聚焦DTC 2024丨云和恩墨MogDB及下一代数据库掀起内核跃升、架构重塑新风潮

备受瞩目的第十三届数据技术嘉年华(DTC 2024)于近日在北京盛大召开。这场数据库行业年度盛会,汇聚了80余位行业杰出的技术领袖、学术精英、行业实践者、生态布道者,分享前沿技术见解、深刻行业洞察、创新实践案例。大会首日,云和恩墨的三位演讲人勾勒出了在应对现代硬件变革、推动国产化的进程中,云和恩墨对数据库技术发展的深远考量和战略图景。

拥抱硬件革新,原生HTAP的新突破

经典关系型数据库内核技术成熟于五十年前的上世纪,提升性能、降低数据库生命期成本一直是工业界技术进步的主动力之一。现代硬件技术的发展已经让现代服务器算力特征发生了根本性变化,总结为:众核、大内存、快I/O。经典关系型数据库的技术实现已难以发挥硬件算力潜力,数据库方案成本优化难以达成。

云和恩墨·本原数据技术合伙人金毅在主论坛的发言中表示,云和恩墨选择回归单机内核核心技术突破,正在投入研发的下一代数据库产品将践行从优秀单机到优秀分布式,构建“内存库性能磁盘库容量”的新一代原生HTAP内核技术演进路线,预期新一代数据库内核将实现10倍交易和分析负载性能提升,达成一份数据一套引擎的原生HTAP引擎。

在演讲中,金毅还通过视频演示展示了针对联机处理负载优化的当前技术原型阶段性进展。结果显示,在有NVMe SSD磁盘I/O交换的前提下2路CPU单机服务器,服务器端TPCC负载达成吞吐4200万tpmTotal,1900万tpmC的成绩。这一突破性的进展将为企业带来更高效、更稳定的联机处理负载解决方案。

云和恩墨·本原数据技术合伙人 金毅

创新引领,MogDB内核能力再升级

云和恩墨对单机大容量数据库的研发不止于下一代数据库产品,基于openGauss开源数据库内核打造的企业级关系型数据库MogDB也选择以业务成本为决策的基础出发点,在满足业务高兼容、高可用、高性能的背景下提出把单机大容量作为数据库国产化替换的终极架构的努力方向,并一直朝着这个方向努力前进。

在“专题论坛一:数据库内核创新”中,云和恩墨·本原数据技术合伙人陈浩深入介绍了即将发布的MogDB 6.0版本的多项重大能力升级:

-高兼容:MogDB 6.0在Oracle兼容上超大幅度提升,覆盖了常用的客户端工具、驱动、语法接口,核心功能机制,不单单做到了语法接口上体现出的‘能迁移’,更要做到迁移后业务长期、稳定、正确的运行。

-高可用:MogDB继承了openGauss社区版的资源池化架构,并在此基础上进行优化,把存储能力和计算能力进行了分离,做到了计算有限扩展和存储容量的无限扩展,使得MogDB在高可用能力上有了大幅度提升,达成计算节点崩溃数据无损耗、RTO<10s的效果。

-高性能:MogDB 6.0针对常见的性能痛点问题进行了优化,包括行数估算问题导致的非最优计划问题、SQL的可观察性和可干预手段强化、Join和Scan能力的提升、自定义类型的性能提升、函数调用的性能提升等。

云和恩墨·本原数据技术合伙人 陈浩

资源池化,MogDB Cube一体化体验

随着业务的拓展、数据量的激增,数据库领域在除了传统主备架构外,还呈现出Shared-nothing分布式架构与Shared-everything资源池化架构两种技术演进方向。

云和恩墨·本原数据技术合伙人张程伟在“专题论坛3:数据库一体化”中的演讲表示,从可靠性、性能、成本、运维方面考虑,Shared-everything资源池化架构更适合当下国产数据库平替的场景。面对数据库国产化替代的需求,云和恩墨一直在思考如何将自身对于行业的洞察、理解和来自用户的需求变成产品力。为此,云和恩墨推出了MogDB数据库一体机—— MogDB Cube,其核心架构主要体现在资源池化与数存融合两大方面。

资源池化包括存储池化和内存池化技术。通过存储池化,打破传统数据库计算与存储间的固有束缚,允许二者按需独立扩展,所有数据库节点共享一份数据,有效削减一半存储成本;通过内存池化可以避免在主备节点间传输日志,在OLTP场景50万tpmC压力下依然能够达成RTO<10s的极速恢复,这无疑能够为对高可用性要求极为严苛的核心业务场景提供强有力的支持。数存融合技术通过将查询算子卸载到存储节点执行,避免了从存储到计算节点的大量数据传输消耗,加上多机并行查询能力,OLAP场景下可获得3倍的性能提升。

在演讲的最后,张程伟还预告道,在明年的3月30日,MogDB Cube将正式开启商业之旅,首发产品MogDB Cube A1集成全栈鲲鹏解决方案,力求提供一体化交付、即开即用、简易运维的全新使用体验。

云和恩墨·本原数据技术合伙人 张程伟

云和恩墨在数据技术嘉年华大会上的精彩呈现充分展示了其在数据库领域的深厚积淀与创新活力。MogDB数据库在内核性能飞跃、架构革新以及国产化进程中的尝试和贡献,无疑为数据库行业发展注入了强劲动力。

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