PolarDB for PostgreSQL

什么是 PolarDB for PostgreSQL

PolarDB for PostgreSQL（下文简称为 PolarDB）是一款阿里云自主研发的云原生数据库产品，100% 兼容 PostgreSQL，采用基于 Shared-Storage 的存储计算分离架构，具有极致弹性、毫秒级延迟、HTAP 的能力。

1. 极致弹性：存储与计算能力均可独立地横向扩展。
   • 当计算能力不够时，可以单独扩展计算集群，数据无需复制
   • 当存储容量或 I/O 不够时，可以单独扩展存储集群，而不中断业务
2. 毫秒级延迟：
   • WAL 日志存储在共享存储上，RW 到所有 RO 之间仅复制 WAL 日志的元数据
   • 独创的 LogIndex 技术，实现了 Lazy 回放和 Parallel 回放，最大程度地缩小了 RW 和 RO 节点间的延迟
3. HTAP 能力：基于 Shared-Storage 的分布式并行执行框架，加速在 OLTP 场景下的 OLAP 查询。一套 OLTP 型的数据，可支持 2 套计算引擎：
   • 单机执行引擎：处理高并发的 TP 型负载
   • 分布式执行引擎：处理大查询的 AP 型负载

PolarDB 还支持时空、GIS、图像、向量、搜索、图谱等多模创新特性，应对企业对数据处理日新月异的需求。

分支说明

POLARDB_11_STABLE 为稳定分支，持存储计算分离的云原生形态。 distribute 分支支持分布式形态。

产品架构

PolarDB for PostgreSQL 采用了基于 Shared-Storage 的存储计算分离架构。数据库由传统的 Share-Nothing 架构，转变成了 Shared-Storage 架构。由原来的 N 份计算 + N 份存储，转变成了 N 份计算 + 1 份存储。虽然共享存储上数据是一份，但是数据在各节点内存中的状态是不同的，需要通过内存状态的同步来维护数据的一致性；同时主节点在刷脏时也需要做协调，避免只读节点读取到超前的 “未来页面”，也要避免只读节点读取到过时的没有在内存中被正确回放的 “过去页面”。为了解决该问题，PolarDB 创造性地设计了 LogIndex 数据结构来维护页面的回放历史，该结构能够实现主节点与只读节点之间的同步。

在存储计算分离后，I/O 单路延迟变大的同时，I/O 的吞吐也变大了。在处理分析型查询时，仅使用单个只读节点无法发挥出存储侧的大 I/O 带宽优势，也无法利用其他只读节点的 CPU、内存和 I/O 资源。为了解决该问题，PolarDB 研发了基于 Shared-Storage 的并行执行引擎，能够在 SQL 级别上弹性利用任意数目的 CPU 来加速分析查询，支持 HTAP 的混合负载场景。

详情请查阅 产品架构。

快速部署

如果您已安装 Docker，那么可以从 DockerHub 上拉取 PolarDB for PostgreSQL 的 本地存储实例镜像，创建、运行并进入容器，然后直接使用 PolarDB 实例：

# 拉取单节点 PolarDB 镜像
docker pull polardb/polardb_pg_local_instance
# 创建运行并进入容器
docker run -it --rm polardb/polardb_pg_local_instance psql
# 测试实例可用性
postgres=# SELECT version();
            version
--------------------------------
 PostgreSQL 11.9 (POLARDB 11.9)
(1 row)

对于更多进阶部署方式，请移步在线文档中的 进阶部署。在部署前，了解 PolarDB for PostgreSQL 的 架构简介 能够深化对每个步骤的理解。

开发

参考 开发指南 进行源码编译和开发。

文档

请移步本项目的 在线文档网站 查阅完整文档。

如果需要在本地预览或开发文档，请参考 贡献文档。

参与贡献

我们诚挚欢迎社区参与 PolarDB for PostgreSQL 的贡献，无论是代码还是文档。

以下是贡献者列表（由 contrib.rocks 支持）：

软件许可

PolarDB for PostgreSQL 的源代码遵循 Apache 2.0 许可证，基于遵循 PostgreSQL 许可证的 PostgreSQL 开发。其中还包含了部分遵循其它开源许可证的第三方组件。请移步 LICENSE 和 NOTICE 了解更多信息。

致谢

部分代码和设计思路参考了其他开源项目，例如：PG-XC/XL (pgxc_ctl)、TBase (部分基于时间戳的 vacuum 和 MVCC)、Greenplum 以及 Citus (pg_cron)。感谢以上开源项目的贡献。

加入社区

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