查詢性能對比示意

更新性能對比示意

針對分布式交易場景，新版本的技術(shù)點主要有以下幾個：

? Improved 2PC Algorithm

分布式事務(wù)智能仲裁算法。為分布式事務(wù) 2PC 提交增加智能仲裁算法，重點解決 2PC 算法中“In-doubt Transaction” 異常狀態(tài)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫在極端場景下為多分區(qū)事務(wù)智能仲裁，確保分布式事務(wù)的強一致性。

? Latch-less Memory Model

實現(xiàn)多層級內(nèi)存池和無鎖內(nèi)存模型。數(shù)據(jù)庫集群池化內(nèi)存資源，內(nèi)存池多級管理，會話訪問實現(xiàn) 99.99% 內(nèi)存訪問命中率，實現(xiàn)高并發(fā) OLTP 場景下內(nèi)存的無鎖訪問，系統(tǒng)CPU的使用率提升 10%;SequoiaDB v3.4同時提供在線內(nèi)存監(jiān)控和離線內(nèi)存分析能力，自動化生成內(nèi)存分析報告。

? Improved Raft Algorithm

突破Raft 算法極限，實現(xiàn)全并發(fā)同步。SequoiaDB v3.4引入沖突仲裁機制，突破Raft 算法中存在唯一鍵約束時只能串行同步困境，實現(xiàn)副本間全記錄級并發(fā)同步，副本同步效率大幅提升。

? Improved Full-text Search Algorithm

全文索引性能大幅提升。優(yōu)化全文索引連接模型，降低連接時間和內(nèi)存使用率，對命中全文索引的count 操作，直接通過索引計算結(jié)果，大幅提升count 數(shù)據(jù)讀性能。

目前，巨杉數(shù)據(jù)庫針對金融交易場景，巨杉數(shù)據(jù)庫已經(jīng)規(guī)模應(yīng)用在銀行客戶的核心交易、核心下移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫替換等場景中，應(yīng)用業(yè)務(wù)包括信用卡、網(wǎng)銀、貸款等，在金融交易場景的應(yīng)用，領(lǐng)先業(yè)界新一代分布式數(shù)據(jù)庫。

　　SequoiaDB v3.4功能更新

這次新版本全面提升金融級交易場景功能與性能，在分布式事務(wù)、數(shù)據(jù)一致性，并發(fā)CURD性能以及SQL兼容能力方面都做了深度優(yōu)化。另外，為了滿足金融級交易場景對穩(wěn)定性嚴苛的技術(shù)要求，SequoiaDB 還升級了混沌測試框架，集群穩(wěn)定性得到極大提升。

SequoiaDB v3.4主要技術(shù)創(chuàng)新點如下：

存儲引擎

·事務(wù)Auto-commit下推優(yōu)化，將事務(wù)二階段提交簡化為一階段提交，提升事務(wù)性能

·事務(wù)一致性確認機制

·實現(xiàn)多層級內(nèi)存池和無鎖內(nèi)存模型

·全并發(fā)同步，提升副本數(shù)據(jù)同步性能

·提供增量數(shù)據(jù)歸檔、同步能力

通過開啟日志的全量模式和時間模式，可以實現(xiàn)按天，或指定時間對增量數(shù)據(jù)進行抽取，轉(zhuǎn)換和歸檔，并將增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入到其它ODS系統(tǒng)。

·全文索引支持數(shù)組類型

·全文索引支持 $or 和 $not 操作

·全文索引性能大幅提升

·訪問計劃增加自動過期清理，并實現(xiàn)對 $in 操作的參數(shù)化緩存能力

·插入數(shù)據(jù)支持重復(fù)鍵替代

·索引支持 not null 約束

·優(yōu)化事務(wù)監(jiān)控性能，實現(xiàn)無鎖事務(wù)監(jiān)控機制，減少事務(wù)監(jiān)控管理對外部業(yè)務(wù)的性能影響

SQL引擎

·優(yōu)化高可用能力，實現(xiàn)SQL引擎橫向擴容

·算子下推存儲節(jié)點，精確計算，提升網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率

·事務(wù)Auto-commit下推存儲引擎，簡化事務(wù)二階段提交為一階段提交，提升事務(wù)性能

·支持NO TRANSACTION模式，提升初始化數(shù)據(jù)場景性能

·優(yōu)化DDL操作，包括rename table，modify field，add primary key、index等操作

·全面兼容 MariaDB 語法

大對象引擎

·提供S3兼容的對象存儲接口

·大對象存儲支持按時間序進行自動分區(qū)，提升對大對象的存取和管理能力，可以快速按時間進行歸檔和清理

·大對象過濾支持過濾條件和精準匹配

易用性

·支持指定節(jié)點的重新選舉能力

·提供 SQL 語法查詢數(shù)據(jù)庫當(dāng)前狀態(tài)與監(jiān)控信息

·提供性能監(jiān)控和慢查詢分析能力

　　易用性進一步提高，巨杉工具矩陣正式推出

伴隨SequoiaDB v3.4的發(fā)布，巨杉數(shù)據(jù)庫也于近期推出了，新一代的巨杉數(shù)據(jù)庫工具矩陣，并計劃在近期發(fā)布 SequoiaPerf 性能診斷工具。

SequoiaDB 工具矩陣示意圖

SequoiaPerf性能工具 即將發(fā)布

豐富的運維管理工具，是用戶實使用數(shù)據(jù)庫最直觀的友好感受，巨杉數(shù)據(jù)庫也將持續(xù)保持創(chuàng)新，聆聽社區(qū)用戶的聲音，將面向用戶的開發(fā)、運維、性能調(diào)優(yōu)工具和最佳實踐做到最好。

目前，巨杉數(shù)據(jù)庫大型銀行客戶已經(jīng)突破50家，應(yīng)用場景包括核心交易、數(shù)據(jù)中臺、內(nèi)容管理和實時數(shù)據(jù)服務(wù)等。未來，我們也將保持自研和創(chuàng)新，在分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)和多種行業(yè)應(yīng)用中，保持領(lǐng)先。

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