OceanBase介绍

OceanBase 是什么

OceanBase 是由蚂蚁金服、阿里巴巴完全自主研发的分布式关系型数据库，始创于 2010 年。

OceanBase 具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容 SQL 标准和主流关系型数据库、低成本等特点。OceanBase 至今已成功应用于支付宝全部核心业务：交易、支付、会员、账务等系统以及阿里巴巴淘宝（天猫）收藏夹、P4P 广告报表等业务。除在蚂蚁金服和阿里巴巴业务系统中获广泛应用外，从 2017 年开始，OceanBase 开始服务外部客户，客户包括南京银行、浙商银行、人保健康险等。

产品优势
高性能：OceanBase 采用了读写分离的架构，把数据分为基线数据和增量数据。其中增量数据放在内存里（MemTable），基线数据放在 SSD 盘（SSTable）。对数据的修改都是增量数据，只写内存。所以 DML 是完全的内存操作，性能非常高。

低成本：OceanBase 通过数据编码压缩技术实现高压缩。数据编码是基于数据库关系表中不同字段的值域和类型信息，所产生的一系列的编码方式，它比通用的压缩算法更懂数据，从而能够实现更高的压缩效率。

高兼容：兼容常用 MySQL/ORACLE 功能及 MySQL/ORACLE 前后台协议，业务零修改或少量修改即可从 MySQL/ORACLE 迁移至 OceanBase。

高可用：数据采用多副本存储，少数副本故障不影响数据可用性。通过“三地五中心”部署实现城市级故障自动无损容灾

OceanBase 产品优势和应用场景

OceanBase 是一款金融级的分布式关系数据库，具备高性能、高可用、强一致、可扩展和兼容性高等典型优势，适用于对性能、成本和扩展性要求高的金融场景。

主要特性

高性能：存储采用读写分离架构，计算引擎全链路性能优化，准内存数据库性能。
低成本：使用PC服务器和低端 SSD，高存储压缩率降低存储成本，高性能降低计算成本，多租户混部充分利用系统资源。
高可用：数据采用多副本存储，少数副本故障不影响数据可用性。通过“三地五中心”部署实现城市级故障自动无损容灾。
强一致：数据多副本通过paxos 协议同步事务日志，多数派成功事务才能提交。缺省情况下读、写操作都在主副本进行，保证强一致。
可扩展：集群节点全对等，每个节点都具备计算和存储能力，无单点瓶颈。可线性、在线扩展和收缩。
兼容性：兼容常用 MySQL/ORACLE功能及 MySQL/ORACLE 前后台协议，业务零修改或少量修改即可从 MySQL/ORACLE 迁移至 OceanBase。应用场景

OceanBase 的产品定位是一款分布式关系数据库，经过多年蚂蚁金服内部业务的打磨，目前已经支持蚂蚁金服 100% 核心交易系统，稳定支撑阿里、蚂蚁内部上百个关键业务以及浙商银行、南京银行等多个外部客户。OceanBase 产品适用于金融、证券等涉及交易、支付和账务等对高可用、强一致要求特别高，同时对性能、成本和扩展性有需求的金融属性场景，以及各种关系型结构化存储的 OLTP 应用。OceanBase 天然的 Share-Nothing 分布式架构对于各种 OLAP 型应用也有很好的支持，例如云数据库 OceanBase 适用于以下典型场景：

金融级数据可靠性需求
金融环境下通常对数据可靠性有更高的要求，OceanBase 每一次事务提交，对应日志总是会在多个数据中心实时同步，并持久化。即使是数据中心级别的灾难发生，总是可以在其他的数据中心恢复每一笔已经完成的交易，实现了真正金融级别的可靠性要求。

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让数据库适应飞速增长的业务
业务的飞速成长，通常会给数据库带来成倍压力。OceanBase 作为一款真正意义的分布式关系型数据库，由一个个独立的通用计算机作为系统各个节点，数据根据容量大小、可用性自动分布在各个节点，当数据量不断增长时，OceanBase 可以自动扩展节点的数量，满足业务需求。
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连续不间断的服务
企业连续不间断的服务，通常意味着给客户最流畅的产品体验。分布式的 OceanBase 集群，如果某个节点出现异常时，可以自动剔除此服务节点，该节点对应的数据有多个其他副本，对应的数据服务也由其他节点提供。甚至当某个数据中心出现异常，OceanBase 可以在短时间内将服务节点切换到其他数据中心，可以保证业务持续可用。
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OceanBase 产品架构

