1. 产品架构
AnalyticDB PostgreSQL版具有MPP水平扩展，海量数据实时分析，兼容Oracle语法生态，高可用HA架构，支持分布式事务等优势。
AnalyticDB PostgreSQL具有协调节点和计算节点：
• 多活协调节点：主要负责Cascade架构SQL优化器和全局分布式事务管理。
• 计算节点水平扩展：计算任务全并行执行、新一代向量化计算引擎（包括Laser引擎和PG计算引擎）、非结构化数据检索。
• 高可靠存储引擎：本地数据双副本、支持行存储/列存储、具备高吞吐导入/导出。
• 分布式事务支持：支持分布式事务，保证强一致性，支持SI/RC隔离级别。
2. 模块组件
AnalyticDB PostgreSQL版的架构主要包含Master Node和Compute Node两大组件，中间通过Interconnect进行互联通信和数据交换传输。
1) Master Node
• 负责客户端连接协议层接入，认证和鉴权， SQL解析，重写，优化，和执行分发协调。
• 全局事务管理器（Global Transaction Manager）负责全局事务ID、快照生成和分布式事务管理。
• 全局元数据目录（Global Catalog）则记录了用户，库，表，视图，索引，分布分区等数据库对象的元数据信息。
2) Compute Node
• Compute Node包含了组Segment。
• 部署形态上可以是物理机，VM或者容器。
3) Segment
• Segment是负责具体的SQL执行和数据存储节点。
• 执行引擎通过向量化和及时编译（JIT）等技术，相比传统逐行计算的火山模型获得数倍性能提升。
• 数据和索引（Data&Index）支持行存表，列存表，和外表以及相应索引。
SQL在执行查询时，组件之间的交互：
• 接受客户端连接，用户认证鉴权。
• 语法语义解析，生成解析树。
• 根据语法解析树优化并生成执行计划。
• 分配集群segment并下发执行计划，协调执行并返回最终结果。
• Segment QE并行执行计划中的每个具体算子（Scan，Join，etc.），在不同QE间交换数据（Motion）。
• Sacan算子读取数据和索引。
• Master QE负责第二阶段聚集和最终结果收集（Gather Motion）。
3. 数据模型
ADB PG属于对象-关系型数据库，数据库的对象通常包括：表、视图、函数、序列、索引、分区子表、外部表等，而对象-关系型则进一步支持用户自定义对象和它的属性，包括数据类型、函数、操作符，域和索引，甚至复杂的数据结构也可以被创建，存储和检索。
1) 支持行存表、列存表和外表
• 行存表：数据按行存放，支持主键，B+树索引，Bitmap索引，GIN索引等，适合数据实时写入更新删除，点查，范围查。
• 列存表：数据按列存放，高压缩比，适合追加写（少量更新删除）场景。
• 外表：元数据存放在本地系统表，数据存放在OSS，支持的数据格式包括ORC，Parquet，CSV，JSON，支持表分区，其中ORC和Parquet支持列过滤和谓词下推，提升分析性能。
• 除OSS外，同时也支持Hadoop（HDFS，Hive）外表。
2) 表数据分布
将表数据均匀的分布到各个节点中，是发挥集群整体IO性能、提升存储容量、优化计算与网络传输效率的关键。
ADB数据库里表的数据分布如图，最左边为Lineitem表，首先需要定义分布键orderkey，然后对orderkey做HASH均匀分布到每个节点上，这样每个节点上都存了表的一部分数据，也可以按照日期做分区，方便查询时做分区的裁剪。
