【征文长廊】GaussDB(DWS)云原生数仓技术解析

风晓 2024-01-12 13:25:11  48625 赞同 0 反对 0

分类：资源标签：国产数据库

【征文长廊】GaussDB(DWS)云原生数仓技术解析

本文将介绍华为云GaussDB(DWS)云原生数仓的技术理解。首先，我们将简要介绍数仓的概念和背景，然后重点讨论GaussDB(DWS)的云原生特性、架构和功能，最后探讨其在大数据处理和分析方面的优势和应用场景。

1.1 数仓的概念

数仓是指用于存储和管理企业各类数据的系统，旨在支持决策分析和业务发展。它通过将来自不同业务系统和数据源的数据进行抽取、清洗、转换和加载，形成一个集成、一致且可靠的数据资源库，为企业提供数据驱动的决策和业务优化。

1.2 数仓的背景

随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的挑战和机遇。传统的数据处理方式已经无法满足企业对数据存储、分析和应用的需求，因此数仓的概念和技术开始受到广泛关注。数仓的目标是解决数据孤岛、数据质量和数据一致性等问题，为企业提供更可靠、高效和智能的数据处理和分析能力。

2.1 云原生的概念

云原生是指将应用程序和系统架构设计为适应云环境的特征和要求。它包括容器化、微服务架构、自动化运维和弹性扩缩容等特点，旨在提高应用程序的敏捷性、可扩展性和可靠性。

2.2 GaussDB(DWS)的云原生特性

GaussDB(DWS)作为华为云提供的云原生数仓解决方案，具备以下特点：

容器化部署

GaussDB(DWS)的各个组件和服务都可以打包为容器，通过容器编排工具进行快速部署和管理，提高部署和维护的效率。

弹性扩缩容

GaussDB(DWS)支持根据实际需求进行弹性扩缩容，可以根据负载和性能需求来增加或减少节点数量，实现资源的高效利用和成本的优化。

自动化运维

GaussDB(DWS)提供了自动化的运维工具和机制，包括自动备份、自动恢复、自动优化和自动扩缩容等功能，减轻了管理员的工作负担，提高了系统的可靠性和稳定性。

微服务架构

GaussDB(DWS)采用了微服务架构，将数据库引擎、数据管理和查询分析等功能模块拆分为独立的服务，通过服务间的协作和通信来完成数据处理和分析任务，提高了系统的灵活性和可维护性。

3.1 架构概述

GaussDB(DWS)的架构由数据存储层、计算层和管理层组成。其中，数据存储层负责存储和管理数据，计算层负责数据处理和分析，管理层负责系统的监控和管理。

3.2 功能特点

GaussDB(DWS)提供了丰富的功能和特性，包括：

分布式存储和计算

GaussDB(DWS)采用分布式架构，可以将数据分布在多个节点上进行存储和计算，提高了数据的并发处理能力和性能。

多维分析和查询

GaussDB(DWS)支持多维分析和查询，可以进行复杂的数据查询和统计分析，帮助企业深入挖掘数据背后的价值。

实时数据处理

GaussDB(DWS)具备实时数据处理能力，可以处理和分析实时数据流，支持实时监控和决策。

数据安全和隔离

GaussDB(DWS)提供了严格的数据安全和隔离机制，包括访问控制、数据加密和数据备份等功能，保护企业数据的安全性和完整性。

4.1 优势

GaussDB(DWS)数据库内核使用华为自主研发的GaussDB数据库，兼容PostgreSQL 9.2.4的数据库内核引擎，从单机OLTP数据库改造为企业级MPP（大规模并行处理）架构的OLAP分布式数据库，其主要面向海量数据分析场景。

GaussDB(DWS) 与传统数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势，可解决多行业超大规模数据处理与通用平台管理问题：

