一、基础设施和数据库的演化趋势
（一）数据库演化趋势
数据库可以分为三个时代，第一个时代是IT时代的商业数据库时代，经典产品有Oracle和DB2，计算的基础设施是IOE，主要客户是大中型企业。
第二个时代是互联网时代的开源数据库，当时许多公司的数据库主要是LAMP，目前行业的许多数据库技术也是从这个时代积累而来。
第三个时代是万物互联时代的云原生数据库，有了共享云存储，做了存储计算分离，以前高端的硬件慢慢在普适化。
无论是部署量还是规模上，开源生态正在超越商业数据库的生态。目前不断涌现的数据库，通常都会兼容开源生态或者自己开源。
数据库的发展演进从最初在云下，后来慢慢到了云上，如今又有走向云下的趋势。我们发现，原来商业数据库的一些东西又回来了，如很多大客户喜欢的特性，是开源数据库不具备，而商业数据库所擅长的。如何在开源数据库上做好企业级特性，我们在这上面做了大量的工作。
（二）基础设施演化趋势
上图为阿里云数据库基础设施演化趋势，从最初的On-Premises机房，到如今的公共云。为了更好地服务客户，阿里云在公共云的基础上，衍生出了四种形态。
- 本地云
1）公共云控制台
2）网络互通
3）新购+利旧
4）弹性极强
从本质上看，公共云像一个大机房，本地云是一个小的机房，小机房和大机房体验基本一致。
- 专有云
1）独立控制台(飞天标准底座)
2）网络可隔离，可控性更强
3）官方+伙伴托管
4）100~1000台，弹性强
专有云规模较大一些，和公共云网络是弱连接，通常情况下选择这种形式的客户对安全性保密性要求比较高。
- 敏捷专有云
1）DBStack(飞天敏捷底座)
2）网络可隔离，产品可选配
3）官方+伙伴托管
4）10~100台，弹性适中
阿里云有一款产品叫DBStack（飞天敏捷底座），可以脱离硬件存在。
比如客户要做去O，去完之后剩下的硬件可以直接部署DBStack(飞天敏捷底座)，上面运行RDS，ADB，ADS等，是一套完整的数据解决方案。
- 被集成
1）第三方集成(无底座)
2）嵌入客户解决方案
3）软件/软硬一体
4）官方+伙伴托管
通过线下集成商的分发渠道，我们可以将数据库技术包装在他们的产品中，直接对外分发。比如像超图，其内核能力就是阿里云的产品PolarDB。
二、PolarDB企业级特性解读
（一）PolarDB-X 2.0整体架构
PolarDB-X是PolarDB的分布式版，我们在2021年3月份对PolarDB-X进行架构升级到2.0版本，升级后的架构如下所示。
PolarDB-X 2.0整体架构图
PolarDB-X 2.0主要有以下特性：
1. 元数据服务（Global Meta Service，GMS）
- 提供全局授时服务(TSO)
- 维护Table/Schema、Statistic等Meta信息
- 维护账号、权限等安全信息
2. 存储节点 （Date Node，DN）
- 基于多数派Paxos共识协议的高可靠存储
- 处理分布式MVCC事务的可见性判断
3. 计算节点（Compute Node，CN）
- 基于无状态的SQL引擎提供分布式路由和计算
- 处理分布式事务的2PC协调、全局索引维护等
4. 日志节点（Change Data Capture，CDC）
- 提供兼容MySQL生态的binlog协议和数据格式
- 提供兼容MySQL Replication主从复制的交互
要特别强调的是，在一个分布式数据库里面Binlog分为许多份，日志节点可以和全局授时服务相结合，把分布式的多份Binlog合成一份，这对MySQL用户非常友好。
（二）PolarDB-X 2.0强一致MVCC事务
有了全局授时时钟之后可以做全局强一致MVCC事务。虽然它是一个分布式的数据库，但是无论从性能、产品体验还是生态工具上，使用体验接近于一个单机MySQL，而且可以无限线性扩展。
（三）PolarDB-X 2.0 CDC
在2.0架构之前，很多客户抱怨在云上用PolarDB时，如果要把日志同步到线下机房做数据分析，无法搭起链路。
2.0架构上线之后这个问题可以通过CDC特性解决。只要一条网络链路，就能把数据全部同步，并且我们做了一个聚合，保证全局事务的顺序。
CDC特性如下：
1.全局 binlog
- 兼容事务 (分布式事务全局排序)
例：基于TraceId、TSO信息对Binlog全局排序
- 兼容分布式DDL
例：可支持DDL同步到下游，比如ADB
- 兼容分布式扩缩容
例：屏蔽内部分片迁移、广播表、索引等数据干扰
2. 主备 Replication
- 兼容MySQL生态的主备复制
例：MySQL作为PolarDB-X的备库，支持数据回流能力
- 兼容DTS的上下游生态
例：打通Oracle/DB2/PolarDB/ADB等数据库生态
如上图所示，PolarDB-X的两个集群可以互相做主备，MySQL和PolarDB-X也可以做主备切换，具备很好的生态兼容性。
（四）PolarDB HTAP
