引言在数字化时代，数据的安全性对于企业和个人都至关重要。作为一款开源的关系型数据库管理系统，OpenGauss在设计之初就充分考虑了安全性，提供了一系列的安全特性来保护数据的安全。本文将详细介绍OpenGauss数据库的安全特性及其在实际应用中的重要性。身份验证与访问控制OpenGauss支持多种身份验证方式，包括密码验证、SSL证书验证等，确保只有合法的用户才能访问数据库。此外，OpenGauss还提供了细粒度的访问控制机制，管理员可以为不同的用户或角色分配不同的权限，实现对数据的精确控制。数据加密为了防止数据泄露，OpenGauss提供了数据加密功能。用户可以对敏感数据进行加密存储，确保即使数据被非法获取，也无法轻易解密。此外，OpenGauss还支持SSL/TLS加密通信，保证客户端与数据库服务器之间的数据传输安全。审计与追踪OpenGauss提供了强大的审计功能，可以记录用户对数据库的所有操作，包括登录、查询、修改等。管理员可以定期检查审计日志，发现潜在的安全风险。同时，OpenGauss还支持操作追踪，可以追溯数据的来源和去向，为故障排查和数据恢复提供有力支持。防御SQL注入SQL注入是一种常见的网络攻击手段，OpenGauss通过预编译语句和参数化查询等技术，有效防御SQL注入攻击。用户在使用OpenGauss时，应遵循最佳实践，避免直接拼接SQL语句，从而减少被攻击的风险。安全更新与漏洞修复作为一款开源的数据库产品，OpenGauss拥有庞大的开发者社区。社区会定期发布安全更新和漏洞修复，确保用户能够及时获取最新的安全补丁。同时，OpenGauss还提供了安全公告和漏洞报告平台，方便用户了解和报告安全问题。总结与展望OpenGauss数据库的安全特性为用户提供了全方位的数据保护。在实际应用中，企业和个人应充分利用这些安全特性，确保数据的安全性和完整性。未来，随着技术的发展和威胁的演变，OpenGauss将继续加强安全方面的研发和创新，为用户提供更加安全可靠的数据库服务。

初探OpenGauss数据库的使用体验引言在数字化时代，数据库管理系统（DBMS）已成为各种应用的核心组件。其中，OpenGauss作为一款开源的关系型数据库管理系统，受到了越来越多开发者和企业的关注。本文旨在分享OpenGauss数据库的基本使用方法和我的一些使用体验。OpenGauss简介OpenGauss是华为公司开源的一款关系型数据库管理系统，它采用了MPP（大规模并行处理）架构，支持行存储和列存储，并提供了丰富的SQL特性和强大的扩展性。OpenGauss的设计目标是提供高性能、高可用性、高安全性和易扩展的数据库服务。安装与配置安装OpenGauss相对简单，官方提供了详细的安装指南。在安装之前，需要准备好相应的硬件和软件环境。安装完成后，还需要进行一些基本的配置，如设置端口号、数据文件路径等。此外，OpenGauss还支持多种安全特性，如SSL加密、访问控制等，可以根据实际需求进行配置。基本使用使用OpenGauss数据库，首先需要创建一个数据库实例，并定义相应的表结构。OpenGauss支持标准的SQL语法，可以通过命令行工具或图形化界面进行数据库操作。以下是一些基本的使用示例：创建数据库和表：CREATE DATABASE mydb; USE mydb; CREATE TABLE mytable (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT);插入数据：INSERT INTO mytable VALUES (1, 'Alice', 25); INSERT INTO mytable VALUES (2, 'Bob', 30);查询数据：SELECT * FROM mytable; SELECT name, age FROM mytable WHERE age > 28;更新和删除数据：UPDATE mytable SET age = 26 WHERE id = 1; DELETE FROM mytable WHERE id = 2;高级特性除了基本的CRUD操作外，OpenGauss还支持许多高级特性，如索引、视图、存储过程、触发器等。这些特性可以大大提高数据库的性能和可维护性。例如，通过创建索引可以加速查询操作；通过视图可以简化复杂的SQL查询；通过存储过程和触发器可以实现业务逻辑的封装和自动化处理。使用体验在使用OpenGauss数据库的过程中，我感受到了它的高性能和稳定性。特别是在处理大量数据和复杂查询时，OpenGauss表现出了优异的性能。此外，OpenGauss的开源特性也为我提供了更多的自定义和扩展空间。通过参与社区交流和学习官方文档，我逐渐掌握了OpenGauss的使用技巧，并成功将其应用到了实际项目中。

OpenGauss数据库性能调优指南引言OpenGauss是一款开源的关系型数据库管理系统，它具有高性能、高可用性、高安全性等特点。然而，在实际应用中，我们可能会遇到性能瓶颈，这时就需要对数据库进行性能调优。本文将介绍一些OpenGauss数据库性能调优的方法和技巧。1. 硬件和操作系统调优在进行数据库性能调优之前，首先要确保硬件和操作系统的配置是合理的。以下是一些建议：硬件配置：选择高性能的CPU、内存和存储设备，确保硬件资源充足。操作系统参数调优：根据数据库的工作负载特点，调整操作系统的参数，如网络配置、文件系统类型、I/O调度算法等。2. 数据库参数调优OpenGauss数据库提供了丰富的配置参数，可以根据实际需求进行调整。以下是一些关键的参数调优建议：内存参数：调整共享内存、工作内存等参数的大小，以适应不同的工作负载。I/O参数：根据存储设备的性能特点，调整I/O相关的参数，如I/O并发度、I/O缓冲区大小等。并发控制参数：根据系统的并发访问需求，调整最大连接数、最大事务数等参数。