背景
企業資料庫選型規則。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#%E4%B8%80%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%BD%A2%E5%BC%8F 一、資料庫部署形式
随着硬體發展，名額上會有變化。
部署形式決定了容量上限，計算能力上限，讀寫帶寬上限，RPO，RTO名額，适應場景。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#1%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%83%A8%E7%BD%B2%E4%BE%8B%E5%A6%82pgcitus%E6%8F%92%E4%BB%B6 1、分布式部署（例如pg+citus插件）
容量上限：100節點以上，PB級。
計算能力上限：100節點以上，6400核以上。
讀寫帶寬上限：100節點以上，200GB/s以上。
RPO：如果每個計算節點都采用多副本存儲，RPO=0。
RTO：如果每個計算節點都采用HA，RTO可以做到1分鐘内。
使用限制：有一些SQL限制。
适應場景：應用代碼可控程度高的情況下，适合TP和AP業務。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#2%E5%8D%95%E8%8A%82%E7%82%B9%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%AD%98%E5%82%A8 2、單節點本地存儲
容量上限：10TB級。
計算能力上限：64核級。
讀寫帶寬上限：2GB/s級。
RPO：RPO無保障。
RTO：RTO無保障。
使用限制：SQL無限制。
适應場景：測試環境，非生産環境，對資料庫RPO，RTO都沒有要求的環境。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#3%E5%8D%95%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%A4%9A%E5%89%AF%E6%9C%AC%E5%AD%98%E5%82%A8 3、單節點多副本存儲
容量上限：32TB級。
RPO：單機房RPO=0，（如果存儲支援跨機房多副本，可以做到多機房RPO=0）。
RTO：10分鐘級。
适應場景：非核心場景生産、測試。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#4%E5%8F%8C%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%85%B1%E4%BA%AB%E5%AD%98%E5%82%A8 4、雙節點共享存儲
RTO：1分鐘級。
适應場景：核心、非核心場景生産。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#5%E5%8F%8C%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%B8%BB%E5%A4%87%E5%BC%82%E6%AD%A5%E5%A4%8D%E5%88%B6 5、雙節點主備異步複制
容量上限：32TB級（使用遠端存儲），10TB級（使用本機存儲）
RPO：10GB網絡，REDO延遲毫秒級、1MB以内。（支援跨機房部署）。心跳機制可確定RPO < 60秒
适應場景：非核心場景生産。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#6%E5%8F%8C%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%B8%BB%E5%A4%87%E5%8D%8A%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%A4%8D%E5%88%B6 6、雙節點主備半同步複制
RPO：
無節點或單一節點異常時，可保證RPO=0。
兩個節點都異常時，RPO取決于備份延遲。采用基于PG流複制的持續REDO備份，可以做到RPO毫秒級。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#7%E4%B8%89%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%8F%8A%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E5%A4%9A%E5%89%AF%E6%9C%AC%E5%85%A8%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%A4%8D%E5%88%B6 7、三節點及以上多副本全同步複制
小于半數節點異常時，可保證RPO=0。
半數以上節點異常時，RPO取決于 1、10GB網絡，REDO延遲毫秒級、1MB以内。2、備份延遲。采用基于PG流複制的持續REDO備份，可以做到RPO毫秒級。
适應場景：核心場景生産。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#8%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%88%86%E7%A6%BB%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%A4%9A%E5%89%AF%E6%9C%AC%E6%AF%94%E5%A6%82%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91polardb-pg 8、計算存儲分離（存儲多副本）（比如阿裡雲POLARDB PG）
容量上限：100TB級。
計算能力上限：16節點，1024核級。
讀寫帶寬上限：32GB/s級。
RTO：15秒級。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#9%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%88%86%E7%A6%BB%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%A4%9A%E5%89%AF%E6%9C%AC-%E5%8F%8C%E6%9C%BA%E6%88%BF%E5%8D%8A%E5%90%8C%E6%AD%A5 9、計算存儲分離（存儲多副本）+ 雙機房半同步
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#10%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%88%86%E7%A6%BB%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%A4%9A%E5%89%AF%E6%9C%AC-%E5%A4%9A%E6%9C%BA%E6%88%BF%E5%A4%9A%E5%89%AF%E6%9C%AC%E5%85%A8%E5%90%8C%E6%AD%A5 10、計算存儲分離（存儲多副本）+ 多機房多副本全同步
