2022年6月中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)分析報(bào)告

1、智能風(fēng)起，列存更生2022年6月中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)分析報(bào)告樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)摘要排行榜風(fēng)云又起，各產(chǎn)品墨壇論劍。2022年6月的中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)流行度排行榜再掀風(fēng)云，6月排行榜共有231個(gè)數(shù) 據(jù)庫(kù)參與排名，兩名新成員的加入，注入了新活力。本月排行榜前十用一句話可以概括為：TiDB重奪冠軍寶座， 達(dá)夢(mèng)挺進(jìn)前三；人大金倉(cāng)躋身六強(qiáng)，AnalyticDB穩(wěn)居第十。另外本月發(fā)布的排行榜引入了微信指數(shù)，其所反映的 熱度變化來(lái)源于對(duì)微信搜索、公眾號(hào)文章以及朋友圈公開轉(zhuǎn)發(fā)文章形成的綜合分析。目前國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商更加注 重微信生態(tài)的建設(shè)，但是搜索引擎無(wú)法對(duì)公眾號(hào)文章進(jìn)行收錄。 因此，在百度

2、指數(shù)和360趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，納入微 信指數(shù)這一指標(biāo)，排名規(guī)則也更加的完善。5月26日消息，深圳出臺(tái)深圳市關(guān)于促進(jìn)消費(fèi)持續(xù)恢復(fù)的若干措施，將信創(chuàng)與促消費(fèi)政策并列，并明確具體 國(guó)產(chǎn)化率指標(biāo)，該文件出臺(tái)有望成為我國(guó)信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的第一槍。結(jié)合信創(chuàng)的推進(jìn)節(jié)奏，2022年有望成為行業(yè) 信創(chuàng)的“元年”。國(guó)家政策利好本土廠商，多項(xiàng)重大政策提出了基礎(chǔ)軟硬件國(guó)產(chǎn)化的要求，“國(guó)產(chǎn)化”、“自主 可控” 成為政策高頻詞匯。信創(chuàng)風(fēng)口下，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)迎來(lái)發(fā)展新機(jī)遇。2020-2022 三年時(shí)間，信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入好 用階段，將在黨政軍和八大核心行業(yè)（金融、電信、能源、電力、醫(yī)療、教育、交通、公共事業(yè)）鋪開。2022 年中國(guó)信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)市

3、場(chǎng)規(guī)模將達(dá)16689.4億元，高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)明顯。2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)47.6萬(wàn)億元， 占GDP比重為43.5%。得益于中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，2021年中國(guó)信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)13758.8億元，2027年 有望達(dá)到37011.3億元。列存數(shù)據(jù)庫(kù)從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式上區(qū)別于行存數(shù)據(jù)庫(kù)，所有數(shù)據(jù)按列存取。行存數(shù)據(jù)庫(kù)在做一些列分析時(shí)，必須將所 有列的信息全部讀取出來(lái)；而列存數(shù)據(jù)庫(kù)由于其按列存取的特性，在對(duì)特定列進(jìn)行查詢分析時(shí)，能夠有效降低 I/O，提高讀取性能。此外列存數(shù)據(jù)庫(kù)往往還能在數(shù)據(jù)壓縮上帶來(lái)更大壓縮比，節(jié)省了磁盤存儲(chǔ)空間。在實(shí)踐中， 列式數(shù)據(jù)庫(kù)非常適合 OLAP 類工作負(fù)載（例如，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）

4、，這些工作負(fù)載通常涉及對(duì)所有數(shù)據(jù)（可能是PB 級(jí)）高度復(fù)雜的查詢。在當(dāng)今數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代，列存數(shù)據(jù)庫(kù)由于其存儲(chǔ)空間少，讀取磁盤少以及復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢 效率高的緣故，成為構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的理想架構(gòu)。基于這些管理和應(yīng)用上的優(yōu)勢(shì)，列存數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生并得到了快 速發(fā)展。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)目錄 content一、數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜及前沿動(dòng)態(tài) 二、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)及熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)分析三、列式存儲(chǔ)技術(shù)演進(jìn)及解析四、中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品典型案例樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)達(dá)夢(mèng)本月得分較上月上漲49.27 分，環(huán)比上漲10.6%。達(dá)夢(mèng)蟄伏五 個(gè)月，本月順利挺進(jìn)前三。自2022 年1 月位

5、列榜單第三 后，達(dá)夢(mèng)排名一直在第四至五名徘 徊，本月排名的躍升也是對(duì)其實(shí)力 的證明。排行榜 - 榜單前十?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)互爭(zhēng)雄長(zhǎng)排行榜風(fēng)云又起，各產(chǎn)品墨壇論劍。2022年6月的中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)流行度排行榜再掀風(fēng)云，6月排行榜共有231個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)參與排名，兩名新成員的加 入，注入了新活力。本月排行榜前十用一句話可以概括為：TiDB重奪冠軍寶座，達(dá)夢(mèng)挺進(jìn)前三；人大金倉(cāng)躋身六強(qiáng)，AnalyticDB穩(wěn)居第十。2022年6月中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜TOP 5來(lái)源：墨天輪 /dbRankTiDB 6月得分611.97分，較上 月得分上漲25.08分，新增兩個(gè)專 利、15篇論文，重奪榜單第一。其5月在產(chǎn)品推廣、生態(tài)建設(shè)上 都卓有成

6、效。繼TiDB 6.0版本發(fā)布 后，圍繞這一新版本在內(nèi)容構(gòu)建上 展開了一系列的征文活動(dòng)。openGauss 6月得分較上月上 漲7. 62分， 與第一名相差15. 33 分，退居榜單第二。其長(zhǎng)期的排名優(yōu)勢(shì)與注重企業(yè)級(jí) 擴(kuò)展，建設(shè)生態(tài)，發(fā)展商業(yè)發(fā)行伙 伴息息相關(guān)。近日，openGauss 社區(qū)被評(píng)為“先進(jìn)級(jí)別”。OceanBase 本月與達(dá)夢(mèng)名次互 換，以5.48分的微弱劣勢(shì)退居榜單 第四。其經(jīng)歷了十余年的打磨，在人才 培養(yǎng)、市場(chǎng)拓展上高歌猛進(jìn)。近日 憑借出色的產(chǎn)品性能被授予了 2022 數(shù)博會(huì)領(lǐng)先科技成果獎(jiǎng)。GaussDB 本月退居一位，以 452.99分位居第五。 GaussDB屬 于云數(shù)據(jù)

7、庫(kù)，能夠滿足跨云和本地 環(huán)境的全方位的數(shù)據(jù)用例。近日， 光大銀行基于華為云 GaussDB獲得數(shù)博會(huì)領(lǐng)先科技成 果獎(jiǎng)“新產(chǎn)品”榮譽(yù)。排行榜 - 榜單前十?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)互爭(zhēng)雄長(zhǎng)來(lái)源：墨天輪2022年6月中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜TOP 6-TOP 10人大金倉(cāng)自2020年2月位列 第六后，本月以370.99分再 次重歸第六名，較上月躍升了 兩個(gè)名次。近日， 金倉(cāng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) KingbaseES 憑借產(chǎn)品的技 術(shù)創(chuàng)新性、成功突圍獲評(píng)“數(shù) 字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新產(chǎn)品”優(yōu)勝獎(jiǎng)。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)本月下降一位處于第七名。 今年5月25日， 阿里云開源 Polar DB- X 升級(jí)發(fā)布新版 本，包

