演講內容

摘要：GaussDB(for MySQL)是華為自研雲原生資料庫，具有高性能，高擴展，高可靠的特點，完全相容MySQL協議，自研架構和友好的生態相容性，可以同時滿足資料庫管理員、應用開發者、CTO的運維、使用和業務發展需求，本次主要介紹GaussDB(for MySQL)在雲原生技術方向上遇到的挑戰和未來的發展演進路徑。

在2023雲資料庫技術沙龍 “MySQL x ClickHouse” 專場上，華為雲資料庫高級產品經理周家恩，為大家分享一下《GaussDB(for MySQL)雲原生資料庫技術演進和挑戰》的一些技術內容。

分享嘉賓

周家恩，華為雲資料庫高級產品經理，10年以上資料庫技術運維，產品管理經驗，先後在多家TOP雲廠商任職產品經理，熟悉MySQL，SQL Server等多款資料庫管理，維護以及商業運營工作，現任華為雲資料庫高級產品經理，負責原生資料庫GaussDB(for MySQL)產品管理和設計，運營工作。

本文內容根據演講錄音以及PPT整理而成。

GaussDB(for MySQL)雲原生技術的演進和挑戰

大家好，先讓我自我介紹一下。目前我在華雲資料庫團隊擔任資料庫產品經理，主要負責MySQL領域的產品規劃。今天我帶來的主題是《GaussDB(for MySQL)雲原生技術的演進和挑戰》。

華為資料庫的發展歷程

讓我們先來看一下華為資料庫的發展歷程。可能在許多人的眼中，華為是以硬體起家的公司。但實際上，華為資料庫的發展已經開始了十幾年，起步非常早。在雲這塊的話有幾個階段，我們主要分成兩條線：開源和雲原生資料庫。

開源方面，我們涉及到的是RDS和MySQL。而對於雲托管，我們早在2014年15年左右就開始了內部業務的使用。此外，我們還推出了雲原生資料庫，其中包括雲原生MySQL。亞馬遜在2014年推出後，很多雲廠商都不斷地在借鑒和學習。在2018年和2019年，我們發佈了第一個商用版本。

在我們看來，雲原生資料庫與存儲的可用性、可靠性和性能密切相關。華為的企業級存儲在中國市場擁有非常不錯的市場占有率，因此我們將雲原生資料庫與華為的企業級存儲緊密融合。隨著架構和技術的不斷演進，我們在2019年推出的商用版本，這就是我們華為資料庫發展的歷程。

GaussDB(for MySQL)的系統架構

讓我們來瞭解一下GaussDB(for MySQL)的系統架構。GaussDB(for MySQL)是一款基於存算分離架構的雲原生資料庫，完全相容MySQL協議，並由華為自主研發的分散式存儲系統作為底層支撐。它採用active架構，相比傳統開源架構，不需要備庫進行數據同步，從而節省了用戶的成本。最關鍵的一點是，GaussDB(for MySQL)採用日誌即數據架構，這一架構最早由亞馬遜的Aurora推出。該架構的優勢在於優化了MySQL事務提交路徑，從而顯著提升了整個事務提交的性能。

高性能

讓我們先來瞭解一下我們在性能方面做了哪些工作。通常來說，雲原生資料庫在性能方面領先於傳統架構。我們經過實測發現，在寫入性能方面，我們的性能是開源架構的七倍。這主要歸功於我們的架構設計。

我們採用了存算分離架構，不同廠商的設計會有所不同，但我們的設計與亞馬遜的Aurora比較相似，可以說華為的架構與亞馬遜最接近。我們採用了日誌即數據架構，即在整個事務寫入時，我們會直接進行REDO落盤即事務提交，不需要再從計算節點刷臟頁到磁碟，從而大幅減少了整個事務提交的網路負載和開銷。因此，我們的寫入性能比開源架構和沒有採用這種架構的廠商都要高。

本次活動中我們主要討論MySQL x ClickHouse，在TPCH領域，我們也做了很多優化工作，並開發了並行查詢技術，從而在性能方面取得了很大的提升。下麵看一下我們在性能這塊做了一些優化。

並行查詢

就並行查詢而言，目前我們在TPCH的22個SQL中的整體性能提升可以達到26倍。華為在並行查詢方面所做的一些工作與其他廠商也稍有不同。

近數據處理NDP

就目前在雲原生資料庫領域比較大的幾家友商來說，例如Aurora，在並行查詢這個方面，它是通過將運算元下推到存儲引擎上來實現的。而亞馬遜並不是在SQL引擎這一層面進行並行操作，它主要是充分利用了其分散式存儲來提升性能。而像國內其他友商，則主要是在SQL引擎層面進行並行操作。