3. SQL语句优化SQL语句的执行效率直接影响数据库的性能。以下是一些SQL语句优化的建议：使用索引：为经常用于查询的列创建索引，以提高查询效率。避免全表扫描：优化查询条件，减少全表扫描的情况。减少不必要的JOIN操作：尽量避免复杂的JOIN操作，特别是在大数据量的情况下。使用预编译语句：对于频繁执行的SQL语句，可以使用预编译语句，减少解析和编译的开销。4. 数据库结构优化合理的数据库结构可以提高查询效率和数据存储性能。以下是一些数据库结构优化的建议：规范化设计：遵循数据库规范化设计原则，减少数据冗余。分区表：对于大数据量的表，可以考虑使用分区表，提高查询效率。归档历史数据：定期归档历史数据，减少主库的数据量。5. 监控与诊断在进行性能调优时，需要实时监控数据库的性能指标，以便及时发现问题并进行调整。OpenGauss提供了丰富的监控工具和诊断方法，如性能视图、慢查询日志等。通过这些工具和方法，可以定位性能瓶颈，并采取相应的调优措施。

openGauss 5.0版本 问题：1、怎么修改template数据库的字符集；2、为啥操作系统的字符集是UTF-8，但安装完成还，template数据库的字符集还是ASCII?

 本篇投稿作者：赵锋背景 最近项目在使用openGauss数据库，当初选择时综合考虑华为大厂背景、国产开源、免费使用，以及我也拥有openGauss的HCIA证书，对openGauss较为熟悉，所以选择openGauss。两年前初次部署选的是2.1.0版本，目前社区已经出了5.1.0版本，作为项目使用也得替换为LTS版本，所以此次进行5.0.0企业版的安装。且通过一主一备的部署方式增加数据的可靠性。#印象深刻的实战经历 题外话：关于openGauss的版本号 openGauss版本号采用点分位命名规则（X.Y.Z）模式，其中X.0.0表示LTS版本，X.Y.0表示preview版本，Z表示补丁版本。 LTS版本发布间隔周期1年，社区提供3年维护支持。preview版本发布间隔周期1年，社区提供0.5年维护支持。  一、环境准备 1. 华为云购买两台ECS 如图：一主一备部署需要准备两台服务器分别作为主机和备机，操作系统仍然用openEuler 20.03 LTS，CPU选择的制式是X86。说明：内存最少需要16G。  Tips：官网要求最小内存32G，考虑到卡里余额，我只买了4核16G的机器，也可以安装成功。  1.1查看openEuler版本，操作系统版本及CPU的制式是基础 [root@ecs-caa2 ~]# cat /etc/openEuler-release  openEuler release 20.03(LTS)   1.2查看CPU模式  lscpu  Architecture:       x86_64  CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit 注意：X86的CPU，下载安装包的时候记得要下载X86的。如果下了arm架构的会有其他莫名其妙的报错。相信不会有人犯这样的错误除了我。  1.3操作系统环境准备 设置字符集参数（主备机都要执行） vi/etc/profile export LANG=en_US.UTF-8 source/etc/profile 修改Python版本（主备机都要执行） cd /usr/bin mv python python.bak ln -s python3 /usr/bin/python python -V 下载安装包（创建目录和修改目录权限需要主备机都执行，下载和解压安装包只需要在主机执行） 创建目录：mkdir/opc/software/openGauss/ 下载安装包 x86：wgethttps://opengauss.obs.cn-south-1.myhuaweicloud.com/5.0.0/x86_openEuler/openGauss-5.0.0-openEuler-64bit-all.tar.gz 解压安装包 tar -zxvf openGauss-5.0.0-openEuler-64bit-all.tar.gztar zxvf openGauss-5.0.0-openEuler-64bit-om.tar.gz 修改目录权限：chmod 755 -R /opt/software chmod 755 -R /opt/software/openGauss/script/ 修改yum源：（主备机都要执行） cd /etc/yum.repos.dNAME="openEuler" 上传文件：openEulerOS.repo到该目录下。 执行命令：yum clean all 执行命令：yum makecache (执行命令的服务器需要有外网访问的权限）安装依赖包：（主备机都要执行） 1.Expect:  yum install expect 2.其他  yum install -y bzip2 bzip2-devel curl libaio libaio-devel readline-devel    yum install libaio* -y 关防火墙（主备机都要执行） vim /etc/selinux/config SELINUX=disabled 重启系统：reboot 检查：systemctl status firewalld 若仍然是active(running)状态，则执行下面两个命令： systemctl disable firewalld.service systemctl stop firewalld.service 再次检查：systemctl status firewalld  1）关共享内存 （主备机都要执行） swapoff -a 2）关闭RemoveIPC（主备机都要执行），修改“RemoveIPC”值为“no”。  