8、含了五個(gè)特色功能。其用戶覆蓋的范圍上越來(lái)越 廣，在經(jīng)過(guò)阿里巴巴雙十一活 動(dòng)的洗禮后，市場(chǎng)認(rèn)可度也越 來(lái)越高。GBase 本月位居第八名。 其 一直低調(diào)做事，持續(xù)深耕。近日，2022年中國(guó)信創(chuàng)產(chǎn)業(yè) 拳頭獎(jiǎng)在穗揭曉GBase斬獲 “最佳數(shù)據(jù)庫(kù)品牌”。其也陸 續(xù)舉辦了技術(shù)征文、數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn) 練營(yíng)等活動(dòng)，培養(yǎng)了一批潛在 的用戶。近日， 其入選Frost Radar（ 弗若斯特雷達(dá)） 領(lǐng)導(dǎo)者象 限，增長(zhǎng)指數(shù)排名第一。這說(shuō) 明TDSQL在大踏步的前進(jìn)。其是阿里云自主研發(fā)的云原生 數(shù)據(jù)庫(kù)，憑借優(yōu)秀的產(chǎn)品力和 良好的服務(wù)水平獲得了較高的 市場(chǎng)認(rèn)可度。T DS QLTDSQL依舊維持著上月的排 名優(yōu)勢(shì)，位居第九。借

9、助云的 優(yōu)勢(shì)，目前已擁有超過(guò)50萬(wàn) 的用戶。A n a ly t icDBAnalyticDB 本月依舊穩(wěn)居第 十名，這種排名優(yōu)勢(shì)看上去云 淡風(fēng)輕，實(shí)際上需要較強(qiáng)的實(shí) 力來(lái)防守。榜單上第六名與第五名得分相差 82分，榜單第十一名與第十名 得分相差80.44分，但是在前五 名以及第六-十名之間，分?jǐn)?shù)差 距不大。這說(shuō)明要想進(jìn)入前五以及前十的 競(jìng)技場(chǎng)，十分困難，且內(nèi)部競(jìng)技 圈競(jìng)爭(zhēng)異常激烈。總結(jié)樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì) 本月排行榜上列簇式數(shù)據(jù)庫(kù)第一名，本月 排名上升兩個(gè)名次。 其集成時(shí)序、時(shí)空數(shù) 據(jù)存儲(chǔ)特性，可提供 千萬(wàn)級(jí)TPS以及毫秒 級(jí)隨機(jī)讀寫能力。UXDB本月位居第2

10、0 名， 名次上下降 3 位。近日，優(yōu)炫軟件榮獲 2022年中國(guó)信創(chuàng)產(chǎn) 業(yè)拳頭獎(jiǎng)“最具投資 價(jià)值品牌”。其是云和恩墨基于推 出的企業(yè)級(jí)關(guān)系型 數(shù)據(jù)庫(kù)。排名第27。近日，云 和恩墨榮膺“2021 年軟件行業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng) 域領(lǐng)軍企業(yè)”。排行榜 - 國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)新興力量崛起來(lái)源：墨天輪其是華為云推出的一 種基于公有云基礎(chǔ)架 構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù) 處理數(shù)據(jù)庫(kù)。作為本月新增參與排 名的數(shù)據(jù)庫(kù)，現(xiàn)排名 第17。GaussDB(DWS)清華大學(xué)研發(fā)的一款 聚焦工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、高 性能輕量級(jí)的時(shí)序數(shù) 據(jù)管理系統(tǒng)。其本月排名躍升115 個(gè)名次，新增29個(gè)專 利，現(xiàn)排名第29。本月排行榜上列簇式 數(shù)據(jù)庫(kù)第一名，本月 排名上升

11、兩個(gè)名次。其集成時(shí)序、時(shí)空數(shù) 據(jù)存儲(chǔ)特性，可提供 千萬(wàn)級(jí)TPS以及毫秒 級(jí)隨機(jī)讀寫能力。星環(huán)科技自主研發(fā)的 關(guān)系型分析引擎，全 球首個(gè)通過(guò)分析決策 系統(tǒng)國(guó)際基準(zhǔn)測(cè)試 TPC-DS的產(chǎn)品。相比今年4月，排名 提升了54個(gè)名次。MogDBIoTDBCloudTableInceptorGaussDB(DWS)MogDBIoTDBCloudTableGaussDB(DWS)MogDBCloudTableUXDB根據(jù) 2022 ：國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)名錄和產(chǎn)品信息一覽 中記載，現(xiàn)有250個(gè)國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，并且表格仍在持續(xù)更新中。隨著市場(chǎng)需求的迭代和技術(shù) 的演進(jìn)，墨天輪榜單上也涌現(xiàn)了一批表現(xiàn)出色的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。202

12、2年6月中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜新興力量總 結(jié)國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)于基礎(chǔ)軟件付費(fèi)的 意愿和IT支出占比在逐年提升，目前“1+4+5+N”的發(fā)展 格局已經(jīng)形成。隨著國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額不斷 下降，大批國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商會(huì) 不斷涌現(xiàn)，更多優(yōu)秀的國(guó)產(chǎn)數(shù) 據(jù)庫(kù)產(chǎn)品也將崛起。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)新榜單 - 墨天輪新增四類排行榜 Beta來(lái)源：墨天輪 https:/rankDataX中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)品排行榜第一名。阿里云 DataWorks數(shù)據(jù)集成的 開源版本，在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)被廣 泛使用的離線數(shù)據(jù)同步工具/平臺(tái)，具有較多優(yōu)勢(shì)。Sharding-JDBC中國(guó)中間件排行榜第一名。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)開源的shardin

13、g-jdbc。 定位為輕量級(jí)Java框架，在Java 的JDBC層提供的額外服務(wù)。完全 兼容JDBC和各種ORM框架。麒麟中國(guó)芯片排行榜第一名。業(yè)界領(lǐng)先的智能手機(jī)芯片解決 方案,擁有華為海思先進(jìn)的SoC架 構(gòu)和領(lǐng)先的生產(chǎn)技術(shù),帶來(lái)卓越性 能與能效。HarmonyOS中國(guó)操作系統(tǒng)排行榜第一名。基于微內(nèi)核的全場(chǎng)景分布式 OS。具有輕量化、小巧、功能強(qiáng) 大的優(yōu)勢(shì)，能夠帶來(lái)終端之間實(shí)現(xiàn) 能力互相共享。底層硬件由操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件 “三駕馬車”共同組成的基礎(chǔ)軟件，必須具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，才能實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化。目前這些基礎(chǔ)軟件已經(jīng)具備天時(shí)地 利，除了在技術(shù)端發(fā)力，構(gòu)建完整的信創(chuàng)生態(tài)圈至關(guān)重要。因此墨天輪本月

14、新增了數(shù)據(jù)產(chǎn)品、中間件、操作系統(tǒng)、芯片的排行榜，以供大家參考！2022年6月新增四類排行榜詳情圖基礎(chǔ)軟件操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中間件芯片樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)聚焦熱點(diǎn) - OtterTune 完成新一輪融資來(lái)源：天眼查、Automatic Database Management System Tuning Through Large-scale Machine Learning論文、 OtterTune官網(wǎng)OtterTune完成1200萬(wàn)美元A輪融資，讓數(shù)據(jù)庫(kù)插上AI的翅膀2022年5月，數(shù)據(jù)庫(kù)管理初創(chuàng)公司 OtterTune 宣布完成了1200萬(wàn)美元A輪融資。Otter

15、Tune 于2021年成立于美國(guó)，是一家旨在利用人工智能， 幫助DBA自動(dòng)化調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)庫(kù)的公司。OtterTune 通過(guò)利用AI技術(shù)來(lái)分析數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行持續(xù)自動(dòng)調(diào)優(yōu)，并僅占用較 少的系統(tǒng)資源。它適用于基于云的 PostgreSQL 和 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)（Amazon RDS 和 Amazon Aurora）。Ottertune系統(tǒng)架構(gòu)Ottertune機(jī)器學(xué)習(xí)路徑此圖顯示了OtterTune的架構(gòu)。該系統(tǒng)由與要調(diào)優(yōu)的目標(biāo)DBMS交互的客 戶端控制器和Otter Tune的調(diào)優(yōu)管理器兩部分組成。控制器連接到 DBMS，并收集有關(guān)系統(tǒng)性能的信息。然后將此信息發(fā)送到調(diào)優(yōu)管理

