx.github.io） TokuDB简介 • 基于分形树实现的MySQL存储引擎 • Tokutek公司2007年研发，2013年开源 • 2015年Percona公司收购Tokutek公司 • TokuDB内部的K-V存储引擎为ft-index • TokuMx: ft-index + MongoDB Server层代码 4M vs InnoDB 16K） 更高性能，更低成本！ 分形树索引结构（一） 分形树结构（二） • msg_buffer – 先进先出队列 • BasementNode（OMT） – 弱平衡二叉树 – 增删改查期望复杂度O(logN) • 页大小默认4M。 • 扇出fanout默认[4,16]区间。 分形树结构（三） 分形树Insert/Update/Delete • 步骤：

⼤模型数据计算系统，以云原⽣技术重构数据存储和计算，⼀份数据，多引擎数据计算，AI数学模型、数据和 计算三者互为增强，全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ，赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案，支持多模数据处理（结构化、半结构化 以及非结构化数据），实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件（FPGA）加速，实现数据全链路的性能飞跃， 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie 、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 ⽣态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼，需要掌握 多种组件的不同使用⽅法，业务开发周期会比较久。 国外开源软件，与国产软硬件兼容性差，不符合信创趋势，也⽆法直接利用云 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。 ⽣态完善，支持主流的开发语⾔和数据科学⼯具，支持多模数据处理（结构化、 半结构化以及非结构化），提供标准的SQL接⼝和API，完成各种复杂场景的数 据处理，业务开发周期短，现存的代码基本可以⽆缝迁移和复用。 国内自主研发，具备社区版、商业版以及云SaaS服务，与国产软硬件完美兼容，

基于AnalyticDB for PostgreSQL 构筑云上数据仓库 1：实时数仓场景 通过 DTS/Kettle/rds_dbsync 实时同步交易库数据到 ADBPG MySQL/PG->DTS->ADBPG 2：离线数仓场景 数据集成按天/小时 批量同步交易库数据ADBPG MySQL/PG/SQLServer/Oracle –>DataX/OSS-> ADBPG 3：大数据计算场景 同步Ma 金融客户案例 – 某金融信息平台 国内知名的某互联网金融信息服务平 台，致力为个人、企业、金融机构提供 金融资产交易信息服务，打造综合性互 联网金融服务平台。 AnalyticDB for PostgreSQL 集 群实例 BI 分析 RDS RDS RDS EMR 交易库 大数据平台 经营分析平台 批量同步 AnalyticDB for PostgreSQL 价值点 通过多种索引技术、复杂SQL自动优化 3 非结构化数据向量检索， “以图搜图” （规划中） 场景应用： 1、Web App把图片或者视频等非结构化数据 通过特征提取服务，提取特征向量，并写入 AnalyticDB for PG的向量表。 2、Web App检索的时，把非结构化数据通过 特征提取服务接口提取出向量，同时调用 AnalyticDB for PG的查询分析接口做查询。 特点： • 易用，结构化和非结构化数据关联查询。

高性能列式分析引擎。 Tiflash 是TiDB 数据库的扩展分析引擎，核心基于列存储引擎和矢量计算引擎， 与 TiDB 紧密集成，通 过Raft Learner副本技术同步数据，对TiDB 集群的 OLTP 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 SQL 语句的性能指标和执行情况,独特的热点可视化 诊断工具KeyWVizo 与 Navicat 商业工具类似地支持图形化查看和管理数据库用户,创建或油除数据库和数据表,编辑数据 表的列,索引和分区结构 查询表中数据,添加或删除数据行、在线导入导出等。 * ”支持全流程追踪 SQL 执行技术, 用于性能和问题诊断。 。 支持更细粒度的TiDB 集群状态可视化展示。 PingCAPCOM 群的节点，实现效益 / 成本的 最大化。 。 高可用: 数据的多个副本分布在云上不同的可用区，容忍单点故障，实现服务自 续性。 *。 HTAP: 支持面向关键业务的交易型工作负载和低延迟实时分析型工作负载，提供大规模的联机交易 处理 (OLTP) 与联机分析处理 (DOLAP) 的一站式解决方案。 。 多云支持: TiDB Cloud 当前支持用户选择在 AWS 或者 Google Cloud

.................................................................................. - 280 - GP 软件目录结构 .................................................................................................. 自动切换命令  更灵活的并行数据库备份恢复命令  高速 DDL 备份命令  并行 DDL 恢复命令  更先进的跨集群数据同步命令  集群间的表结构差异增量比对命令  良好兼容的 pgAdminIII 客户端  改善的 gpexpand 命令 Greenplum Database 在安装GP时缺省使用资源队列来管理资源。所有的ROLE都必须分配到资源队列。 如果管理员创建ROLE时没有指定资源队列，该ROLE将会被分配到缺省的资源队列 pg_default。 建议管理员为不同类型工作负载创建结构性独立的资源队列。例如，可以为高级用 户、WEB用户、报表管理等创建不同的资源队列。可以根据相关工作的负载压力设置合 适的资源队列限制。目前资源队列的限制包括：  活动语句数量。同时正在