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#11%E5%8F%AA%E8%AF%BB%E8%8A%82%E7%82%B9 11、隻讀節點
适應場景：擴充讀能力。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#12%E9%9D%9E%E6%A0%B8%E5%BF%83%E5%8A%9F%E8%83%BD 12、非核心功能
12.1、業務透明的讀寫分離
12.2、跨庫互動
适應場景：跨庫DBLINK，跨庫外部表，跨庫物化視圖。
12.3、單元化
适應場景：多執行個體共享少量資料，多寫。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#%E4%BA%8C%E4%BA%91%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%BD%A2%E6%80%81 二、雲産品形态
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%89%88%E5%8D%95%E6%9C%BA%E5%A4%9A%E5%89%AF%E6%9C%AC%E5%AD%98%E5%82%A8pg-10 1、基礎版（單機多副本存儲）PG 10
目前容量上限：2 TB
未來可達32TB級。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#2%E5%8F%8C%E6%9C%BA%E7%89%88%E5%BC%82%E6%AD%A5%E5%A4%8D%E5%88%B6pg-94-10ppas-93-10 2、雙機版（異步複制）PG 9.4, 10、PPAS 9.3, 10
目前容量上限：6 TB
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#3%E5%8F%8C%E6%9C%BA%E7%89%88%E5%8D%8A%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%A4%8D%E5%88%B6pg-11 3、雙機版（半同步複制）PG 11
目前容量上限：32 TB
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#4%E5%8F%AA%E8%AF%BB%E5%AE%9E%E4%BE%8B 4、隻讀執行個體
擴充讀能力。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#5%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%88%86%E7%A6%BB%E7%89%88-pg-11ppas-11 5、計算存儲分離版 PG 11、PPAS 11
16個計算節點，讀寫分離。
目前容量上限：100 TB
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#pgppaspolardb-pg%E5%8C%BA%E5%88%AB PG、PPAS、POLARDB PG差別
除以上差別以外，還有如下差別（pg ppas polarddb選擇評判标準：資料量，可用性，可靠性，是否有去O需求，成本）：
1、pg社群版。
2、PPAS相容PG、同時高度相容ORACLE。
相比社群版PG，新增AWR報告、SQL防火牆、資料庫使用者級資源隔離、索引推薦等進階功能。
3、POLARDB PG。
相容PG、同時高度相容ORACLE。
相比PPAS、PG，容量達到100TB，計算存儲分離，計算可擴充到16節點，支援超低延遲讀寫分離。
擴容速度快。（擴容不需要遷移資料，非常之快）
可用性高，恢複速度快。（恢複不需要REPLAY WAL，秒級恢複）
備份、恢複速度快。（存儲快照，秒級備份）
由于一份存儲支援讀寫分離（PG PPAS使用流複制方式，每個隻讀節點一份存儲），POLARDB成本更低廉。
存儲采用按實際使用量付費，不需要規劃存儲大小，彈性更好。
自研主打産品，未來産品黑科技會集中增加到POLARDB。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#%E4%B8%89%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E5%90%88%E8%A7%84%E8%A6%81%E6%B1%82 三、行業合規要求
一些行業對資料庫系統的合規要求：
1、SQL審計
2、擴充性
3、可用性
4、可靠性
5、備份保留時間
6、備份可恢複時間點
7、閃回
8、資源回收筒
9、存儲加密
10、資料檔案加密
11、類型加密
12、資料通路鍊路加密
13、連接配接認證加密
14、加密KEY管理形式
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#%E5%9B%9B%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%89%88%E6%9C%AC%E6%8E%A8%E8%8D%90 四、資料庫版本推薦
除非業務有特殊要求。選新不選舊(新版本建議發行2個小版本後使用)。
例如目前PG最新版本為11，已釋出兩個小版本，推薦使用11最新小版本。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#%E4%BA%94%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E9%80%89%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90 五、資料庫選型推薦
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#1-%E8%80%81%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E8%BF%81%E7%A7%BB 1 老業務遷移
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#%E5%8E%9F%E6%9D%A5%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BB%80%E4%B9%88db-pg-edb-ppas-oracle-sybase-db2-ms-sql 原來使用什麼DB？ (PG, EDB PPAS, oracle, sybase, db2, ms sql)
1、pg -> pg
2、edb ppas -> ppas
3、oracle -> pg (使用者積極配合改動，并有傾向使用開源版)
平安案例
郵儲案例
中國人壽案例
4、oracle -> ppas (使用者期望少改動)
中航信案例
大量ZF，傳統行業案例
使用ADAM，大量成功去O案例。
https://promotion.aliyun.com/ntms/act/ppasadam.html5、sybase, db2 -> pg
sybase (鐵老大案例)
db2 (蘇甯案例)
6、ms sql -> pg
(康恩貝案例)
