各位 GBase 数据库的粉丝以及对其感兴趣的朋友，大家好， GBase 8a 数据库集群是南大通用自研的的核心分析型数据库产品，自 2009 年启动研发以来，历经 13 年演化及发展，已经在金融、电信领域实现规模化部署，并覆盖除金融电信外的其他各个行业，总节点数超过 30000+ 个，管理数据总量 250+PB 。

通过上一篇 “趣说”，我们了解到 GBase 8a MPP Cluster 产品演进分为三个阶段，即：列存数据库阶段、 MPP+ 列存数据库阶段和逻辑数仓 LDW 阶段。前一阶段是后一阶段的研发基础，本篇“趣说（二）”将续接第一篇内容来和大家聊一聊 GBase 8a 的产品架构，同样也大致分为三个：

（一）列存数据库阶段的架构

列存数据库阶段是 GBase 8a MPP Cluster 产品核心功能特性的新生阶段，它是一款单机架构产品，在架构上与传统的关系型数据库架构相近，其不同点在于，传统的关系型数据库通常都是行存数据库，而 GBase 8a 单机数据库是一款列存数据库，即在数据存储的组织方式上与传统关系型数据库不同，这是 GBase 8a 单机数据库最核心的部分，同时围绕着列存还引入了数据压缩存储特性、智能索引特性和并行执行特性。这些特性引入的作用是什么呢？就一个字“快”，它使 GBase 8a 单机数据库面对分析类查询语句的性能有指数级的提升，下图就是“快”的原理：

大部分应用中性能的瓶颈是磁盘 IO 。所以 GBase 8a 单机数据库的设计都以降低磁盘 IO 为主要设计目标。为此采用的技术有列存储，压缩，智能索引（粗粒度）。每一项技术都有可能提升 10 倍的性能。理论极值是 1000 倍提速，实际达成 10-100 倍提速。在上图中，基于存储空间占用 1T 的表执行统计查询时，在列存储技术支持下，通过只读取查询访问的列进行剪枝处理降低磁盘 IO ，通过数据压缩技术降低磁盘 IO ，通过智能索引技术过滤掉访问不涉及的行数据降低磁盘 IO ，如此便提升了查询性能。也许您会问，“ Select * ”也有性能提升么？我给您的回答是，如果上述的原理清楚了，您自己会得到这个结果，比我回答您 Yes 或者 No 准确得多。

（二） MPP+ 列存数据库阶段的架构

MPP+ 列存数据库阶段是 GBase 8a MPP Cluster 产品成长壮大和成熟阶段，历经了三个大版本的迭代演进，支持的节点规模从几十个节点到百节点，再到三百节点以上， GBase 8a 就是这样一步一个脚印地，在 GBase 8a 研发人员夜以继日、通宵达旦不断投入中成长，在 MPP+ 列存数据库阶段有三种架构，分别是基于安全组的对称部署架构、基于多副本的非对称部署架构和联邦架构。

废话少说，上图。一图顶千言，懂的人一看就懂，不懂的人再多的言语也是白搭：

基于安全组的对称部署架构

该集群架构在部署时，以安全组为集群的组成单位，每个安全组最多可以由三个节点组成，用于实现数据高可用，多个安全组用于实现数据分布，并行计算提升性能。在每个集群节点上均部署和运行 Gcluster 服务、 Gnode 服务和 Gcware 服务，分别用于实现集群管理功能、集群存储和计算功能以及集群一致性 服务功能。

多副本的非对称部署架构

相比于上一个版本而言，多副本的非对称部署架构不再基于安全组，而是基于多副本实现高可用， Gcluster 服务、 Gnode 服务和 Gcware 服务各自的职能更为独立， Gcluster 服务、 Gnode 服务在部署时可以分别部署在各自的集群节点上（上一个版本每个集群节点都要部署全部服务），即 Gcluster 集群作为集群服务层可以单独部署， Gnode 集群作为计算存储层也可以单独部署。

联邦架构

相比于上一个版本而言，计算存储层可以部署多套 Gnode 集群，每个集群被称作为 VC ，统一共用同一个集群服务层 Gcluster 集群。

（三）逻辑数仓 LDW 阶段的架构

逻辑数仓 LDW 阶段的架构将植入云原生特性，即云计算的计算与存储分离架构特性。如下：

整个架构分为三层，云服务层、虚拟仓库层和数据存储层。其中云服务提供管理和运维服务能力，包括订单 管理、计费管理、云数据仓库实例账户管理、云服务监控运维管理、云数据仓库实例管理和升级云服务管理、升级云数据仓库管理。提供云数据仓库实例访问入口（ URL ）、鉴权、访问控制、语法解析、生成执行计划、优化、元数据管理与存储、事务管理及执行调度管理、用户及权限管理、 Warehouse 管理、 Database 管理和云数据仓库功能服务等；虚拟仓库层负责提供不同规格计算资源的算力，用于执行云服务层下发的计算任务；数据存储层，提供分布式文件存储或者对象存储能力，用于持久化云数据仓库数据文件，以及提供查询过程中临时表数据的缓存和结果集缓存的持久化。