華為高斯存儲

A. 淺析華為高斯GaussDB

華為的高斯資料庫（GaussDB）自面世以來，因其自主研發的特性備受業界矚目。盡管有人質疑其完全自研程度，但GaussDB實際上是基於Postgresql 9.2的改進，華為對分布式版本GaussDB 200/300的自研比例已相當高，且單機版本GaussDB 100已經開源，表現出華為對資料庫開發的開放和共享精神。

據反饋，華為高斯資料庫的出貨量已超過30,000套，尤其在金融行業，如工商銀行和招商銀行的案例中，GaussDB在核心交易系統中展現出了極高的可用性，故障切換時間極短，滿足了金融行業對高可用性的嚴苛要求。與招行合作，華為提供了一體化的智能數據解決方案，助力招行優化資源和提升效率。

相較於Oracle、SQL Server等老牌資料庫，盡管華為GaussDB尚處於起步階段，但其獨特的異構架構支持、AI-Native特性以及與華為IT架構的高度集成，使其具有顯著競爭優勢。華為公司智能數據平台CTO武新的言論預示著華為對GaussDB的長遠規劃，旨在將其打造為世界級資料庫，引領行業進步。

孟兆文老師，作為國內首批GaussDB認證講師，對GaussDB寄予厚望。他相信，隨著技術的發展和華為的堅定投入，GaussDB將如同鴻蒙操作系統一樣，在未來的5G時代和物聯網領域展現出強大的競爭力，成為中國資料庫領域的一顆璀璨明星。讓我們共同期待華為GaussDB的輝煌未來。

B. 華為GaussDB 100 體系架構是怎麼樣的

GaussDB體系架構主要由三部分組成：

1、網路及服務:當我們搭建完一台資料庫伺服器後，需要通過tcp/ip網路連接，這個時候伺服器側的lsnr線程會對用戶的連接行為進行監聽，符合連接條件，就可以進入資料庫；

2、實例：實例由兩部分構成

2.1 內存：內存是我們高斯資料庫處理數據的核心區域，有4個關鍵的buffer：

2.1.1 data buffer：將磁碟上的數據讀入內存進行緩存的地方，對於oltp系統而言，這個值設置的過小，會導致栓爭用，影響系統性能，設置過大，會加大數據塊的檢索時間，所以要不斷的調整，力求達到一個臨界的值；

2.1.2 log buffer：主要緩存DML、DDL等語句變更向量的日誌

2.1.3 temporary buffer：主要用戶內存排序，如果不夠用，直接用臨時表空間排序

2.1.4 share pool：主要存放sql、pl/sql語句及執行計劃的地方

2.2 進程：介紹幾個核心的進程

2.2.1、smon 主要負責實例恢復

2.2.2、dbwr 資料庫寫進程

2.2.3、arch 歸檔進程，就是備份在線日誌

2.2.4、ckpt 檢查點進程，主要負責打系統級的標記

2.2.5、stats 收集統計信息進程

3、資料庫：資料庫由三部分文件組成

3.1 控制文件：資料庫的記憶，記錄控制點、數據文件的地址等等

3.2 數據文件：裝在數據的文件

3.3 日誌文件：用戶資料庫恢復

這里有很多資料庫知識，你可以去看看

C. 華為的高斯資料庫是基於什麼資料庫的

華為的高斯資料庫建立在Hadoop和NoSQL技術的背景下，吸引了越來越多的注意力，特別是SQL在Hadoop上的應用。如今，市場上的SQL引擎種類繁多，為組織選擇帶來了挑戰。本文將探討企業在選擇引擎時需要考慮的關鍵因素。

首先，基於Hadoop的SQL引擎提供了SQL語句的便利，使得用戶可以使用熟悉的工具分析Hadoop中的大數據，如Apache Hive。然而，如果沒有SQL支持，用戶需要深入了解Hadoop技術介面。現在，有了SQL引擎，如CitusDB、Impala和HawQ，Hadoop的大數據處理變得更加容易，為企業擴展了更多可能性。

可供選擇的技術還包括數據虛擬化伺服器，它們能實現對Hadoop數據的SQL訪問，如Cirro Data Hub和Cisco/Composite。此外，一些SQL資料庫管理系統，如EMC/Greenplum UAP和Teradata Aster Database，也支持Hadoop數據的SQL訪問，提供了更多數據源的集成能力。

在眾多工具中，關鍵在於理解技術間的差異。例如，CitusDB因其對數據位置的了解，能快速訪問數據；而JethroData則通過索引直接訪問。選擇合適的引擎需要考慮SQL語言的全面性、節點連接的效率、對非結構化數據的處理能力、支持的存儲格式、用戶定義函數的執行以及多用戶工作負載的管理，還有數據聯合的能力，即連接不同數據源的能力。

總的來說，隨著Hadoop在企業中的廣泛應用，選擇一個能滿足這些考量因素的SQL引擎，對於有效利用大數據資源至關重要。企業在部署時，應充分評估這些技術特性，以便做出最佳決策。