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#2-%E6%96%B0%E4%B8%9A%E5%8A%A1 2 新業務
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#1%E5%A6%82%E6%9E%9Coracle%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%85%8D%E8%B4%B9%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%94%A8%E6%88%B7%E9%80%89%E6%8B%A9oracle%E7%9A%84%E6%A6%82%E7%8E%87%E6%98%AF%E5%A4%9A%E5%B0%91%E5%A6%82%E6%9E%9C%E8%B6%85%E8%BF%8750%E7%9A%84%E6%A6%82%E7%8E%87%E9%80%89%E6%8B%A9oracle%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%88%B0pgpolardb-pg 1、如果Oracle可以免費使用，使用者選擇Oracle的機率是多少？如果超過50%的機率選擇Oracle，推薦到PG、POLARDB PG。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#2%E5%BD%93%E5%89%8D%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%A0%88 2、目前使用者技術棧
2.1、Oracle -> PPAS、POLARDB PG
2.2、sybase, db2 -> pg
2.3、ms sql -> pg
2.4、pg -> pg
2.5、edb ppas -> ppas
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#3%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%A4%8D%E6%9D%82%E5%BA%A6 3、業務複雜度
3.1、複雜業務（有較複雜SQL，較複雜業務邏輯） -> PG
例如: 企業crm, erp, oa, 财務, 銷售, 經營分析系統，GIS地理資訊業務，等。 (此類場景典型PG客戶：用友,sap,odoo)
3.2、簡單業務 -> PG (同樣完全可以勝任)
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#4%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%88%86%E7%B1%BB 4、業務分類
4.1、純AP
100TB 以内資料，純AP(T+1)：POLARDB PG。
32TB 以内資料，純AP(T+1)：PG 11。
4.2、實時分析：WHERE條件過濾後資料量億級。 POLARDB PG。 PG 11。
4.3、TP
PG, PPAS, POLARDB PG
4.4、混合場景（有TP，有AP）
100TB以内資料量：
POLARDB PG
32TB 以内資料量：
PG 11
6TB 以内資料量：
PG 10, PPAS 10
産品AP能力主要包括：并行計算、GPU加速、JIT、向量計算、流計算、物化視圖、豐富的分析函數、豐富的視窗查詢函數、HASH JOIN、MERGE JOIN、豐富的内置函數、豐富的PLSQL文法。
産品TP能力：單節點 百萬級QPS
4.5、海量資料，大量為冷資料，不能删除，極少查詢。
pg, ppas, polardb pg，均支援OSS_FDW外部表，冷存儲。查詢對業務透明。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#5%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E6%9C%89sharding%E9%9C%80%E6%B1%82%E4%BD%86%E6%98%AF%E4%B8%8D%E6%83%B3%E6%94%B9sql%E9%80%82%E9%85%8Dshardingsharding-%E5%B8%A6%E6%9D%A5%E7%9A%84sql%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%99%90%E5%88%B6%E5%8C%85%E6%8B%AC%E8%B7%A8%E5%BA%93%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E8%B7%A8%E5%BA%93%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%A4%8D%E6%9D%82sql%E7%BB%B4%E5%BA%A6%E8%A1%A8%E8%BF%87%E5%A4%A7%E7%AD%89%E9%97%AE%E9%A2%98 5、業務有SHARDING需求，但是不想改SQL适配sharding(sharding 帶來的SQL使用限制，包括跨庫事務，跨庫查詢，複雜SQL，次元表過大等問題)
https://github.com/digoal/blog/blob/master/197001/20190214_01.md#6%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E6%9C%89%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E9%9C%80%E6%B1%82%E5%B9%B6%E4%B8%94%E8%A6%81%E6%B1%82%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%80%A7 6、業務有多模需求，并且要求資料一緻性，實時性
如果不要求實時性，一緻性，可以再考慮将資料同步到其他産品
6.1、全文檢索、模糊查詢（tsvector, tsquery, pg_trgm技術）
6.2、任意字段多元度組合實時查詢（smlar, rum, gin, bitmap scan, varbitx, roaring bitmap等技術）
例如：實時畫像系統、營銷系統。
6.3、文本相似查詢（pg_trgm技術）
6.4、向量相似查詢（cube技術）
例如：相似推薦系統
6.5、圖像相似查詢（imgsmlr技術）
6.6、GIS地理資訊業務（postgis, brin, gist技術）
例如：天文、氣象、地震、國土、測繪、車聯網、物聯網
6.7、時空軌迹、混合場景業務（ganos, postgis, brin, gist技術）
例如：餓了麼，點我達，打車，車聯網，
6.8、時序類（timescaledb 技術）
6.9、流計算（pipelinedb 技術）
6.10、圖式搜尋（CTE 技術）
例如：風控、族譜、社交、内容推薦、使用者推薦等 業務。
多模類業務，性能功能名額參考HTAP測試
《HTAP 用例測試，性能名額》![2021年危險化學品經營機關安全管理人員考試題庫及危險化學品經營機關安全管理人員考試技巧[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)