伴随数字化的发展，企业不但需要面向业务的交易核心，同时需要面向全量数据价值的数据核心

• 交易核心：解决交易系统的问题，交易过程当中产生的全量行为数据、流水数据等称为数据核心的生产要素
• 数据核心：依托分布式技术，解决数据的采集、整理、聚合、运用等问题，为传统业务的交易核心提供实时跨业务的全量数据支持以及基于数据的决策依据，实现数据价值的持续释放

全量行为数据、流水数据相比于结果数据是十分庞大的，可以想象每个人的账户都有一笔钱，但是账户之间的交易流水数据是非常非常多的，每刷一次支付码就多一条流水记录，可以想象这个量级是多么恐怖

相比于聚焦于处理业务结果数据的交易核心数据库，处理海量数据就需要借助分布式技术强大的横向扩展能力，这就对数据核心的数据库提出了与交易核心截然不同的需求：

• 多模：数据类型复杂，数据量庞大，需要提供多模的能力保存和处理全量数据
• 实时：面向全量数据提供直接实时对客的查询能力，释放全量数据价值，提高客户整体满意度。比如客户不单能快速查询账户余额，还能从庞大的流水记录中快速查询出自己的流水账单
• 分析：对于企业的数字化决策要提供准确且统一的数据，提升数据流动和使用的效率，也是为了释放全量数据价值

异步离线：

当下不少企业处理全量数据的方案是通过MPP数据仓库+Hadoop大数据平台构建数据库系统。但是因为MPP和Hadoop的各种限制，很难提供高并发的实时对客查询访问，数据的价值就仅仅停留于对系统的提供离线的数据分析、统计、加工等能力

然而在数字化经济的发展当中，全量数据的实时对客查询以及分析能力，是提升客户满意度的关键的因素。因此这个需求推动着巨杉数据库的发展

实时对客：

巨杉数据库在数据流入以及数据的高并发加粗样式对客两个方向提供实时的能力支持：数据实时流式入户以后除了可以进行实时的分析统计加工以外，更可以提供对结构化、半结构化数据的实时可高并发查询，以及对对象数据提供实时存取的服务能力

巨杉数据库并不是要替代左边或是右边，而是希望通过湖仓一体的能力，服务于面向全量数据价值的全新的数据核心，为客户在不同需求场景提供不同的产品选择

巨杉数据库早在十年前看到Hadoop并不能满足数字化的发展，于是开始自研原生分布式内核。也正是由于中国经济数字化发展领先于全球，中国的金融、银行业对数字化转型的需求是比世界其他国家都要大的，可以说巨杉数据库是带有中国特色的创新。从2013年正式商业化以后，随着客户对于多模数据处理实时高并发，以及数据分析的一个业务需求，推动着巨杉数据库从多模数据湖到实时数据湖，再发展到湖仓一体。v5.2将进一步增强流式处理、查询分析等能力

在数据湖的应用场景中，数据的导入和使用都是离线的。过去几年流批一体的数据导入模式使得数据集成不再依赖于单纯的异步ETL处理，流式处理让数据库的数据输入更实时，但还是只能离线进行数据分析统计，无法提供实时的对客服务。

巨杉数据库基于湖仓一体架构深度优化了实时查询处理能力，针对交易进行了深度的优化，特别是在 BKA Join 和 Index Merge 方面进行了深度优化

• 交易操作的列表有可用的索引进行访问时，使用缓存区累积JOIN外表查询的记录，再批量拉取列表结果与缓存区哈希查找，匹配性能表现获得了巨大提升
• 在 Index 的使用上，在特定的后条件的 Index merge 场景下，通过避免回表操作减少网络IO以提升查询性能
   

为了让高并发的对客实时查询更加平稳，巨杉提供了多维分区技术

基于数据域，按需基于时间范围分类等条件实现数据的精准定位，在基于条件的范围查询中避免形成全标的数据偏离，降低网络IO提升并发效率

在数据域内的数据再进行基于ID、名字等具体属性的二次哈希分区，在进行基于明确属性的精准查询中，可以有效分散数据IO，避免IO拥堵

为了解决客户的实时数据分析需求，巨杉引入全新的列存存储能力，并通过SequoiaDB的引擎级多模能力，将数据统一存储在分布式存储底座中

列存相比于行存的优势：
行存情况下，在选择查询只涉及少数几项属性时，数据库必须读取每一条完整的行记录，读取效率低。列存这时候可以只读取与查询目标相关的列，减少无关IO避免全表扫描

