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GaussDB200从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全：网络隔离整个系统网络划分为2个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。管理平面通过运维网络接入，提供系统管理和维护功能，主要用于集群的管理，对外提供集群监控、配置、审计、用户管理等

功能介绍海量图像检索的基本功能是通过图像特征比对，找出具有相同或相似特征的图片，可在多种业务场景中应用。以人像搜索为例的场景有：人脸打卡、轨迹搜索、安全布控、同行分析等。可以概括为以下几个基本搜索能力：联合查询：结合时间、空间等信息进行查询。如：同行分析简单KNN查询：仅在基础数据集中搜索最接近的特

逻辑集群是通过NodeGroup技术来实现资源和数据的隔离。逻辑集群可以把物理集群的所有物理节点划分成多个逻辑集群，每个物理节点只能属于一个逻辑集群，用户数据表只能分布在一个逻辑集群范围内。这样不同逻辑集群的用户数据是隔离的，逻辑集群所属节点的资源主要提供给逻辑集群内数据表的操作，同时供其他逻辑集群

通过执行查询对应的explainperformance，获得对应执行计划，是一种十分有效的定位查询性能问题的方法。但是这种方法需要修改业务逻辑，同时输出的日志量大，问题定位的效率依赖于人员的经验。SQL自诊断为用户提供了另一种更为高效易用的性能问题定位方法。在执行作业之前，配置GUC参数resour

为了让用户使用数据库更便捷，GaussDB200一方面在努力自主研发工具，另一方面也在逐步构建与业界主流数据库工具的对接。GaussDB200的三方工具兼容情况如表1所示。表1三方工具兼容说明类别工具名称工具介绍应用场景ETLKettleKettle是Pentaho开发的一款开源ETL工具，可在Wi

NodeGroupNodeGroup在GaussDB200集群里指DN的集合，是集群中的子集群，从性质上可以分为存储子集群StorageNodeGroup和计算子集群ComputingNodeGroup，存储节点组用来承载本地表的数据存储，而计算节点组用来承载查询的聚集、关联计算。NodeGroup

GaussDB200支持通过ExtensionConnector统一访问其它大数据组件——将SQL发给其它大数据组件并接收执行结果，实现跨集群访问数据。目前ExtensionConnector为用户提供了三种功能：SQLonOracle、SQLonSpark和SQLonotherGaussDB，分别

GaussDB200支持直接读取存储在HadoopHDFS文件系统上的结构化数据，对外提供标准SQL语言查询接口，能够让用户只通过使用简单的SQL语言就能完成Hadoop原生数据的复杂分析查询工作。图1查询HDFS技术特点支持标准SQL查询语法完全继承GaussDB200的SQL查询语法的支持，实现

当前用于大数据处理的引擎组件种类繁多，且各自提供了丰富的接口供用户使用。但对传统数据库用户来说，SQL语言依然是最熟悉和方便的一种接口。如果能在一个客户端中使用SQL语句操作不同的大数据组件，将极大提升使用各种大数据组件的效率。GaussDB200支持SQLonAnywhere，基于GaussDB2

随着客户业务的发展，现有系统在磁盘容量、性能等方面将逐步呈现瓶颈。GaussDB200分布式数据库集群提供scale-out线性扩展能力，满足客户业务增长和利旧的诉求（将闲置的机器加入系统）。GaussDB200采用NodeGroup技术，支持多表并行扩容，扩容速度高达400G/小时/新增节点。Ga

为了满足客户的不同使用场景，GaussDB200目前支持标准化集群部署形态和单机部署形态。标准化集群部署形态需要至少三台满足部署GaussDB200的软硬件要求的服务器。GaussDB200各个组件均衡打散部署在每个服务器上。适用于大数据量场景下的分析业务，具有高性能，高可靠性，可扩展的特点。单机部

GaussDB200提供集群事务管理功能，此功能是集群HA、集群故障切换的基础，负责保证集群所有节点间事务的ACID特性，保证故障可恢复，以及恢复后满足数据的ACID要求，并负责节点的并发控制。为了在集群出现故障时尽可能地不中断服务，GaussDB200提供了高可靠机制。通过保护关键用户程序对外不间

负载均衡负载均衡是集群服务器产品中常用的一个组件，它可以作为所有集群服务器的一个入口，客户端先连接负载均衡服务器的IP地址和端口号，负载均衡服务器通过相应的算法选择集群中某一个服务器来接受该客户端的请求，这样就实现了集群的工作负载管理，使每个服务器资源可以得到充分的利用。GaussDB200集群提供

背景信息在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。向量化执行标准的迭代器模型如图1所示。控制流向下（下图实线）、数据流

全并行的分布式查询处理是GaussDB200中最核心的技术，它可以最大限度的降低查询时节点之间的数据流动，以提升查询效率。GaussDB200为达成高性能数据分析目标，实现了一套高性能的分布式执行引擎，执行引擎以SQL引擎生成的执行计划为输入，将元组按执行计划的要求进行加工并将结果返回给客户端。图1

数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。GaussDB200的数据并行导入实现了对指定格式（支持CSV/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：CN只负责任务的规

数据分区是数据库产品普遍具备的功能。在GaussDB200分布式系统中，数据分区是在一个节点内部对数据按照用户指定的策略对数据做进一步的水平分表，将表按照指定范围划分为多个数据互不重叠的部分（Partition）。GaussDB200支持范围分区（RangePartitioning）功能，即根据表的

GaussDB200采用水平分表的方式，将业务数据表的元组打散存储到各个节点内。这样带来的好处在于，查询中通过查询条件过滤不必要的数据，快速定位到数据存储位置，可极大提升数据库性能。水平分表方式将一个数据表内的数据，按合适分布策略分散存储在多个节点内，GaussDB200支持如表1所示的数据分布策略

简介FusionInsightManager6.5.1支持多集群统一管理，使用一套FusionInsightManager可创建、管理多个集群，减少运维人员管理多个集群需要操作多套界面的繁琐。FusionInsightManager支持同时管理多个相同产品类型的集群，也支持不同产品类型的集群。图1多

企业级增强特性多集群统一管理数据分布式存储数据分区数据并行导入全并行的数据查询处理向量化执行和行列混合引擎工作负载管理高可靠事务处理多种部署形态在线扩容SQLonAnywhere计算资源弹性伸缩三方工具兼容SQL自诊断基于逻辑集群的资源和数据隔离图像特征检索安全增强特性可靠性增强特性