華為雲GaussDB(for Influx)單機版上線，企業降本增效利器來了

本文分享自華為雲社區《華為雲GaussDB(for Influx)單機版上線，企業降本增效利器來了》，作者：GaussDB 資料庫 。

1.背景

華為雲GaussDB(for Influx) 集群版時序資料庫構建了高可靠、高可用、高性能、高可擴展性、免運維等特性，使得客戶不用擔心資料庫層面的問題，更多專註於其自身應用的開發設計，成為很多客戶的業務首選。

相對於MySQL等傳統資料庫，“新”的時序資料庫在設計和使用方面有比較大的差異，數據模型和使用方式對於大多數開發者來說比較陌生，需要更多的實例進行測試、調試。在非生產環境中，例如開發、測試場景下，對性能、可靠性沒有訴求，成本成為首要的考慮因素；如果選擇自己搭建環境用於開發、測試，雖然解決了成本問題，但是維護麻煩、操作複雜，遇到問題不能及時處理，也非常影響開發測試效率。

因此，針對性能、可靠性要求不高、成本敏感的使用場景，GaussDB(for Influx)推出了單機版方案。該方案可用於開發、測試等場景，既能享受到服務化帶來的便利，也可以明顯地降低使用成本。

2.GaussDB(for Influx)單機版極致成本

很多客戶在使用資料庫時，覺得在不考慮高可用性、性能和擴展性的測試、開發場景下，完全可以自己購買ECS搭建一套資料庫，這樣雖然麻煩，但是可以降低使用成本，畢竟雲資料庫也是基於ECS建立的，“麵包”肯定是比 “麵粉”貴吧。

GaussDB(for Influx)團隊結合多方實踐使用經驗，綜合考慮成本、穩定性和可運維性等各種因素，單機版方案選擇了1:2的超高性價比規格，同時支持4種不同的規格以滿足不同場景的需求，下表是單機版支持的規格類型和對應的費用：

註：費用對比只是針對計算資源，存儲資源根據數據量大小按需購買

可以看到GaussDB(for Influx)單機版價格做到和自建基本持平，在4U8G的規格下，甚至比自建購買ECS還便宜。GaussDB(for Influx)單機版在做到了“麵粉”和“麵包”價格基本持平的同時，提供了自建不具備的許多服務化能力。

3.GaussDB(for Influx)單機版能力優勢

3.1 雲服務即開即用，免運維

資料庫雖然是基礎軟體，但是它的搭建也需要一系列基礎服務作為支撐。客戶在購買雲上ECS後，通常需要自行選擇合適的資料庫版本，按照當前的ECS規格修改合適的配置參數，實現基本的高可用能力。在完成上述工作後，還需要搭建監控系統保障基礎運維。相比之下，使用雲資料庫的客戶完全不用擔心上述複雜的工作，可專心聚焦於自身業務的實現和優化，如下圖所示：

特別是在批量、頻繁的創建和刪除環境時，上述的手動操作會特別繁瑣、耗時且容易出錯。資料庫創建完成後，後續的運維也是極具考驗經驗的工作，如果是對不熟悉的資料庫，一個簡單的問題就可能會阻塞開發、測試，最終可能影響項目的整體進度。

反觀雲資料庫的操作就非常簡單、方便。只要在頁面上簡單點擊選擇就可以購買創建，選擇相應的存儲大小、填寫密碼即可，極大提升了操作效率。最主要的是，在遇到問題時雲資料庫背後有經驗豐富的運維團隊來保障，常見問題可以達到分鐘級恢復。

除了在使用和部署上的方便之外，雲資料庫內核針對不合理的業務使用做了很多的規範限制，使得客戶在業務開發、測試階段就可以發現問題，並及時優化和調整，保障正式業務的穩定。

3.2 限制不合理查詢

GaussDB(for Influx)在資料庫內核層面做了很多限制和規範，對於不合理的使用不允許執行，並給出優化建議，遵循這些規範可有效提升業務運行的穩定性。

• 禁止不帶時間範圍的查詢執行

時序數據有很強的時間屬性，資料庫的內部組織也是嚴格按照時間屬性的，這是相對於其他資料庫很大的區別。如果不帶時間範圍的查詢，就會導致資料庫查詢全部數據，大概率會導致資料庫發生OOM問題，影響業務穩定性。

• 禁止執行select * from語句查詢

大多數真實業務場景是需要指定具體的查詢欄位的，只是由於開發習慣等各種原因而使用了select * from進行查詢。這種寫法有兩個潛在的問題：1.返回結果可能不確定，GaussDB(for Influx)是schemaless模式的，可以隨時添加和減少tag，field，這樣隨著業務的變化select*返回的結果可能會出現不一致，容易導致業務在解析返回結果時發生異常；2 select* 返回了所有欄位的值，但是實際上有用的只有某幾個欄位，這樣有大量數據傳輸是無效的，浪費了網路帶寬，也浪費計算、記憶體等資源。因此在開發規範中我們不建議使用這種方式查詢，在內核中也會對這種查詢進行攔截。

• 查看慢日誌能力

雲服務的慢日誌能力，使得在業務開發階段能及時發現慢查詢，及時進行優化調整。

• 限制每條查詢涉及的時間線和field數量

如果一條查詢涉及的時間線或者field數量太多，說明這個查詢可能會查詢太多的數據，資料庫會把這些數據都載入到記憶體中，很容易導致OOM，影響業務穩定性。而涉及的太多時間線或者field，大多數場景下是因為我們所寫的查詢語句不合理導致的，需要進一步優化。

4.總結

GaussDB(for Influx)是一款基於計算存儲分離架構，相容InfluxDB生態的雲原生時序資料庫，此次推出的單機版模式，在保留雲資料庫優勢的同時做到和自建ECS價格基本持平，滿足業務對可用性、可靠性要求不高場景下對低成本的訴求。

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