阿里雲數據庫2-3月刊：阿里雲峯會雲數據庫四大發布

1、 重點事件

一、 阿里雲智能數據庫產品亮相2019阿里雲峯會北京站
2019阿里雲峯會北京站於3月21日在國家會議中心順利召開，上午主論壇共有4個與數據庫相關產品發佈：圖數據庫GDB公測、POLARDB 2.0(PostgreSQL加強版兼容Oracle)、雲數據庫RDS PostgreSQL發佈GPU規格版本、RDS全面支持BYOK加密；
北京峯會分論壇中，數據庫共3場12個演講，分佈在開發者專場、雲災備和遷移專場、數據庫專場等。另外，還有2個專訪、1個飛刀&客戶見面會、1個客戶晚宴。數據庫專場現場共簽到200人左右，參與飛刀見面會的嘉賓超50位，玖富金融、龍湖地產、央視網、好將來、用錢寶、西會科技、亞博鬆、聚美優品、點評微生活、一畝田、上海數夢工場等客戶在現場進行了比較深度的交流，客戶對這種交流方式給予了確定，其中龍湖地產預定了團隊拜訪交流；傳播方面，除了阿里雲總體的公關文章外，數據庫還發布5篇產品和技術文章。

2、 商用產品技術進展

1. 阿里雲重磅發佈POLARDB v2.0，兼容Oracle和PostgreSQL。這是業內首款兼容Oracle的雲原生數據庫，可幫助企業平滑地將傳統數據庫上的業務遷移上雲。
POLARDB v2.0採用了存儲計算分離、軟硬件一體化設計，經過高速的RDMA網絡提供共享存儲的架構，能夠快速實現彈性縮擴容，單個實例可擴展到1000覈計算能力，同時能夠橫向擴展到100TB存儲空間，知足大規模業務場景的需求。做爲雲原生數據庫，POLARDB採用自主研發分佈式存儲引擎設計，計算服務器和存儲數據分離的架構，性能更快，彈性能力更佳，自帶只讀節點，數據自適應擴展，數據三副本存儲，秒級備份，提供更高的數據可靠性。

2. 圖數據庫GDB公測發佈，高度鏈接數據查詢效率提高10倍
阿里雲發佈了國內首個雲原生的圖數據庫GDB，擁有多層關係數據的快速查詢與存儲能力，可幫助
企業提高10倍以上的信息查詢效率，查詢時延下降至毫秒級，適用於社交網絡、金融欺詐檢測、實時推薦引薦、知識圖譜等智能應用領域。
和關係型數據庫存儲結構化的表數據不一樣，圖數據庫存儲的是圖，即用點和邊來表達數據之間的關係，社交關係、線上交易記錄都屬於圖數據。據介紹，GDB對高度互連數據集進行了深度優化，可以輕鬆應對百億級關係數據的存儲並提供低延時訪問，可保證圖數據完整性的同時進行快速的數據更新。

3. 雲數據庫RDS ESSD雲盤版本公測發佈
經過對 ESSD 雲盤的支持，RDS提供高達 100 萬 IOPS 性能， 同時能夠實如今線無間斷的存儲空間擴展。當前已經提供 MySQL 5.7 以上 及SQL Server 2012 以上的支持，後續將支持到 MariaDB 及 PostgreSQL，覆蓋 RDS 全部引擎。
公測：https://page.aliyun.com/form/act464253584/index.htm

4. 阿里雲RDS PostgreSQL數據庫GPU規格版本正式上線
阿里雲RDS PostgreSQL數據庫GPU規格版本正式上線，開啓了RDS異構計算並行加速之路。該版本在RDS（關係型數據庫服務）的雲基礎設施層面首次完成了與阿里雲異構計算產品的適配，實現了PostgreSQL時空引擎Ganos在空間圖形圖像處理上的並行計算加速，成爲國內第一個將GPU應用於商業空間信息領域的數據庫。伴隨該版本的發佈，RDS在雲基礎設施層面首次完成了GPU計算框架的適配，爲雲上數據庫構建異構計算並行環境創建了重要基礎。因爲空間圖形圖像數據體量大、計算複雜，首期GPU加速能力主要與阿里雲數據庫時空引擎 Ganos結合，大幅提高空間數據處理性能。PostgreSQL時空引擎 Ganos爲一種雲數據庫增值服務，爲各種時空數據提供雲上的高效存儲、查詢和分析計算服務。

