PolarDB-SCC使用问题之PolarDB-SCC是如何实现高性能全局一致性读的

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
简介: PolarDB-SCC使用问题之PolarDB-SCC是如何实现高性能全局一致性读的

问题一:PolarDB-SCC的各个设计对性能有何影响?


PolarDB-SCC的各个设计对性能有何影响?


参考回答:

PolarDB-SCC的各个设计,包括线性Lamport时间戳(LLT)和多层细粒度的修改追踪(HMT),对总体的性能提升都是有帮助的。特别是当只读节点(RO)数量越多时,性能提升越明显。


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https://developer.aliyun.com/ask/639409



问题二:PolarDB-SCC如何与Serverless功能结合?


PolarDB-SCC如何与Serverless功能结合?


参考回答:

PolarDB-SCC可以通过代理提供一个统一的强一致的访问点。当与PolarDB的Serverless功能结合时,可以针对动态的工作负载动态调整只读节点(RO)的数量,而应用程序看起来像是只连接到一个拥有动态资源的读写节点(RW),同时保证了强一致性。


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https://developer.aliyun.com/ask/639410



问题三:在动态添加RO节点的测试中,性能有何变化?


在动态添加RO节点的测试中,性能有何变化?


参考回答:

在动态添加RO节点的测试中,当工作负载增加时,数据库集群会在后台动态添加更多RO节点。当集群中添加更多RO节点时,性能会以几乎线性的方式迅速提高。


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https://developer.aliyun.com/ask/639411



问题四:PolarDB-SCC的新架构主要利用了哪些技术?


PolarDB-SCC的新架构主要利用了哪些技术?


参考回答:

PolarDB-SCC的新架构主要利用了RDMA的多种算子来全面重构主从节点间的数据通信模式,并融合了基于时间序的新一代事务系统。


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https://developer.aliyun.com/ask/639412



问题五:PolarDB-SCC是如何实现高性能全局一致性读的?


PolarDB-SCC是如何实现高性能全局一致性读的?


参考回答:

PolarDB-SCC通过追踪细粒度的数据修改、设计新的时间戳方案,并融合基于时间序的新一代事务系统,从而实现了高性能全局一致性读。


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