阿里为何选择研发HybridDB数据库，而非仅依赖MySQL和PostgreSQL？

作者：萧少聪

编辑：木环

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好好用MySQL和PostgreSQL不就行了？为啥阿里要劳神费力地又基于Greenplum的开源版本研发HybridDB方案？HybridDB方案深究之下，有什么技术细节与故事？

编者按

先来讲讲OLTP和OLAP

数据库领域中大家经常会看到两个词：OLTP及OLAP。

举例说明，比如进行一次交易，资金从A帐户转帐到B帐户，这整个过程就是一次交易事务。如果过程中有任何系统错误，交易会回滚A帐户中的金额都回恢到操作前的状态，这就是On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)的操作。在OLTP场景中用户并发操作量会很大，要求系统实时进行数据操作的响应，在查询时往往也是只会检索一条或几条明确的目标数据，以实现用户的业务交互。

OLAP意思是On-Line Analytical Processing联机分析处理，顾名思义就是主要针对于数据的分析汇总操作。如我们的业务系统中每天都需要出销售日报，这个操作需要对当天所有数据进行汇总，并需要进行计算，以得到全天收入、产品销售排名、分时段的销售量，甚至与过去30天及去年当天进行对比，这样的操作都属于OLAP。

业界早期使用数据时，尤其是OLTP场景下，通常选择非分布式的关系型数据库，如MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL即可满足大部份的需求。

OLAP中主流数据库遭遇瓶颈

已有的两个主流开源数据库，MySQL和PostgreSQL都是针对OLTP环境的，在OLAP在线分析需求下它们的性能明显不足。特别是MySQL在大规模分析操作时多表Join的性能是当前互联网用户的一大痛点。

在OLAP发展的早期，其操作并没有专门的数据库支撑，直接就与OLTP业务放在同一个数据库中完成。但随着业务量的增加，OLAP每次要分析的数据量越来越大，这样的分析操作执行时就会导致数据库的业务交易下降。因此业界开始将OLTP、OLAP拆分成两套不同的数据库进行处理，OLTP数据库中的数据通过ETL软件持续或定期抽取到OLAP数据库，让业务交易与报表分析进行分离。

而新的问题很快又到来了，联互网爆发后数据量也激增，OLTP的业务库可以保存比较少的数据量如3个月到半年，但OLAP的数据量将可能要保存几年甚至更多。单台服务服务的性能上限已经无法满足OLAP分析数据持续增加所带来的压力，因此催生出如阿里HybridDB这样的大规模并行处理（Massive Parallel Processing，MPP）分布式OLAP数据库。

新的分布式OLAP数据库

在提供HybridDB方案之前，我们会给用户提供如分库分表等处理方案，但这样的方案对于SQL查询内容不确定的OLAP业务并不友好。当用户需要进行多个数据表的组合操作时，由于数据需要跨服务器进行大规模的聚合，性能十分低下。

这个问题在HybridDB中也同样会出现，所幸的是，Greenplum Database开源项目中借助平行的数据扩展技术及interconnect的专用协议，通过自定义的网络协议有效地解决了网络瓶颈的问题。这也是我们选择基于Greenplum Database开源项目的原因之一。

MPP分布式OLAP数据库系统架构已经发展了有10多年之久，十分成熟，当前使用这类系统的企业都是中大型公司。OLAP是一个很大的市场，有别于如同EMR(Hadoop)的大数据分析市场，它要求海量数据的SQL查询在几分钟、几秒，甚至毫秒级返回结果，因此对于服务器、网络及数据库软件本身的架构都提出了很高的要求。

技术攻坚之路

揭秘HybridDB方案

HybridDB基于开源Greenplum Database(内核实际上就是PostgreSQL)项目的MPP分布式数据仓库，与PostgreSQL不同，HybridDB可以实现横向扩展，提供用户需要的百GB到百TB的高性能分析能力。

在阿里云官网上，HybridDB 归结在 “数据库” 和 “分析” 两个类目。阿里内部已经有业务开始使用 HybridDB ，主要是看重它对SQL的丰富支持，同时可以支持GIS数据类型及基于事务一致性的存储过程。

HybridDB最大的三个特色：

1. 基于成熟的GPDB及PostgreSQL生态，软开发合作伙伴进行一次软件开发，即可在云上云下同样使用，免去迁移的烦恼，更容易实现混合云中的数据分析支持。

2. 支持多种混合数据类型（多达23种）的SQL统一查询，包括：

   传统数据类型：字符、数字、浮点、日期等；

   非结构化数据：JSON、XML；

   特殊功能数据类型：GIS地理信息数据、IPv4/v6网络数据、HyperLogLog预估分析数据。

3. 支持混合的数据存储，包括：行存、列存、SSD/HDD本地存储、OSS云存储，未来更将支持“存储计算分离”，用户可以更为灵活在进行资源的购买及分配。

那么，HybridDB在OLAP读取中都做了哪些优化？

除此之外，HybridDB还有哪些新意？

数据存储

本地存储

外部存储

高性能的数据分析是在本地存储完成的。OSS作为外部存储，HybridDB可以将OSS中的CSV格式化文本作为外部表进行数据查询，同时还可以对这些外部表进行写入操作。写入到OSS的数据可以提供给RDS for PostgreSQL或EMR等云数据库服务进行读取及处理，因此也同时实现了数据的无缝打通。

同时我们也将支持“存储计算分析”的模型，在这样模型上我们平时甚至可以只通过OSS进行数据的存储，当需要进行计算时再开启足够的计算节点进行数据分析处理，计算处理结束后关闭计算节点资源以节省使用成本。

HybridDB的幕后故事

扎根社区

在Greenplum Database的开源社区我们会有很多的合作，甚至我们已经在向开源社区提交新功能及patch。同时Greenplum也是PostgreSQL开源数据库生态重要的力量，我个人同时作为PostgreSQL中国社区及用户会的主席也当然会进行更多线上线下活动的支持。

商业合作

Greenplum背后的公司是Pivotal。所以同时也与Pivotal有更多的商业合作。阿里也会与Pivotal方面进行持续的接触，相信我们会有机会碰出绚丽的火花。

写在最后

长期以来国外开源社区都认为中国用户仅仅使用开源软件，但是贡献甚少。不过，随着阿里的发展，我们已经开始反哺开源社区并共同建立生态。几个月前，AliSQL的开源说明了阿里对开源业界的支持。HybridDB同样如此，虽然我们的版本才刚刚发布，但在版本研发的过程中已经开始向社区共享代码。

阿里云当前支持云数据库HybridDB，暂时没有计划去支持私有环境的Greenplum数据库。不过我们团队的大神德哥，会继续贡献他在使用Greenplum的经验心得。希望对大家有所帮助。

用户在线下可以使用Greenplum的开源数据库版本或商业版本，据我所了解也已经有很多数据库服务商开始提供Greenplum的技术支持，使用这个数据库的用户不需要再担心未来上云迁移的问题。同时，我们也会在未来结合PostgreSQL及HybridDB提供一系列的使用教学视频，让用户更快速地掌握产品的正确使用场景及方法。

作者简介

萧少聪，Postgres中国社区/中国用户会主席，阿里云计算有限公司 ApsaraDB云数据库产品专家。红帽认证RHCA架构师/EDB认证PostgreSQL数据库专家，参与的著作有《Linux系统案例精解》、《深入理解大数据》。在阿里主要负责PostgreSQL数据库产品线。

拥有多年开发、架构设计及项目管理经验，专注于开源Linux系统管理及Postgres数据库、优化、集群系统、云架构设计。

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