让PolarDB更了解您--PolarDB云原生数据库核心功能体验馆
内容介绍：
一、PolarDB技术布局
二、PolarDB开源
三、PolarDB体验馆
本次分享的主题是让PolarDB更了解您--PolarDB云原生数据库核心功能体验馆，由阿里云数据库产品事业部时空数据库产品负责人宋震分享。
一、PolarDB技术布局
1.PolarDB数据库的情况
主要介绍的是PolarDB在技术布局和在开源生态，以及用户体验方面的能力，从而对PolarDB有全新的理解和认识。将从三个方面分享：第一是PolarDB在云原生时代下的技术布局。第二是PolarDB对于开源社区的贡献和支持。第三是重点介绍的——polo DB体验方面的的升级或更新。
2.云计算加速数据库系统演进
数据库在云计算领域属于plus。
数据库的发展历程：
（1）数据库经过多年发展，是从商业起步向开源迈进，特别是从galaxy最新的分析来说，开源数据库在开发者认知度上大幅度提升。
（2）从结构化OLTP类型的数据库到结构化的分析型或非结构化的分析都向AP迈进，从事物到事物分析一体化迈进。
（3）从传统的结构化数据向多模数据演进。比如原来是一张数据表，而现在有图、时空，文本、视频、向量，伴随这些内容，我们从传统的结构化数据库向NOSQL或newSQL演进。
数据库会从企业级的数据库Oracle、SQL server 、向云数据库（如阿里云的PolarDB、AWS等）演进。能更好的利用云把它通过存储计算分离的架构，尽可能降低数据库对用户、pass层产品成本的依赖，提高性能。
3.全新的数据生产/处理需求带来技术变革
往这方面迈进的核心原因是全新的数据类型产生和全新的数据生产方式，必须把传统的数据库领域往新的方向演进。
把传统的数据库领域往新的方向演进的四个趋势：
（1）数据规模爆炸性增长， 在2020年，全球数据规模已有40ZB，到2025年提升4.3倍。
（2）数据处理过程更实时化、在线化。原来大量的数据受限于计算能力和存储，会把它放到离线解决。但是现在，更多的是实时在线直接处理、直接应用。
（3）数据处理过程更加智能化， 对于非结构化数据的处理是关注的重点。
（4）数据正在加速上云，传统IDC正在不断的往云上走。
基于以上背景，阿里云数据库瑶池目前主要的战略方向就是云原生化、一体化、平台化和智能化，对应四个方向分别解决上述挑战和问题。
4.云原生企业级一体化、数据库大数据一体化
同行业的从业者：比如微软的SQLserver,、oracle都是一些非常著名的企业级数据库。SQL server正往大数据集群方面拓展，而oracle原来是线下部署一体机或其他方式，现在也正不断云化。传统的企业级数据库不断云原生化之外，云厂商也在做企业计划。比如AWS现在可以跨AZ部署，多点容灾，做全球级别的部署等。数据库产品的趋势是企业化、企业级和云原生一体化，数据库和大数据一体化。数据库和大数据之间的界限越来越模糊，传统的企业级数据库和云厂商也正不断的往一起走。
5.软硬协同优化
PolarDB的布局：
（1）软硬协同
pass层的数据库产品向S、向更底层的硬件要效率、资源是现在做的非常重要的事情。PolarDB正在做很深入化的工作，比如和硬件SSD结合，实现存储成本更进一步的优化，进行深度协同，统一提供服务。还有数据库的其他产品，比如影片或和其他一系列的国产化品控的芯片结合。在国产化上，其性能也经受住了考量。所以，软硬协同结合是一个趋势。
（2）Serverless
在Serverless数据库中非常普世的观点是，原来要计算一方业务时，需要预留整个业务高峰时的资源，比如大概估算业务在下午六点钟时需要多大的实例、内存，提前预留，这造成了很大时间的浪费。有了切换之后，比如临时变配的方案，某一时间段可以变配，业务的曲线是正弦或其他类似“S”的区间，但变配的曲线是阶梯状的曲线，并没有与之完全契合。走到现在，Serverless随着业务负载的变化，实例会发生动态变化和“S”曲线极度贴合，不再是一个楼梯状的曲线。当业务变化3秒、5秒之后，实例负载就切换了。这是各数据库发展的方式。PolarDB支持这方面内容非常早，现在是业内第一个上线1000个企业级的Serverless，在弹性的快速、稳定方面做了很大努力。
（3）HATP
HATP是一种事物分析一体化力。原TP类数据库一般做事务性的操作，关注于事物，AB型的数据库更关注于分析性的操作。但现在大量客户既要关注事物，又要在分析，这种场景应该怎么解决？原来是设两个库，中间用数据同步的方式解决。但这样，要多存储一份数据，同时同步的成本和效率非常有限。现在是在一个数据库或用一种方案统一解决，PolarDB提供了两种HATP能力，一种是MCI,轻量级的一体化能力，可以挂载类似分析的节点，可以构建链存的索引，在计算节点里面做行转列。行转列后做快速查询。这不增加其他数据库成本。另一种是一体化HATP，PolarDB数据库可以增挂一个其他AP类的数据库作为节点。比如PolarDB可增挂一个ADB数据库作为分析节点，在内部实现LETL方式，不需要通过外部的DPS做数据同步，内部直接就对齐这两种数据存储结构，然后做成本分析。用轻量级或协同式来解决HATP一体化的问题。
6.智能化管理：数据库自治服务
关于智能化，智能不只面向AI，当然阿里云的数据库在全面拥抱AI，比如model可以做project。数据库自治通过AI的能力，能自动发掘慢SQL,做业务复杂问题的定位，在秒级发现，在分钟级解决慢SQL或查询效率低的问题,这些都是数据库内部AI的监控能力，是总体方向。
