信创领域的数据库应用及创新_付威_东方金信.pdf

ddmin

2页

0次

2025-02-12

免费下载

融合论坛

INTEGRATION FORUM

软件和集成电路

SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT

信创领域的数据库应用及创新

过去几年，东方金信在信创产业的数据库

领域不断地进行应用和创新，在此我想和大家

分享我们在应用过程中的思考。

信创产业分为三个层次，最下层是基础硬

件，包括芯片、 P C 、服务器和存储等；中间层是

基础软件，分为操作系统、数据库和中间件；最

上层是应用软件，分为通用软件、办公软件和行

业软件。我们发现，在具体的应用实施过程中，

信创应用的场景、覆盖的行业很广，业务量较大

且复杂度较高。同时，I T 的基础设施差异较大，

通信和金融领域的IT基础设施较为成熟，但其

他领域的基础设施建设较差，管理的水平参差

不齐，给数据库产品带来了不小的挑战。当前，

客户不仅需要数据库，更需要相关的数据分析

能力，如高性能关系数据处理能力，支持海量数

据的交易计算以及分析计算；图数据分析能力，

支持海量图数据的关联分析；对象存储及处理

能力，支持图像、音频、视频等非结构化数据的

存储和处理；时序数据处理能力，支持工业互联

网的IoT、金融数据等海量、实时、时序的数据处

理；文本处理及检索能力，支持文本类数据、半

结构化数据的存储和分析；数据资产管理能力，

支持数据加密和脱敏、访问审计、多方安全计

算、存储周期管理等。

我们按照客户对大数据以及数据库的需求

场景进行了细分。从数据的存储量、数据的时效

性、数据的复杂度以及并发能力、图计算能力、

时序能力、建模能力等方面，把整个数据库分为

大数据库，如宽表存储、搜索引擎、云计算，以

及分布式的数据库，如常见的M P P数据库、图、

—

北京东方金信科技股份有限公司

副总裁、数据研究院院长付威

信创应用的场景、覆盖的行业

很广，业务量较大且复杂度较

高，同时，IT基础设施差异较

大，管理的水平参差不齐，这

些都给数据库产品带来了很

多挑战。

DOI:10.19609/j.cnki.cn10-1339/tn.2021.08.028

2021

年第

期

主题演讲

时序、对象存储、集中交易型数据库、分布式交

易型数据库、文档的数据库等。

为了更快地满足不同需求的客户，我们打造

了多模数据库

—

海盒通用数据库。该数据库

具备数据治理组件、数据装载组件、解析优化

组件等数据库公共组件和关系引擎、时序引擎、

图引擎、文档引擎、对象引擎等多模引擎。

海盒通用数据库具备十大特点。

第一，高性能的加载。集群能够直接读写

外部数据源,利用集群的分布式执行任务，无

单点瓶颈；内置功能不依赖其它组件，部署简

单；直接使用 S Q L 操作，适用所有 A P I ；数据源支

持达梦、人大金仓、MySQL等；支持csv、json、

avro等格式文本。

第二，高性能的分析计算能力。基于新一

代x86和A R M架构的C P U向量指令集对执行引

擎进行加速；执行器模型从单行变为批量；减

少C P U指令数，提升代码执行效率；适合列存储

（列值聚集，特性接近）。

第三，行列混合存储，独立的列引擎。拥有

适合海量数据加工的列执行引擎和适合事务型

应用的行执行引擎；根据业务特性可选择不同

执行引擎；内置数据行转列的自动优化。

第四，全方位高可用。调度节点高可用，调

度节点多入口，采用一致性协议，单一节点故障

不影响整体集群服务；计算节点高可用，计算节

点无状态、异常时，其默认计算实例可由其他计

算节点承担，并可快速调起新实例，恢复正常计

算；存储节点高可用，存储节点间冗余副本，实

时同步，单个节点异常时由副本提供服务，支持

节点替换与服务自愈。

第五，原生数据治理。内置数据治理组件，

支持信息系统安全保护等级2.0三级要求；具备

完备的审计功能、M A C支持、三权分立；支持透

明存储加密，加密支持国密算法；加密连接，支

持密码、证书等多种认证方式；支持高速旁路审

计，开放协议；支持数据脱敏功能；具备数据对

象的生命周期配置、自动清理功能。

第六，关系数据模型能力。支持PostgreSQL

生态语法及接口；支持 A N S I S Q L 2 0 1 3 标准；支

持JDBC/ODBC标准接口；行列混合存储可适用于

大数据分析及混合类应用等；支持ACID特性、完

善的事务特性；超大规模并行计算(M P P)实现节

点间并行和节点内并行，提供超强的计算能力；

支持表、视图、存储过程、触发器、索引、主键、

序列等数据库对象；支持常见数值类、字符类、

二进制等数据类型；支持子查询、C T E、O L A P函

数等复杂SQL，并提供优异性能表现。

第七，时序数据分析及管理能力。支持海量

设备数据高并发写入，支持百万级设备IoT数据

实时写入；丰富的时间序列函数及算子满足监

控、预警等场景多样化需求。

第八，图关系数据模型能力。自研的图查询

语言（G Q L），可与S Q L语言集成，图数据关联简

单易用；支持百亿规模顶点和边的储存分析，可

支持毫秒级的查询响应；支持节点的扩展、路

径的探寻分析、混合条件查询、分析结果的导

出等；提供最短路径，共同祖先、p a g e r a n k 等通

用算法库；支持用户自主开发定制化算法。

第九，搜索引擎模型能力。分布式插件架

构、表级索引；支持中英文混合分词；支持额

外的自定义词典；支持中文短语、词、字多级分

词；配置灵活，可根据词条词性分词。

第十，对象与 A I 分析能力。具备图像、声音、

视频等文件海量存储能力；支持CPU、GPU混搭集

群；支持国产 A I 推理算法芯片及加速卡；提供数

据挖掘算法和深度学习算法；S Q L集成，直接调

用，简单易用；分布式运行框架，性能优异；数据

“一次存储、多种处理”高效简单。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）

of 2

免费下载

相关文档

评论