在过去的这段时间，PolarDB在分析能力上也做了很大的提升，下方是PolarDB单机并行的架构图。
并行查询特性如下：
- 通过分割B+Tree来分配任务，每个线程(Worker)关注一部分分区。
- 通常上层Server层计算的线程数远远小于分区数，使得每个线程可以得到的数据计算分区很多。
- “Fast”的worker线程可以处理更多的较小数据分区，“slow”的线程处理较少的但是比较大的数据分区，从而达到整体计算无差别。
- 每个工作线程可以自动去获取下一个要处理的数据分区（Round Robin模式）。
上方讲的是单机的SMP，我们还在多机上并行执行，如下图所示。
目前单机的加速效果将近15倍，如果上方的MTP这个架构出来，整体还会有一个更大的提升。
TPCH 加速效果显著
- TPCH 100G 32core/512G (BP 170 GB) (32 并发 vs 不开并发)；
- TPCH 100% SQL 可被加速，73%加速比超过8倍，总加速近15倍。
（五）PolarDB Global Database
如上图所示，PolarDB Global Database分为三个地方，张北、香港和美国硅谷。
PolarDB Global Database四大特性：
- 全球部署（Global Deployment）
数据跨地域同步，提供全球跨地域的容灾能力。RPO=0 SLA为99.99%
- 就近读加速（Accelerate by Reading the Nearest Node）
读操作就近读取数据，适合不同地域读多写少的场景。
- 多通道物理复制（Multi-Channel Physical Replication）
提供数据跨地域的高速同步，大压力场景下全球同步延迟确保在2秒以内。
- 多点跨地域写（Write to Multi Zones and Regions）
提供多点跨地域写功能，提供业务的多地部署能力。
传统的MySQL部署三地模式一般用Binlog同步，Binlong存在的问题是遇到大事务容易卡住。PolarDB用Redo做物理复制，而且它是多通道的，可以做并行复制与延迟同步。延迟同步的好处是存在更改余地，比如和美国硅谷做近实时同步，和香港做半天延迟同步，防止删库等误操作，安全系数非常高。
（六）PolarDB 热备
PolarDB还有一个非常好的特性，那就是PolarDB热备。
HRO特性：
1）内存和Redo实时同步；
2）主备切换秒级；
3）升降级切换不可用时间控制在5秒以下；
4）通过voting disk 进行主动故障切换。
Oracle的Rock主要是做高可用，一般超过两个节点的用户很少，四个节点更是凤毛麟角。通常情况下，用户的两个节点一个做写的负载均衡，还有一个做高可用，这在电信场景里面非常常见。
PolarDB的为写节点提供热备，这个热备会同步Buffer Pool，然后会把内存和Redo实时同步，在发生切换时，可以在极短的时间完成，保证业务稳定运行。
（七）PolarDB 多租户
PolarDB还有一个特性是多租户多写。
多写的意思是每个写节点负责不同的表，比如在某个SaaS场景中，一个数据库服务100个用户，这100个用户的数据互相隔离，每个用户可读可写，每个写节点之间的数据互不干扰，这种场景用一个PolarDB就可以支撑。
- 多租户特性
1）多租户多写（multi-tenant multi-master）；2）支持128个RW；3）支持non-conflict multi-master write；4）Partition/table/schema binds to RW；5）库表写入点秒级切换。
（八）PolarDB 混合云-DBStack
阿里云有个混合云叫DBStack，如上图所示，它既支持X86也支持ARM，能做国产化全加密一体机。
上图是运行在国产化全加密一体机上的管控平台，它和公有云的体验几乎是一致的，但是更小更清亮。
三、Roadmap
存储计算分离是这几年数据库发展中最重要的一个变化。近年来成功的商业数据库，如Snowflake、Oracle、RDS等，全部是存储计算分离的。
未来的PolarDB会做Share Nothing & Everything 一体化，架构图如下所示。
PolarDB Share Nothing & Everything 一体化架构优势：
- Leverage PolarDB已有基础设施，存储、管控、监控、审计等功能共享；
- Share Nothing基于存储计算分离架构，无限扩展，并且无需数据迁移，并可彻底消除传统分布式Data Skew问题；
- Share Everything场景写瓶颈大幅缓解，多节点可写；
- 无缝升级，可由单表直接转化成分布式表，一键操作即可完成分布式改造(alter table to partition_table by hash_range ***)；
- 两种场景都有极强高可用性；
- 兼容性和扩展性都能完美支持，在兼顾legacy业务的同时帮助客户完成数字化转型升级。
