GreatSQL 8.0.32-24 今日发布

news2024/11/22 18:33:27
  • 1.新增特性

    • 1.1 SQL兼容性
    • 1.2 MGR
    • 1.3 性能优化
    • 1.4 安全
  • 2.稳定性提升

  • 3.其他调整

  • 4.bug修复

  • 5.GreatSQL VS MySQL

  • 6.GreatSQL Release Notes


GreatSQL 8.0.32-24版本发布,增加并行load data、(逻辑 & CLONE)备份加密、MGR读写节点可绑定动态VIP、Oracle兼容扩展、审计日志增强等重磅特性。

直播预告:GreatSQL 8.0.32-24发布会

直播时间:2023.06.05 15:00 - 16:00

扫码预约发布会或点击下方阅读原文进行报名

image-20230605090721995

0.项目信息

  • 代码仓库:https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL
  • 最新下载:https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL/releases/tag/GreatSQL-8.0.32-24
  • 项目文档:https://greatsql.cn/docs
  • 项目官网:https://greatsql.cn

1.新增特性

1.1 SQL兼容性

在GreatSQL 8.0.32-24中,实现了多项SQL兼容性功能,包括数据类型扩展、SQL语法等超过20个兼容特性。

1.1.1 数据类型扩展

  • CLOB
  • VARCHAR2

1.1.2 SQL语法

  • DATETIME 运算
  • ROWNUM
  • 子查询无别名
  • EXPLAIN PLAN FOR

1.1.3 函数

  • ADD_MONTHS()
  • CAST()
  • DECODE()
  • INSTR()
  • LENGTH()
  • LENGTHB()
  • MONTHS_BETWEEN()
  • NVL()
  • SUBSTRB()
  • SYSDATE()
  • TO_CHAR()
  • TO_DATE()
  • TO_NUMBER()
  • TO_TIMESTAMP()
  • TRANSLATE()
  • TRUNC()
  • SYS_GUID()

更多信息详见文档:GreatSQL中的SQL兼容性(https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/relnotes/greatsql-803224/sql-compat.md)

1.2 MGR

1.2.1 MGR内置动态VIP

在GreatSQL 8.0.32-24中,新增MGR读写节点支持绑定VIP(虚拟IP)特性。利用该特性,使得MGR在单主模式下运行时,能自动识别读写节点并绑定VIP,支持应用端即可通过VIP对数据库发起读写请求,当读写节点角色发生变化时,VIP也会随之自动漂移并重新绑定,应用端无需修改VIP配置。

更多信息详见文档:GreatSQL中MGR支持内置vip特性(https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/relnotes/greatsql-803224/mgr-vip.md)

1.2.2 新增applier queue批处理机制

新增相应选项 group_replication_applier_batch_size_threshold。当MGR中的并发事务太大,或者个别Secondary节点(磁盘I/O)性能较差时,可能会导致applier queue堆积越来越大,一直无法及时跟上Primary节点。

这时候有效的办法就是让applier queue落地时采用批量的方式,提高落盘效率。默认地,applier queue里的event是逐个落盘的,这种方式效率很低。当applier queue超过 group_replication_applier_batch_size_threshold 设定的阈值时,就会触发批量落盘模式,每100个event批量落盘,就能大大提高落盘效率。

在生产环境中,选项 group_replication_applier_batch_size_threshold 值不要设置太小,建议不低于10000。默认值 100000,最小值10(仅用于开发、测试环境),最大值100000000(基本上等于禁用)。一个大事务会包含很多个event,当该选项设置太低时,可能会导致一个事务中的event没办法及时落盘,会造成relay log不完整,节点crash时,就需要从Primary节点重新读取binlog进行恢复。

System Variable Namegroup_replication_applier_batch_size_threshold
Variable ScopeGlobal
Dynamic VariableYES
Permitted Values[10 ~ 100000000]
Default100000
Description当applier queue超过 group_replication_applier_batch_size_threshold 设定的阈值时,就会触发批量落盘模式,每100个event批量落盘,提高落盘效率。