五、 BYOK本地盤TDE，爲雲上用戶，提供了使用我的祕鑰或者說自定義的密鑰的機會，自主進行表級別加密設置的數據庫安全服務

在本次發佈的BYOK方案中，祕鑰存儲在阿里雲密鑰管理服務(KMS)中，由用戶擁有和管理，經過我的受權雲服務的方式，實現了祕鑰的訪問控制，在數據庫實例祕鑰管理方面，爲用戶提供了更高的透明度，自主性和細化控制。 內核實現方面，阿里雲數據庫團隊基於自主研發的MySQL5.6內核，實現表級別的透明加密服務。使用者的開發人員無需更改任何應用程序，按照page size進行block加密，寫入磁盤以前進行加密，從磁盤讀入內存時進行解密，不會增長數據文件的大小。 總結起來，BYOK TDE讓用戶自主選定我的祕鑰，自主控制加密表格，將密鑰管理與數據庫管理責任分離，爲雲上用戶提供了更透明更自主的安全機制，幫助知足用戶數據庫安全方面的需求。

6. MongoDB副本集覆蓋同城單、雙、三可用區容災，機房級RPO=0保障
MongoDB副本集覆蓋支持同城單、雙、三可用區場景下的同城容災，單節點故障、單可用區故障均支持自動切換，確保應該正常可用。全形態支持RPO=0的高可靠性保障，任一節點故障、機房故障，可確保數據不因故障而丟失。足以知足金融、保險等強監管行業業務及企業重要數據、敏感數據處理等核心場景的使用需求。

7. AnalyticDB支持全文檢索，具有多模分析能力
將結構化和非結構化數據列在一個表中同時定義，且支持進行結構化和非結構化條件聯合檢索知足多變的檢索需求；內置了來自淘寶、天貓搜索的智能分詞組件，分詞效果更好速度更快；支持完善的分佈式Join、subquery，包括分區鍵及非分區鍵計算。無需在應用層作application-side join。

8. Data Lake Analytics「一鍵建倉」能力覆蓋支持MySQL、PostgreSQL、SQL Server
Data Lake Analytics「一鍵建倉」邁出了第一步，目前爲止覆蓋支持了MySQL、PostgreSQL、SQL Server數據庫數據源的一鍵元數據同步，跳過手動元數據映射和外表建表流程，大大提升了這幾種數據庫數據源的分析接入效率。

9. 數據傳輸服務DTS支持Redis實例間、MySQL->Kafka的數據實時同步、數據傳輸服務DTS支持Oracle redo log實時訂閱
數據傳輸服務DTS支持Redis實例間的數據實時同步，基於日誌實現毫秒級同步延遲。經過這個功能，用戶能夠實現異地災備、業務零停機上雲等業務場景。支持MySQL->Kafka 實時同步，用戶能夠將MySQL變動數據實時同步至本身的Kafka集羣，藉助Kafka豐富的生態，進行數據消費。
數據傳輸服務DTS支持Oracle redo log實時訂閱，用戶能夠經過DTS實時獲取Oracle變動數據，實現系統間消息通知或數據同步

10. 數據庫備份DBS上線SQLServer物理備份，支持全量及增量備份，實現1小時的RPO，有效提高企業數據安全。
數據庫備份DBS推出SQL Server物理備份方式，支持全量備份及增量備份，支持備份集壓縮及恢復到任意數據庫的能力。經過物理備份，可將私有網絡數據庫備份到公有云，同時，經過增量備份功能可實現1個小時的RPO，提高數據安全性。

