数据库内核月报 - 2017 / 05

PgSQL · 应用案例 · "写入、共享、存储、计算" 最佳实践

背景

数据是为业务服务的,业务方为了更加透彻的掌握业务本身或者使用该业务的群体,往往会收集,或者让应用埋点,收集更多的日志。

随着用户量、用户活跃度的增长,时间的积累等,数据产生的速度越来越快,数据堆积的量越来越大,数据的维度越来越多,数据类型越来越多,数据孤岛也越来越多。

日积月累,给企业IT带来诸多负担,IT成本不断增加,收益确不见得有多高。

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上图描绘了企业中可能存在的问题:

1. 数据孤岛问题严重(如果没有大数据平台时)。

2. 对成本预估不足,计算能力扩容麻烦,又或者铺张浪费严重。

3. 数据冗余问题突出。

4. 存储成本昂贵。

5. 业务萎缩后硬件成为固定资产,IT负担严重,几乎没有硬件伸缩能力。

6. 数据量太大,几乎无法备份。

7. 业务需求多,数据种类多,分析成本、开发成本高昂。

本文将针对这个场景,给出一个比较合理的方案,灵活使用,可以减轻企业IT成本,陪伴企业高速成长。

行业场景

### 1. 物流

一个包裹,从揽件、发货、运输、中转、配送到签收整个流程中会产生非常多的跟踪数据,每到一个节点,都会扫描一次记录包裹的状态信息。

运输过程中,车辆与包裹关联,车辆本身采集的轨迹、油耗、车辆状态、司机状态等信息。

配送过程,快递员的位置信息、包裹的配送信息都会被跟踪,也会产生大量的记录。

一个包裹在后台可能会产生上百条跟踪记录。

运输的车辆,一天可能产生上万的轨迹记录。

配送小哥,一天也可能产生上万条轨迹记录。

我曾经分享过一个物流配送动态规划的话题。有兴趣的童鞋也可以参考

《聊一聊双十一背后的技术 - 物流、动态路径规划》

物流行业产生的行为数据量已经达到了海量级别。

怎样才能有效的对这些数据进行处理呢?

比如:

实时按位置获取附近的快递员。

实时统计包裹的流量,快递员的调度,车辆的调度,仓库的选址等等一系列的需求。

2. 金融

金融行业也是数据的生产大户,用户的交易,企业的交易,证券数据等等。

数据量大,要求实时计算,要求有比较丰富的统计学分析函数等。

我曾经分享过一个关于模拟证券交易的系统需求分析。有兴趣的童鞋也可以参考

《PostgreSQL 证券行业数据库需求分析与应用》

3. 物联网

物联网产生的数据有时序属性,有流计算需求(例如到达阈值触发),有事后分析需求。

数据量庞大,有数据压缩需求。

我刚好也写过一些物联网应用的数据库特性分析,这些特性可以帮助物联网实现数据的压缩、流计算等需求。

《流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺IoT》

《旋转门数据压缩算法在PostgreSQL中的实现 - 流式压缩在物联网、监控、传感器等场景的应用》

《PostgreSQL 物联网黑科技 - 瘦身几百倍的索引(BRIN index)》

《一个简单算法可以帮助物联网,金融 用户 节约98%的数据存储成本》

《”物联网”流式处理应用 - 用PostgreSQL实时处理(万亿每天)》

《PostgreSQL 黑科技 range 类型及 gist index 助力物联网(IoT)》

物联网还有一个特性,传感器上报的数据往往包括数字范围(例如温度范围)、地理位置、图片等信息,如何高效的存储,查询这些类型的数据呢?

4. 监控

监控行业,例如对业务状态的监控,对服务器状态的监控,对网络、存储等硬件状态的监控等。

监控行业具有比较强的业务背景,不同的垂直行业,对监控的需求也不一样,处理的数据类型也不一样。

例如某些行业可能需要对位置进行监控,如公车的轨迹,出了位置电子围栏,发出告警。换了司机驾驶,发出警告。等等。

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5. 公安

公安的数据来自多个领域,例如 通讯记录、出行记录、消费记录、摄像头拍摄、社交、购物记录 等等。

公安的数据量更加庞大,一个比较典型的场景是风险控制、抓捕嫌犯。涉及基于地理位置、时间维度的人物关系分析(图式搜索)。

如何才能满足这样的需求呢?

