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heibaiwuchangyanwangmengpodengjiaosebaoxiaoshangxian，jiesuoxindejuqingduihua；danjiyigaibianzhenggegongzuobudefengge。【gengzhizhengtaihutoujindao】fangzhimaoxiancunzhongwenbanshoujiyouxiqingsongdeyouxineirongshihequannianlingduandewanjiayouwan，caozuoshangbuhuiyourenhenandian，zhuyaojiushinidenaixinyuxixin；「文(wen)末(mo)福(fu)利(li)」什(shen)麽(me)？聽(ting)說(shuo)妳(ni)想(xiang)免(mian)費(fei)試(shi)用(yong)GaussDB(DWS)？安(an)排(pai)

新(xin)壹(yi)代(dai)，全(quan)場(chang)景(jing)，華(hua)為(wei)雲(yun)數(shu)倉(cang)GaussDB(DWS)是(shi)一款(kuan)具(ju)備(bei)分(fen)析(xi)及(ji)混(hun)合(he)負(fu)載(zai)能(neng)力(li)的(de)分布(bu)式(shi)数據(ju)庫(ku)，支(zhi)持(chi)x86和(he)Kunpeng硬(ying)件(jian)架(jia)構(gou)，支持行(xing)存(cun)儲(chu)與(yu)列(lie)存储，提(ti)供(gong)GB~PB級(ji)数据分析能力、多(duo)模(mo)分析和實(shi)時(shi)處(chu)理(li)能力，用於(yu)数据仓库、数据集(ji)市(shi)、实时分析、实时決(jue)策(ce)和混合负载等(deng)场景， 已(yi)廣(guang)泛(fan)應(ying)用于金(jin)融(rong)、政(zheng)府(fu)、運(yun)營(ying)商(shang)、交(jiao)通(tong)、物(wu)流(liu)、互(hu)聯(lian)網(wang)等領(ling)域(yu)，服(fu)務(wu)于全球(qiu)1000+客(ke)戶(hu)，为各(ge)行業(ye)提供極(ji)具競(jing)爭(zheng)力的数据仓库解(jie)决方(fang)案(an)。

GaussDB(DWS)云原(yuan)生(sheng)数据仓库五(wu)大(da)核(he)心(xin)竞争力

關(guan)鍵(jian)能力1-融：云原生架构，支持跨(kua)源(yuan)数据融合分析、冷(leng)熱(re)数据分级存储

融合分析能力是云原生数据仓库GaussDB(DWS)核心亮(liang)點(dian)之(zhi)一。GaussDB(DWS)采(cai)用一套(tao)SQL引(yin)擎(qing)，支持Oracle、Mysql、HDFS等多源数据融合分析，並(bing)通過(guo)算(suan)子(zi)下(xia)推(tui)、加(jia)速(su)集群(qun)等技(ji)術(shu)對(dui)分析性(xing)能進(jin)行了(le)大幅(fu)優(you)化(hua)，在(zai)数据免搬(ban)遷(qian)的前(qian)提下，实現(xian)了跨源数据免搬迁、高(gao)效(xiao)分析。

GaussDB(DWS)云原生数据仓库支持冷热数据多溫(wen)存储，热数据存储于数仓內(nei)部(bu)，以(yi)獲(huo)得(de)良(liang)好(hao)的查(zha)詢(xun)分析性能，冷数据可(ke)分级存储到(dao)更(geng)低(di)成(cheng)本(ben)的OBS中(zhong)，不(bu)僅(jin)降(jiang)低存储成本，并且(qie)在OBS内，通过合法(fa)鑒(jian)權(quan)，数据能夠(gou)共(gong)享(xiang)開(kai)放(fang)，供其(qi)他(ta)引擎处理分析，GaussDB(DWS)當(dang)前已經(jing)支持表(biao)内不同(tong)分區(qu)間(jian)的冷热数据存储，未(wei)來(lai)還(hai)將(jiang)支持更細(xi)粒(li)度(du)、更加智(zhi)能的冷热数据管(guan)理。

关键能力2-快(kuai)：聚(ju)合云海(hai)量(liang)算力，軟(ruan)硬垂(chui)直(zhi)优化，效率(lv)最(zui)优

第(di)二(er)大特(te)点，快。GaussDB(DWS)主(zhu)要(yao)通过多層(ceng)级全并行架构来实现。并行的第一個(ge)层级，是集群内物理節(jie)点间的并行，CN将計(ji)劃(hua)動(dong)態(tai)分布到多个服务器(qi)，通过分布式執(zhi)行框(kuang)架，将查询计划在集群内多臺(tai)物理节点并行执行；第二个层级，是算子级并行，在每(mei)个服务器内，查询算子能够利用一个节点内多个CPU核心进行并行计算；

