POSTGRESQL Postgres-XL 了解一下

Postgres-XL 是一款Postgres-XC升级的产品， 如果说PGXC是在PG添加了集群的功能主打OLTP的功能为卖点， PGXL 是一款基于PGXC添加了OLAP功能的支持MPP架构的， 但不是简单的POSTGRESQL 单机的功能的堆叠，本身基于的是PG早期的9.5 ，目前最新的版本是Postgres-XL 10R1.1 的版本。

目前有些国产数据库是基于POSTGRES-XL 来进行二次研发并推广上市的，实际上POSTGRES-XC 是日本NTT电信在2010年的网格化数据库的计划，在2012年一个叫stormDB的公司在POSTGRES-XC 基础上增加了POSTGRES-XC的性能，包含MPP架构， 在2013年stormDB被TransLattice 获得并在2014年将这个项目开源，变为POSTGRES-XL

POSTGREX-XC 和 XL 不同在于XC是将数据查询下推到datanode， 而xl使用的MPP架构。另一点的不同在于XC 主攻的方向是 OLTP， XL主攻的方向是OLAP

今天就继续了解一下 POSTGRES-XL 的分布式结构

XL 的主要完成的工作是从应用端接受语句或事务将这些执行的语句，通过coordinator 来对外提供一致性的视图来访问数据库，并且最大化的提供与POSTGRESQL 单机类似的事务处理的方式和数据的展示的方式。数据表被分割成多个片，存储在不同的data nodes，并且对于应用程序来说这些都是透明的。

在分布式成型中，主要的三种模式， 集中式，民主式，令牌式，POSTGRESQL-XL 主要还是使用集中式的方式来完成核心的问题的解决，这点与TIDB 使用PD 的方式类似。这样的方式高效，简单。这也符合简洁就是美的一种想法的理论。

POSTGRES-XL 核心的组件，GTM , Coordinator , datanoade 与TIDB 的 TIDB SERVER , PD , TIKV 也是类似的，当然在以前写过，目前的两大分布式流派， POSTGRES-XC XL ， 以及 TIDB 的 NEW SQL 流派。

POSTGRES-XL 的核心 GTM ， Global Transaction Manager 与PD 功能一致，提供了事务的管理，以及事务的状态和数据的路由的功能。Coordinator相当于postgresql 单机中每个客户连接到数据库的backend process, 但Coordinator 不会存储数据仅仅是一个客户端，这与TIDB SERVER 的功能也是类似的。通过coordinator 来获得全局事务ID 和 事务的SNAPSHOT，通过GXID 来看到底哪些datanode 可以获取需要的数据。Datanode 本身存储数据并且不含有任何的全局的数据视图，根据GXID来完成SNAPSHOT 和 数据的存取。

系统中核心的KEY 应该是GTM, 主题 POSTGRES-XL并未在POSTGRESQL源码中修改的太多。

这里着重的说说GTM， GTM 功能就是控制事务，提供了有序性的全局时间戳，以及分配GXID 全局事务ID， 并且手机所有事务的状态提供全局snapshot，而全局的SNAPSHOT 状态也是通过GXID来实现的，防止其他事务来读取某些“大事务”未提交的行。这里通过记录每个事务的开始和结束时间来去提供SNAPSHOT，以及事务的可见性。

从左到右，每个事务都包含最左侧的信息通过右侧 gtm_transactionInfo 来进行全局事务的操控和snapshot的功能。gtm_snapshotdata 里面的信息是不是和POSTGRESQL 中每行的事务管理的方式类似。

同时Postgres-XL 是遵循MPP架构的分布式数据库，所以必须对所在数据存储节点进行管理，通过合理的管理来对数据进行有效的访问。

POSTGRES-XL 在数据NODE中存储也分为

1 节点均存在数据

2 数据通过算法进行数据的分布

在标准的Standard postgresql 和 POSTGRES-XL 结构中

标准的PostgreSQL 包含了

而 XL 系列将这些分别在 Coordinator 和 XL Datanode 完成

Coordinator

datanode

所以在POSTGRES-XL 中建立表对于POSTGRES-XL 是非常重要的, 如果数据表初始建立错误,或者数据分布有问题,则整体的性能不会太好.

总结特点:

主要的特点:

1 支持OLTP 高负载的支持

2 支持OLAP 场景通过MPP 并行的结构来满足OLAP 的需求

3 分布式数据存储数据,或根据具体情况进行表复制存储

4 节点的扩展方便快捷,数据具有副本

5 支持多节点分布式数据查询,将数据查询的CPU 与 I/O 使用率分散

6 支持复杂的SQL 查询方式,类似单库的查询语句方式

7 基于POSTGRESQL streaming replicaition的数据复制方式

8 表的数据存储通过算法进行拆分到不同node,或者表在所有的节点进行复制

9 系统本身不支持datanode 高可用,需要另外采用其他办法进行支持

10 需要的VIP 的特性来支持coordinator 出现故障后的访问,并且在coordinator 中进行均衡负载.

当然POSTGRES-XL 应用的案例就是腾讯的微信的支付功能,想必POSTGRES-XL 在二次开发后的厉害之处,已经被证明了.