OceanBase 数据库采用 Shared-Nothing 架构，各个节点之间完全对等，每个节点都有自己的 SQL 引擎、存储引擎，运行在普通 PC 服务器组成的集群之上，具备可扩展、高可用、高性能、低成本、云原生等核心特性。

OceanBase 数据库的整体架构如下图所示。
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集群架构

OceanBase 数据库支持数据跨地域（Region）部署，每个地域可能位于不同的城市，距离通常比较远，所以 OceanBase 数据库可以支持多城市部署，也支持多城市级别的容灾。一个 Region 可以包含一个或者多个 Zone，Zone 是一个逻辑的概念，它包含了 1 台或者多台运行了 OBServer 进程的服务器（以下简称 OBServer）。每一个 Zone 上包含一个完整的数据副本，由于 OceanBase 数据库的数据副本是以分区为单位的，所以同一个分区的数据会分布在多个 Zone 上。每个分区的主副本所在服务器被称为 Leader，所在的 Zone 被称为 Primary Zone。如果不设定 Primary Zone，系统会根据负载均衡的策略，在多个全功能副本里自动选择一个作为 Leader。

每个 Zone 会提供两种服务：总控服务（RootService）和分区（PartitionService）。其中每个 Zone 上都会存在一个总控服务，运行在某一个 OBServer 上，整个集群中只存在一个主总控服务，其他的总控服务作为主总控服务的备用服务运行。总控服务负责整个集群的资源调度、资源分配、数据分布信息管理以及 Schema 管理等功能。其中：

资源调度主要包含了向集群中添加、删除 OBServer，在 OBServer 中创建资源规格、Tenant 等供用户使用的资源；
资源均衡主要是指各种资源（例如：Unit）在各个 Zone 或者 OBServer 之间的迁移。
数据分布管理是指总控服务会决定数据分布的位置信息，例如：某一个分区的数据分布到哪些 OBServer 上。 Schema
管理是指总控服务会负责调度和管理各种 DDL 语句。

存储引擎
OceanBase 数据库的存储引擎采用了基于 LSM-Tree 的架构，把基线数据和增量数据分别保存在磁盘（SSTable）和内存（MemTable）中，具备读写分离的特点。对数据的修改都是增量数据，只写内存。所以 DML 是完全的内存操作，性能非常高。读的时候，数据可能会在内存里有更新过的版本，在持久化存储里有基线版本，需要把两个版本进行合并，获得一个最新版本。
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如上图所示，在内存中针对不同的数据访问行为，OceanBase 数据库设计了多种缓存结构。除了常见的数据块缓存之外，也会对行进行缓存，行缓存会极大加速对单行的查询性能。为了避免对不存在行的空查，OceanBase 数据库对行缓存构建了布隆过滤器，并对布隆过滤器进行缓存。OLTP 业务大部分操作为小查询，通过小查询优化，OceanBase 数据库避免了传统数据库解析整个数据块的开销，达到了接近内存数据库的性能。当内存的增量数据达到一定规模的时候，会触发增量数据和基线数据的合并，把增量数据落盘。同时每天晚上的空闲时刻，系统也会启动每日合并。另外，由于基线是只读数据，而且内部采用连续存储的方式，OceanBase 数据库可以根据不同特点的数据采用不同的压缩算法，既能做到高压缩比，又不影响查询性能，大大降低了成本。

SQL 引擎
OceanBase 数据库的 SQL 引擎是整个数据库的数据计算中枢，和传统数据库类似，整个引擎分为解析器、优化器、执行器三部分。当 SQL 引擎接受到了 SQL 请求后，经过语法解析、语义分析、查询重写、查询优化等一系列过程后，再由执行器来负责执行。所不同的是，在分布式数据库里，查询优化器会依据数据的分布信息生成分布式的执行计划。如果查询涉及的数据在多台服务器，需要走分布式计划，这是分布式数据库 SQL 引擎的一个重要特点，也是十分考验查询优化器能力的场景。OceanBase 数据库查询优化器做了很多优化，诸如算子下推、智能连接、分区裁剪等。如果 SQL 语句涉及的数据量很大，OceanBase 数据库的查询执行引擎也做了并行处理、任务拆分、动态分区、流水调度、任务裁剪、子任务结果合并、并发限制等优化技术。