易使用

一站式可视化便捷管理

GaussDB(DWS) 让您能够轻松完成从项目概念到生产部署的整个过程。通过使用GaussDB(DWS) 管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库服务器，就可以在几分钟之内获得高性能、高可靠的企业级数据仓库集群。

您只需单击几下鼠标，就可以轻松完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。
与大数据无缝集成

您可以使用标准SQL查询HDFS、对象存储服务（Object Storage Service，OBS）上的数据，数据无需搬迁。
提供一键式异构数据库迁移工具

GaussDB(DWS) 提供配套的迁移工具，可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL脚本迁移到GaussDB(DWS) 。

高性能

云化分布式架构

GaussDB(DWS) 采用全并行的MPP架构数据库，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。
查询高性能，万亿数据秒级响应

GaussDB(DWS) 通过算子并行执行、向量化执行引擎实现指令在寄存器并行执行，以及LLVM动态编译减少查询时冗余的条件逻辑判断，助力数据查询性能提升。

GaussDB(DWS)支持行列混合存储，可以同时为用户提供更优的数据压缩比（列存）、更好的索引性能（列存）、更好的点更新和点查询（行存）性能。
数据加载快

GaussDB(DWS)提供了GDS极速并行大规模数据加载工具。

易扩展

按需扩展：Shared-Nothing开放架构，可随时根据业务情况增加节点，扩展系统的数据存储能力和查询分析性能。
扩容后性能线性提升：容量和性能随集群规模线性提升，线性比0.8。
扩容不中断业务：扩容过程中支持数据增、删、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter table)，表级别在线扩容技术，扩容期间业务不中断、无感知。

高可靠

ACID

支持分布式事务ACID（Atomicity，Consistency，Isolation，Durability），数据强一致保证。
全方位HA设计

GaussDB(DWS) 所有的软件进程均有主备保证，集群的协调节点（CN）、数据节点（DN）等逻辑组件全部有主备保证，能够保证在任意单点物理故障的情况下系统依然能够保证数据可靠、一致，同时还能对外提供服务。
安全

GaussDB(DWS) 支持数据透明加密，同时可与数据库安全服务（DBSS）对接，基于网络隔离及安全组规则，保护系统和用户隐私及数据安全。GaussDB(DWS)还支持自动数据全量、增量备份，提升数据可靠性。

低成本

按需付费：GaussDB(DWS) 按实际使用量和使用时长计费。您需要支付的费率很低，只需为实际消耗的资源付费。
门槛低：您无需前期投入较多固定成本，可以从低规格的数据仓库实例起步，以后随时根据业务情况弹性伸缩所需资源，按需开支。

4.2 应用场景

GaussDB(DWS)适用于各种大数据处理和分析场景，包括：

数据仓库迁移

数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。GaussDB(DWS) 作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。

大数据融合分析

随着信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。

增强型ETL+实时BI分析

数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of things）、金融、教育、移动互联网、O2O（Online to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。

实时数据分析

移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据，为了快速获取数据价值，需要对数据进行实时分析，GaussDB(DWS) 的快速入库和查询能力可支持实时数据分析。

▲图1 数据仓库迁移

▲图2 大数据融合分析

▲图3 增强型ETL+实时BI分析

▲图4 实时数据分析

本文介绍了华为云GaussDB(DWS)的云原生数仓技术。通过容器化部署、弹性扩缩容、自动化运维和微服务架构等云原生特性，GaussDB(DWS)实现了高性能、高可扩展性和高灵活性的数据处理和分析能力。它的功能特点和优势使其成为企业在大数据时代的理想选择，适用于各种大数据处理和分析场景。未来，随着云原生和大数据技术的不断发展，GaussDB(DWS)将继续发挥其优势，为企业提供更加全面和高效的数据处理和分析解决方案。

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1.1 数仓的概念

1.2 数仓的背景

2.1 云原生的概念

2.2 GaussDB(DWS)的云原生特性

3.1 架构概述

3.2 功能特点

4.1 优势

4.2 应用场景

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