其實我們做了兩個方面的工作。一方面，在SQL引擎層面，我們實現了並行操作，就像上一頁所講的那樣。另一方面，我們還實現了NDP運算元下推，充分利用了分散式存儲的性能，將底層存儲資源充分利用起來。我們對複雜的運算元、Filter、Projection、謂詞包括比較運算等進行了下推優化，同時也對快速列和虛擬列進行了下推。因此，在複雜查詢方面，我們稱之為“雙輪驅動”，這也是我們與其他廠商不同的地方。接下來，看下實際的性能表現。

NDP在TPCH場景最高節省率超過90倍

這個就是開啟NDP在TPCH場景下的一個性能表現。開啟以後，最高場景是可以就是計算到網路之間的開銷。開源的MySQL在進行大的複雜查詢時，我們需要將數據從磁碟傳輸到計算層進行計算，會有大量網路開銷，而通過運算元下推技術，TPCH處理多個SQL時，我們看到網路開銷的最高節省率超過90倍。在性能方面，我們測試了NDP+PQ場景，該技術品牌被稱為NDPQ。性能表現最高提升高達30倍以上。

跨AZ部署高可用，數據安全可靠

在可用性方面，我們的DFV支持跨AZ能力。目前，華為雲國內的主力region包括上海、北京、廣州、貴陽、烏蘭察布等都支持3AZ部署。未來，3AZ部署也將成為華為雲GaussDB(for MySQL)的預設架構。今年我們正在開通的節點中，包括香港、曼谷以及拉美、中東等地區。在歐洲，我們與德國電信和法國電信合作，推動GaussDB(for MySQL)全球化進程。我們的跨AZ能力可以實現RPO=0，保證數據的高可靠性。

自動彈性擴展

關於擴展性，我們知道在雲上使用MySQL資料庫，它更適合互聯網業務，尤其是互聯網、游戲和電商等用戶。當然，現在政企客戶也越來越多地上雲，我們也為此做了節點的自動擴展，以滿足更多不同類型客戶的需求。目前，我個人覺得現在雲有一個非常重要的的趨勢發展，其中一個關鍵的趨勢是HTAP。另外，Serverless也是一個重要的趨勢。我們可以看到，像亞馬遜去年的invent大會上最核心的發佈之一，就是所有資料庫開始向是Serverless化發展。

在雲上除非技術實力特別強之外，用戶最關註的問題就是成本。因此，我們提供了一種類似於Serverless的服務，支持按需自動彈性擴展。這是我們早期推出的一個雛形，其中包括自動彈性擴展周期和按需模式。由於採用了存算分離架構，加節點的彈性過程非常快速，一般只需要五到十分鐘即可完成。因此，它的速度比傳統的MySQL快得多。傳統的MySQL在數據量不斷增加時，進行規格變更和加節點所需的時間非常長。

秒級快照備份

在備份方面，我們的存儲採用基於AppendOnly模式的DFV存儲。我們實現了秒級快照，這是我們自己開發的快照系統。我們進行了測算，發現大約1TB的數據備份恢復只需要三四十分鐘即可完成。

我們還將在今年年底推出backtrack功能，該功能基於存儲的多版本特性，用戶可以在選擇的時間點範圍內進行回溯操作，往前或往後。我們可以將1TB數據這個級別的回溯時間控制在五分鐘以內。

資料庫代理實現自動讀寫分離

再看資料庫代理服務，我們目前支持用戶按需購買服務。預設情況下，我們不提供代理服務。如果用戶有需求，可以按需購買讀寫分離服務，無需對其業務進行任何改動即可自動實現讀寫分離。

我們今年對讀寫分離進行了大量的優化，其中包括基於負載均衡模式的支持，我們還根據業務特征，支持用戶選擇最終一致性、會話一致性和全局一致性三種一致性級別。

我們的代理服務支持只讀模式和讀寫模式。如果用戶需要在分析型業務和交易型業務之間進行物理隔離，可以選擇只讀模式。在只讀模式下，代理服務會為用戶創建不同的只讀節點，從而實現對分析業務和交易業務的物理隔離。

HTAP只讀分析節點

接下來介紹我們的HTAP只讀分析節點。這是我們在HTAP領域中不斷推進的一步。正如我之前所述，我們在複雜查詢方面採用了並行查詢和運算元下推等技術。然而這些還不足以滿足所有用戶的需求，因為這2個技術本質上仍在同一份數據上進行操作，也就是說還是在整個一套系統裡面。