16、器， 并將其存儲(chǔ)在其存儲(chǔ)庫(kù)中。然后，它構(gòu)建用于為DBMS選擇最佳配置的模 型。由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu) OtterTune 使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)主動(dòng)調(diào)整您的數(shù)據(jù)庫(kù)。只需選擇 要優(yōu)化的目標(biāo)（例如，吞吐量、延遲、成本），OtterTune 就會(huì)自動(dòng)更新 100 多個(gè)配置設(shè)置以改進(jìn)該目標(biāo)。健康檢查和工作負(fù)載變化檢測(cè) OtterTune 監(jiān)控您的數(shù)據(jù)庫(kù)并收集有關(guān)您的工作負(fù) 載的指標(biāo)。如果您的數(shù)據(jù)庫(kù)顯示不健康的行為，它 會(huì)通知您并建議糾正措施。人為監(jiān)督控制您可以完全控制 OtterTune 將配 置更改應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容、時(shí) 間和方式。安全簡(jiǎn)單的設(shè)置OtterTune不需要訪問(wèn)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)或查詢。只需創(chuàng)

17、建一個(gè)免費(fèi)的 OtterTune 帳戶并 在幾分鐘內(nèi)將其安全地連接到您的數(shù)據(jù)庫(kù)。此圖顯示了OtterTune中數(shù)據(jù)的處理路徑。所有以前的觀察結(jié)果都保存在它的存儲(chǔ)庫(kù)中。首先將這些數(shù)據(jù) 傳遞到工作負(fù)載特性化中識(shí)別最顯著的DBMS指標(biāo)的組件。接下來(lái)，是旋鈕識(shí)別組件生成一個(gè)最重要的旋 鈕的排名列表。所有這些信息然后輸入到自動(dòng)調(diào)諧器組件，它將目標(biāo)DBMS的工作負(fù)載映射到以前看到的 工作負(fù)載，并生成更好的配置。Ottertune的特點(diǎn)樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)OtterTune 聯(lián)合創(chuàng)始人Andy Pavlo卡內(nèi)基梅隆大學(xué)副教授CMU 數(shù)據(jù)庫(kù)組和并行數(shù)據(jù)實(shí) 驗(yàn)室的成員，研究重點(diǎn)是

18、數(shù)據(jù) 庫(kù)管理系統(tǒng)， 特別是內(nèi)存系 統(tǒng)、自動(dòng)調(diào)優(yōu)(autonomous) 架 構(gòu) （ O t t e r T u n e 和 NoisePage項(xiàng)目）、事務(wù)處 理系統(tǒng)和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。 Andy 還與 Joy Arulraj聯(lián)合 著有圖書N o n - V o l a t i l e M e m o r y D a t a b a s e Management Systems。張伯翰卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)碩士CMU數(shù)據(jù)庫(kù)組成員，受Andy Pavlo教授指導(dǎo)，進(jìn)行基于大 規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)調(diào) 參的研究。北京大學(xué)本科期間 受樊文飛院士指導(dǎo)參與新的圖 計(jì)算系統(tǒng)GRAPE的研究，并獲 SIGMOD

19、最佳論文獎(jiǎng)。 曾訪問(wèn) 香港科技大學(xué)受陳雷教授指 導(dǎo)，以及北大崔斌教授指導(dǎo)進(jìn) 行基于三角形的并行子圖枚舉 算法的研究。Dana Van Aken卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士CMU 數(shù)據(jù)庫(kù)組和并行數(shù)據(jù) 實(shí)驗(yàn)室的成員， 受A n d y Pavlo教授指導(dǎo)。研究興趣 是數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。研究重 點(diǎn)是開發(fā)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)調(diào) 整數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的自動(dòng)化 技術(shù)。Dana Van Aken領(lǐng)導(dǎo)了OtterTune原型的設(shè) 計(jì)和開發(fā)。聚焦熱點(diǎn) - 智能調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)庫(kù)成創(chuàng)新方向OtterTune 發(fā)展歷史OtterTune起源于美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)的同名科研項(xiàng)目。2013年，Andy Pavlo 產(chǎn)生了構(gòu)建Ott

20、erTune的想法。Pavl訪問(wèn)了許多金融公司，在訪問(wèn)過(guò)程中，他發(fā)現(xiàn)很多公司雇傭了數(shù)據(jù)庫(kù)管理 員來(lái)管理數(shù)據(jù)庫(kù)，而他們很多工作是基礎(chǔ)和重復(fù)的。Pavlo決定嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)方 法應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的復(fù)雜部分，從而解放管理員的雙手和精力，去做一些更有 意義的事情。2017 SIGMOD會(huì)議上，OtterTune論文發(fā)表，它將機(jī)器學(xué)習(xí)與參數(shù)調(diào)優(yōu)結(jié)合 起來(lái),不再依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)管理員,提出重用訓(xùn)練數(shù)據(jù),來(lái)調(diào)整DBMS配置的觀點(diǎn)。 Automatic Database Management System Tuning Through Large-scale Machine Learning2020年5月21日，

21、Ottertune公司成立，實(shí)現(xiàn)Ottertune商業(yè)化。20202022年，Ottertune共獲得3輪融資，累計(jì)融資額達(dá)1710萬(wàn)美元。其早 期投資人包括Snowflake、Databricks、Cockroach Labs、PingCAP等多家 知名數(shù)據(jù)庫(kù)公司的創(chuàng)始人。OtterTune 融資歷程序號(hào)披露日期交易金額融資輪次投資方12022/5/101200萬(wàn)美元A輪英特爾資本、Race Capital、10X Capital22021/5/12250萬(wàn)美元天使輪Accel Partners32020/12/23260萬(wàn)美元種子輪10X Capital來(lái)源：天眼查、Automatic D

22、atabase Management System Tuning Through Large-scale Machine Learning論文新品發(fā)布 - PostgreSQL 15 Beta 1 正式發(fā)布PostgreSQL 全球開發(fā)組宣布 PostgreSQL 15 的第一個(gè) beta 版本現(xiàn)已可供下載。此版本包含 PostgreSQL 15 正式可用時(shí)將提供的所有功能的預(yù) 覽，但該版本的某些細(xì)節(jié)可能會(huì)在最終正式版發(fā)布時(shí)發(fā)生變化。PostgreSQL 15 Beta 1 的功能亮點(diǎn)：開發(fā)者體驗(yàn)提升、性能表現(xiàn)提升、備份、存檔和壓縮、邏輯復(fù)制、管理等。來(lái)源：PG官網(wǎng)P o s t g r e

23、S Q L1 5B e t a1的 功 能 亮 點(diǎn)01 開發(fā)者體驗(yàn)提升05 管理引入MERGE命令。用 于有條件地對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行寫 操 作 （ I N S E R T ， UPDATE或DELETE）。 開發(fā)人員可以編寫簡(jiǎn)單的 查詢來(lái)選擇要采取的適當(dāng) 數(shù)據(jù)修改的操作。在對(duì) SQL/JSON 路徑 語(yǔ)言的現(xiàn)有支持之上新增 更多標(biāo)準(zhǔn)SQL/JSON 函 數(shù)。增加了更多的正則表 達(dá)式函數(shù)。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)此版本包括對(duì)較大數(shù) 據(jù)集進(jìn)行排序時(shí)顯著加 速。特別是這些數(shù)據(jù)集是 超過(guò)work_mem參數(shù)。PostgreSQL 15 的性 能提升擴(kuò)展到各種查詢類 型。Postgr