1.2.3 Xcom cache分配静态化

在MySQL 5.7里,Xcom cache size最大值1G,且不可动态调整。从MySQL 8.0开始,可对其动态调整。在 <= MySQL 8.0.20的版本中,最小值1G。在>= MySQL 8.0.21的版本中,最小值128M。

在MySQL中,是动态按需分配Xcom cache的,如果太多有空闲,就释放;如果不够用,再动态分配更多内存,一次分配大概250000个cache item,很容易造成约150ms的响应延迟。也就是说,会随着事务多少的变化而可能频繁产生响应延迟。

在GreatSQL中,对Xcom cache采用了静态化分配机制,即一开始就预分配约1GB内存用于Xcom cache,这可以避免前面提到的响应延迟抖动风险,不过“副作用”是mysqld进程所占用的内存会比原来多,在内存特别紧张的服务器上不太适合。

新增相应选项 group_replication_xcom_cache_mode 用于设置Xcom cache静态化初始大小:

System Variable Namegroup_replication_xcom_cache_mode
Variable ScopeGlobal
Dynamic VariableYES
Permitted Values[0 ~ 4]
Default2
Description设置Xcom cache静态化初始大小,对应关系如下: 0:约能缓存50万个Xcom条目,相应内存消耗约200MB; 1:约能缓存100万个Xcom条目,相应内存消耗约500MB; 2:约能缓存200万个Xcom条目,相应内存消耗约1GB; 3:约能缓存400万个Xcom条目,相应内存消耗约2GB; 4:约能缓存800万个Xcom条目,相应内存消耗约4GB;

1.2.4 其他优化

  • 优化了孟子算法,使得无论是单主模式还是多主模式下,均有不同程度的性能提升。
  • 消除了杀节点进程场景下的性能抖动。
  • 优化了加入节点时可能导致性能剧烈抖动的问题。
  • 优化手工选主机制,解决了长事务造成无法选主的问题。
  • 完善MGR中的外键约束机制,降低或避免从节点报错退出MGR的风险。
  • 提升了Secondary节点上大事务并发应用回放的速度。
  • 增加Xcom cache条目,提升了在网络延迟较大或事务应用较慢场景下的性能。
  • 新增参数选项:group_replication_broadcast_gtid_executed_period 用于设置节点之间各自广播节点的gtid值的频率,单位为毫秒,默认为1000,最小200,最大60 000,配合新的事务认证队列清理算法,进行认证数据库的清理操作。收到所有节点的gtid后,就可以清理都执行完毕的gtid的认证信息了。
  • 新增参数选项:group_replication_flow_control_max_wait_time,用于设置每次触发流控时,流控等待的最大时长,默认为3600s,最大为86400s(1天)。

1.3 性能优化

1.3.1 并行load data

MySQL原生的load data采用单线程读取本地文件(或收取client传来的网络数据包),逐行获取内容后再插入数据。

当导入的单个文件很大时,单线程处理模式无法充分利用数据库的资源,导致执行时间很长。又由于load data导入的数据在一个事务内,当binlog事务超过2G时,可能会导致无法使用binlog在MGR集群间同步。

为解决上述两个问题,GreatSQL支持了load data并行导入。开启并行导入后,会自动切分文件成小块(可配置),然后启动多个worker线程(数量可配置)导入文件块。并行导入与engine无关,理论上支持任何存储引擎。

更多信息详见文档:GreatSQL中的并行load data特性(https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/relnotes/greatsql-803224/parallel_load_data.md)

1.3.2 优化器优化

优化了执行计划,使得benchmark tpcc测试吞吐量更高,也更加稳定。

1.4 安全

1.4.1 mysqldump备份加密

GreatSQL 8.0.32-24支持在mysqldump进行逻辑备份时产生加密备份文件,并且也支持对加密后的备份文件解密导入。

更多信息详见文档:GreatSQL中的逻辑备份加密特性(https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/relnotes/greatsql-803224/mysqldump-encrypt.md)

