PolarDB PostgreSQL 版

PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等

PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离. pgpool-II是PostgreSQL读写分离中间件, 由于PolarDB是计算存储分离架构, 和aws aurora一样, 只需要配置pgpool的负载均衡, 不需要配置它ha功能. ha功能建议采用polardb开源生态产品, 例如乘数科技的集群管理软件, 配置pgpool时使用rw, ro节点对应的vip即可(vip由乘数的集群管理软件来管理).

PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版插件生态, 通过插件给数据库加装新的算法和索引|存储结构, 结合PolarDB的大规模存储管理能力, 实现算法和存储双剑合璧, 是企业在数据驱动时代的决胜利器.

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PolarDB 开源数据库支持云原生存算分离分布式架构, 一份存储支持多个计算节点, 目前是一写多读的架构. 内核已经很强大了, 怎么实现业务透明的读写分离, 还缺一个连接池, pgcat是不错的选择. pgcat支持连接池、sharding、读写负载均衡等, 更多功能请参考其官网 https://github.com/levkk/pgcat

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世界是确定的吗? 不 就好像我们拍照, 同一个相机, 同一个地点, 同一个时间连拍几张, 结果都不一样. 更不用说时间地点不一样了. 真正确定的数据并不多, 世界充满的是不确定的数据. 例如人脸识别, 存在数据库中的数据可能是曾经的照片, 但是你去比对人脸时是实时的, 角度、化妆、发型都可能不一样. 未来的数据库一定要解决一个问题, 如何在不确定的世界寻找确定的答案? PolarDB早几年就发布了pase插件, 解决高性能图像识别的问题, 通过将非结构化数据根据特征提取成为一串向量, 然后根据向量进行距离计算, 得到最相似的向量, 从而解决不确定数据的确定性搜索.

[《如何获得IP地址对应的地理信息库, 实现智能DNS解析? 就近路由提升全球化部署业务的访问性能》](../202211/20221124_09.md) 上一篇信息提到了如何获取IP地址段的地理信息库, 本篇信息将使用PolarDB for PostgreSQL来加速根据来源IP快速找到对应的IP地址段, 将用到PolarDB for PostgreSQL的SPGiST索引和inet数据类型. 相比于把IP地址段存储为2个int8字段作between and的匹配, SPGiST索引和inet数据类型至少可以提升20倍性能.

PolarDB-X开源以来一直和开源社区保持着良性的互动，根据社区开发者和用户的真实反馈，同时为了更好的服务广大用户和开发者，PolarDB-X决定优化开源代码仓库的地址与名称，新地址和新名称会更加便于理解与记忆。虽然名称做了改变，但是PolarDB-X开源的初心不会改变，会持续向社区输出卓越的分布式数据库技术，和广大用户与开发者共同创造国产数据库的美好未来。