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专访阿里资深研发工程师窦贤明:PG与商业数据库差距并不明显

简介: 在同台机器未做任何优化的情况下测试TPCC,PG与商业数据库的差距并不明显。如果不是极端或特殊的应用场景,性能上差距是比较小的,“这还是原生的,不算我们内部做的性能优化。”他指出。
导语:窦贤明,花名执白,阿里资深研发工程师,参与过PostgreSQL与Greenplum的内核源码维护、开发,以及云上自动化服务之类的工作。
 
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窦贤明认为, 支持类型、功能和语法丰富,性能优良

9月24日,窦贤明将参加在北京举办的线下活动,并做主题为《Greenplum分片案例分析》的分享。值此,他分享了PG、工作上的一些经历和经验。

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正文:
 
和大部分人一样,窦贤明也是被PG吸引过去的。有点特别的是,他之前完全不是做数据库的,“云计算刚刚兴起,分布式方兴未艾时,我一头扎了进去。”而和PG的结缘,也很巧合,“后来分布式数据库有紧急的工作需要去支持一下,然后就接触到了PostgreSQL。”
 
“接触之后发现,代码看起来挺漂亮的嘛,挺像我处女座的风格,然后玩着玩着就进来了。” 窦贤明对PG很是有感觉。
 
而后,他加入阿里,彻底扑入PG的怀抱,负责ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的内核源码开发与维护工作。
 
这份工作挑战挺多。比如某个特性本来在正常环境没什么问题的,但在云环境中就出问题了;比如针对云环境的优化之外,客户群体的复杂性也带来更高的自动化程度的要求;再者,就是功能上的需求和问题的修复。
 
解决各种挑战的背后,也加深了对PG的认识,积累下许多经验。比如对“为什么CPU满了?”、“为什么IO又满了?”、“为什么执行时间变长了?”等问题的认识,他说,这类问题的原因有很多,除了一些特殊场景以外,大部分是可以通过某些方法去解决的,比如索引、冗余数据的清理等。
 
对于PG性能,窦贤明说,在同台机器未做任何优化的情况下测试TPCC,PG与商业数据库的差距并不明显。如果不是极端或特殊的应用场景,性能上差距是比较小的,“这还是原生的,不算我们内部做的性能优化。”他指出。
 
对于9月24日PG线下的活动,这个直率的专家说:“希望大家能够玩得开心、能给大家带一点帮助就好。”
 
当然,他也讲述了ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的内核源码开发与维护工作中的挑战是如何应对的、这位资深工程师眼中的PG究竟什么样……等等。

更为具体的内容,请查看以下完整采访:

云栖社区:请介绍下你以及所从事的工作

窦贤明:我是窦贤明,研发工程师一枚。现在在阿里云数据库内核服务组里,参与PostgreSQL与Greenplum的内核源码维护、开发,以及云上自动化服务之类的工作。最近我们刚刚完成了Greenplum在云上的部署,大家可以很方便地来把玩一下,而不用自己费心费力地去搭建。

云栖社区:说说你和PG结缘的过程

窦贤明:我之前不是做数据库的,主要接触内核、驱动、文件系统之类的东西。在几年前,到了一家公司做分布式存储。那个时候云计算刚刚兴起,分布式方兴未艾,有大行其道之势,于是就一头扎了进去。到了之后,分布式数据库这边有些紧急的工作需要我去支持一下,然后就接触到了PostgreSQL。接触之后发现,代码看起来挺漂亮的嘛,挺像我处女座的风格,然后玩着玩着就进来了。

后来就到了阿里这边专门搞这个,还挺巧合的。

云栖社区:你在做ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的内核源码开发与维护工作中,有没有遇到什么挑战?都是如何解决的?

窦贤明:其实挑战还是挺多的,尤其是我们所支持的云计算环境中。比如某个特性本来在正常环境没什么问题的,但在云环境中就出问题了。这个对我们来说是出现比较多的挑战的地方,需要针对云环境做很多内核上的定制和优化。

除了针对云环境的优化之外,客户群体的复杂性也带来更高的自动化程度的要求。因为不可能人去一个个解决客户的问题,那么如何把这些客户的问题通过自动化来解,是挑战我们去做的事情。

再者,就是功能上的需求和问题的修复。虽说“No silver bullet”,但对于我们客户来讲都是希望功能尽量去完善;另外一个就是内核本身会有一些问题,不管是Bug也好还是设计上、实现上的问题,这些都是要我们团队去处理的。

云栖社区:你还为云数据库的良好运行保驾护航,保障用户在云数据库上的良好体验,能否介绍下当前用户遇到的最常见的问题,以及原因是什么?