10. 數據管理DMS企業版支持POLARDB，支持數據庫訪問控制及研發流程控制，有效提高數據庫安全
數據管理DMS企業版發佈支持POLARDB，幫助企業客戶實現POLARDB的數據導出、數據變動、表結構設計等開發者經常使用功能的研發流程控制及數據安全管理

3、 技術項目進展

 RDS MySQL數據庫代理升級 
爲提供更出色的穩定性和性能，阿里雲將對部分RDS實例進行網絡鏈接模式升級，即從高安全模式（數據庫代理）升級到高性能模式（標準模式）。升級後的優點：
【穩定性】升級後網絡鏈路少一次跳轉，極大提升了穩定性。
【性能】升級後網絡鏈路少一次跳轉， 響應時間平均減小20%，性能明顯提高。

 RDS MySQL 及 SQL Server支持庫表級數據恢復
企業業務發展過程當中，因爲不可預知的業務問題可能須要對某個Database 或某個 Table 進行數據回覆，原有 RDS 功能只支持針對整個實例的數據恢復，花費時間效長，不符合業務需求。阿里云爲此在 RDS MySQL中支持單庫和單表的數據恢復，能夠經過備份指定恢復誤刪的數據庫或表，快速恢復RDS MySQL的數據。RDS SQL Server 2017企業集羣版一樣發佈了數據庫恢復功能，支持恢復到全新實例，能夠恢復整個實例或者單個數據庫。

[ 數據管理DMS我的版支持管理用戶線下私有網絡中的數據庫，跨數據庫查詢應用訪問能力，爲私網數據庫提供在線數據庫研發環境，有效提高用戶研發效率]
針對用戶本地IDC自建數據庫、其餘雲廠商的雲數據庫，用戶能夠在不暴露數據庫公網地址、不採購昂貴的網絡技術實施的基礎上，直接經過數據管理DMS訪問並管理私網數據庫。這個解決方案爲用戶提供私網環境數據庫的研發環境，保障數據庫安全的同時，提高數據庫研發效率。
數據管理（DMS）跨數據庫查詢功能可實現跨同異構數據庫的在線查詢。其可支持MySQL、SQLServer、PostgreSQL及Redis等數據源。經過這個功能，用戶可使用一條SQL實現跨數據庫實例的複雜關聯查詢。這次跨數據庫查詢服務產品化，服務協議兼容MySQL，用戶能夠經過MySQL Driver、MySQL命令行工具及客戶端生態工具訪問DMS服務端實現跨數據庫的查詢訴求。

 Redis 5.0支持日誌管理體系
提供慢日誌功能，方便客戶定位慢查詢操做，進行性能問題排查。提供操做命令，執行時常，執行用戶等相關信息。
提供審計日誌功能，方便客戶進行問題回溯，開啓審計日誌後能夠100%捕捉客戶執行命令，包括命令信息，執行時間，執行帳戶，消耗時間等相關信息。
提供運行日誌信息，方便客戶掌握實例運行基礎信息。

4、 學術、科研、技術成果

阿里自研OLTP數據庫的里程碑: X-Engine論文被數據庫頂會SIGMOD 2019收錄
由數據庫產品事業部聯合達摩院數據庫與存儲實驗室撰寫的論文 "X-Engine: An Optimized Storage Engine for Large-scale E-Commerce Transaction Processing" 日前已經被ACM SIGMOD'19接收。
X-Engine是阿里數據庫產品事業部-OLTP產品部自研的高性能低成本數據庫存儲引擎，做爲自研分佈式關係型數據庫PolarDB(X)的存儲引擎，已經普遍應用在集團內部諸多業務系統中，其中包括交易歷史庫，釘釘歷史庫等核心應用，爲業務大幅縮減了成本，同時也做爲雙11大促的關鍵數據庫技術。

• 智能自治化數據庫平臺：
全網慢SQL經過自動SQL優化比上月減小9.1% (460萬->418萬)；自動空間優化累計節省空間2.15PB；自動參數優化規模化完成7200實例；自動Buffer Pool優化累計節省內存21TB (12.7%)，完成既定20T目標；全網日均告警數量經過自動告警處理比上月減小~20%，穩定在每日500次如下。