24、eSQL 服務(wù)器 上的數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序現(xiàn)在 可以啟用并行提交事務(wù)。在psql命令中copy用 于 批 量 加 載 數(shù) 據(jù) 在 PostgreSQL 15 中也有 性能改進(jìn)。PostgreSQL 15 為各 種 組 件 添 加 了 對(duì) Zstandard (zstd) 壓縮的 支持。PostgreSQL 15 添加 了recovery_prefetch 可 以通過(guò)預(yù)取數(shù)據(jù)塊來(lái)幫助 加快恢復(fù)操作的選項(xiàng)。指定archive_library參 數(shù)歸檔。此外，現(xiàn)在可以 自己定義 WAL 資源管理 器，設(shè)置讓它們使用邏輯 復(fù)制。PostgreSQL 15為邏 輯復(fù)制引入了行過(guò)濾和列 過(guò)濾。此外，用戶現(xiàn)在可

25、以指定發(fā)布某個(gè)schema 中的所有表。增加了對(duì)處理沖突的 更多支持 。訂閱者可以 指定disable_on_error在 發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)自動(dòng)停止邏輯 復(fù)制?？?以 使 用 A L T E R SUBSCRIPTION SKIP 命令來(lái)跳過(guò)應(yīng)用更改。PostgreSQL 15 引入 了 jsonlog日志格式。這 允許 PostgreSQL 日志 被許多執(zhí)行結(jié)構(gòu)化日志聚 合和分析程序的使用。PG15 現(xiàn)在將所有服 務(wù)器級(jí)別的統(tǒng)計(jì)信息存儲(chǔ) 在共享內(nèi)存中，不再運(yùn)行 統(tǒng)計(jì)信息收集器進(jìn)程。ALTER TABLE 命 令 可以修改表的ACCESS METHOD，用于設(shè)置表 使用的存儲(chǔ)系統(tǒng)。02 性能提升表現(xiàn)

26、03 備份、存檔和壓縮04 邏輯復(fù)制新品發(fā)布 - 谷歌AlloyDB列存百倍提升在Google I/O 2022活動(dòng)上，谷歌發(fā)布了AlloyDB for PostgreSQL，這是一個(gè)完全托管的、基于PostgreSQL 研 發(fā)的、與PostgreSQL兼容的行列混存數(shù)據(jù)庫(kù)，適用于苛刻的企業(yè)級(jí)事務(wù)和分析工作負(fù)載。支持彈性存儲(chǔ)和計(jì)算、 智能緩存、AI/ML支持的自治管理。AlloyDB，針對(duì)分析查詢，由列存引擎提供支持，執(zhí)行速度比標(biāo)準(zhǔn)PostgreSQL快100倍。AlloyDB自動(dòng)在基于行的格式和列格 式之間組織數(shù)據(jù)，根據(jù)學(xué)習(xí)工作負(fù)載選擇正確的列和表，并自動(dòng)將其轉(zhuǎn)換為列格式，數(shù)據(jù)最初加載到內(nèi)存

27、后，AlloyDB會(huì)監(jiān)控?cái)?shù) 據(jù)的變化并確保自動(dòng)刷新。根據(jù)數(shù)據(jù)更改以及正在執(zhí)行的查詢操作，智能選擇基于列、基于行，或是行列混合查詢。根據(jù)內(nèi)部性能測(cè)試，AlloyDB比標(biāo)準(zhǔn)的PostgreSQL交易式任 務(wù)性能快4倍有余，和AWS的競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品Aurora PostgreSQL相 較也快了2倍。AlloyDB的矢量式字段加速功能，可以優(yōu)化方式在內(nèi)存存儲(chǔ)資 料，以提升資料掃描和集結(jié)速度。AlloyDB可自動(dòng)偵測(cè)大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行問(wèn)題，在幾秒內(nèi)回復(fù)， 其架構(gòu)也支持不中斷的執(zhí)行實(shí)例調(diào)整和數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)，可用性 SLA達(dá)99.99%。除了自動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)修補(bǔ)程序、備份、復(fù)制等，AlloyDB還具有適 應(yīng)性算法及機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)

28、強(qiáng)化資料清理管理、存儲(chǔ)和內(nèi)存管理、 資料分層及分析加速，會(huì)從用戶使用中學(xué)習(xí)并可優(yōu)化內(nèi)存、緩 存和存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理。在分析方面，Alloy內(nèi)置Google Vertex AI平臺(tái)。讓用戶可在查 詢或交易時(shí)直接調(diào)用模型，更快分析。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)來(lái)源：墨天輪樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)一、數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜及前沿動(dòng)態(tài)二、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)及熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)分析三、列式存儲(chǔ)技術(shù)演進(jìn)及解析四、中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品典型案例樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)國(guó)家政策 - 持續(xù)利好國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)發(fā)展國(guó)家政策利好本土廠商，多項(xiàng)重大政策提出了基礎(chǔ)軟硬件國(guó)產(chǎn)化

29、的要求，“國(guó)產(chǎn)化”、“自主可控” 成為政策高頻詞匯。信創(chuàng)風(fēng)口下，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù) 迎來(lái)發(fā)展新機(jī)遇。2020-2022 三年時(shí)間，信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入好用階段，將在黨政軍和八大核心行業(yè)（金融、電信、能源、電力、醫(yī)療、教育、交通、 公共事業(yè)）鋪開。政策影響過(guò)去一年中國(guó)本土數(shù) 據(jù)庫(kù)廠商市場(chǎng)份額得 到迅速擴(kuò)大，特別是 在政府行業(yè)，以達(dá) 夢(mèng)、人大金倉(cāng)為代表 的本土傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠 商業(yè)績(jī)爆發(fā)增長(zhǎng)，阿 里華為騰訊等云數(shù)據(jù) 庫(kù)廠商份額也持續(xù)增 長(zhǎng)，國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)品牌 份額下降。預(yù)計(jì)未來(lái) 相關(guān)政策會(huì)逐步影響 到金融、能源等行 業(yè)，國(guó)外品牌未來(lái)市 場(chǎng)空間將逐步縮小。時(shí)間部門政策名稱相關(guān)內(nèi)容2022年1月習(xí)近平總書記要加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)

30、攻關(guān)，提高數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)研發(fā)能力，打好關(guān)鍵核心技術(shù)不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)攻堅(jiān)戰(zhàn)，盡快實(shí)現(xiàn)高水平自立自強(qiáng)，把發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)自主權(quán)牢牢掌握在自己手中。2021年12月國(guó)務(wù)院要求加快推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，支持具有自主核心技術(shù)的開源社區(qū)發(fā)展，提高數(shù)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃字技術(shù)基礎(chǔ)研發(fā)能力，到2025年數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平顯著提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到10%。2021年5月習(xí)近平總書記全國(guó)兩院院士大會(huì)習(xí)近平總書記指出要堅(jiān)決打高關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅(jiān)戰(zhàn)，解決“卡脖子”技術(shù)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)原理，加大基礎(chǔ)研究財(cái)政投入力度。2021年3月第十三屆全國(guó)人大會(huì)議十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要堅(jiān)持自主可

31、控、安全高效，加快補(bǔ)齊基礎(chǔ)軟件等瓶頸短板。依托行業(yè)龍頭企業(yè)，加大重要產(chǎn)品和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)力度。2020年9月工信部關(guān)于擴(kuò)大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)投資培育壯大新增長(zhǎng)點(diǎn)增 長(zhǎng)級(jí)的指導(dǎo)意見加快5G商用發(fā)展步伐，加快基礎(chǔ)材料、關(guān)鍵芯片、高端元器件、新型顯示 器件、關(guān)鍵軟件等核心技術(shù)攻關(guān)，大力推動(dòng)重點(diǎn)工程和重大項(xiàng)目建設(shè)，積極 擴(kuò)大合理有效投資。2020年8月國(guó)務(wù)院關(guān)于新時(shí)期促成集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā) 展若干政策的通知提出要聚焦基礎(chǔ)軟件、工業(yè)軟件等的關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)，優(yōu)化集成電路產(chǎn)業(yè) 和軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，深化產(chǎn)業(yè)國(guó)際合作推動(dòng)國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程。2019年4月中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展 研究院信息技術(shù)產(chǎn)品安全可控評(píng)價(jià)指

