数据管理的艺术:PolarDB开源版详评与实战部署策略(二)
              PolarDB-PG是阿里云的一款云原生关系型数据库,100%兼容PostgreSQL,支持Oracle语法,采用Shared-Storage存储计算分离架构,提供极致弹性、毫秒级延迟的HTAP能力。具备高可用、高可靠和弹性扩展特性,支持单机、存储计算分离和X-Paxos三节点等多种部署形态。通过Docker可快速部署实例,包括单节点、一主一备和HTAP(一主两备)实例。此外,文章还介绍了在ECS上使用ESSD云盘搭建PolarDB-PG的详细步骤,适合开发和测试环境。
              
             
            
              
              PolarDB-X安装部署初体验
              本文档介绍了体验阿里云PolarDB-X分布式数据库的安装和使用过程。首先提到PolarDB-X在稳定性及性能上的优势,然后详细描述了在CentOS 7环境下遇到的Python版本不兼容和Docker容器iptables配置问题的解决方法。通过创建Python 3.8的虚拟环境解决PyYAML依赖问题,接着在解决Docker容器内部网络问题后,成功安装并启动PolarDB-X。文中强调PolarDB-X完全兼容MySQL,适合熟悉MySQL的用户,并分享了安装历史记录以供参考。
              
             
            
            
              
              PolarDB 体验报告
              PolarDB,阿里云的云原生数据库,提供高性能(4倍于PostgreSQL)、高可用性、可扩展性和安全保障。包括分布式版本PolarDB-X和共享存储版本PolarDB-PG。部署过程简易快捷,但文档和指南有待更新和完善。建议增强PXD工具文档、更新PolarDB-PG指南,以及提升PolarDB-PG性能和扩展PolarDB-X功能。测试者对PolarDB整体表现满意,推荐开发者试用。
              
             
            
              
              开源PolarDB-X部署安装评测报告
              在部署PolarDB-X时,需先准备符合要求的OS环境和安装JDK等依赖库。遇到的问题包括`protobuf`版本不兼容、`cmake`参数配置错误和启动服务时的配置挑战。文档更新滞后和错误信息不明确增加了安装难度。建议优化文档、提升错误信息引导性、提供自动化安装脚本、加强社区支持和产品功能。尽管安装过程复杂,但产品潜力值得认可,期待改进以提升用户体验。
              
             
            
              
              数据管理的艺术:PolarDB开源版详评与实战部署策略(一)
              PolarDB-X是阿里巴巴自研的高性能云原生分布式数据库,基于共享存储的Shared-nothing架构,支持MySQL生态,具备金融级高可用、分布式水平扩展、HTAP混合负载等能力。它通过CN(计算节点)和DN(存储节点)实现计算与存储分离,保证数据强一致性,并支持全局二级索引和多主多写。PolarDB-X开源版提供更高程度的定制化和控制权,适合追求技术自主性和成本优化的开发者。部署方式包括RPM包、PXD工具和Kubernetes,其中PXD工具提供了一键部署的便利性。
              
             
            
              
              快速体验开源PolarDB -X 部署安装
              在CentOS上部署PolarDB-X标准版集群的体验包括三步:安装python3和docker(如果未预装),然后使用venv创建环境,安装pxd并验证。接着,通过`pxd tryout -t standard`部署集群,该过程需拉取大量镜像,可能耗时且占用数GB空间,建议事先清理空间并了解资源需求。部署后,可查询集群状态和健康信息。最终,使用`pxd cleanup`清理。过程中因磁盘空间不足遇到问题,建议体验前提供系统配置需求,并允许用户自定义MySQL参数。
              
             
            
              
              PolarDB 开源评测
              开源PolarDB-X,源自阿里云PolarDB,具备分布式存储和计算能力,以其开源特性、成本效益、社区支持和灵活性受到青睐。支持多种部署模式,适合大规模数据处理。然而,其复杂性与文档不完善可能是挑战,建议优化部署流程以降低使用难度。