1.4.2 审计日志入表

GreatSQL支持将审计日志写入数据表中,并且设置审计日志入表规则,以便达到不同的审计需求。

审计内容将包括操作账户、客户端ip、被操作的数据库对象、操作的完整语句、操作结果。

更多信息详见文档:GreatSQL中的审计日志入表特性(https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/relnotes/greatsql-803224/audit-log-in-table.md)

1.4.3 表空间国密加密

在开源MySQL原有keyring架构,通过国密算法,增强开源MySQL keyring架构的安全性。MySQL的表空间加密keyring架构包含2层加密,master key 和 tablespace key。

  • master key用于加密tablespace key,加密后的结果存储在tablespace的header中。
  • tablespace key用于加密数据

当用户想访问加密的表时,InnoDB会先用master key对之前存储在header中的加密信息进行解密,得到tablespace key。再用tablespace key解密数据信息。tablespace key是不会被改变的,而master key可以随时改变。开源MySQL的master key采用keyring_file插件,key file直接存储在磁盘上。

本功能点通过基于国密算法sm4,增加了数据库的安全性。

创建国密算法加密表

CREATE TABLE test.t1(c1 INT, c2 INT) ENGINE = InnoDB ENCRYPTION = 'Y';

更多信息详见文档:GreatSQL中的表空间加密国密支持(https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/relnotes/greatsql-803224/innodb-tablespace-encrypt.md)

1.4.4 CLONE备份加密

GreatSQL支持在利用CLONE备份时同步进行加密操作,提升备份文件安全性,避免备份文件被盗或泄漏时造成损失。

更多信息详见文档:CLONE备份加密(https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/relnotes/greatsql-803224/clone-encrypt.md)

2.稳定性提升

3.其他调整

4.bug修复

  • 修复InnoDB并行查询可能导致查询hang住,甚至crash的问题。

5. GreatSQL VS MySQL

特性GreatSQL 8.0.32-24MySQL 8.0.32
开源
ACID完整性
MVCC特性
支持行锁
Crash自动修复
表分区(Partitioning)
视图(Views)
子查询(Subqueries)
触发器(Triggers)
存储过程(Stored Procedures)
外键(Foreign Keys)
窗口函数(Window Functions)
通用表表达式CTE
地理信息(GIS)
基于GTID的复制
组复制(MGR)
MyRocks引擎
SQL兼容扩展1.数据类型扩展 2.SQL语法扩展 共超过20个扩展新特性
MGR提升1.地理标签 2.仲裁节点 3.读写节点绑定VIP 4.快速单主模式 5.智能选主机制 6.全新流控算法
性能提升1.InnoDB并行查询 2.并行load data
安全提升1.国密支持 2.备份加密 3.审计日志入库

此外,GreatSQL 8.0.32-24基于Percona Server for MySQL 8.0.32-24版本,它在MySQL 8.0.32基础上做了大量的改进和提升以及众多新特性,详情请见:Percona Server for MySQL feature comparison(https://docs.percona.com/percona-server/8.0/feature_comparison.html#percona-server-for-mysql-feature-comparison),这其中包括线程池、审计、数据脱敏等MySQL企业版才有的特性,以及PFS提升、IFS提升、性能和可扩展性提升、用户统计增强、processlist增强、slow log增强等大量改进和提升,这里不一一重复列出。

6. GreatSQL Release Notes

  • Changes in GreatSQL 8.0.25-17 (2023-3-13)
  • Changes in GreatSQL 8.0.25-16 (2022-5-16)
  • Changes in GreatSQL 8.0.25-15 (2022-8-26)
  • Changes in GreatSQL 5.7.36-39 (2022-4-7)

Enjoy GreatSQL :)

关于 GreatSQL

GreatSQL是由万里数据库维护的MySQL分支,专注于提升MGR可靠性及性能,支持InnoDB并行查询特性,是适用于金融级应用的MySQL分支版本。

相关链接: GreatSQL社区 Gitee GitHub Bilibili

GreatSQL社区:

image

社区有奖建议反馈: https://greatsql.cn/thread-54-1-1.html

社区博客有奖征稿详情: https://greatsql.cn/thread-100-1-1.html

社区2022年度勋章获奖名单: https://greatsql.cn/thread-184-1-1.html

(对文章有疑问或者有独到见解都可以去社区官网提出或分享哦~)