因為大家都知道，在做TPCH這樣的場景時，對整個資源的消耗是不可控的。一個分析業務可能會影響到交易型業務。為瞭解決這個問題，我們開發了只讀分析節點，它基於ClickHouse實現。通過CDC模式，我們可以將用戶交易數據從GaussDB(for MySQL)同步到ClickHouse。正如之前的嘉賓所介紹的，我們也是採用了基於binlog的方案。

我們目前還處於公測階段，主要服務於華為內部的終端消費者，例如華為手機、手環和運動健康等業務。這些業務的一部分分析業務已經遷移至我們的只讀分析節點上。

並行創建索引，提升性能六到七倍

關於並行創建索引，我們都知道社區版的MySQL在創建索引時是單線程操作，無法實現多線程。因此，如果要創建一個較大的索引，耗時會非常高。為瞭解決這個問題，我們開發了多線程的索引創建功能，多線程被設計用於從存儲讀取數據、排序以及創建索引等操作。經過測試，該功能相比於開源版本的MySQL，可以提升性能六到七倍。

Serverless領域技術實踐

在我們後續產品的演進中，Serverless將是一個非常關鍵的方向。我們計劃在今年上半年（五六月份）進行Serverless的公測，下半年則會正式商用。在Serverless領域，我們已經做了很多探索。目前業內最為出色的Serverless產品是亞馬遜的Serverless V2。雖然亞馬遜在最初推出的Serverless V1已經引起了不少關註，但它仍存在某些局限性，例如擴縮的粒度和速度可能不夠理想。但是隨著Serverless V2的推出，它的擴縮粒度可以達到0.5 ACU，而且端到端的感知速度只需十秒鐘。因此，當時的亞馬遜Serverless V2可以說是引領了整個雲原生資料庫Serverless的發展趨勢。

我們還在技術方面進行了很多創新。其中，我們實現了快速彈性的緩衝池（buffer pool），併在內核層面對其進行了加速。通過這一技術，我們可以實現毫秒級的擴展，從而在端到端的運行過程中，經過內部環境測試後，可在大約十秒鐘內（甚至可能更快，大約八秒左右）完成。

我們還探索了一些技術，例如ALT應用透明遷移。在Serverless領域，跨機操作是一個關鍵點。在單機內，我們可以相對簡單地實現彈性伸縮，但是在雲上，我們需要考慮如何跨多台物理機運營，如何擴大資源池規模。這帶來的問題是資源池水位可能會比較高，在擴展過程中可能會出現資源不足的情況，這時我們需要跨機操作，因此保證遷移的平穩性和不中斷就顯得尤為重要。我們實現了ALT應用透明遷移技術，通過事務狀態保持等方式，實現了平穩遷移。

在Serverless領域，我們已經實現了按需付費的存儲，計算層計劃在今年五六月份推出，而Serverless代理層預計會在今年年底推出。

保險公司客戶案例

最後再看一下我們的幾個案例，其中第一個種子用戶是國內比較大的保險公司。他之前使用的是Oracle，但由於國產化的需求和去O的需求，他們選擇了我們的服務。由於我們的服務可以部署在公有雲上，我們通過一些專家服務和相關工具對該公司業務進行評估，並將其遷移到GaussDB(for MySQL)。遷移完成後，該公司的TCO降低了50%。

華為終端案例

我們的另一個案例是華為終端。整個業務規模非常大，涵蓋了華為整個手機業務、汽車業務以及應用商店等實例，實例數量可以達到非常大的規模。以前，由於線下的自建資料庫存在許多痛點，他們有一個龐大的DBA團隊來維護。經常面臨可用性和運維相關的問題，以及如果發生切換，可能會面臨數據丟失的情況。

遷移到GaussDB(for MySQL)後，他們面臨的問題像數據丟失就已經不存在了。此外，我們不斷演進，擴展了自動彈性伸縮等特性。讓用戶的成本降低了40%左右。同時，他們以前使用了商業的分析型資料庫軟體，也開始逐步使用我們的HTAP分析只讀節點，這進一步降低了整體的成本。

本次大會圍繞“技術進化，讓數據更智能”為主題，匯聚位元組跳動、阿裡雲、玖章算術、華為雲、騰訊雲、百度的6位資料庫領域專家，深入 MySQL x ClickHouse 的實踐經驗和技術趨勢，結合企業級的真實場景落地案例，與廣大技術愛好者一起交流分享。