本，无法线性扩容问题日益突显 ；分布式及 NoSQL 开始快速发 展，如 MongoDB • 挑战：擅长简单读写，无法处理 交易类数据及复杂业务逻辑的特 性限制其在非互联网领域的发展 • 背景：随着互联网向银行、电信、电 力等方向的渗透，传统行业数据量 迅速提升，需要同时满足低成本、线 性扩容及能够处理交易类事务的新 型数据库，大数据的存储刚需不可 避免 • 挑战：基于 Google Spanner/F1 论 文，基础软件最前沿的领域之一，技 无状态的分布式 SQL 层 ● MySQL 协议兼容 ● 针对分布式场景的执行计划，优化器 ○ Push-down / MPP ● Online DDL ○ 业务不中断，进行表结构变更 TiDB 逻辑架构 ● 支持关系型的表结构 ● 全局一致索引 ● 通过 Map-Reduce 或 SQL 并发无锁读 TiDB Server TiDB Worker TiDB Worker TiDB Worker TiKV

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2355 14.11.1 SQL 语言结构和语法 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实时性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版 本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况 下，可以在同一个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 访问集群TiDB Dashboard 监控页面，默认用户名为 root，密码 为空。 • 执行以下命令确认当前已经部署的集群列表： tiup cluster list • 执行以下命令查看集群的拓扑结构和状态： tiup cluster display 89 3.1.3 探索更多 • 如果你刚刚部署好一套 TiDB 本地测试集群： – 学习TiDB SQL 操作

MPP（大规模并行处理）架构构建，具有良好的弹性和线性扩展能力，并内置 并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术。同时，Greenplum 还兼容 SQL 标准，具备强大、 高效、安全的 PB 级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，可部署于企 业裸机、容器、私有云和公有云中。值得一提的是，作为 OLAP 型的大数据平台, Greenplum 同 时还能够支持涵盖 OLTP 型业务的 Kafka、Hadoop、HIVE、 HBase、S3、Gemfire、各种数据库和文件等，不需要移动数据，避免了数据加载的复杂 性，和其带来的数据不一致的问题。 ● 支持各种数据格式的平台：不管是结构化、半结构化（XML、JSON、KV）还是非结构化， 譬如文本数据、GIS 数据、图数据等。 ● 具有强大内核的平台：Greenplum 具有强大的内核技术，包括数据水平分布、并行查询执 行、专业优化器、线性扩展能 Greenplum 中国研发团队。2014 年 Greenplum 从 EMC 独立出来创立 Pivotal，并获得通用电气、 福特汽车和微软的投资。2018 年 4 月 Pivotal 在纽约证券交易所上市，目前市值 60 多亿美元。 开源社区和生态 Greenplum 基于世界上最先进的开源数据库 PostgreSQL。 2015 年 10 月 Pivotal 正式把投资超过 10

ACID 在内的所有特征。 从上图可以看到，Greenplum 的最小并行单元不是节点层级，而是在 实例层级。安装过 Greenplum 的同学应该都看到每个实例都有自己 的 Postgresql 目录结构，都有各自的一套 Postgresql 数据库守护进 程（甚至可以通过 UT 模式进行单个实例的访问）。正因为如此，甚 至一个运行在单节点上的 GreenplumDB 也是一个小型的并行计算架 构，一般一个节点配置 Big Date2.indd 11 16-11-22 下午3:38 12 而 MPP 数据库都不擅长做 OLTP 交易系统，所谓交易系统，就是高 频的交易型小规模数据插入、修改、删除，每次事务处理的数据量不大， 但每秒钟都会发生几十次甚至几百次以上交易型事务，这类系统的衡 量指标是 TPS，适用的系统是 OLTP 数据库或类似 GemFire 的内存数 据库。 5. Greenplum

强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 1M-8M 之间  设计合理的数据表结构：适当的数据冗余 设计合理的数据表结构：适当的数据冗余  对数据表建立合适有效的数据库索引 对数据表建立合适有效的数据库索引  数据查询：编写简洁高效的 数据查询：编写简洁高效的 SQL SQL 语句 语句 应用优化 应用优化 应用优化方式 应用优化方式 应用优化 应用优化 表结构设计原则 表结构设计原则 选择字段的一般原则是保小不保大，能用占用字节 STATUS STATUS 、 、 SHOW ENGINES SHOW ENGINES  使用 使用 DESC TABLE xxx DESC TABLE xxx 来查看表结构，使用 来查看表结构，使用 SHOW SHOW INDEX INDEX FROM xxx FROM xxx 来查看表索引 来查看表索引  使用 使用 LOAD DATA