32、標(biāo)明確了信息技術(shù)產(chǎn)品安全可控評(píng)價(jià)指標(biāo)和方法，為開展信息技術(shù)產(chǎn)品安全可 控評(píng)價(jià)工作提供指導(dǎo)。該標(biāo)準(zhǔn)正式實(shí)施。2018年3月中共中央深化黨和國(guó)家機(jī)構(gòu)改革方案中央網(wǎng)絡(luò)與信息化領(lǐng)導(dǎo)小組改為中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)，推進(jìn)信息安 全與國(guó)產(chǎn)化。2016年12月國(guó)務(wù)院“十三五”國(guó)家信息化規(guī)劃構(gòu)建現(xiàn)代信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系打造自主先進(jìn)的技術(shù)體系，協(xié)同攻關(guān)數(shù)據(jù) 庫(kù)系統(tǒng)等關(guān)鍵軟硬件設(shè)備，建設(shè)戰(zhàn)略清晰、技術(shù)先進(jìn)、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先、安全可靠 的網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)。2016年7月國(guó)務(wù)院國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要打造國(guó)際先進(jìn)、安全可控的核心技術(shù)體系，帶動(dòng)集成電路、基礎(chǔ)軟件、核心 元器件等薄弱環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)根本性突破，著力構(gòu)筑移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)

33、據(jù) 物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)。來(lái)源：中國(guó)政府網(wǎng) 中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)信創(chuàng)動(dòng)態(tài) - 深圳打響信創(chuàng)升級(jí)“第一槍”5月26日消息，深圳出臺(tái)深圳市關(guān)于促進(jìn)消費(fèi)持續(xù)恢復(fù)的若干措施，將信創(chuàng)與促消費(fèi)政策并列，并明確具體國(guó)產(chǎn)化率指標(biāo)， 該文件出臺(tái)有望成為我國(guó)信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的第一槍。結(jié)合信創(chuàng)的推進(jìn)節(jié)奏，2022年有望成為行業(yè)信創(chuàng)的“元年”。21單位按照采購(gòu)額3%補(bǔ)貼。提高信創(chuàng)產(chǎn)品應(yīng)用比例。金融、能源、電信等6大重點(diǎn) 行業(yè)新增辦公系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)信創(chuàng)比例不低于20%， 黨政、國(guó)企新增關(guān)基設(shè)施信創(chuàng)比例不低于40%。黨政公文信創(chuàng)系 統(tǒng)剩余市場(chǎng)空間 預(yù)計(jì)1275 億

34、元黨政 公文金融 信創(chuàng)運(yùn)營(yíng)商 信創(chuàng)華為 鯤鵬年化I T 支出預(yù)計(jì) 將超200 億元國(guó) 產(chǎn) 服 務(wù) 器 采 購(gòu) 比 例 超 過(guò)30 %鯤鵬生態(tài)有望高 速增長(zhǎng)， 有利推 動(dòng)行業(yè)信創(chuàng)信創(chuàng)開始向業(yè)務(wù)系統(tǒng)滲透，對(duì)于產(chǎn)品性能的要求將帶來(lái)行業(yè)格局的進(jìn)一步 分化。產(chǎn)品性能與生態(tài)建設(shè)將成為供應(yīng)商選擇的重要指標(biāo)，最終使得不同環(huán)節(jié)的 產(chǎn)品單價(jià)和盈利能力形成分化。萬(wàn)里長(zhǎng)征第一步，打造國(guó)產(chǎn)化生態(tài) 未來(lái)信創(chuàng)市場(chǎng)展望政策釋放積極信號(hào)，行業(yè)與黨政共振 關(guān)于擴(kuò)大信創(chuàng)市場(chǎng)規(guī)模的兩個(gè)具體量化指標(biāo)加大信創(chuàng)產(chǎn)品推廣力度。采購(gòu)50萬(wàn)元以上符合條件的此次深圳消費(fèi)政策以需求促供給的舉措為信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展形成 利好形勢(shì)，針對(duì)重點(diǎn)行業(yè)及黨政機(jī)關(guān)、國(guó)

35、資國(guó)企的量化采購(gòu) 指標(biāo)將步入常態(tài)化，或?yàn)槿珖?guó)其他地方政府提供示范引領(lǐng)。隨著金融信創(chuàng)試點(diǎn)機(jī)構(gòu)擴(kuò)容，電信運(yùn)營(yíng)商的國(guó)產(chǎn)化采購(gòu)從服 務(wù)器等硬件向基礎(chǔ)軟件推進(jìn)，行業(yè)信創(chuàng)有望在末來(lái)三年進(jìn)入 全面推廣。同時(shí)，黨政電子政務(wù)信創(chuàng)建設(shè)序幕拉開，繼省市級(jí)以上電子 公文基本替換完成后，區(qū)縣級(jí)的下沉需求也將逐步釋放。來(lái)源：計(jì)算機(jī)周報(bào) /樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)行業(yè)動(dòng)態(tài) - openGauss中國(guó)海油創(chuàng)新實(shí)踐來(lái)源：openGauss官網(wǎng)、墨天輪2022中國(guó)國(guó)際軟件發(fā)展大會(huì)暨第五屆中國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)年會(huì)于5月10日成功舉辦?！皁penGauss數(shù)據(jù)庫(kù)助力中國(guó)海洋石油智能油田建設(shè)成功”創(chuàng)新實(shí) 踐榮獲“2

36、021年軟件行業(yè)典型示范案例”。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮下， 中國(guó)海油順勢(shì)而為，啟動(dòng)能源生產(chǎn)從信息化向智慧化轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)庫(kù)作為油氣生 產(chǎn)系統(tǒng)的核心IT基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。在數(shù)據(jù)庫(kù)選型中，基于對(duì)產(chǎn)品性能、數(shù)據(jù)安全性、業(yè)務(wù)連續(xù)可用性及對(duì)未來(lái)業(yè)務(wù)的支撐能力等方面考慮，中國(guó) 海油選擇攜手openGauss開源數(shù)據(jù)庫(kù)打造新型數(shù)據(jù)運(yùn)維管理系統(tǒng)-中國(guó)海油融管家。中國(guó)海油融管家是中國(guó)石油產(chǎn)業(yè)堅(jiān)持自主創(chuàng)新的一次成功實(shí) 踐，為國(guó)內(nèi)同業(yè)探明了技術(shù)路徑，樹立了行業(yè)標(biāo)桿。新系統(tǒng)的數(shù)據(jù)層圍繞openGauss展開，配 套成熟的開源工具。南向?qū)又泻Ｓ驮破脚_(tái)，北向支撐海油生 產(chǎn)系統(tǒng)，建成數(shù)據(jù)管理，運(yùn)維和監(jiān)控一體 化系統(tǒng)。融管家有效打通

37、集團(tuán)內(nèi)各獨(dú)立系統(tǒng)，將生 產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式，統(tǒng)一管理。分類采集，統(tǒng)一監(jiān)控；AI輔助運(yùn)維，實(shí)現(xiàn) 油田系統(tǒng)的“一管二監(jiān)三預(yù)警”。目前融管家系統(tǒng)已在中國(guó)海油油田綜合管理系統(tǒng)落地應(yīng)用，該系統(tǒng)包含10個(gè)一級(jí)功能模塊，1600多個(gè)功能點(diǎn)，本次適配選取油藏、注采、安全 生產(chǎn)3個(gè)一級(jí)模塊的前端頁(yè)面和后端服務(wù)數(shù)據(jù)均承載在openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)上，涉及業(yè)務(wù)300多個(gè)功能點(diǎn)。系統(tǒng)上線應(yīng)用后，數(shù)據(jù)從舊系統(tǒng)遷 移到新系統(tǒng)自動(dòng)化率達(dá)到85%。整體系統(tǒng)性能提升50%，業(yè)務(wù)響應(yīng) 體驗(yàn)大幅提升。通過(guò)AI故障預(yù)警，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)巡檢和 自動(dòng)故障處理，運(yùn)維效率提升2倍。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)行業(yè)動(dòng)態(tài) -

