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GBase 8a 数据库技术白皮书
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更新于2023-05-22
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数据库技术:在过去的十年里,数据的有效利用已经成为各单位议事日程上最优先的项目 之一。近几年来,企业和政府机构已经完成了信息化建设的初步阶段,即数据的 采集和事务应用。但是如何对已有海量数据进行有效利用,如何对数据进行挖掘、 分析,如何从历史数据中获取规律性,以指导公司的规划和决策,以及怎样支持 海量数据的即席查询、比对,这些方面是信息化建设新的阶段和发展方向。
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GBase 8a 数据库技术白皮书
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目录
1. 分析型数据库 ........................................................................................................................... 1
1.1. 分析应用的产生背景 ................................................................................................... 1
1.2. 海量数据分析对传统数据库的挑战 ........................................................................... 2
2. GBase 8a 设计指导思想 ......................................................................................................... 3
3. GBase 8a 产品介绍 .................................................................................................................. 4
4. GBase 8a 核心功能 .................................................................................................................. 5
4.1. 列存储 ........................................................................................................................... 5
4.2. 高效的透明压缩 ........................................................................................................... 6
4.3. 智能索引 ....................................................................................................................... 6
4.3.1. 智能索引和优化器 ........................................................................................... 6
4.3.2. 智能索引使用原理 ........................................................................................... 8
4.4. 并行技术 ....................................................................................................................... 9
4.5. 高性能数据加载 ......................................................................................................... 10
5. GBase 8a 管理工具 ................................................................................................................ 11
5.1. 企业管理器 ................................................................................................................. 11
5.2. 命令行管理工具 ......................................................................................................... 11
5.3. 迁移工具 ..................................................................................................................... 12
5.4. 备份恢复工具 ............................................................................................................. 12
5.5. 性能监控工具 ............................................................................................................. 13
6. GBase 8a 应用开发接口 ........................................................................................................ 14
6.1. GBase ODBC .............................................................................................................. 14
6.2. GBase JDBC ............................................................................................................... 14
6.3. GBase ADO .NET ....................................................................................................... 14
6.4. GBase C API ............................................................................................................... 15
7. GBase 8a 的运行环境 ............................................................................................................ 16
8. GBase 8a 核心功能和技术总结 ............................................................................................ 17
8.1. GBase 8a 技术上的“三高”优势 ................................................................................. 17
8.2. GBase 8a 功能与技术简表 ........................................................................................ 18
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-1-
1. 分析型数据库
1.1. 分析应用的产生背景
在过去的十年里,数据的有效利用已经成为各单位议事日程上最优先的项目
之一。近几年来,企业和政府机构已经完成了信息化建设的初步阶段,即数据的
采集和事务应用。但是如何对已有海量数据进行有效利用,如何对数据进行挖掘、
分析,如何从历史数据中获取规律性,以指导公司的规划和决策,以及怎样支持
海量数据的即席查询、比对,这些方面是信息化建设新的阶段和发展方向。
有这样一个案例:
某电信运营商发现用户在已经拥有一个移动号码的情况下,再次购买归属的
同一运营商的新号码入网,新号码全部或者部分替代原有旧号码,这种现象称为
“重入网现象”。重入网泛滥导致该运营商营销渠道成本剧增,导致卡资源、号码
资源的紧缺,严重影响正常运营。运营商非常希望找到一种方法,识别出重入网
用户。但面对每月新增 70 万用户和已有的 40 TB 历史数据,如何及时准确的甄
别出重入用户,使用传统事务型数据库管理系统几乎是不可能完成的。需要使用
专为海量数据分析处理使用的新型列存数据库管理系统。
面对这类日益增加的海量数据分析需求,现有的传统数据仓库有明显的缺
陷。这些弊端包括:
低效的数据查询性能(传统数据仓库对上述案例的响应时间为几个小
时);
对异构数据库访问困难;
惊人的储存成本;
沉重的维护成本。
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1.2. 海量数据分析对传统数据库的挑战
传统数据库技术设计目的不是为了处理海量数据分析的,而是为了记录数
据、处理事务(OLTP)。当数据量不断膨胀,其分析处理的整体性能大大降低。
造成此问题的原因如下:
传统行存储导致大量无效 I/O
行存储方式设计思想是以事务处理为主,存储结构异常复杂。由于
page 结构和 MVCC (多版本并发控制)的原因,每个 page 必须读
到内存中,导致每次查询必须读取大量无用数据。这种数据存储方式
造成磁盘 I/O 是主要的性能限制因素。虽然磁盘成本在不断下降,数
据传输效率并没有根本的改变。因此在处理的数据量不大时往往影响
不大,但在处理海量数据时, 性能下降问题就会突现出来;
传统索引不适于海量数据
传统行存数据库索引需要手工设定,对应用不完全透明,随场景和需
求的变化需要不断调整,人工维护成本很高。并且占用存储空间很大,
甚至高于数据本身,造成查询效率的下降;
数据装载速度慢
因为索引需要重新创建变的很糟糕。
分析型架构系统要解决这些个问题,必须最大限度地减少磁盘 I/O ,提升
查询效率,减小人工维护成本。GBase 8a 的列存储模式、数据压缩、智能化的
索引、高效的查询优化器,使得解决上述问题成为可能。以下各节将描述 GBase
8a 的创新架构如何实现这些目标。
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