第三(san)个层级，是在一个CPU核心的指(zhi)令(ling)序(xu)列中支持SIMD指令，結(jie)合我(wo)們(men)的向(xiang)量化引擎，实现一个指令同时操(cao)作(zuo)多條(tiao)数据。

同时，我们还集成了现代編(bian)譯(yi)器技术，利用LLVM框架，运行时动态生成执行代碼(ma)，減(jian)少(shao)無(wu)关指令生成；数据量越(yue)大，可获得的性能提升(sheng)效果(guo)越好。

正(zheng)是因(yin)为有(you)這(zhe)樣(yang)一个全并行计算引擎，我们可以将系(xi)統(tong)資(zi)源最大化利用，提供极致(zhi)的分析性能。

隨(sui)著(zhe)金融風(feng)控(kong)，以及IoT场景对数据实时处理分析的訴(su)求(qiu)，我们正式發(fa)布了GaussDB(DWS)实时数仓版(ban)本，快上(shang)加快，将快发揮(hui)到极致。

实时数仓的快主要體(ti)现在兩(liang)个方面(mian)。首(shou)先(xian)是入(ru)库速度快，与傳(chuan)统数仓不同，数据的加载不再(zai)是T+1的大批(pi)量加载模式，而(er)是更加实时的高并发小(xiao)批量模式。DWS实时数仓时序数据單(dan)機(ji)入库性能達(da)10w/s，流数据达60w/s，并能够線(xian)性擴(kuo)展(zhan)。其次(ci)是计算分析快，支持基(ji)于流式数据的持續(xu)计算查询，預(yu)置(zhi)了豐(feng)富(fu)的时序和流处理函(han)数，通过SQL即(ji)可完(wan)成復(fu)雜(za)流式计算，可实现億(yi)级数据，秒(miao)级聚合。

正所(suo)謂(wei)一切(qie)皆(jie)SQL，经歷(li)了幾(ji)十(shi)年(nian)的发展，SQL依(yi)然(ran)是最簡(jian)潔(jie)高效的数据开发語(yu)言(yan)，能极大地(di)简化应用开发。以Druid監(jian)控的一个场景为例(li)，原先1900行的腳(jiao)本，在GaussDB(DWS)实时数仓中采用SQL语句(ju)，仅用150行代码就(jiu)能实现同样的功(gong)能，开发效率提升10+倍(bei)。

关键能力3-大：云分布式、按(an)需(xu)扩展，支持10PB级数据，大而有序

第三个特点，大。我们在Shared-Nothing全分布式架构下，不仅实现了容(rong)量线性扩展，在数据加载、数据分析性能上同样实现了线性扩展，從(cong)小集群逐(zhu)步(bu)扩展到大集群規(gui)模过程(cheng)中，随着节点数增(zeng)加，线性扩展比(bi)可以高达0.9。

从技术上看(kan)，大集群需要攻(gong)克(ke)通信(xin)风暴(bao)、故(gu)障(zhang)容錯(cuo)和数据备份(fen)恢(hui)复一致性三大難(nan)題(ti)。我们通过獨(du)創(chuang)的Multi-Streams多流通信技术，支持集群内百(bai)亿级的通信連(lian)接(jie)，突(tu)破(po)了大规模通信的技术瓶(ping)頸(jing)。在高可用方面，大规模集群下硬件故障成为常(chang)态，我们積(ji)累(lei)了多年，做(zuo)了大量硬件故障感(gan)知(zhi)及容错处理的工(gong)作，来保(bao)證(zheng)大规模集群下的集群自(zi)愈(yu)和业务可用。在备份恢复方面，我们不仅通过多层级并行实现了线性扩展，还做到了完全在线的全局(ju)強(qiang)一致物理备份，甚(shen)至(zhi)支持表级別(bie)的细粒度恢复，竞争力达到了业界(jie)领先。

GaussDB(DWS)现网运行的PB级数据量以上的大集群已经有10+个，最大商用单集群规模达到240节点。在產(chan)品(pin)能力上，GaussDB(DWS)可扩展至2048节点，并且該(gai)规模在12月(yue)已通过信通院(yuan)的权威(wei)評(ping)測(ce)，樹(shu)立(li)了业界新標(biao)桿(gan)。另(ling)外(wai)，我们还实现了邏(luo)輯(ji)集群特性，一套物理集群可針(zhen)对不同业务划分多个逻辑集群，数据相(xiang)互隔(ge)離(li)，支持跨逻辑集群的计算资源調(tiao)动。通过逻辑集群，可以进一步扩展集群的规模。