38、 MogDB 助力A保險(xiǎn)國(guó)產(chǎn)化替代來(lái)源：云和恩墨公眾號(hào)、MogDB官網(wǎng)在整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)中，MogDB 向下兼容麒麟、統(tǒng)信等信創(chuàng)操作系 統(tǒng)，向上支持金蝶、東方通、寶蘭德等信創(chuàng)中間件；MogDB 配套的異構(gòu)數(shù)據(jù)同步軟件 MDB 將動(dòng)態(tài)增量數(shù)據(jù)從原環(huán)境 向新環(huán)境同步，并從 MogDB 向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Greenplum 同步，確 保了業(yè)務(wù)系統(tǒng)上下游的數(shù)據(jù)流通平穩(wěn)順暢；云和恩墨開發(fā)的數(shù)據(jù)庫(kù)云管平臺(tái) zCloud 提供的自動(dòng)化安裝部署、 統(tǒng)一監(jiān)控和智能巡檢、性能容量管理、SQL審核等數(shù)據(jù)庫(kù)全生命周 期管理服務(wù)，解決了A保險(xiǎn)多元異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)的運(yùn)管難題。MogDB 支撐了A保險(xiǎn)保單系統(tǒng)每天百萬(wàn)級(jí)業(yè)務(wù)交易、千萬(wàn)級(jí)

39、事務(wù)處 理。在國(guó)產(chǎn)化替代的過(guò)程中，A保險(xiǎn)采取分批試點(diǎn)、逐步推進(jìn)的方式進(jìn) 行改造，MogDB 的成功應(yīng)用，為后續(xù)的替換工作積累了經(jīng)驗(yàn)。為保障數(shù)據(jù)安全，實(shí)現(xiàn)自主可控，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)紛紛探索具有更高自主權(quán)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng) 用體系。A保險(xiǎn)作為首批保險(xiǎn)行業(yè)信創(chuàng)試點(diǎn)企業(yè)，積極推進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)國(guó)產(chǎn)化改造。數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品兼容適配主流國(guó)產(chǎn)軟硬件平臺(tái)，方便公司進(jìn)行全棧國(guó)產(chǎn)化改造；產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的特性，如支持復(fù)雜查詢、存儲(chǔ)過(guò)程、分區(qū)表等；A保險(xiǎn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類與數(shù)量較多，商業(yè)、開源并存，數(shù)據(jù)庫(kù)管理能力提升 受限。數(shù)據(jù)庫(kù)廠商必須具備成熟的生態(tài)工具，滿足異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)化運(yùn)維管 理的需求。充分比較多款產(chǎn)品后，A保險(xiǎn)決定使用云和恩墨的企業(yè)級(jí)

40、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) MogDB 作為此次國(guó)產(chǎn)化替代的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。A保險(xiǎn)國(guó)產(chǎn)化改造系統(tǒng)架構(gòu)圖A保險(xiǎn)原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)采用的是“應(yīng)用+數(shù)據(jù)庫(kù)”的傳統(tǒng)單體架構(gòu)。數(shù)據(jù)庫(kù)國(guó)產(chǎn)化替代需求高安全高性能高兼容高易用支持主備高可用架構(gòu)支持一主多從和級(jí)聯(lián)支持金融級(jí)高可用RPO = 0 ,RTO 150萬(wàn) TPMC；四路服務(wù)器 250萬(wàn) TPMC支持通用數(shù)據(jù)類型 和對(duì)象支持存儲(chǔ)過(guò)程和 Oracle 具備高 度兼容性支持高可用自動(dòng)切換支持自動(dòng)備份和云同 步支持API監(jiān)控集成MogDB“安穩(wěn)易用”四大優(yōu)勢(shì)樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)行業(yè)動(dòng)態(tài) - 國(guó)開行新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上線來(lái)源：中興通訊公眾號(hào)、中興官網(wǎng)

41、近日，國(guó)家開發(fā)銀行對(duì)外宣布，其新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)工程（簡(jiǎn)稱“新核心工程”）成功投產(chǎn)上線并穩(wěn)定運(yùn)行。新核心系統(tǒng)采用國(guó)產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù) GoldenDB，建設(shè)實(shí)施歷時(shí)三年，是國(guó)家開發(fā)銀行成立以來(lái)最重要的一次系統(tǒng)建設(shè)和升級(jí)。GoldenDB 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品架構(gòu)本次項(xiàng)目成功投產(chǎn)是國(guó)家開發(fā)銀行在分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型乃至中國(guó)金融科技發(fā)展過(guò)程中的一個(gè)新里程碑， 再次證明了國(guó)產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的成熟穩(wěn)定和可靠。作為參與本次新核心工程投產(chǎn)的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，GoldenDB 經(jīng)此一役，已成為唯一擁有國(guó)家政策性銀 行、國(guó)有大行、股份制銀行、城商行及大型金融機(jī)構(gòu)、電信運(yùn)營(yíng)商核心業(yè)務(wù)改造實(shí)踐的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。 GoldenDB 也將依托

42、成熟經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)先技術(shù)引領(lǐng)創(chuàng)新，持續(xù)助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，鑄就核心引擎， 筑路數(shù)字經(jīng)濟(jì)。不停服務(wù)的在線擴(kuò)容金融級(jí)可靠性高效可靠的容災(zāi)能力金融級(jí)實(shí)時(shí)一致的分布式事務(wù)功能完備的備份恢復(fù)SQL兼容國(guó)家開發(fā)銀行作為全球最大的開發(fā)性金融機(jī)構(gòu)，中國(guó)最大的中長(zhǎng)期信 貸銀行和債券銀行，歷來(lái)重視金融科技的投入和創(chuàng)新，并大力支持國(guó) 產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)的發(fā)展。 新核心系統(tǒng)采用國(guó)產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù) GoldenDB，在引入先進(jìn)同業(yè)核心系統(tǒng)建設(shè)成果和業(yè)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)的基 礎(chǔ)上，結(jié)合開發(fā)銀行自身機(jī)構(gòu)與業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行改造和創(chuàng)新，在業(yè)務(wù)層 面，對(duì)營(yíng)運(yùn)、財(cái)會(huì)、資金、信貸、評(píng)審、合規(guī)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的流程、規(guī) 則、制度進(jìn)行了全面梳理、優(yōu)化完善和系統(tǒng)固化

43、，實(shí)現(xiàn)了對(duì)開發(fā)銀行 業(yè)務(wù)分類分賬、授信管控、反洗錢等改革發(fā)展和合規(guī)管理的有力支 撐，構(gòu)建了多層次方便快捷的產(chǎn)品體系和客戶服務(wù)體系，提升了信息 技術(shù)安全可控水平。功能優(yōu)勢(shì)Share Nothing全分布式架構(gòu)樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)行業(yè)動(dòng)態(tài) - 達(dá)夢(mèng)與沃趣全棧信創(chuàng)一體機(jī)發(fā)布山西證券是全國(guó)首批證券公司之一，面對(duì)紛繁復(fù)雜的國(guó)產(chǎn)化解決方案，面臨著軟硬件選型困難、技術(shù)難度大、技術(shù)架構(gòu)搭建成本過(guò)高等難題。 2021年4月，達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)與沃趣科技聯(lián)合研發(fā)推出國(guó)內(nèi)首款全棧信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)系統(tǒng)，山西證券積極參與技術(shù)溝通，充分保障產(chǎn)品的穩(wěn)定與落地部 署。該產(chǎn)品采用全國(guó)產(chǎn)軟硬件一體化設(shè)計(jì)，鏈