技术交流:

image-20221030163217640

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/610695.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MyBatis的创建和单表使用

前言&#xff1a; 之前我们了解到MySQL。接下来了解一下MyBatis&#xff0c;它不是一种数据库&#xff0c;那是什么呢和数据库有什么联系了&#xff1f; 目录 一&#xff1a;MyBatis的定义 二&#xff1a;MyBatis的创建 三&#xff1a;MyBatis的简单使用 3.1:准备工作 3.…

后端服务架构高性能设计之道

“N 高 N 可”&#xff0c;高性能、高并发、高可用、高可靠、可扩展、可维护、可用性等是后台开发耳熟能详的词了&#xff0c;它们中有些词在大部分情况下表达相近意思。本序列文章旨在探讨和总结后台架构设计中常用的技术和方法&#xff0c;并归纳成一套方法论。 前言 本文主…

视频采集到录制 - MP4生成

录制最终格式是MP4&#xff0c;视频流是采用H264编码流&#xff0c;音频是aac编码流 最终需要将两个流合并到一个文件里 采用的方案&#xff0c;是通过mp4v2的库&#xff0c;进行合并 原理很简单&#xff1a; 先创建文件&#xff0c;输入编码参数 需要创建视频流初始 也需要…

制造业在数字化时代如何应对挑战和机遇?

随着数字化时代的到来&#xff0c;制造业不可避免地会受到一些对应的挑战和机遇。以下是一些关键部分&#xff1a; 数字化转型&#xff1a;制造商已经采用数字技术来转变他们的运营。包括采用高级分析、自动化、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT)。这些技术可以提高生产力、质量控制…

2.项目数仓、项目工具

项目数仓 数仓(Data Warehouse)是指用于存储和管理企业数据的一种大型数据库系统,以支持企业的决策分析活动。它采用了ETL(抽取、转化、加载)等技术来集成和清洗数据,并提供了灵活的查询和报表功能,使得分析师和决策者可以更好地理解企业的业务情况和趋势。 项目工…

基于三相坐标系状态方程的感应电动机起动动态计算(Matlab代码实现)

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

DataGrip使用技巧总结

&#x1f353; 简介&#xff1a;java系列技术分享(&#x1f449;持续更新中…&#x1f525;) &#x1f353; 初衷:一起学习、一起进步、坚持不懈 &#x1f353; 如果文章内容有误与您的想法不一致,欢迎大家在评论区指正&#x1f64f; &#x1f353; 希望这篇文章对你有所帮助,欢…

照片怎么拼图?简单好用的拼图方法分享

照片的拼接不仅能够让我们将多张照片合成一张大图&#xff0c;还能够发挥我们的想象和创意&#xff0c;例如&#xff0c;我们可以将不同的照片拼接在一起&#xff0c;创造出一个全新的场景&#xff0c;或者将同一个场景的不同角度的照片拼接在一起&#xff0c;制作出一个完整的…

一个网站建设公司如何保障提供优质的服务

网站建设公司提供的服务是否优质&#xff0c;直接影响到客户的口碑&#xff0c;也会影响到公司的口碑。 一个好的网站建设公司&#xff0c;不仅会提供优质的服务&#xff0c;还会有专业的技术人员对客户进行跟踪服务。这是一项重要的工作&#xff0c;需要一个网站建设公司不断…

《神奇的连接组》读后

人类大脑被戏称为“三磅的宇宙”&#xff0c;或许可以从科学上解释关于“意识”的问题&#xff0c;大脑的神经科学可能是人类科学的最终前沿。 任何真正先进的科技&#xff0c;看起来都与魔法无异。 要解释大脑如何运转&#xff0c;单凭基因无法解释大脑为什么这样工作&#xf…

Java——Java易错选择题复习(2)(计算机网络)