6. 其他行业

其他不再列举。

行业痛点

如何解决数据孤岛,打通数据共享渠道?

如何高效率的写入日志、行为轨迹、金融数据、轨迹数据等?

如何高效的实时处理数据,根据阈值告警通知,实时分析等?

如何解决大数据的容灾、备份问题?

如何解决大数据的压缩和效率问题?

如何解决数据多维度、类型多,计算复杂的问题?

如何解决企业IT架构弹性伸缩的问题?

总结起来几个关键字:

写入、共享、存储、计算。

方案

用到三个组件:

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1. RDS PostgreSQL

支持时序数据、块级索引、倒排索引、多核并行、JSON、数组存储、OSS_FDW外部读写等特性。

解决OLTP,GIS应用、复杂查询、时空数据处理、多维分析、冷热数据分离的问题。

2. HybridDB PostgreSQL

支持列存储、水平扩展、块级压缩、丰富的数据类型、机器学习库、PLPYTHON、PLJAVA、PLR编程、OSS_FDW外部读写等特性。

解决海量数据的计算问题。

3. OSS 对象存储

多个RDS实例之间,可以通过OSS_FDW共享数据。

OSS多副本、跨域复制。

解决数据孤岛、海量数据存储、跨机房容灾、海量数据备份等问题。

1 写入

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数据写入分为3条路径:

1. 在线实时写入,可以走RDS SQL接口,单个实例能达到 百万行/s 以上的写入速度。

2. 批量准实时写入,可以走HybridDB SQL接口,单个实例能达到 百万行/s 以上的写入速度。

3. 批量准实时写入,比如写文件,可以走OSS写入接口,带宽弹性伸缩。

2 共享

多个RDS实例之间,可以通过OSS_FDW共享数据。

例如A业务和B业务,使用了两个RDS数据库实例,但是它们有部分需求需要共享数据,传统的方法需要用到ETL,而现在,使用OSS_FDW就可以实现多实例的数据共享,而且效率非常高。

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通过RDS PostgreSQL OSS_FDW的并行读写功能(同一张表的文件,可以开多个worker process进程并行读写),共享数据的读写效率非常高。

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并行体现三个方面:OSS读写并行、RDS PostgreSQL多核计算并行、RDS PG或HybridDB的多机并行。

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3 存储

对于实时数据,使用RDS PostgreSQL, HybridDB的本地数据存储。对于需要分析、需要共享的数据,使用OSS进行存储。

OSS相比计算资源的存储更加的廉价,在确保灵活性的同时,降低了企业的IT成本。

通过OSS对象存储,解决了企业的数据冗余、成本高等问题,满足了数据的备份、容灾等需求。

4 计算

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通过RDS PostgreSQL, HybridDB, OSS的三个基本组件,实现了计算资源、存储资源的分离。

因为计算节点的数据量少了(大部分数据都存在OSS了),计算节点的扩容、缩容、容灾、备份都更加方便。

计算本身分为以下几种

1. 流式计算

流式计算分为两种,一种是实时统计,另一种是设置阈值进行实时的告警。

通过pipelinedb(base on postgresql)可以实现这两类流计算。

好处:

SQL标准接口,丰富的内置函数支持复杂的流计算需求,丰富的数据类型(包括GIS,JSON等)支持更多的流计算业务场景,异步消息通知机制支持第二类流计算需求。

pipelinedb正在进行插件化改造,以后可以作为PostgreSQL的插件使用。

https://github.com/pipelinedb/pipelinedb/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22extension+refactor%22

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例如在监控领域,使用流计算的异步消息机制,可以避免传统主动问询监控的无用功问题。

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2. 实时交互业务

传统的OLTP需求,使用RDS PostgreSQL可以满足。

PostgreSQL的特性包括:GIS、JSON、数组、冷热分离、水平分库、K-V类型、多核并行、块级索引、倒排索引等。

PostgreSQL支持的场景包括:流计算、图式搜索、时序数据、路径规划、模糊查询、全文检索、相似查询、秒杀、基因、金融、化学、GIS应用、复杂查询、BI、多维分析、时空数据搜索等。