7.阿里云PolarDB-内置Ganos时空引擎
多模是阿里云数据库局的方向，其中最重要的就是时空，阿里云数据库相较于其他不太一样的地方是有非常强的时空能力，不仅停留在传统的点线面的几何形式，现在甚至针对建筑的三维、复杂的电源、海量数据的聚合、海量图形的快速可视化都已提供了数据库级、原子级的能力，可直接对接前端的渲染引擎，解决高效的查询分析和可视化的问题。这是在多模方面的操作。除了施工类的数据，针对视频图像、搜索倒排索引等类别都有知识真知的向量。
8.阿里云PolarDB-全加密数据库
阿里云PolarDB布局是安全。阿里云数据库支持可信的硬件环境，可以实现数据不可见，但数据可用，在全流程进行密探服务。
二、PolarDB开源
1.开源PolarDB：云原生分布式数据库全球开源领导者之一
阿里云在发展布局方面有着比较前沿的考量，聚焦于前面提及的四化，提升基础能力。关于开源，目前PolarDB数据库已经，主要有两款产品，一是兼容mysql协议的PolarDB-X，这是分布式数据库。另一是兼容PG的PolarDB for postgreSQL。
2. PolarDB postgreSQL云原生企业级数据库
首先是PG，它是共享存储的架构，底层是一套存储，上面有尺度节点可增挂分节点或RO节点提升查询效率。2021已经开源了，到现在有三千多个star，同时现在正不断开源企业级特性在开源社区使用。
3.云原生分布式数据库PolarDB-X
PolarDB-X是诞生于阿里云的DRVS, 即淘宝最开始做双十一的中间件架构，后来把它做到数据库中，变成了透明的分布式，只要写一条SQL就能实现根据它的主键或其他指定键进行分部、分表，使用起来相当方便。它的组成比较清楚，全局节点下面有DN、CN, 同时有一个CDC，即所有日志存在各自的数据节点上，需要有统一全局逻辑的日志，把所有事情汇聚起来，CDC负责日志的汇聚。从2021年开源到现在，差不多有两千多个信息，关注度应也非常高。
依托于这两款数据库产品，从2021年至今，PolarDB每年都会把企业级的特性贡献在开源社区，而数据库也会有更多的企业特性让开发者使用。
三、PolarDB体验馆
1.功能体验馆：Talk is cheap，show me the code
PolarDB 有这么多好的功能，用户往往通过文档、销售介绍的ppt来了解这些能力，但这些并不能带来直观感觉。为进一步强化体验，今年PolarDB开启了一个非常重要的工作，就是做自己的体验馆。将里边重要的特性、跨产品结合者产品协作的能力结合起来构成一个体验馆。通过阿里云的网站进入阿里云数据库的主页即可进入。这个不是某款产品，而是阿里云数据库的主页，在这会有一个控制台，进入控制台后，有一站式控制台。很多云产品都有自己的控制台，比ECS、OSS有控制台，各产品线都有自己的控制台。但一站式是将所有阿里云云数据库的产品聚合，形成一个一站式平台。而拥有两款以上数据库产品的用户占比非常大，要不断的切换数据库引擎产品、工具产品，切换成本很高，所以做了统一的photo，这中间有一块就是跨产品或产品类的体验。目前设了三个体验馆，一是性能和价格力体验馆、二是和AI有关的体验馆，三是特殊、有代表性功能的体验馆，可以体验到各种各样的能力。
2.PolarDB Serverless 功能体验
Serverless体验馆进入很简单，只要创建一个任务，开启Serverless集群。测试方式是不断增加外部线程的压强。比如最开始是有四个线程访问，每次加四个，一直加到最高32个，然后开启一个普通的实例放在下面，随着压强的增加，进行有效抬升。当压强变化时，往后不到3秒，体服务立刻抬升，与之匹配更合适的规格。到上面后稳定下来，如果访问负载下降，延迟一段时间后就会下降，因为它并不知道下降是峰值的临时下降/波动，还是最终真的下降。当判断它是真的下降后，实例就会变配到更低的级别。用这样的方式（开箱式）让用户就直接体验到Serverless，不再是一大堆文字描述、几个柱状图、一页PPT这样的方式。
3. PolarDB无感切换功能体验
无感切换在数据库高可用方面有很大作用。比如说数据库出现要准备切换时，往往传统切换到热备的时候需要探查，会有连续三次连接不上，每次是5秒钟，15秒后才开始切。切了后，为保证位点能够对上，需要有运营的同学或技术维护的同学补数据等问题。比如有无感热备切换，下面是传统的切换，需要一定时间，中间可能需要十几秒或几十秒进行切换。但如果是无感切换，中间会有类似于VDS的更新选组机制，能够保证秒切。这样非常直观的就能让客户感受到到切换是怎么回事。
4 .PolarDB SQL2Map功能体验
关于SQL2Map，阿里云的polo数据库是时空能力很强的数据库。对此做了一个体验，即可任意连接数据库里的一张表，这张表是带时空类别的，比如点、线、面，或三模型，都可以查，看表有多少数据。最重要的是可以实现SQL2Map的功能。如果有相关从业者就知道把一条SQL转到map上不是一件容易的事情。如果SQL涉及查询的数据量很多，可能有几亿条，上图是一件非常低效的事情。对此做了很多图形化、显示化的支持，比如快速显示的索引，用这样的方式解决任意一条SQL显示结果直接上图。这比原来一条SQL查出来是一个一个黑框的表格更具感受。这就是我们带来的一系列能力。
以上就是PolarDB有关的技术布局和功能体验的介绍。如果想进一步体验的话，在动手实验区有上述多个体验馆的体验活动。