 
接下来版本中，巨杉还将提供行列转换的能力，同时也可以提供对外的增量数据输出能力，实现湖对下游提供数据服务，实现端到端打通

另外，巨杉引入了自研的微分区技术有效的缓解了数据膨胀，同时将微分区以及分区之上各个列的统计信息相结合，在查询过程当中，更大程度的减少了数据访问量带来额外的性能提升。在极端的场景下也可以直直接使用我们的统计信息，如select count(*)

上面几个特性是巨杉数据库在结构化数据查询、数据分析实施能力的体现，而分片并发加可变变化大小实得非结构化数据处理更实时

非结构化数据系统需要具备的能力：

• 从过去的归档存储加后台查阅的方式变成在线存取加在线对客的使用，要求非结构化数据系统必须提供稳定的实时访问能力和在线能力
• 无纸化和在线化的推动让大量的业务系统都会访问非结构化数据，要求非结构化数据系统必须满足高并发范围下的实施能力
• 数据量在快速增长往全量数据平台发展，要求非结构化数据系统必须能够提供良好的扩展性和基于全量数据的生命周期管理能力
• 对非结构化数据的治理和价值挖掘不断提出新的探索和挑战，标签管理、原数据检索、内容检索等也成为必要的能力

 
在巨杉数据库中通过两部分进行非结构化数据的管理和访问——上层的数据引擎层和下层的存储引擎层，它们分别进行专门的数据优化处理以提高非结构化数据的处理能力：

• 当业务系统向数据引擎层写入对象时，提供了高速数据通道减少对象数据在各模块中的网络传输，对象数据始终在数据通道中共享并进行压缩，以此提高流通效率缩短响应时延
• 在存储引擎层传入的对象数据会根据分区元数据缓存进行哈希分片，并将分片数据打包发给各存储节点并发执行。打包的分片数据在各存储节点上再次采用哈希算法进行一跳快速寻址以及连续空间分配，极大的利用了顺序IO的能力降低了IO的访问次数

没有中间节点的交互，且分片元数据以及分片数据可以存储在不同的存储介质上，可以将分片元数据存在高性能的SSD上，分片数据存在高密度的HDD上

 
但是分片并发有个缺点就是分片小了浪费IO，分片大了浪费空间。业界大多采用后台合并来重新压缩空间，这就带来了大量IO放大和分片寻址IO次数增加，对上层业务读写带来性能波动。巨杉数据库采用可变分片大小技术，根据对象自身的大小自适应调整分辨大小，业务对象写入巨杉数据库后后台不会发生任何的IO合并，保障业务读写的性能稳定性确保实施能力

过去的数据平台中，结构化数据和非结构化数据只能采用不同系统来混合搭建，因此在容灾上页只能针对各系统采用独立的容灾方案，这会带来容灾数据不一致的问题

巨杉数据库通过多模的数据管理能力对多模数据进行统一的容灾管理，提供多种在线容灾策略，保证了一致性且极大简化了运维

为了让数据根据本身的访问和价值的特点在不同配置的硬件中实现按需分布，实现全链路的生命周期管理，巨杉数据库通过数据域在统一的平台中，可以实现异构的硬件配置，可以同时实现高性能的热数据域和大容量的温数据域满足不同数据的特性要求。对于长期需要保存、极少参与或不再参与在线业务的冷数据也支持将数据同步至第三方存储，以对象数据的方式进行异构存储的管理

巨杉数据库为客户提供了名为SAC的分布式数据库集群管理工具，面向巨杉的全系列的产品提供一站式的运维管理平台，覆盖了集群管理、系统管理、数据管理、监控、安全管理五大方向。它的监控能力杠杠的，帮助快速定位解决故障问题且提供趋势分析预警

在数据的监控能力方面，又分为性能、集群、查询、事务、会话、死锁六大监控模块

通过发布会的演示可以清晰地看到，SAC分布式数据库集群管理工具的功能非常丰富。首先在趋势分析里能看到某个时间段的数据库整体统计信息、数据库性能信息。在慢查询监控中能看到慢查询详细信息，能看到网络开销情况、访问计划、查询路径等，很多。

 
主要内容就这么多啦~