关键能力4-穩(wen)：高可用設(she)计，支持跨AZ容災(zai)，数据无憂(you)、永(yong)遠(yuan)在线

第四(si)大特点，稳。首先，产品所有内部組(zu)件CN、DN、GTM、CM等采用多活(huo)或(huo)主备设计，通过集群管理进行故障檢(jian)测和切換(huan)。其次，在硬件层面，除(chu)了最基本的宕(dang)机、斷(duan)网的直接故障外，GaussDB(DWS)还针对夯(hang)死(si)、慢(man)节点、亞(ya)健(jian)康(kang)等僵(jiang)而不死的复杂场景，做了大量的建(jian)模和针对性优化，能够实现故障的準(zhun)確(que)探(tan)测和自愈。

在数据可靠(kao)性方面，对于数仓而言，数据存一份有单点故障問(wen)题，存三份又(you)太(tai)浪(lang)费资源，一般(ban)来講(jiang)数据一主一备是个相对合理的選(xuan)擇(ze)，但(dan)在故障造(zao)成网絡(luo)分区的场景下，很(hen)容易(yi)出(chu)现雙(shuang)主“腦(nao)裂(lie)”问题，造成数据不一致。GaussDB(DWS)独创的“主-备-从”技术，引入“主”、“备”、“从”三種(zhong)角(jiao)色(se)。集群正常时数据仅在主备间进行同步，发生单点故障时数据向“从”同步，从而保证任(ren)何(he)狀(zhuang)況(kuang)下都(dou)有两副(fu)本的数据冗(rong)余(yu)。在网络分区等異(yi)常场景下，一旦(dan)主备产生数据分叉(cha)，从备又可以承(cheng)擔(dan)仲(zhong)裁(cai)者(zhe)的角色，通过日(ri)誌(zhi)比对找(zhao)到持有正确数据的节点繼(ji)续提供服务。从而既(ji)完美(mei)解决了一主一备的脑裂问题，又能够仅用两副本空(kong)间代價(jia)实现接近(jin)三副本的可靠性。

对于可靠性要求更高的客户，我们还提供了双集群容灾能力，通过跨AZ、跨Region的物理复制(zhi)，实现异构集群容灾。

时间有限(xian)，我们本次只(zhi)粗(cu)略(lve)介(jie)紹(shao)了GaussDB(DWS)高可用技术的一小部分，通过多年的技术积累，我们基本做到了“数据无忧、永远在线”的目(mu)标。

关键能力5-易：快速迁移(yi)传统数仓，助(zhu)力企(qi)业輕(qing)松(song)上云

第五个特点，易。利用GaussDB(DWS)的迁移工具，用户能够非(fei)常容易的将数据从线下的Teradata、Oracle等传统数仓快速搬迁上云。

迁移主要分为应用迁移和数据迁移两部分。

应用迁移是指由(you)于线下传统数据仓库的语法及功能不同，導(dao)致业务脚本、存储过程等需要改(gai)造適(shi)配(pei)，为此(ci)，GaussDB(DWS)把(ba)深(shen)耕(geng)市场多年、成功迁移数十套Teradata和Oracle数仓的成功经驗(yan)，开发为一套完整(zheng)的语法迁移工具，能够支持对数据類(lei)型(xing)、SQL语法、DSQL脚本、存储过程等语法的自动化轉(zhuan)换，对Teradata的常用语法自动化转换率超(chao)过90%，对Oracle超过60%。

对于动輒(zhe)几十TB、数百TB的海量数据而言，数据迁移速度极大程度影(ying)響(xiang)业务停(ting)机的时间，这对网络、入库能力和迁移工具的效率都提出了很高的要求，以我们去(qu)年的某(mou)次数据搬迁为例，1PB的数据仅用11小时即完成传輸(shu)，加上准备工作和数据校(xiao)验的时间，端(duan)到端也(ye)仅用时17小时，搬迁速率91TB/小时，并且做到数据0丟(diu)失(shi)。

GaussDB(DWS)经过近10年的技术沈(chen)澱(dian)，已服务于全球1000+客户，广泛应用于金融、政府、运营商、交通、物流、互联网等领域。

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