openGauss学习笔记-53 openGauss 高级特性-Ustore

news2024/9/24 21:27:20

文章目录

    • openGauss学习笔记-53 openGauss 高级特性-Ustore
      • 53.1 设计原理
      • 53.2 核心优势
      • 53.3 使用指导

openGauss学习笔记-53 openGauss 高级特性-Ustore

Ustore 存储引擎,又名 In-place Update 存储引擎(原地更新),是 openGauss 内核新增的一种存储模式。此前的版本使用的行存储引擎是 Append Update(追加更新)模式。追加更新对于业务中的增、删以及 HOT(HeapOnly Tuple)Update(即同一页面内更新)有很好的表现,但对于跨数据页面的非HOT UPDATE场景,垃圾回收不够高效。因此,Ustore 存储引擎应运而生。

53.1 设计原理

Ustore存储引擎将最新版本的“有效数据”和历史版本的“垃圾数据”分离存储。将最新版本的“有效数据”存储在数据页面上,并单独开辟一段UNDO空间,用于统一管理历史版本的“垃圾数据”,因此数据空间不会由于频繁更新而膨胀,“垃圾数据”集中回收效率更高。

Ustore存储引擎采用NUMA-aware的UNDO子系统设计,使得UNDO子系统可以在多核平台上有效扩展;同时采用多版本索引技术,解决索引清理问题,有效提升了存储空间的回收复用效率。

Ustore存储引擎结合UNDO空间,可以实现更高效、更全面的闪回查询和回收站机制,能快速回退人为“误操作”,为openGauss提供了更丰富的企业级功能。

53.2 核心优势

  • **高性能:**对插入、更新、删除等不同负载的业务,性能以及资源使用表现相对均衡。更新操作采用原地更新模式在频繁更新类的业务场景下可拥有更高、更平稳的性能表现。适应“短”(事务短)、“频”(更新操作频繁)、“快”(性能要求高)的典型OLTP类业务场景。
  • **高效存储:**支持最大限度的原位更新, 极大节约了空间;将回滚段、数据页面分离存储,具备更高效、平稳的IO使用能力,UNDO子系统采用NUMA-aware设计,具有更好的多核扩展性,UNDO空间统一分配,集中回收,复用效率更高,存储空间使用更加高效、平稳。
  • **细粒度资源控制:**Ustore引擎提供多维度的事务“监管”方式,可基于事务运行时长、单事务使用UNDO空间大小、以及整体UNDO空间限制等方式对事务运行进行“监管”,防止异常、非预期内的行为出现,方便数据库管理员对数据库系统资源使用进行规范和约束。

Ustore存储引擎可以在数据频繁更新场景下性能依旧稳如泰山,使业务系统运行更加平稳,适应更多业务场景和工作负载,特别是对性能和稳定性有更高要求的金融核心业务场景。

53.3 使用指导

USTORE与原有的ASTORE(Append Update)存储引擎并存。USTORE存储引擎屏蔽了存储层实现的细节,SQL语法和原有的ASTORE存储引擎使用基本保持一致,唯一差别是建表和建索引有些细微区别。

  • 创建表的方式

    USTORE存储引擎含有undo log,创建USTORE存储引擎表的时候需要提前在postgresql.conf中配置undo_zone_count的值,该参数代表的是undo log的一种资源个数,建议配置为16384,即“undo_zone_count=16384”,配置完成后要重启数据库。

    [postgresql.conf配置]

    undo_zone_count=16384
    
    • 创建方式1:创建表时指定存储引擎类型
    create table test(id int, name varchar(10)) with (storage_type=ustore);
    
    • 创建方式2:GUC参数配置指定USTORE存储引擎
  1. 数据库启动之前,在postgresql.conf中设置“enable_default_ustore_table=on”,默认指定用户创建表时使用USTORE存储引擎。

    [postgresql.conf配置]

    enable_default_ustore_table=on
    
  2. 创建表。

    create table test(id int, name varchar(10));
    
  • 创建索引的方式

    USTORE存储引擎使用的索引为UBtree, UBtree是专门给USTORE存储引擎开发的索引,也是该引擎目前唯一支持的索引类型。

    假定有如下test表结构,计划在test表的age列上增加一个UBtree索引。

    openGauss=# \d+  test
                             Table "public.test"
     Column |  Type                 | Modifiers | Storage  | Stats target | Description
    --------+-----------------------+-----------+----------+--------------+-------------
     id     | integer               |           | plain    |              |
     age    | integer               |           | plain    |              |
     name   | character varying(10) |           | extended |              |
    
    • 创建方式1:不指定创建索引类型,默认创建UBtree索引

      openGauss=# create index ubt_idx on test(age);
      
      openGauss=# \d+  test
                                      Table "public.test"
       Column |  Type                 | Modifiers | Storage  | Stats target | Description
      --------+-----------------------+-----------+----------+--------------+-------------
       id     | integer               |           | plain    |              |
       age    | integer               |           | plain    |              |
       name   | character varying(10) |           | extended |              |
      Indexes:
          "ubt_idx" ubtree (age) WITH (storage_type=USTORE) TBALESPACE pg_default
      Has OIDs: no
      Options: orientation=row, storage_type=ustore, compression=no
      
    • 创建方式2:创建索引时使用using关键字指定索引类型为“ubtree”

      openGauss=# create index ubt_idx on test using ubtree(age);
      
      openGauss=# \d+  test
                                      Table "public.test"
       Column |  Type                 | Modifiers | Storage  | Stats target | Description
      --------+-----------------------+-----------+----------+--------------+-------------
       id     | integer               |           | plain    |              |
       age    | integer               |           | plain    |              |
       name   | character varying(10) |           | extended |              |
      Indexes:
          "ubt_idx" ubtree (age) WITH (storage_type=USTORE) TBALESPACE pg_default
      Has OIDs: no
      Options: orientation=row, storage_type=ustore, compression=no
      

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