Ustore在openGauss闪亮登场
9月30日,openGauss 正式推出重大内核新特性——Ustore存储引擎,为企业级用户提供更高性能的数据库服务,进一步为企业数字化转型注入新动力。同时,也将与众多的数据库内核开发者一道继续探索数据库的理论前沿与最佳实践。
Ustore存储引擎,又名In-place Update存储引擎(原地更新),是openGauss 内核新增的一种存储模式。openGauss 内核此前的版本使用的行存储引擎是Append Update(追加更新)模式。追加更新对于业务中的增、删以及HOT(HeapOnly Tuple) Update(即同一页面内更新)有很好的表现,但对于跨数据页面的非HOT UPDATE场景,垃圾回收不够高效,因此,Ustore存储引擎应运而生。
Ustore存储引擎设计原理
Ustore存储引擎将最新版本的“有效数据”和历史版本的“垃圾数据”分离存储。将最新版本的“有效数据”存储在数据页面上,并单独开辟一段UNDO空间,用于统一管理历史版本的“垃圾数据”,因此数据空间不会由于频繁更新而膨胀,“垃圾数据”集中回收效率更高。Ustore存储引擎采用NUMA-Aware的UNDO子系统设计,使得UNDO子系统可以在多核平台上有效扩展;同时采用多版本索引技术,解决索引清理问题,有效提升了存储空间的回收复用效率。
Ustore存储引擎结合UNDO空间,可以实现更高效、更全面的闪回查询和回收站机制,能快速回退人为“误操作”,为openGauss提供了更丰富的企业级功能。
Ustore存储引擎核心优势
高性能:对插入、更新、删除等不同负载的业务,性能以及资源使用表现相对均衡。更新操作采用原地更新模式在频繁更新类的业务场景下可拥有更高、更平稳的性能表现。适应“短”(事务短)、“频”(更新操作频繁)、“快”(性能要求高)的典型OLTP类业务场景。
高效存储:支持最大限度的原位更新, 极大节约了空间;将回滚段、数据页面分离存储,具备更高效、平稳的IO使用能力,UNDO子系统采用NUMA-ware设计,具有更好的多核扩展性,UNDO空间统一分配,集中回收,复用效率更高,存储空间使用更加高效、平稳。
细粒度资源控制:Ustore引擎提供多维度的事务“监管”方式,可基于事务运行时长、单事务使用UNDO空间大小、以及整体UNDO空间限制等方式对事务运行进行“监管”,防止异常、非预期内的行为出现,方便数据库管理员对数据库系统资源使用进行规范和约束。
Ustore存储引擎可以在数据频繁更新场景下性能依旧稳如泰山,使业务系统运行更加平稳,适应更多业务场景和工作负载,特别是对性能和稳定性有更高要求的金融核心业务场景。
技术无止境,未来openGauss将结合AI自治技术,对Ustore存储引擎进行更智能、更安全、更高效的技术优化,为客户打造更领先、更优质的数据库服务。
USTORE存储引擎使用指导
- 引言
USTORE与原有的ASTORE(Append Update)存储引擎并存。USTORE存储引擎屏蔽了存储层实现的细节,SQL语法和原有的ASTORE存储引擎使用基本保持一致,唯一差别是建表和建索引有些细微区别。 - 创建表的方式
USTORE存储引擎含有undo log,创建USTORE存储引擎表的时候需要提前在postgresql.conf中配置undo_zone_count的值,该参数代表的时候undo log的一种资源个数,建议配置为16384,即“undo_zone_count=16384”,配置完成后要重启数据库。
[postgresql.conf配置]
undo_zone_count=16384
创建方式1:创建表时指定存储引擎类型
create table test(id int, name varchar(10)) with (storage_type=ustore);
创建方式2:GUC参数配置指定USTORE存储引擎
步骤1:数据库启动之前,在postgresql.conf中设置“enable_default_ustore_table=on”,默认指定用户创建表时使用USTORE存储引擎。
[postgresql.conf配置]
enable_default_ustore_table=on
步骤2:创建表
create table test(id int, name varchar(10));
- 创建索引的方式
USTORE存储引擎使用的索引为UBtree, UBtree是专门给USTORE存储引擎开发的索引,也是该引擎目前唯一支持的索引类型。
假定有如下test表结构,计划在test表的age列上增加一个UBtree索引
创建方式1:不指定创建索引类型,默认创建UBtree索引
create index ubt_idx on test(age);
创建方式2:创建索引时使用using关键字指定索引类型为“ubtree”
create index ubt_idx on test using ubtree(age);
文章转自公众号:openGauss