1. 下面关于源端口地址和目标端口地址的描述中&#xff0c;正确的是&#xff08; &#xff09; A. 在TCP/UDP传输段中&#xff0c;源端口地址和目的端口地址是不能相同的 B. 在TCP/UDP传输段中&#xff0c;源端口地址和目的端口地址必须是相同的 C. 在TCP/UDP传输段中&#xff…

chatgpt赋能python:Python声音处理之变声

Python声音处理之变声 随着科技的发展&#xff0c;人们对于声音处理越来越感兴趣。变声技术就是其中的一种&#xff0c;它可以将一个人的声音变成其他的人或动物的声音&#xff0c;非常有趣。 Python作为一种广泛使用的编程语言&#xff0c;可以在声音处理中发挥重要作用。本…

如何在食品行业运用IPD?

食品是我国重要的民生产业之一&#xff0c;是保障和满足人民群众不断增长消费需求的重要支撑。食品指各种供人食用或者饮用的成品和原料以及按照传统既是食品又是药品的物品&#xff0c;包括加工食品&#xff0c;半成品和未加工食品&#xff0c;不包括烟草或只作药品用的物质。…

为数据可视化增添戏剧性

Python 中的视觉叙事&#xff1a;让数据说话的 5 个创新技巧 为数据可视化增添戏剧性 数据可视化 - 这是一个现在经常被抛出的短语。但我们谈论的不仅仅是普通的旧图表和图形。 不 不 不。我们谈论的是讲故事。我们正在谈论将这些行和列的数字变成令人着迷的叙述。 现在是我们从…

Elasticsearch:数据是如何被写入的?

在我之前的文章 “Elasticsearch&#xff1a;索引数据是如何完成的”&#xff0c;我详述了如何索引 Elasticsearch 的数据的。在今天的文章中&#xff0c;我将从另外一个视角来诠释如何写入数据到 Elasticsearch。更多关于 Elasticsearch 数据操作&#xff0c;请阅读文章 “Ela…

PowerShell install 一键部署postgres15

postgres 前言 PostgreSQL 是一个功能强大的开源对象关系数据库系统&#xff0c;拥有超过 35 年的积极开发经验 这为其赢得了可靠性、功能稳健性和性能的良好声誉。 通过官方文档可以找到大量描述如何安装和使用 PostgreSQL 的信息。 开源社区提供了许多有用的地方来熟悉Postg…

08 【生命周期 组件】

1. 生命周期 1.1 引出生命周期 生命周期 又名生命周期回调函数,生命周期函数、生命周期钩子是什么,Vue在关键时刻帮我们调用的一些特殊名称函数生命周期函数的名字不可更改,但函数的具体内容是根据程序员需求编写的生命周期函数中的this指向的是vm或组件实例对象 <div i…

贺斌教授团队:多少冥想训练才能提高脑机接口的性能?

冥想训练可以帮助人们学会更好地控制脑机接口。但是一项新的研究发现&#xff0c;单次的冥想练习不足以提高表现。发表在《Frontiers in Human Neuroscience》的一项研究结果表明&#xff0c;人们需要更长时间的冥想才能体验到明显的改善。 # 脑机接口性能如何提高&#xff1f;…

kafka 集群是如何选择 leader,你知道吗?

前言 kafka集群是由多个broker节点组成&#xff0c;这里面包含了许多的知识点&#xff0c;以下的这些问题你都知道吗? 你知道topic的分区leader是怎么选举的吗&#xff1f; 你知道zookeeper中存储了kafka的什么信息吗&#xff1f;起到什么做呢&#xff1f; 你知道kafka消息…

基于matlab地形可视化仿真

一、前言 此示例说明了将常规可用的数字高程模型转换为 X3D 格式以用于虚拟现实场景的可能性。 作为地形数据源&#xff0c;已使用南旧金山 DEM 模型。场景中包含一个简单的预制波音 747 模型&#xff0c;以展示从多个来源即时创建虚拟场景的技术。 此示例需要映射工具箱。 二、…