44、接國(guó)產(chǎn)硬件、國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)等廠商，經(jīng)過(guò)各領(lǐng)域技術(shù)專家預(yù)先配置，精心調(diào)優(yōu)，聯(lián)合測(cè) 試，高度集成多項(xiàng)核心原創(chuàng)技術(shù)，全面支持?jǐn)?shù)據(jù)遷移、多庫(kù)整合、自動(dòng)化運(yùn)維和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)保護(hù)等功能，2021年年底數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)在山西證券正式 上線運(yùn)行。在助力山西證券IT基礎(chǔ)設(shè)施核心能力建設(shè)的同時(shí)，提升了山西證券業(yè)務(wù)服務(wù)水平，進(jìn)而為金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定高效運(yùn)行保駕護(hù)航。山西證券國(guó)產(chǎn)化解決方案全棧信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)總體架構(gòu)來(lái)源：達(dá)夢(mèng)大數(shù)據(jù) 墨天輪將 不 同 數(shù) 據(jù) 庫(kù) 業(yè) 務(wù) 系 統(tǒng) 統(tǒng) 一 遷 移 到 一 體 機(jī) 平 臺(tái) ， 保 障 業(yè) 務(wù) 之 間 的 隔 離 性 ， 降 低 成 本 的 同 時(shí) ， 提 升 業(yè) 務(wù)

45、 效 率 及 信 息 安 全 。業(yè) 務(wù) 系 統(tǒng) 實(shí) 現(xiàn) 從 O r a c l e 數(shù) 據(jù) 庫(kù) 到 達(dá) 夢(mèng) 數(shù) 據(jù) 庫(kù) 的 平 滑 過(guò) 渡 。多庫(kù)整合平滑過(guò)渡分 布 式 存 儲(chǔ) I O 能 力 較 傳 統(tǒng) 的 集 中 式 存 儲(chǔ) 有 3 - 1 0 倍 提 升 ， 一 體 機(jī) 數(shù) 據(jù) 庫(kù) 能 力 相 比 集 中 式 存 儲(chǔ) 達(dá) 到 2 - 3 倍 提 升 。備 份 節(jié) 點(diǎn) 通 過(guò) 對(duì) 融 合 平 臺(tái) 的 數(shù) 據(jù) 實(shí) 時(shí) 保 護(hù) ， 當(dāng) 主 庫(kù) 出 現(xiàn) 異 常 時(shí) 可 以 確 保 數(shù) 據(jù) 不 丟 失 。數(shù)據(jù)保護(hù)性能倍增樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)一、數(shù)據(jù)庫(kù)排行榜及前沿動(dòng)態(tài)

46、二、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)及熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)分析三、列式存儲(chǔ)技術(shù)演進(jìn)及解析四、中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品典型案例列存數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念來(lái)源：維基百科列存數(shù)據(jù)庫(kù)從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式上區(qū)別于行存數(shù)據(jù)庫(kù)，所有數(shù)據(jù)按列存取。行存數(shù)據(jù)庫(kù)在做一些列分 析時(shí)，必須將所有列的信息全部讀取出來(lái)；而列存數(shù)據(jù)庫(kù)由于其按列存取的特性，在對(duì)特定列進(jìn) 行查詢分析時(shí)，能夠有效降低I/O，提高讀取性能。此外列存數(shù)據(jù)庫(kù)往往還能在數(shù)據(jù)壓縮上帶來(lái) 更大壓縮比，節(jié)省了磁盤存儲(chǔ)空間。在實(shí)踐中，列式數(shù)據(jù)庫(kù)非常適合 OLAP 類工作負(fù)載（例如，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），這些工作負(fù)載通常涉 及對(duì)所有數(shù)據(jù)（可能是PB級(jí)）高度復(fù)雜的查詢。在當(dāng)今數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代，列存數(shù)據(jù)庫(kù)由于其存儲(chǔ)空間少，讀取磁盤少

47、以及復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢效率高 的緣故，成為構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的理想架構(gòu)。基于這些管理和應(yīng)用上的優(yōu)勢(shì)，列存數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生并 得到了快速發(fā)展。SELECT product, MIN(price) FROM products WHERE store = BOS GROUP BY product;列存數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)：列的數(shù)據(jù)特征比較相似，適合壓縮，壓縮比很高，在數(shù)據(jù)量較大(如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)) 場(chǎng)景下會(huì)節(jié)省大 量磁盤空間，同時(shí)也會(huì)提高單位作業(yè)下的 I/O 效率。當(dāng)表中列數(shù)比較多，但是訪問(wèn)的列數(shù)比較少時(shí)，列存儲(chǔ)可以按需讀取列數(shù)據(jù)，大大減少不必要 的讀IO，提高查詢性能?；诹信繑?shù)據(jù)向量運(yùn)算，結(jié)合向量化執(zhí)行引擎，CPU 的緩

48、存命中率比較高，性能比較好，更 適合 OLAP 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的場(chǎng)景。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)列存數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展和演進(jìn)來(lái)源：維基百科列式存儲(chǔ)的起源，可以追溯到 1983年 Cantor 的論文An Overview of Cantor - A new System for Data Analysis，隨后在1985年SIGMOD85上發(fā)表的論文A Decomposition Storage Model全面提出列式存儲(chǔ)概念，成為列數(shù)據(jù)庫(kù)的雛形，這 種技術(shù)在當(dāng)時(shí)并沒(méi)有得到足夠的重視。Sybase公司在1994年推出Syb

49、ase IQ Accelerator數(shù)據(jù)庫(kù)，這是Sybase IQ列存 數(shù)據(jù)庫(kù)的雛形，由此列存數(shù)據(jù)庫(kù)便由理論在實(shí)踐中誕生了。從1994年到2005年的十年時(shí)間，列式數(shù)據(jù)庫(kù)幾乎無(wú)人問(wèn)津，而2005年被稱為列 式數(shù)據(jù)庫(kù)的重生之年。這一年 Michael Stonebraker 教授發(fā)表了 C-Store 論文， 隨后在此基礎(chǔ)上推出了商用的列式分析型數(shù)據(jù)庫(kù) Vertica。之后的15年間，因用戶需求逐漸從交易業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向分析業(yè)務(wù)，列式數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)得以 發(fā)揮，很多廠商開始投入列式數(shù)據(jù)庫(kù)的研發(fā)，將其應(yīng)用到 OLAP 分析場(chǎng)景中。亞馬遜在2012年發(fā)布了 Amazon Redshift 數(shù)據(jù)庫(kù)，采用列式存儲(chǔ)，

50、應(yīng)對(duì) MPP 場(chǎng) 景，通過(guò)云完全托管，可以實(shí)現(xiàn)自治管理、備份、運(yùn)行監(jiān)控等能力。俄羅斯公司 Yandex 在2016年6月開源了 ClickHouse 列存數(shù)據(jù)庫(kù)，具備卓越性能，再次推動(dòng)了列存數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展。樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)列存技術(shù)演進(jìn)歷史來(lái)源：維基百科，相關(guān)論文1970s-1980 萌芽1985 理論1990s 嘗試1990s-2000s 探索2005 重生2014 內(nèi)存2012 發(fā)展2008 分布式2010s 云原生Greenplum 6.0 發(fā)布，基 于 PostgreSQL 版本 9.4開 發(fā)，可以同時(shí)支持OLTP和 OLAP負(fù)載類型的數(shù)據(jù)庫(kù)， 行列

51、混存。Greenplum - A Hybr id D a t a b a s e f o r T r a n s a c t i o n a l a n d Analytical WorkloadsTime Oriented Database- Wiederhold et al, 1975: A Modular, Self-Describing Clinical Databank System Karasalo , SSDBM 1983： An overview of cantor: a n e w s y s t e m f o r d a t a analysisCopeland 和 Kh

