openGauss学习笔记-79 openGauss 数据库管理-内存优化表MOT管理-内存表特性-MOT应用场景

本节介绍了openGauss内存优化表（Memory-Optimized Table，MOT）的应用场景。

79 MOT应用场景

• MOT可以根据负载的特点，显著加快应用程序的整体性能。MOT通过提高数据访问和事务执行的效率，并通过消除并发执行事务之间的锁和锁存争用，最大程度地减少重定向，从而提高了事务处理的性能。

  MOT的极速不仅因为它在内存中，还因为它围绕并发内存使用管理进行了优化。数据存储、访问和处理算法从头开始设计，以利用内存和高并发计算的最新先进技术。

  openGauss允许应用程序随意组合MOT和基于标准磁盘的表。对于启用已证明是瓶颈的最活跃、高争用和对性能敏感的应用程序表，以及需要可预测的低延迟访问和高吞吐量的表来说，MOT特别有用。

  MOT可用于各种应用，例如：

  • 高吞吐事务处理：这是使用MOT的主要场景，因为它支持海量事务，同时要求单个事务的延迟较低。这类应用的例子有实时决策系统、支付系统、金融工具交易、体育博彩、移动游戏、广告投放等。
  • 性能瓶颈加速：存在高争用现象的表可以通过使用MOT受益，即使该表是磁盘表。由于延迟更低、竞争和锁更少以及服务器吞吐量能力增加，此类表（除了相关表和在查询和事务中一起引用的表之外）的转换使得性能显著提升。
  • 消除中间层缓存：云计算和移动应用往往会有周期性或峰值的高工作负载。此外，许多应用都有80%以上负载是读负载，并伴有频繁的重复查询。为了满足峰值负载单独要求，以及降低响应延迟提供最佳的用户体验，应用程序通常会部署中间缓存层。这样的附加层增加了开发的复杂性和时间，也增加了运营成本。MOT提供了一个很好的替代方案，通过一致的高性能数据存储来简化应用架构，缩短开发周期，降低CAPEX和OPEX成本。
  • 大规模流数据提取：MOT可以满足云端（针对移动、M2M和物联网）、事务处理（Transactional Processing，TP）、分析处理（Analytical Processing，AP）和机器学习（Machine Learning，ML）的大规模流数据的提取要求。MOT尤其擅长持续快速地同时提取来自许多不同来源的大量数据。这些数据可以在以后进行处理、转换，并在速度较慢的基于磁盘的表中进行移动。另外，MOT还可以查询到一致的、最新的数据，从而得出实时结果。在有许多实时数据流的物联网和云计算应用中，通常会有专门的数据摄取和处理。例如，一个Apache Kafka集群可以用来提取10万个事件/秒的数据，延迟为10ms。一个周期性的批处理任务会将收集到的数据收集起来，并将转换格式，放入关系型数据库中进行进一步分析。MOT可以通过将数据流直接存储在MOT关系表中，为分析和决策做好准备，从而支持这样的场景（同时消除单独的数据处理层）。这样可以更快地收集和处理数据，MOT避免了代价高昂的分层和缓慢的批处理，提高了一致性，增加了分析数据的实时性，同时降低了总拥有成本（Total Cost of Ownership，TCO）。
  • 降低TCO：提高资源利用率和消除中间层可以节省30%到90%的TCO。友商案例：MemSQL、Azure。

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