窦贤明:在我接触到的问题当中,除了比较特别的使用上的问题外,我们遇到比较多的是性能问题。经常会被问到形如“为什么CPU满了?”、“为什么IO又满了?”、“为什么执行时间变长了?”之类的问题。这类问题的原因有很多,除了一些特殊场景以外,大部分是可以通过某些方法去解决的,比如索引、冗余数据的清理等。

但因为面向的云上客户群体比较复杂一点,对PG和数据库的熟悉程度多少有别,在针对这种问题方面我们团队也是花了很多精力去做这个事情。比如数据库的一键诊断,给用户一个诊断报告,用户看了之后对自己数据库的情况就一目了然了,哪条SQL该怎么做之类的。目前我们收到了比较多的正面评价。

云栖社区:你眼中的PG是什么样的,请谈谈它的优缺点

窦贤明:很多人有一个相对比较一致的看法,认为PG属于比较学院派的。从实现上来讲,PG的代码实现上可圈可点、比较规范,符合数据库原理,甚至可以作为教学范例来看。包括其实现上模块的划分、运行时的架构设计、ACID的实现和用法上权限的设计、SQL标准的支持、数据类型的支持等方面,都是比较中规中矩的,所以第一个关键字就是标准。

第二个是丰富,丰富主要体现在两个方面:

1.支持的类型方面:PG支持非常丰富的数据类型,除了常见的数据类型外,还支持包括JSON、GIS(geography和geometry)、XML、枚举、二进制等,甚至还有数组类型(对,你没看错,就是与编程语言中很相近的数组类型,你肯定懂我在说什么)。除此之外,还可以自己定制类型,比如IP等;同时定制类型的相关操作,比如avg、sum等,而且是强类型。可能大家平常数据库用的比较随意,会比较喜欢弱类型或者自动类型转换,但这个其实有代价的,在云上我们就遇到过很多类似的问题。对于数据库数据类型的合理使用,应该是应用开发者和DBA的必修课,可以带来很多收益。

2.功能和语法的丰富:语法的丰富很好解释,PG支持几乎所有的SQL标准,而且在语法实现上也很规范,这意味着友好和健壮。再加上其所支持的丰富的函数和存储过程语言(你可以用SQL、C、Python、Java、Perl等来写存储过程),这意味着PG可以适应各种各样的功能需求。PostgreSQL天然地具有非常良好的扩展性,依托于PG的插件,你可以很容易地添加或者去除相应的功能。而且,在PG生态里,很多比较牛逼闪闪的功能都是插件所提供的,并且不是内核维护者来开发的。这意味着,你完全可以依据自己的需求做任意的定制。而且我了解的DBA中,很多都具有不错的开发能力,以定制功能需求。

3.优良的性能。我们内部做过一些测试对比,但这里不是太方便公布,只能大概地说,在同台机器上未做任何优化的情况下测试TPCC,PG与商业数据库的差距并不明显。如果不是极端或特殊的应用场景,性能上差距是比较小的,这还是原生的,不算我们内部做的性能优化。

不过也有几个缼点:

第一个是知道的人太少了,生态比较脆弱。很多朋友抱怨找不到PG的DBA,想用,而又不敢用。生态脆弱也就导致中文资料比较匮乏,又导致大家学习成本的上升,从而没有形成正循环。而这个是我们一直在努力的,希望能够在云上让大家更方便、放心地使用PostgreSQL。

第二个就是PostgreSQL因为MVCC实现机制的原因,在特殊场景的使用和处理上对使用者有一定能力的要求。虽然现在常规场景也是即开即用,但出了问题,部分用户没有能够Hold住的能力——当然这个也与前面所说的生态有关系。对于这个问题,我们也在想办法处理,尽量地消除大家的后顾之忧,比如我们的数据库一键诊断和专家服务就是专门针对这类客户的。

云栖社区:本期线下活动,你将分享什么议题?对与会者,有什么寄语?

窦贤明:分享的主题是《Greenplum分片案例分析》:通过简单的内核上的分析,给大家介绍一下GP的分片上的用法,和在云上如何快速的把玩起来。

没啥寄语,希望大家能够玩得开心、能给大家带一点帮助就好。

相关阅读:

阿里云Greenplum官方介绍:

阿里云PostgreSQL官方介绍:https://www.aliyun.com/product/rds/postgresql

阿里云PPAS官方介绍:https://www.aliyun.com/product/rds/ppas

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