52、oshafian 在 SIGMOD 1985上發(fā)表論文： A decomposition storage model ，DSM是列存數(shù)據(jù)庫(kù) 的雛形，將指向列的額外索引 可以加快少數(shù)列的查詢速錄， 建議作為N - a r y s t o r a g e model (NSM)的替換方案。在 90 年代初，Expressway 開發(fā)了 Expressway 103，這 是一種針對(duì)分析進(jìn)行優(yōu)化的基 于列存的引擎。Sybase 收購(gòu) 并在 1995 年重新推出該產(chǎn)品 作為 IQ Accelerator，然后不 久將其重命名為 Sybase IQ， 版本號(hào)為 11.0。DSM “on steroids”

53、 1997年發(fā)布分析型數(shù)據(jù)庫(kù) MonetDB。Hybrid DSM/NSMData morphing:an adaptive, cache-consciousClotho: custom layout using scatter-gather I/OSmart mirroring with both NSM/DSM copies由麻省理工學(xué)院等多所高校組 成的團(tuán)隊(duì)發(fā)布基于列存的數(shù)據(jù) 庫(kù) C-Store，主要用于優(yōu)化數(shù) 據(jù)庫(kù)讀取速度。C-Store: A Column-oriented DBMS CWI發(fā)布MonetDB/X100， 同時(shí)發(fā)表論文，提出基于現(xiàn)代 CPU的向量化執(zhí)行方式。 Mone

54、tDB: X 100 - Hyper- Pipelining Query Execution由谷歌發(fā)布的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù) Bigtable使用行、列名稱作 為索引，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Google File System(GFS)中，上層 則可以使用MapReduce做 進(jìn)一步計(jì)算。Bigtable - A Distributed S t o r a g e S y s t e m f o r Structured DataApache Druid于2012年底 開源，現(xiàn)被許多組織使用。 McObject 在 2012 年發(fā)布 了eXtremeDB 金融版時(shí)增 加了對(duì)列存儲(chǔ)的支持。 Vertica 20

55、12 年發(fā)布論文 T h e V e r t i c a A n a l y t i c D atabas e: C - S to r e 7 Years Later從Oracle 開始， 開 始 支 持 I n - M e m o r y Column Store 特性，即在 SGA 中在單獨(dú)開辟一塊內(nèi) 存空間，以列存儲(chǔ)的方式來(lái) 存儲(chǔ)對(duì)象，從而提升掃描的 性能。IM column 存儲(chǔ)并 不能代替buffer cache，而 是對(duì)內(nèi)存區(qū)域的一個(gè)補(bǔ)充。隨著云服務(wù)的興起，云原生數(shù) 據(jù)倉(cāng)庫(kù)成為數(shù)據(jù)分析技術(shù)的主 要解決方案，為了滿足實(shí)時(shí)計(jì) 算的需求， 都采用了列存技 術(shù)，同時(shí)資源按需使用，跨云 分析

56、，逐漸成為眾多企業(yè)的首 選，代表性云服務(wù)：Amazon Redshift、Azure Synapse、 Alibaba AnalyticDB2019 HTAP樂(lè) / 知 / 樂(lè) / 享同 / 心 / 共 / 濟(jì)Oracle 混合列壓縮特性來(lái)源：墨天輪、Oracle官網(wǎng)數(shù)據(jù)通常以“行”的格式組織在數(shù)據(jù)塊中，其中行的所有列數(shù)據(jù)都按順序存儲(chǔ)在單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)塊中。一行中不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)限制了壓縮技術(shù)的數(shù) 據(jù)壓縮。另一種方法是以“列”格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)按列進(jìn)行組織和存儲(chǔ)，這樣單列數(shù)據(jù)類型一致可以提高數(shù)據(jù)塊中的壓縮比，然而，當(dāng)應(yīng)用 程序查詢?cè)L問(wèn)一列或兩列以上、執(zhí)行少量更新或在每個(gè)事務(wù)中插入少量行時(shí)，以這

57、種方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可能會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能。Oracle的混合列壓縮（Hybrid Columnar Compression）結(jié)合了行和列的方式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)壓縮單元（CU）的邏輯構(gòu)造存儲(chǔ)一組混合列壓縮 行。加載數(shù)據(jù)時(shí)，一組行的列值將分組并壓縮（列不會(huì)在壓縮單元中重新排序或組合）。HCC 實(shí)現(xiàn)了最高級(jí)別的數(shù)據(jù)壓縮，平均數(shù)據(jù)壓縮比為10 倍，并且減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間、提高讀寫性能、減少 I/O 讀寫。支持 HCC 數(shù)倉(cāng)查詢壓縮和 HCC 歸檔壓縮兩種方式。邏輯壓縮單元（CU）混合列壓縮也可用于Oracle SuperCluster、FS Flash Storage System、ZFS Storage A

58、ppliance（ZFSSA）和Oracle Database Appliance（ODA）。LONG數(shù)據(jù)類型不支持混合列壓縮。不建議在混合列壓縮中使用統(tǒng)一區(qū)段?；旌狭袎嚎s對(duì)于壓縮所需的最小數(shù)據(jù)量沒(méi)有任何限制?；旌狭袎嚎s是為關(guān)系數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的，而不是針對(duì) BLOBs (或CLOBs) 中的非結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)。混合列壓縮不壓縮索引或索引組織的表(IOT)。索引(和IOT)可以使用前綴壓縮進(jìn) 行壓縮。針對(duì)混合列壓縮表/分區(qū)的DML UPDATE操作,在數(shù)據(jù)UPDATE后隨著時(shí)間的推 移將降低整體HCC壓縮率。HCC 數(shù)倉(cāng)查詢壓縮（Warehouse/Query Compression）：HCC 倉(cāng)庫(kù)/查

59、詢壓縮是下一代 HCC 壓縮特性，致力于解決數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存 儲(chǔ)成本和應(yīng)用程序查詢性能方面的問(wèn)題。HCC 歸檔壓縮（Archive Compression）：HCC 歸檔壓縮是一種降低存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求和成本的新方法，能 夠最大限度地節(jié)省存儲(chǔ)空間，通常達(dá)到15:1的壓縮比。Google AlloyDB的列存引擎谷歌在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方面有著悠久的創(chuàng)新歷史，尤其是在BigQuery等服務(wù)方面。這些服務(wù)通過(guò)使用優(yōu)化的列式數(shù)據(jù)布局、最先進(jìn)的查詢處理技 術(shù)和硬件加速來(lái)提供快速、可擴(kuò)展的查詢處理。AlloyDB將一些相同的技術(shù)進(jìn)步直接嵌入到與PostgreSQL兼容的操作數(shù)據(jù)庫(kù)中。它將用于事務(wù)處 理和存儲(chǔ)

60、的行列引擎和執(zhí)行引擎相結(jié)合，以提供兩全其美的效果。列存引擎是一種現(xiàn)代的矢量化查詢處理引擎，它通過(guò)充分利用當(dāng)今CPU提供的 系統(tǒng)緩存和矢量處理指令來(lái)有效處理大量列式數(shù)據(jù)。除了利用現(xiàn)代硬件的功能之外，列存引擎還包括一些算法優(yōu)化，以進(jìn)一步加快查詢處理速 度。它利用特定于列的元數(shù)據(jù)（例如最小值和最大值）來(lái)加快掃描速度，并且可以直接在相關(guān)列上執(zhí)行其他操作，而無(wú)需具體化掃描結(jié)果。列存引擎智能地確定每個(gè)列的數(shù)據(jù)格式和元數(shù)據(jù)，它從列的內(nèi)容和執(zhí)行的查詢操作類型中進(jìn)行學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)到的元數(shù)據(jù)既用于有效地編碼數(shù)據(jù)值， 也用于加速查詢處理。例如，當(dāng)一個(gè)有少量不同值的字符串列被用于過(guò)濾器時(shí)，列存引擎可以決定生成一個(gè)不同值的