AnalyticDB for MySQL的產(chǎn)品系列包括基礎(chǔ)版（單機(jī)版）和集群版，基礎(chǔ)版為單個(gè)節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)，極簡的架構(gòu)大大的降低了基礎(chǔ)版的成本。存儲(chǔ)計(jì)算分離架構(gòu)、行列混存技術(shù)、輕量的索引構(gòu)建方式和分布式混合計(jì)算引擎又保證了基礎(chǔ)版強(qiáng)大的分析性能。年成本不到一萬就可以構(gòu)建一套實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫，無需成立專門的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，為企業(yè)節(jié)省百萬成本。
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1.基礎(chǔ)版技術(shù)架構(gòu)
如下為基礎(chǔ)版架構(gòu)圖，整體由Coordinator和Worker組成，各自的職責(zé)如下介紹。
1.1 Coordinator: 前端控制節(jié)點(diǎn)，職責(zé)包括
（1）MySQL協(xié)議層接入，SQL解析
（2）認(rèn)證和鑒權(quán)，提供了更完善和細(xì)化的權(quán)限體系模型，白名單和集群級(jí)別RAM控制，并審計(jì)與合規(guī)記錄所有SQL操作。
（3）集群管理：成員管理、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)一致性、路由同步、備份與恢復(fù)（數(shù)據(jù)與log管理)
（4）后臺(tái)異步任務(wù)管理
（5）事務(wù)管理
（6）優(yōu)化器，執(zhí)行計(jì)劃生成
（7）計(jì)算調(diào)度，負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)調(diào)度
1.2 Worker: 存儲(chǔ)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)，包含
（1）計(jì)算模塊
分布式MPP+DAG混合計(jì)算引擎和優(yōu)化器達(dá)到了更高的復(fù)雜計(jì)算能力和混合負(fù)載管理能力。利用阿里云計(jì)算平臺(tái)之上資源靈活調(diào)度上的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算資源的彈性調(diào)度。計(jì)算 Worker節(jié)點(diǎn)可以單獨(dú)拉起，因應(yīng)業(yè)務(wù)需求做到分鐘級(jí)甚至秒級(jí)擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)資源的最有效利用。
（2）存儲(chǔ)模塊
存儲(chǔ)模塊更加輕量化，具備了承載更大吞吐數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫入和讀取能力，寫入性能比之前版本同等規(guī)格高50%倍左右，毫秒級(jí)可見，滿足客戶實(shí)時(shí)分析需求。
存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)提供全量和增量備份和恢復(fù)能力，云盤的定期快照和日志會(huì)實(shí)時(shí)同步到oss中保存，對(duì)用戶數(shù)據(jù)提供更高的安全保障，幫助用戶在數(shù)據(jù)庫發(fā)生問題時(shí)最大限度的找回。
（3）Worker Group
帶存儲(chǔ)模塊的Worker節(jié)點(diǎn)被劃分為一個(gè)個(gè)節(jié)點(diǎn)組（Worker Group），集群版提供三副本的存儲(chǔ)，通過Raft分布式一致性協(xié)議像一個(gè)整體一樣工作，允許其中一些Worker節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障也能繼續(xù)提供服務(wù)，基礎(chǔ)版只有單副本提供服務(wù)。
2.基礎(chǔ)版優(yōu)化器
優(yōu)化器負(fù)責(zé)對(duì)Parser生成的語法樹進(jìn)行處理，通過優(yōu)化算法生成代價(jià)最優(yōu)的計(jì)劃提供給計(jì)算引擎。計(jì)劃代價(jià)直接影響查詢性能，因此優(yōu)化器是數(shù)據(jù)庫中最核心的模塊之一。基礎(chǔ)版采用了與集群版一樣強(qiáng)大的優(yōu)化器，包含基于規(guī)則、基于代價(jià)、和基于模式的多種復(fù)合優(yōu)化技術(shù)。
復(fù)雜分析型查詢經(jīng)常包含多表join，表的join順序直接影響查詢性能。AnalyticDB優(yōu)化器采用了基于代價(jià)估算和實(shí)時(shí)采樣信息的join order優(yōu)化算法，能夠感知底層存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)分布。優(yōu)化器利用AnalyticDB全索引特征提高了過濾因子（filter factor）估算的準(zhǔn)確性。針對(duì)復(fù)雜join，優(yōu)化器基于數(shù)據(jù)分布信息動(dòng)態(tài)調(diào)整join order，同時(shí)評(píng)估數(shù)據(jù)reshuffling的代價(jià)，來從全局代價(jià)的維度選擇最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。