覆盖银行、保险、证券、物联网、互联网、游戏、天文、出行、电商、传统企业等行业。

3. 准实时分析

结合OSS对象存储,RDS PostgreSQL和HybridDB都可以实现准实时的分析。

同一份OSS的数据,也可以在多个实例之间进行共享,同时访问。

4. 离线分析、挖掘

结合OSS对象存储,RDS PostgreSQL和HybridDB都可以实现对离线数据的分析和挖掘。

RDS PostgreSQL 支持单机多核并行,HybridDB for PostgreSQL支持多机并行。用户可以根据计算量进行选择。

计算需要具备的能力

计算的灵魂是类型的支持、以及类型的处理。

1. PostgreSQL内置了丰富的类型支持,包括(数字、字符串、时间、布尔、枚举、数组、范围、GIS、全文检索、bytea、大对象、几何、比特、XML、UUID、JSON、复合类型等),同时支持用户自定义的类型。可以支持几乎所有的业务场景

2. 操作符,为了满足对数据的处理需求,PG对每一种支持的类型,都支持非常丰富的操作,

3. 内置函数,PG内置了丰富的统计学函数、三角函数、GIS处理函数,MADlib机器学习函数等。

4. 自定义计算逻辑,用户可以通过C, python, java, R等语言,定义数据的处理函数。扩展PostgreSQL, HybridDB for PostgreSQL的数据处理能力。

5. 聚合函数,内置了丰富的聚合函数,支持数据的统计。

6. 窗口查询功能的支持。

7. 递归查询的支持。

8. 多维分析语法的支持。

方案小结

1 RDS PostgreSQL 优势

主要体现在这几个方面

1. 性能

RDS PostgreSQL主要处理在线事务以及少量的准实时分析。

PG OLTP的性能可以参考这篇文档,性能区间属于商业数据库水准。

《数据库界的华山论剑 tpc.org》

PG 的OLAP分析能力,可以参考这篇文档,其多核并行,JIT,算子复用等特性,使得PG的OLAP能力相比其他RDBMS数据库有质的提升。

《分析加速引擎黑科技 - LLVM、列存、多核并行、算子复用 大联姻 - 一起来开启PostgreSQL的百宝箱》

PostgreSQL 10 在HTAP(OLTP与OLAP混合应用场景)方面还有更多的增强,预计社区5月份会发布BETA版本。

2. 功能

功能也是PostgreSQL的强项,在上一章《计算需要具备的能力》有详细介绍。

3. 扩展能力

计算能力扩展,RDS PostgreSQL的主要场景是OLTP在线事务,通过增加CPU,可以同时扩展OLTP的能力,以及扩展复杂计算的性能。

存储能力扩展,通过OSS存储以及oss_fdw插件,可以扩展RDS PG的存储能力,打破存储极限。

4. 成本

存储成本:由于大部分需要分离的数据都存储到OSS了,用户不再需要考虑这部分的容灾、备份问题。相比存储在数据库中,存储成本大幅降低。

开发成本:RDS PG, HybridDB PG都支持丰富的SQL标准接口,访问OSS中的数据(通过TABLE接口),使用的也是SQL标准接口。节省了大量的开发成本,

维护成本:使用云服务,运维成本几乎为0。

5. 覆盖行业

覆盖了银行、保险、证券、物联网、互联网、游戏、天文、出行、电商、传统企业等行业。

2 HybridDB PostgreSQL 优势

1. 性能

HybridDB PostgreSQL为MPP架构,计算能力出众。

2. 功能

在上一章《计算需要具备的能力》有详细介绍。

3. 扩展能力

计算能力扩展,通过增加计算节点数,可以扩展复杂计算的性能。

存储能力扩展,通过OSS存储以及oss_fdw插件,可以扩展RDS PG的存储能力,打破存储极限。

4. 成本

存储成本:由于大部分需要分离的数据都存储到OSS了,用户不再需要考虑这部分的容灾、备份问题。相比存储在数据库中,存储成本大幅降低。

开发成本:RDS PG, HybridDB PG都支持丰富的SQL标准接口,访问OSS中的数据(通过TABLE接口),使用的也是SQL标准接口。节省了大量的开发成本,

维护成本:使用云服务,运维成本几乎为0。

5. 覆盖行业

覆盖了银行、保险、证券、物联网、互联网、游戏、天文、出行、电商、传统企业等行业。

典型用法

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云端数据库如何与海量存储结合?

《RDS PostgreSQL : 使用 oss_fdw 读写OSS对象存储》

《HybridDB PostgreSQL : 使用 oss_fdw 读写OSS对象存储》