根据TP 和AP 在存储和计算上是否共享与分离的维度,可以分为哪些?
第一,TP 和AP 在存储计算上都分离,即分为TP 与AP 两套独立的系统。TP 的数 据需要导入到AP 系统中,存在延迟、时效性不高的问题。同时两份存储也增加了 冗余、存储成本以及运维难度。
第二,TP 和AP 在存储和计算上都共享。该模式对TP 和AP 查询时或多或少都会造 成一些影响。同时,受限于TP 查询,AP 比重增大时,无法弹性scale out,同样也 只能在单机上调整自己的CPU 与memory。第三,TP 和AP 在存储上共享,在计算上分离,即PolarDB 云原生HTAP 的方案。
PolarDB 云原生HTAP 的整体架构。底层为共享存储池,上层为多个计 算节点,每个计算节点内包含了一个读写节点和多个RO 节点。 由于TP 和AP 共享一套存储,减少了存储成本,可以提高查询的时效性,能提供秒 毫秒级的数据新鲜度。
其次,TP 查询受限于RO 节点与RW 节点,而AP 查询仅受限于部分RO 节点,因 此可以实现TP 与AP 的物理隔离,并杜绝了CPU 与memory 的相互影响。 另外,该架构具备Serverless 的弹性扩展能力,可以在任何RO 级联上发起分布式 MPP 查询,可以弹性调整MPP 执行节点的范围,可以弹性调整单机MPP 的单机并 行度。
最后,该架构消除了数据的存储倾斜和计算倾斜,在执行过程中也可充分考虑到PG Buffer Pool 的亲和性。
以上内容摘自《PolarDB for PostgreSQL 开源必读手册》电子书,点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7822 可下载完整版
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