OceanBase一致性与可用性分析

OceanBase作为一个面向海量数据查询的分布式数据库,支持关系查询和跨行跨表事务,同时保证了一致性和可用性.本文在详细阐述了一致性与可用性的背景基础上,根据传统数据库和分布式数据库保证一致性和可用性的协议和策略,对OceanBase的一致性和可用性架构进行分析.最后,探讨了基于OceanBase架构演变而来的3种架构的实现方案.     

分布式环境中数据库模式设计实践

近年来,数据规模呈爆炸式增长,使得传统集中式数据库难以满足业务需求.而分布式数据库可以将数据存储在多个节点上,具有更好的扩展性,从而可以支撑业务的不断增长.目前,许多企业已经开发出了成功的分布式数据库产品,例如Google Spanner、淘宝的OceanBase等.传统数据库模式设计中,三大范式(1NF、2NF和3NF)及其扩展范式能够减少数据冗余和更新异常,并保证数据的完整性.然而,在分布式架构下,严格遵循范式的模式设计可能带来查询效率较低等问题,而使用反范式模式设计方法通常可以有效提高查询效率.OceanBase是淘宝自主研发的分布式数据库,支持跨行跨表事务,并在OLTP中具有良好的性能,但是对于OLAP业务,其性能并不高.本文将以OceanBase为例,介绍如何利用反范式设计分布式数据库模式,以改善OLAP的查询性能,并通过在OceanBase上部署TPC-H基准评测验证了反范式模式设计的有效性和高效性.     

一种面向海量分布式数据库的嵌套查询策略

面向大数据分析和处理的NoSQL数据库具有非常好的读写性能和可扩展性,但是无法支持完整的SQL查询和跨行跨表的事务,对于传统的以关系数据库为主的金融业务在应用上有所限制.OceanBase是面向海量数据查询的分布式数据库,结合了关系数据库和非关系数据库的优势,同时支持关系查询和跨行跨表事务,具有可扩展性.但是,目前OceanBase只支持简单的、非嵌套子查询的SQL语句,无法很好地支持金融应用.本文在研究OceanBase架构和查询策略的基础上,提出了一种基于BloomFilter和HashMap的查询策略,实验表明该策略能够提高和改善现有查询策略的不足,在实现嵌套查询的基础上,可提高查询性能.     

面向OceanBase的存储过程设计与实现

存储过程是数据库管理系统的一个重要特性,它是标准结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)的一个扩展.OceanBase是一个新型的支持海量数据处理的分布式数据库系统,但现有OceanBase的开源版本不支持存储过程功能,影响了该系统在企业和机构中的推广和应用.本文在深度分析存储过程原理以及OceanBase查询处理策略的基础上,设计并实现了支持PL/SQL(Procedural Language/SQL)的存储过程机制.     

面向OLAP应用的OceanBase模式设计

随着大数据时代的来临,用户查询需求也越来越复杂,对数据库的可扩展性和SQL查询效率都提出了很高的要求.OceanBase是Alibaba研发的适应互联网规模的关系型分布式数据库,能够做到可扩展、低成本、高可用,并能应用到很多业务场景,包括OLTP和OLAP.然而,当前发布的最新OceanBase只支持主键索引,还不能支持二级索引.其次,OceanBase在连接上没有并行处理,使得查询效率较低.因此,为了能够使用主键索引及减少连接来加快查询速率,OceanBase模式设计是必要的.本文主要以TPC-H的22个查询为OLAP的研究案例,分析传统数据库的模式设计,并提出OceanBase分布式数据库下的模式设计规则,最后将会通过实验来验证这套模式设计规则的有效性.