wwtbplay918com:三次刷榜TPC,OceanBase向世界证明中国数据库也能行

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  当前,号称HTAP的数据库不少,但是OLTP和OLAP(以下简称:TP和AP)任意一方面做好的其实并不多,更何况是两方面都做的不错的。

  不过,OceanBase可以算是一个。

  为什么这么说?因为,OceanBase又打榜了。

  每家数据库厂商都试图向客户证明自己的系统性能最好、处理能力最强,但数据库厂商各自的性能测试数据,没有足够的说服力。

  这时候,TPC的价值就体现出来了。TPC作为数据库领域benchmark世界最权威的测试基准(不是给钱就能过的,需要经过严苛测试流程、审计及公示,一次打榜长则半年,短则数月),因此,在业内被广泛接受。在国内,曾经金融,电信,政府等行业POC都以TPC为性能测试基准。

  事实上,国内这几年也在搞类似的标准,但目前看,还差点火候,距离被广泛接受还需要一些时间。至于,其他厂商说跑分没意义,显然是有点酸。

  继2次打榜TPC-C证明自身OLTP能力之后,OceanBase再次打榜,不过,这次打的是TPC-H,并以1526万QphH的性能总分创造了新的世界纪录,成绩是现在榜单(V3)上的第二名10倍多!


题图:来自TPC官网截图

  本文重点不在此次打榜过程及故事,都第三次打榜了,大家看腻味了,老鱼也写腻味了,本文关键在于解析OceanBase此次打榜的目的?OceanBase为什么要做HTAP,又是如何支持HTAP的,这其中OceanBase有着怎样的思考。

  在获知TPC结果的第一时间,老鱼采访了OceanBase创始人兼首席科学家阳振坤和OceanBase研发中心资深总监陈萌萌。

  打榜TPC-H只为证明AP能力

  TPC-H是一个偏OLAP场景的基准测试,反映了系统处理查询能力的多个方面。

  陈萌萌告诉老鱼,OceanBase在TPC-C登顶之后再次打榜TPC-H,是希望用户能够对OceanBase在OLAP场景的一些能力有进一步了解,也是进一步贯彻OceanBase产品的HTAP定位。

  OceanBase立志成为一个世界级的通用关系数据库。其产品定位在2.0后就很清晰,其存在就为解决企业客户三大难题,第一大难题是可扩展性,第二难题是高可用,第三大难题是混合事务/分析处理(HTAP)。而AP能力与TP能力一样,并不是突然出现,是一个渐进的过程,在2.0版本后,AP能力开始逐步发展。

  目前,号称HTAP的数据库不少,但是TP和AP任意一方面做好的其实并不多,更何况是两方面都做的不错的。

  因为,单一的AP分析系统,只需要关注AP,数据也是按业务需求生成的,所以通常产生报表速度更快,但缺点是,一旦业务需求发生较大的变化,需要重新拉取数据;HTAP系统,需要同时兼顾TP和AP,其AP分析也更加困难,这也是为什么两个都做的好很难的原因,但好处是,即使业务需求发生了很大的变化,也不需要重新拉取数据,因为数据已经在系统中了。

  为什么OceanBase能做HTAP,阳振坤说,因为要能够产生报表(AP),那么,系统的容量必须足够大,这只能是分布式数据库,而这个系统还需要有真正的TP能力,即得是真正的分布式交易数据库,而市场上的AP系统, TP处理能力普遍非常弱,根本不足以作为一个交易处理数据库。

  OceanBase是一个真正的分布式数据库,首先展示和被验证的,是其TP能力,最近几年,OceanBase的AP能力也在蚂蚁内部和外部得到了验证。因此OceanBase的HTAP产品和技术能力,其实是领先的。

  为何要做HTAP如何实现

  2014 年 1 月 28 日,Gartner 在《混合事务/分析处理促进重大商业创新》报告中,对HTAP数据库给出了明确的定义。HTAP数据库需要同时支持 OLTP 和OLAP 场景。HTAP迅速成为引起一些企业的关注,被很多人视为未来数据库领域发展趋势之一。

