PostgreSQL , 共享分布式存儲 , 存儲計算能力。
随着網際網路的發展，資料爆炸性的增長，資料庫逐漸成為了很多業務的絆腳石，很多業務也哭着喊着要上分布式資料庫（個人認為大部分是高估了自己的業務）。
分布式資料庫又分很多流派，比如重點要說的sharding和共享分布式存儲的架構，它們有着什麼樣的優缺點呢？
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如果要在單機并行能力的前提下，再實作多機器并行，可以有兩種玩法：
第一種玩法，可以帶其他産品一起玩，用PostgreSQL 10+的fdw+append parallel+繼承+pushdown(join,agg,where,sort,...)+merge sort，可以實作對任意産品的多機并行（比如後端可以是MySQL）。
第二種玩法，更加的先進，節點間不僅共享資料，而且能直接通訊，每個節點運算資料的一部分(至少需要改進優化器實作這個功能)，多機并行，任意表任意字段JOIN，多階段聚合等都能上陣，簡單來說就是具備MPP的能力。
citus有這樣的潛質，當然需要适配共享存儲架構進行改造。
1、1. 擴容不友善（資料重分布）
1、2. 分布鍵變更很麻煩
1、3. 分布鍵選擇（架構設計）謹慎
1、4. 跨庫JOIN性能差，甚至隻能按分布鍵JOIN，其他字段不支援JOIN。（因為這種産品架構資料節點之間是孤島，資料需要在孤島之間互動，需要通過上層的中間件節點，而這樣的話，如果有跨庫JOIN，就需要将資料收到中間件節點再JOIN，性能差是可想而知的。）
1、5. 分布式事務性能差，甚至不支援分布式事務。
1、6. SQL限制多、功能缺失多
1、7. 應用改造成本巨大
1、8. 全局一緻性時間點恢複幾乎不可實作
而如果使用中間件的sharding形态，則不适合OLAP業務。(原因是節點間不支援互通，在AP中有大量的JOIN需求，節點間不同帶來一個問題，JOIN需要将資料彙聚到中間件節點執行，導緻非常慢，幾乎不可用)
HDB PG是MPP形态的産品，計算節點之間可以互相通訊，任意列的JOIN都不存在問題，同時還支援行列混合，多階聚合的功能，是專門為OLAP場景打造的一款PB級分布式分析資料庫。
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201708/20170821_02.md">《阿裡雲HybridDB for PostgreSQL實踐 - 多階聚合》</a>
<a href="https://www.aliyun.com/product/gpdb">阿裡雲的HybridDB for PG</a>
HDB PG支撐了很多海量分析的業務場景。
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3、1. 執行個體擴容友善（秒級新增隻讀節點）
3、2. 存儲擴容友善（幾乎無限擴充IO、帶寬）
3、3. 不存在分布鍵問題
3、4. 不存在跨庫JOIN問題
3、5. 不存在分布式事務問題
3、6. SQL沒有任何限制
3、7. 應用無需改造
3、8. 支援全局一緻性時間點恢複
3、9. 隻讀節點延遲毫秒内
3、10. 所有節點都支援并行計算
3、11. 分布式存儲：存儲和引擎分離後，存儲可以專心支援多副本，支援跨域容災，支援高帶寬，支援幾乎無限的擴容能力。同時與資料庫引擎深度結合，支援硬體級計算、加解密、加解壓、資料過濾、類型預處理等能力。大幅度降低資料傳輸和上層處理的壓力。
目前阿裡雲推出的PolarDB正是這種架構，已支援MySQL協定，正在支援PostgreSQL協定(PostgreSQL具備了先天的優勢（向量計算、并行計算、JIT、哈希聚合、擴充列存、繼承、等一系列特性），勢必成為HTAP的頂尖産品)。