【巨杉數據庫SequoiaDB】SequoiaDB 巨杉數據庫 v3.4 版本正式發佈

深秋時節，SequoiaDB 巨杉數據庫在深秋給你們帶來了「一把火」。
SequoiaDB v3.4 正式發佈啦！

分佈式交易場景性能大幅提高
SequoiaDB 巨杉數據庫3.4版本正式發佈，v3.4最重要的特性就是在分佈式交易場景下的性能提高。
對比上一大版本，SequoiaDB v3.4 在分佈式交易場景，讀寫性能提高達30%，更新性能提高1倍-1.5倍，查詢性能較v3.2提高1.5倍以上。


新舊版本性能對比示意

針對分佈式交易場景，3.4版本的技術提高主要有如下幾個：

Improved 2PC Algorithm

分佈式事務智能仲裁算法。爲分佈式事務 2PC 提交增長智能仲裁算法，重點解決 2PC 算法中「In-doubt Transaction」 異常狀態，實現數據庫在極端場景下爲多分區事務智能仲裁，確保分佈式事務的強一致性。

Latch-less Memory Model

實現多層級內存池和無鎖內存模型。數據庫集羣池化內存資源，內存池多級管理，會話訪問實現 99.99% 內存訪問命中率，實現高併發 OLTP 場景下內存的無鎖訪問，系統CPU的使用率提高 10%。SequoiaDB v3.4同時提供在線內存監控和離線內存分析能力，自動化生成內存分析報告。

Improved Raft Algorithm

突破Raft 算法極限，實現全併發同步。SequoiaDB v3.4引入衝突仲裁機制，突破 Raft 算法中存在惟一鍵約束時只能串行同步困境，實現副本間全記錄級併發同步，副本同步效率大幅提高。

Improved Full-text Search Algorithm

全文索引性能優化。優化全文索引鏈接模型，下降鏈接時間和內存使用率，對命中全文索引的count 操做，直接經過索引計算結果，大幅提高count 數據讀性能。

目前，巨杉數據庫針對金融交易場景，巨杉數據庫已經規模應用在金融客戶的核心交易、核心下移、關係型數據庫替換等場景中，應用業務包括信用卡、網銀、貸款等，在金融交易場景的應用，領先業界新一代分佈式數據庫。

SequoiaDB v3.4 功能提高
此次新版本全面提高金融級交易場景功能與性能，在分佈式事務、數據一致性，併發CURD性能以及SQL兼容能力方面都作了深度優化。另外，爲了知足金融級交易場景對穩定性嚴苛的技術要求，SequoiaDB 還升級了混沌測試框架，集羣穩定性獲得極大提高。

SequoiaDB v3.4的其餘主要更新項以下：

存儲引擎

事務Auto-commit下推優化，將事務二階段提交簡化爲一階段提交，提高事務性能

事務一致性確認機制

實現多層級內存池和無鎖內存模型

全併發同步，提高副本數據同步性能

提供增量數據歸檔、同步能力

經過開啓日誌的全量模式和時間模式，能夠實現按天，或指定時間對增量數據進行抽取，轉換和歸檔，並將增量數據導入到其它ODS系統。

全文索引支持數組類型

全文索引支持 $or 和 $not 操做

全文索引性能大幅提高

訪問計劃增長自動過時清理，並實現對 $in 操做的參數化緩存能力

插入數據支持重複鍵替代

索引支持 not null 約束

優化事務監控性能，實現無鎖事務監控機制，減小事務監控管理對外部業務的性能影響

SQL引擎

優化高可用能力，實現SQL引擎橫向擴容

算子下推存儲節點，精確計算，提高網絡帶寬利用率

事務Auto-commit下推存儲引擎，簡化事務二階段提交爲一階段提交，提高事務性能

支持NO TRANSACTION模式，提高初始化數據場景性能

優化DDL操做，包括rename table，modify field，add primary key、index等操做

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，提高對大對象的存取和管理能力，能夠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

支持指定節點的從新選舉能力

提供 SQL 語法查詢數據庫當前狀態與監控信息

提供性能監控和慢查詢分析能力

易用性進一步提升，巨杉工具矩陣正式推出
伴隨 SequoiaDB v3.4 的發佈，巨杉數據庫也於近期推出了，新一代的巨杉數據庫工具矩陣，並計劃在近期發佈 SequoiaPerf 性能診斷工具。


SequoiaPerf 性能工具 即將發佈

豐富的運維管理工具，是用戶實使用數據庫最直觀的友好感覺，巨杉數據庫也將持續保持創新，聆聽社區用戶的聲音，將面向用戶的開發、運維、性能調優工具和最佳實踐作到最好。

目前，巨杉數據庫大型銀行客戶已經突破 50 家，應用場景包括核心交易、數據中臺、內容管理和實時數據服務等。將來，咱們也將保持自研和創新，在分佈式數據庫技術和多種行業應用中，保持領先。

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