  HTAP并不是要彻底取代传统TP或AP数据库,HTAP有自己的市场。

  阳振坤告诉老鱼,客户对销售状况和业务收入等各种报表的实时性要求越来越高,通过ETL(数据抽取转换加载)从交易数据库(TP)系统同步数据到数据仓库或大数据系统,然后产生报表,不可避免地存在较大的延迟,从数小时到数天不等,进一步缩短这个延时的代价非常大。在交易数据库上直接生成报表,即HTAP,天然没有任何延迟,是最符合业务需求的。这也是OceanBase为什么要做HTAP的原因所在。

  对于OceanBase是如何支持HTAP的,此前,OceanBase CTO、团队创始成员杨传辉在《OceanBase CTO 杨传辉:下一代企业级分布式数据库的一体化设计》一文中,有所提及。

  HTAP 也是分布式数据库领域的一个热门概念。

  有两种做法:

  第一种是主备库物理隔离,主库做 OLTP,备库做 OLAP,主备之间通过 redo 日志做同步,备库与主库之间有一定的延迟。第二种是在同一套引擎实现 OLTP 和 OLAP 混合负载,区分 OLTP 和 OLAP 请求所在的资源组,对资源组进行逻辑隔离。

  第一种方案实现相对简单,但由于产生了更多数据冗余,性价比较低;第二种方案实现相对复杂,但采用一体化设计,性价比更高。第二种方案来自经典数据库,例如 Oracle、SQL Server。

  我认为,企业级分布式数据库应该学习 HTAP 技术,采用第二种方案。

  很显然,OceanBase采用的第二种。也就是说,OceanBase自研了一套引擎同时支持了OLTP和OLAP,这是与其它HTAP数据库差异化的体现,比如当红炸子鸡TiDB,使用的就是两套引擎。OLAP引擎魔改自ClickHouse,OLTP引擎基于KV。

  陈萌萌告诉老鱼,OceanBase当前的OLAP能力已经实现了很多复杂的决策支持的查询,报表的制作等。

  那么,OceanBase到底能兼顾怎样程度的OLAP?陈萌萌说,OceanBase当前的OLAP能力以结构化数据为主(暂时还不支持JSON、图、全文索引等大数据分析),覆盖了一些比较常见的SQL功能,包括CTE(with语句)、窗口函数、多表连接(小于15张表)、聚合、子查询、层次查询等等。

  写在最后

  从决心做一个通用关系数据库开始,OceanBase团队就很清楚,不可避免的需要直面市场传统关系数据库的竞争,作为后来者,假如OceanBase硬件性价比没有高出市场上主流商业关系数据库一个数量级,假如OceanBase不能做到传统商业数据库做不到的事情,比如主库故障时备库数据不完整、水平扩展能力缺失等等。那么,OceanBase很难会有明显竞争优势。

  三次刷榜TPC,并三次打破世界纪录,倔强的OceanBase无疑是在用成绩向世界证明,中国数据库也能行,OceanBase不仅能做到传统关系数据库能做到的事,也能做到传统关系数据库做不到的事,而且是世界级的。

  毕竟,数据库竞争光靠情怀、政策是不行的,关键还要看技术能力。

  篇外话

  不少人觉得OceanBase不接地气,过于强调世界第一、金融级,整的太高大上,这让中小规模的企业都不敢去尝试,怕杀鸡用牛刀。其实,这是一种误解,与传播策略有关,但与产品本身与技术无关。

  确实,OceanBase诞生于蚂蚁这种超大规模和超高压力的应用场景,在最初设计时确实有很多对极限场景的考虑和优化,但从开始商业化之后,OceanBase其实已经开始强调更贴近外部真实客户场景,特别是降低中小客户的使用门槛。

  比如在这次TPC-H测试中,OceanBase除了水平扩展能力(多机),也非常强调单机的垂直扩展能力,通过向量化引擎、单机并行执行等技术,充分挖掘硬件潜力。

  据陈萌萌介绍,在内部非官方的测试中,在几T甚至更小的数据规模下,OceanBase也能取得不错的成绩。另外,这几年OceanBase对硬件的要求也一直在降低过程中,从之前的动辄几十G上百G的最小内存规格,降低到现在的十几G甚至几G就可以运行,都是为了更好的服务中小客户,降低使用门槛。

  对于一般的中小规模客户,OceanBase的HTAP能力能够在一套系统中承载更多的客户需求,避免独立TP、AP系统带来的各种开销,整体来看用户的成本是明显降低的。

  阳振坤说,未来,OceanBase希望能够帮助客户完全摆脱ETL+数据仓库/大数据,而首先是中小企业客户。

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