金海- 新一代超融合数据库的技术挑战

新一代超融合数据库技术挑战与MatrixOne解决方案

数据库发展史与超融合数据库

数据库发展经历了从传统关系型数据库到分布式数据库的演进，超融合数据库通过整合存储与计算资源，简化架构并提升效率。当前面临的核心挑战在于如何平衡OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的矛盾需求。

HTAP技术路线与实现方式

HTAP（混合事务分析处理）技术旨在统一处理事务与分析查询，主要技术路线包括：

1. HTAP路线一：通过内存表+延迟写入实现
2. HTAP路线二：基于时间序列数据的压缩存储
3. HTAP路线三：多模型融合架构
4. HTAP路线四：基于列式存储的实时分析 HTAP存在多种实现方式，包括行存、列存及混合存储布局，其中列存技术已可支持OLTP场景。

存储布局与性能优化

三种存储布局对比显示：

• 行存适合高并发写入场景
• 列存通过数据压缩提升分析性能
• 混合布局兼顾事务与查询效率 MatrixOne的MatrixOneStorage布局通过动态调整列式与行式存储比例，实现HTAP性能优化。

存算分离架构设计

存算分离架构分为：

• OLTP存算分离：通过LSM树等结构优化事务处理
• OLAP存算分离：采用分布式计算框架提升分析能力 MatrixOne通过分离计算引擎与存储层，实现弹性扩展与高效查询。

分布式事务处理挑战

分布式事务面临定序问题与隔离性挑战，HTAP场景下需解决：

• 事务的ACID特性保持
• 多节点数据一致性问题
• 分析查询与事务并发控制

MatrixOne性能表现

MatrixOne HSTAP技术实现高性能HTAP处理，关键测试数据：

1. 单表查询性能比ClickHouse快50%以上
2. 多表JOIN查询性能优于ClickHouse
3. 无中间表的多对多查询速度提升10-20倍 0.2.0版本被业界评为最快SQL分析引擎，在SUM查询等基准测试中表现突出。

技术路线演进

MatrixOne技术路线从"一刀切"的通用方案转向"适配多数"的差异化方案，通过社区生态建设推动技术发展。

核心结论

MatrixOne通过创新的HTAP技术、存算分离架构及高性能计算引擎，有效解决了超融合数据库面临的技术挑战，在OLTP与OLAP混合场景下展现出显著性能优势，为新一代数据库发展提供了完整解决方案。