下图描述了一条 SQL 语句的执行过程，并列出了 SQL 引擎中各个模块之间的关系。

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Parser（词法/语法解析模块）
Parser 是整个 SQL 执行引擎的词法或语法解析器，在收到用户发送的 SQL 请求串后，Parser 会将字符串分成一个个的单词，并根据预先设定好的语法规则解析整个请求，将 SQL 请求字符串转换成带有语法结构信息的内存数据结构，称为语法（Syntax Tree）。为了加速 SQL 请求的处理速度，OceanBase 数据库对 SQL 请求采用了特有的快速参数化，以加速查找执行计划的速度。
Resolver（语义解析模块）
当生成语法树之后，Resolver 会进一步将该语法树转换为带有数据库语义信息的内部数据结构。在这一过程中，Resolver 将根据数据库元信息将 SQL 请求中的 token 翻译成对应的对象（例如库、表、列、索引等），生成语句树。
Transfomer（逻辑改写模块）
在查询优化中，经常利用等价改写的方式，将用户 SQL 转换为与之等价的另一SQL，以便于优化器生成最佳的执行计划，这一过程称为查询改写。Transformer 在Resolver 之后，分析用户 SQL 的语义，并根据内部的规则或代价模型，将用户 SQL改写为与之等价的其他形式，并将其提供给后续的优化器做进一步的优化Transformer 的工作方式是在原 Statement Tree 上做等价变换，变换的结果仍然是一棵语句树。
Optimizer（优化器）
优化器是整个 SQL 优化的核心，其作用是为 SQL 请求生成最佳的执行计划。在优化过程中，优化器需要综合考虑 SQL 请求的语义、对象数据特征、对象物理分布等多方面因素，解决访问路径选择、联接顺序选择、联接算法选择、分布式计划生成等多个核心问题，最终选择一个对应该 SQL 的最佳执行计划。SQL 的执行计划是一棵由多个操作符构成的执行树。
Code Generator（代码生成器）
优化器负责生成最佳的执行计划，但其输出的结果并不能立即执行，还需要通过代码生成器将其转换为可执行的代码，这个过程由 Code Generator 负责。
Executor（执行器）
当 SQL 的执行计划生成后，Executor 会启动该 SQL 的执行过程。对于不同类型的执行计划，Executor 的逻辑有很大的不同：对于本地执行计划，Executor 会简单的从执行计划的顶端的算子开始调用，由算子自身的逻辑完成整个执行的过程，并返回执行结果；对于远程或分布式计划，Executor 需要根据预选的划分，将执行树分成多个可以调度的线程，并通过 RPC 将其发送给相关的节点执行。
Plan Cache（执行计划缓存模块）
执行计划的生成是一个比较复杂的过程，耗时比较长，尤其是在 OLTP 场景中，这个耗时往往不可忽略。为了加速 SQL 请求的处理过程，SQL 执行引擎会将该 SQL 第一次生成的执行计划缓存在内存中，后续的执行可以反复执行这个计划，避免了重复查询优化的过程

OceanBase 产品部署方案

云数据库 OceanBase 分为高可用版本和基础版本，支持多机房部署、双机房部署和单机房部署三种部署方案。

高可用版本
云数据库 OceanBase 高可用版本为您提供机房级、主机级容灾等多种策略的高可用服务，支持多机房部署、双机房部署和单机房部署三种部署方案。

多机房部署
云数据库 OceanBase 多机房部署指将三个节点部署在三个不同可用区，实现跨可用区容灾，不额外收费。每个节点均为全功能副本，其中一个主副本提供读写服务，两个备副本提供只读服务。当主副本发生故障时，备副本将会升为主副本继续提供读写服务。

双机房部署
云数据库 OceanBase 双机房部署将两个节点部署在两个可用区，其中一个节点作为主副本提供读写服务，另外一个备节点可以提供只读服务。并在第三个可用区部署一个日志节点，该节点仅用于日志同步，不包含数据副本，不对外提供读写服务。双机房部署仍具备机房级容灾能力，与多机房部署相比在性价比上有较大提升。

单机房部署
云数据库 OceanBase 单机房部署指所有节点位于同一可用区，具备主机级别故障容灾能力，同时由于单机房部署的写请求无需进行跨机房同步，延时较小。

基础版本
云数据库 OceanBase 基础版本支持单机房单节点部署，容灾能力较弱。您购买时无需选择存储容量，存储费用根据实际使用量按小时计费。