vi /etc/systemd/logind.conf 3）检查hostname与/etc/hostname是否一致（主备机都要执行） Hostname  cat /etc/hosts cat /etc/hostname 注意hostname文件中不能有其他内容，之前包含了注释的localhost导致报错如下： [FAILURE] bogon: [GAUSS-51248] : The hostname(bogon) may be not same with hostname(/etc/hostname) Command: "pssh -s -H bogon 'cat /etc/hostname'". Error: bogon #localhost.localdomain [FAILURE] bogon2: [GAUSS-51248] : The hostname(bogon) may be not same with hostname(/etc/hostname) Command: "pssh -s -H bogon 'cat /etc/hostname'". Error: Bogon 红框中的内容删除掉后执行预安装成功。 注意除了下载安装包以外，其余关于环境的准备，需要在主备两台机器都进行操作。  2. 集群配置XML文件准备： 最主要的工作量就在准备XML文件了（我实验的路径是按照默认，具体项目可根据实际情况调整文件路径）。  2.1集群参数配置： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><ROOT> <CLUSTER> <PARAM name="clusterName" value="opengauss" /> <PARAM name="nodeNames" value="db1,db2"/> <PARAM name="gaussdbAppPath" value="/opt/huawei/install/app" /> <PARAM name="gaussdbLogPath" value="/var/log/omm" /> <PARAM name="tmpMppdbPath" value="/opt/huawei/tmp"/> <PARAM name="gaussdbToolPath" value="/opt/huawei/install/om" /> <PARAM name="corePath" value="/opt/huawei/corefile"/> <PARAM name="backIp1s" value="192.168.197.18,192.168.197.19"/> </CLUSTER>2.2主机参数配置： <DEVICE sn="db1"> <PARAM name="name" value="db1"/> <PARAM name="azName" value="AZ1"/> <PARAM name="azPriority" value="1"/> <PARAM name="backIp1" value="192.168.197.18"/> <PARAM name="sshIp1" value="192.168.197.19"/> <!-- dn --> <PARAM name="dataNum" value="1"/> <PARAM name="dataPortBase" value="15400"/><!--这个参数很关键，和单机版有明显区别，其中红色字体的为需要增加的内容，配置备机的数据目录--> <PARAM name="dataNode1" value="/opt/huawei/install/data/dn,db2,/opt/huawei/install/data/dn"/> <PARAM name="dataNode1_syncNum" value="0"/></DEVICE>2.3备机参数配置： <DEVICE sn="bogon2"> <PARAM name="name" value="db2"/> <PARAM name="azName" value="AZ1"/> <PARAM name="azPriority" value="1"/> <PARAM name="backIp1" value="192.168.197.19"/> <PARAM name="sshIp1" value="192.168.197.19"/> <!-- dn --> </DEVICE><!--和单机版相比，不用配置备机的dbnode信息，如果配置了，则安装完成后，备机也会处于主机状态-->配置完后的xml文件放在openGauss/xmlfile文件夹下面。[root@bogon xmlfile]# ls /opt/software/openGauss/xmlfile/cluster_config.xml需要赋予xmlfile文件夹权限：chmod 755 -R /opt/software/openGauss/xmlfile/NAME="openEuler"二、预安装 1. 执行preinstall命令： ./script/gs_preinstall -U omm -G dbgrp -X /opt/software/openGauss/xmlfile/cluster_config.xml Preinstall过程中会需要几次提示和输入几次密码，按照提示输入响应密码并妥善记录。 2. 提示输入omm用户的密码：3. 再次输入omm用户的密码：    Preinstall成功结束后会有如下提示：    4. 一些安装过程由于粗心遇到的小问题，根据提示修改后重新执行即可。  如果xml文件名或者文件夹错误，则会报错如下：     如果xml文件里面的hostname和实际的hostname不一致，则会报错如下：    三、安装 1. 