• 加密數據庫：
針對雲數據庫場景，完成對PostgreSQL多個模塊的安全改造與改進：數據加密由採用SGX sealing加密改進爲採用用戶密鑰加密；完成數據庫SGX remote attestation安全通訊的客戶端部分改造。

專利：一種雲上跨雲、跨地域的多數據源SQL查詢系統與方法
經過彈性網絡技術、數據源來源標識和網絡探測優化等技術，實現「多雲」，「多region」場景下的異構數據源接入分析和迴流能力。目前部分能力已經集成與落地到Data Lake Analytics中，被用戶業務大量使用。

專利：一種數據湖中元數據快速建立的系統與方法
爲用戶提供特定設計的DDL語法，對結構化、半結構化等多種數據庫、數據文件格式，多種壓縮算法的數據文件進行智能同步與智能識別，極大提高了Data Lake Analytics的數據接入和數據探索效率和用戶體驗，目前已經集成與落地到Data Lake Analytics中。

• 與浙大下一代數據庫實驗室合做的智能問答數據庫Demo系統完成。基於天然語言理解和機器翻譯技術，可輸入中文問題，轉化爲SQL語句並輸出結果。

5、 技術沙龍

 阿里雲棲開發者沙龍-時序數據庫專場
3月2日，本期沙龍以「開闢大數據新賽道，教你玩轉海量時序數據」爲主題，主要面向華北地區客戶進行技術佈道。邀請了來自滴滴、餓了麼、二維火的多位業內數據庫技術專家分享交流技術經驗，暢談時序數據庫背後的那些事兒。近200名客戶和開發者到場參會，雲棲社區同步在線直播上萬人觀看。
直播回看地址：https://yq.aliyun.com/live/863

 Presto Summit 2019
Presto Summit 2019 在Facebook總部舉行，會上OLAP團隊分享了 《AnalyticDB基於Presto的改進》。AnalyticDB積累的計算和優化器改進引發強烈反響，但願能開源回饋社區，已經有包括Facebook在內的多家公司提出了團隊交流提議。

客戶案例

● POLARDB如何助力輕鬆籌打造5億用戶信賴的大病籌款平臺？
輕鬆籌獨創了「大病救助」模式，幫助了衆多病患在第一時間解決了醫療資金等問題，爲了從源頭解決了醫療資金問題。而在輕鬆籌這樣全球5.5億用戶信賴的大病籌款平臺的背後，是日益增加的各類數據。面對這樣數據量所形成的巨大挑戰，阿里雲POLARDB是如何幫助輕鬆籌踐行「善DNA」的呢？

● 廣告行業某客戶落地Serverless數據湖方案
採用Data Lake Analytics方案，客戶基於ECS自建系統所有下線，實現零維護成本，雲上月開銷成本節省4倍，同時數據清洗、分析性能提高4倍；全SQL化接口和MySQL工具鏈的全面兼容，讓客戶徹底專一業務數據邏輯，充分激活日2000億級數據記錄的價值，加速賦能上、下游廣告客戶羣體。

● 混合雲管理HDM助力紫龍遊戲實現數據庫統一監控及性能優化
紫龍遊戲經過HDM實現多個雲廠商的雲數據庫及線下IDC自建數據庫的統一管理監控。經過HDM，用戶能夠直觀的查看全部數據庫的監控、告警信息，確認異常實例，而且能夠直接進行一鍵診斷、數據庫優化，幫助咱們提高了數據庫管理的效率，增強了數據庫的穩定性。

● 數據傳輸服務DTS助力國家能源集團實現業務數據到報表系統的實時同步
國家能源集團經過DTS實現線上業務數據庫到數據倉庫的數據實時同步，實現實時報表業務。經過DTS將不一樣數據庫的數據彙總到分析庫中，還實現了分庫分表的彙總同步，有效避免複雜的跨庫分析，提升用戶報表產出效率。

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