背景
随着互联网的发展，数据爆炸性的增长，数据库逐渐成为了很多业务的绊脚石，很多业务也哭着喊着要上分布式数据库。
但是，传统的分库分表（sharding）带来的问题较多，得不偿失
传统分库分表问题
1、 扩容不方便（需要重分布数据）
2、 分布键变更很麻烦
3、 分布键选择（架构设计）需要谨慎，甚至很多sharding产品不支持多个分布键、或者不支持随机分布，导致业务不得不使用没有任何意义的自增序列来作为分布键。
4、 无法支持复杂查询。跨库JOIN性能差，甚至只能按分布键JOIN，其他字段不支持JOIN。（因为这种产品架构数据节点之间是孤岛，数据需要在孤岛之间交互，需要通过上层的中间件节点，而这样的话，如果有跨库JOIN，就需要将数据收到中间件节点再JOIN，性能差是可想而知的，甚至打爆中间节点。）
5、 当需要写入、返回大量结果集时，可能把中间件打爆。可能性非常大。
6、 分布式事务性能差，甚至不支持分布式事务。
7、 由于各个数据节点各自为政，实际上这种模式带来的SQL限制多、功能缺失多
8、 SQL功能缺失，导致应用改造成本巨大，（实际上就是限制多）。
9、 全局一致性时间点恢复几乎不可实现，不同的数据节点处于不同的状态，没有一个全局统一的快照管理和恢复机制。
传统分库分表最大的问题实际上还是孤岛问题，导致了一系列的问题。
HybridDB for PG如何破解这些问题
1、实时写入，通过直接写segment(可以做成对业务透明)，实现了单机25万行/s的写入能力。通过扩展计算节点，可以扩展整个集群的写入能力。
2、批量导入，通过OSS_EXT，走OSS通道实时写入，我们测试过50台机器的机器，达到了100亿（5.5TB）数据，1251秒导入的性能。
3、全局一致性，HDB PG基于数据库的ACID标准设计，是一个整体，支持全局事务。支持全局一致性。
4、点查，点查能力，每个节点可以实现100万TPS。通过扩展计算节点，可以扩展整个集群的点查TPS能力。
5、复杂查询，核心是MASTER节点的分布式执行计划，MASTER节点收到用户请求后，生成分布式执行计划，并下发给计算节点并行执行。
6、大结果集查询，通过游标，实现大结果集的查询，分页，接收等。
7、UDF，用户可以使用java, python, plpgsql等语言，在HDB PG中实现业务逻辑，实现复杂的查询场景需求。
8、任意列JOIN，由于HDB PG数据节点直接可以重分布数据，不需要走MASTER节点，因此，不需要维表，就可以实现任意列的JOIN，GROUP BY，DISTINCT等。
9、任意distinct，同上。
10、任意group by，同上。
《HybridDB PostgreSQL “Sort、Group、distinct 聚合、JOIN” 不惧怕数据倾斜的黑科技和原理 - 多阶段聚合》
11、MASTER不承担计算，由于MASTER节点不承担计算，所以不会成为计算瓶颈，包括排序在内（MASTER节点采用MERGE SORT，几乎不耗费资源）。
12、机器学习，通过madlib插件，实现了数据库内部的机器学习。
相关资料
http://madlib.incubator.apache.org/
https://pypi.python.org/pypi/pymadlib/0.1.4
https://github.com/pivotalsoftware/PivotalR
https://cran.r-project.org/web/packages/PivotalR/PivotalR.pdf
https://cran.r-project.org/web/packages/PivotalR/vignettes/pivotalr.pdf
13、扩展功能：
资源隔离，通过资源队列，可以管理不同的用户资源使用情况。
HLL，是一个估值插件，可以存储估值数据。
行列混合存储，行列混合存储，支持压缩。
分布键，支持任意键作为分布键，同时支持随机分布，支持多列作为分布键。不需要强制分布键。
分区表，支持多级分区，范围分区，枚举分区。
空间数据，支持PostGIS，可以管理空间数据。
JSON，支持JSON数据类型。
数组，支持多值类型。
全文检索，支持全文检索类型。
正则表达式，支持正则表达式查询语法。
OSS，支持冷热分离存储。
总结
HybridDB for PostgreSQL属于MPP架构，解决了几类问题，实现了HTAP（OLTP和OLAP混合业务）：
1、高并发小事务（实时写入、点查），
2、实时复杂大型计算，
3、批处理，
4、冷热数据分离，
5、资源隔离，
6、容量、功能扩展性，
容量水平扩展(支持两种扩容模式，一种原地扩容，一种跨集群扩容)，功能（UDF，plpython, pljava, plpgsql，插件）。
7、机器学习。
HybridDB for PG 性能指标
50台机器的集群，一些性能指标如下：
通过增加机器，可以实现线性性能提升。