AnalyticDB優(yōu)化器在經(jīng)典基于規(guī)則優(yōu)化器（Rule-Based Optimizer）的基礎(chǔ)上增加了代價(jià)估算和迭代優(yōu)化，并且集成了Cascades CBO（Cost-Based Optimizer）優(yōu)化框架。CBO搜索框架會(huì)調(diào)用 property Enforcement模塊生成分布式執(zhí)行計(jì)劃，然后調(diào)用代價(jià)估算模塊，給每一種候選計(jì)劃評(píng)估代價(jià)，選擇最優(yōu)的分布式執(zhí)行計(jì)劃。為了進(jìn)一步提高join order的優(yōu)化效果和效率，AnalyticDB優(yōu)化器還采用了基于歷史信息的優(yōu)化技術(shù)（History-Based Optimizer）、基于常見SQL模式的動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)（Pattern-Based Optimizer），以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能技術(shù)，例如Auto Analyze模塊自動(dòng)搜集統(tǒng)計(jì)信息，為優(yōu)化器搜索最佳計(jì)劃提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

此外，AnalyticDB優(yōu)化器還針對(duì)復(fù)雜查詢中經(jīng)常出現(xiàn)的組合過濾條件、聚合算子、關(guān)聯(lián)子查詢等進(jìn)行了一系列優(yōu)化處理以提升性能。比如下推優(yōu)化技術(shù)將計(jì)劃中的過濾條件和聚合算子盡量推到整個(gè)鏈路的底層模塊去執(zhí)行，不但提高底層算子的效率，也減少了上游算子要處理的數(shù)據(jù)量，提高整體查詢性能。針對(duì)關(guān)聯(lián)子查詢語句，優(yōu)化器通過關(guān)系代數(shù)轉(zhuǎn)化，將關(guān)聯(lián)子查詢改寫為語義等價(jià)的非關(guān)聯(lián)計(jì)劃，使得計(jì)算引擎可以高效流水線處理。

3.基礎(chǔ)版計(jì)算引擎
AnalyticDB計(jì)算引擎采用大規(guī)模并行處理MPP+DAG體系結(jié)構(gòu)和基于內(nèi)存的pipeline執(zhí)行模式，具有高并發(fā)、低延遲的特點(diǎn)。為了加快對(duì)復(fù)雜表達(dá)式的求值速度，優(yōu)化執(zhí)行性能，計(jì)算引擎通過Runtime Codegen在運(yùn)行時(shí)生成JVM bytecode，動(dòng)態(tài)加載生成對(duì)象的實(shí)例，減少了執(zhí)行過程中虛函數(shù)調(diào)用，提高了cpu-Intensive任務(wù)的效率。計(jì)算引擎還采用向量化執(zhí)行模型處理表達(dá)式求值，利用CPU SIMD指令集來加速求值計(jì)算。
4.基礎(chǔ)版存儲(chǔ)引擎
AnalyticDB存儲(chǔ)引擎采用行列混合存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)。如圖所示。對(duì)于一張表的每k行數(shù)據(jù)(Row Group)，每列數(shù)據(jù)連續(xù)的存放在單獨(dú)的Data Block中，每行組的列Block的在磁盤上連續(xù)存放。行組內(nèi)列Block的數(shù)據(jù)可按指定列排序存放，可以在按該列查詢時(shí)顯著減少磁盤隨機(jī)IO次數(shù)。這種設(shè)計(jì)的獨(dú)特優(yōu)勢是兼具了行存（適合OLTP點(diǎn)查詢）和列存（適合OLAP多維分析）的長處，很好的滿足了不同類型workload的需求：
針對(duì)OLTP類型的點(diǎn)查詢需要select出一整行的明細(xì)數(shù)據(jù)，行列混存設(shè)計(jì)下將列存的完全隨機(jī)讀轉(zhuǎn)化為了順序讀
針對(duì)OLAP類型的多維分析：不僅解決了海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析下行存的讀放大問題，而且進(jìn)行單列IO時(shí)將列存的順序讀轉(zhuǎn)化為了順序跳讀，進(jìn)行多列IO時(shí)則將隨機(jī)讀轉(zhuǎn)化為了順序讀
寫入大吞吐：列存時(shí)的隨機(jī)寫被轉(zhuǎn)化為了順序?qū)?br /> AnalyticDB存儲(chǔ)引擎采用智能全索引，對(duì)每列數(shù)據(jù)建立一個(gè)值到行號(hào)的倒排索引。查詢時(shí)，將SQL多個(gè)條件表達(dá)式的AND、OR 轉(zhuǎn)換成Boolean Query同時(shí)走索引，通過搜索得到滿足where條件的結(jié)果集行號(hào)，支持快速多路合并，能夠在毫秒級(jí)別找出滿足條件的結(jié)果集。
5.基礎(chǔ)版優(yōu)勢
基礎(chǔ)版大幅度降低了用戶構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫門檻，與大數(shù)據(jù)（Hadoop，Spark和EMR）和OLTP建倉方式相比都有超高的性價(jià)比。
（1）降低使用門檻
基礎(chǔ)版最低1.75元/小時(shí)，860元/月，與集群版相比，起步價(jià)降低了約三分之一。磁盤空間僅0.6元/GB，磁盤空間上限最大為4T，可以隨時(shí)按需擴(kuò)展，大大降低中小企業(yè)復(fù)雜分析和構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)倉的使用門檻。
（2）性能高
同等配置下其數(shù)據(jù)查詢性能約為MySQL的10倍，很好地幫助用戶解決MySQL復(fù)雜分析慢的痛點(diǎn)。
（3）規(guī)格豐富
基礎(chǔ)版支持四種規(guī)格：T8、T16、T32和T52，可以根據(jù)業(yè)務(wù)的不同要求選擇規(guī)格和任意調(diào)整規(guī)格。
（4）生態(tài)透明
上下游生態(tài)完全兼容集群版，對(duì)用戶透明。
6.適合客戶
特別適合以下人群：
（1）Hadoop/Spark等太復(fù)雜，想快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的中小型企業(yè)；
（2）報(bào)表數(shù)據(jù)庫查詢慢，有交互式BI分析訴求的中小型企業(yè)；
（3）需要快速構(gòu)建測試環(huán)境的進(jìn)行數(shù)倉選型的用戶；
（4）學(xué)習(xí)類人群，可快速了解AnalyticDB for MySQL的用戶；