openGauss 6.0.0 LTS引领新纪元，DataPod与DataKit双剑合璧共筑数据管理新高地

DataPod

DataPod资源池化架构持续创新，其核心在于通过先进的技术和灵活的架构设计，实现数据库性能、可靠性和扩展性的全面提升。以下是对这一架构创新的详细分析：

1. 按需回放支持DDL执行：
   DataPod架构在failover场景下，新主节点的redo阶段支持DDL（数据定义语言）操作，包括常见的SCHEMA、TABLE、INDEX、VIEW、PROCEDURE等操作的创建、删除和修改。
   这一创新确保了在故障切换时，数据库能够继续执行关键的DDL操作，保持业务的连续性和数据的完整性。

-- 创建新的Schema
CREATE SCHEMA new_schema;


-- 在新的Schema中创建一个表
CREATE TABLE new_schema.new_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);


-- 为表添加索引
CREATE INDEX idx_name ON new_schema.new_table (name);


-- 创建一个视图
CREATE VIEW new_schema.new_view AS
SELECT id, name FROM new_schema.new_table;


-- 创建一个存储过程
CREATE PROCEDURE new_schema.get_user_info(IN user_id INT)
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
    PERFORM * FROM users WHERE id = user_id;
END;
$$;


-- ALTER DATABASE操作（例如设置默认事务隔离级别）
ALTER DATABASE current_database SET default_transaction_isolation 'read committed';


-- 修改现有表结构
ALTER TABLE new_schema.new_table
ADD COLUMN description TEXT;


-- 删除索引
DROP INDEX IF EXISTS idx_name ON new_schema.new_table;


-- 删除视图
DROP VIEW IF EXISTS new_schema.new_view;


-- 删除存储过程
DROP PROCEDURE IF EXISTS new_schema.get_user_info;


-- 删除表
DROP TABLE IF EXISTS new_schema.new_table;


-- 删除Schema
DROP SCHEMA IF EXISTS new_schema;

1. 常见DDL操作支持：
   DataPod架构支持多种常见的DDL操作，如表的创建、删除、修改，索引的创建、删除，视图的创建、删除，以及存储过程的创建、删除和修改等。
   这些操作的全面支持，使得数据库管理员能够在不中断业务的情况下，灵活地管理和维护数据库结构。

2. 离线对资源池化备机进行扩缩容：
   通过gs_expansion、gs_dropnode工具，DataPod架构支持对资源池化集群进行动态的备机扩缩容操作。
   这意味着企业可以根据业务需求的变化，灵活地调整数据库的资源规模，既保证了资源的高效利用，又降低了运营成本。

3. 对接分布式存储：
   DataPod架构支持将计算卸载到存储设备进行，从而消减存储层和计算层的网络IO流量，充分利用存储层的CPU资源。
   这种对接方式不仅提升了数据库的性能，还降低了系统的复杂度和运维难度。

4. 写操作透明转发：
   应用可以从任何一个节点接入数据库，内核会将写操作透明转发到读写节点，本地只执行读操作，并保持事务一致性。
   这一功能简化了应用接入数据库的过程，同时增强了系统的扩展性。

5. 支持SPQ多机并行查询框架：
   基于资源池化架构所有节点共享集群内的资源，DataPod架构支持生成多机执行计划，并将计划分发到各节点执行，查询节点可汇聚各节点数据实现所有节点并行查询。
   这种并行查询框架充分发挥了资源池化的OLAP能力，使数据库在处理大规模数据分析时更加高效。

6. 容灾能力增强：
   DataPod架构提供了XLog按需回放，支持RPO=0的典型业务负载下RTO<10s；同时，通过实时解析XLog构建页面多版本恢复链，主机故障时快速对外提供服务。
   这些容灾措施确保了在发生故障时，数据库能够迅速恢复并提供稳定的服务。

综上所述，DataPod资源池化架构持续创新，通过引入多项先进技术和灵活的架构设计，实现了数据库性能、可靠性和扩展性的全面提升。这些创新不仅满足了金融行业等关键领域对高性能、高可靠性数据库的需求，还为企业提供了更加灵活、高效的数据库解决方案，助力企业在数字化转型中取得更大的成功。

DataKit

DataKit数据全生命周期管理工具能力的增强，对openGauss数据库带来了显著的影响和优势。以下是对这些影响和优势的详细分析：

1. 提升数据迁移能力：DataKit增强了从MySQL源库、文件、业务进程中解析和采集SQL的能力，并输出兼容性报告，这有助于快速定位业务不兼容点，提高迁移效率。同时，新增的前置检测机制确保了数据迁移前的准备工作充分，降低了迁移风险。

2. 优化对象管理功能：支持查看和修改用户/角色，以及对触发器、外部表、定时任务的操作，这些功能的增强使得数据库对象的管理更加便捷和高效。

3. 强化智能运维能力：通过实例监控插件和智能诊断插件，DataKit能够实时监控数据库状态，进行不优SQL、等待事件、锁等异常诊断，发现系统潜在风险。此外，告警中心为各功能插件提供统一的告警通知能力，进一步提升了运维效率。

4. 提升安装部署易用性：优化了实例监控代理/服务端安装、日志检索代理/服务端安装等流程，支持资源池化双集群部署，简化了安装部署过程，提高了用户体验。

5. 增强生态兼容性：DataKit在MySQL兼容性方面进行了显著增强，包括完善系统函数、关键字、自定义变量、别名、JDBC等驱动数据，以及实现对MySQL协议的兼容，这有助于降低用户从MySQL迁移到openGauss的门槛。

6. 创新资源池化架构：DataPod三层资源池化技术架构持续创新，通过备机可见性判断逻辑优化、主机推进oldestxmin逻辑优化等功能，提升了数据库性能。

综上所述，DataKit数据全生命周期管理工具能力的增强，不仅提升了openGauss在数据迁移、对象管理、智能运维等方面的竞争力，还通过创新资源池化架构、提升数据存储性能以及支持向量数据库插件等方式，进一步增强了其在数据库领域的整体竞争力。

点击阅读原文跳转作者文章