安装命令需要用omm用户执行，先切换至omm； su omm gs_install -X /opt/software/openGauss/xmlfile/cluster_config.xml  2. 如果没有赋予xmlfile文件夹的权限，则会报错： [GAUSS-50236]:the /opt/software/openGauss/xmlfile/cluster_config.xml does not existor the permission on the upper-layer directory is insufficient.3. 赋予权限： chmod 755 -R /opt/software/openGauss/xmlfile/ chmod 755 -R /opt/software/openGauss/script赋予权限时要用root用户，赋予后重新切换为omm用户进行安装。  4. 安装过程需要输入数据库密码，输入并妥善记录。   5. 安装完成后会有如下提示：   四、启动和集群状态检查 1. 启动：gs_om -t restart 2. 集群状态检查：gs_om -t status --detail   五、主备切换 1. 登录备机，查看集群状态 gs_om -t status --detail 2. 备机升主，更新配置文件 gs_ctl switchover -D /opt/huawei/install/data/dn  3. 重新查看集群状态，发现主备机已经互相切换。   六、一些其他操作 修改端口号：由于2.0默认端口号是26000，我安装完成后把端口号又改为了26000。修改postgresql.conf文件和pg_hba.conf文件的部分配置，以便可以远程连接数据库，注意修改完后需重启集群才生效。  七、本文作者 本文内容来自于数据库领域资深技术专家赵锋老师，OpenHarmony WEB3 TSG成员。先后就职于大唐电信、华为和软通动力，拥有多年项目开发，设计和优化运维经验。在数据库领域摸爬滚打多年，经历过Oracle，DB2和SQL Server的时代，国产数据库崛起后，对华为GaussDB系列数据库进行了深入学习和研究，获得华为GaussDB HICA、GaussDB HCIP、GaussDB HICA SI以及openGauss HCIA证书。致力于国产开源数据库在业务项目中的实践和应用。 

本篇投稿作者：IT邦德前言本文详细阐述了openGauss通过CM管理，实现的VIP故障转移全过程。欢迎小伙伴一起探讨。1.前言❝随着目前信创产业的发展，应项目的需求，通过高可用的方式实现数据库的故障转移。于是花了点时间研究，通过CM管理，实现了VIP故障转移全过程，在经历了这次故障转移之后，我觉得有必要分享我在此过程中获得的见解2.CM管理两节2.1 何为CM❝CM（Cluster Manager）是一款数据库管理模块。支持自定义资源监控，提供了数据库主备的状态监控、网络通信故障监控、文件系统故障监控、故障自动主备切换等能力。提供了丰富的数据库管理能力，如节点、实例级的启停，数据库实例状态查询、主备切换、日志管理等。提供了通过REST接口远程查询和接收集群状态的能力。❞2.2 CM的特点 高可用：CM易用性提升   支持一键式关闭CM集群服务；  支持和内核的安装部署解耦；  支持按事件调用用户自定义脚本；  支持CM组件单独升级，增强数据库集群可靠性；  CM根据配置信息，支持用户自定义组件的监控和管   需要注意的是，一主一备模式下，CM只支持基本的安装，启停，检测能力，其他功能不支持。                                                                           高可用：CM支持VIP管理  通过VIP可以直接找到主机，连接重连更准更快（毫秒级别）；  支持主机故障，CM选出新主时，VIP漂移到新的主上；  当出现双主时，依然可以通过VIP访问到唯一一个主机，降低了双主丢数据的风险。 2.3 XML配置文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><ROOT> <!-- openGauss整体信息 --> <CLUSTER> <!-- 数据库名称 --> <PARAM name="clusterName" value="opengauss" /> <!-- 数据库节点名称(hostname) --> <PARAM name="nodeNames" value="opengauss51m,opengauss51b" /> <!-- 数据库安装目录,与数据库所需其它路径相互独立，没有包含关系--> <PARAM name="gaussdbAppPath" value="/openGauss/app" /> <!-- 日志目录--> <PARAM name="gaussdbLogPath" value="/openGauss/log/omm" /> <!-- 临时文件目录--> <PARAM name="tmpMppdbPath" value="/openGauss/tmp"/> <!-- 数据库工具目录--> <PARAM name="gaussdbToolPath" value="/openGauss/om" /> <!-- 数据库core文件目录--> <PARAM name="corePath" value="/openGauss/corefile"/> <!-- 节点IP，与数据库节点名称列表一一对应 --> <PARAM name="backIp1s" value="192.168.6.11,192.168.6.12"/> </CLUSTER> <!-- 每台服务器上的节点部署信息 --> <DEVICELIST> <!-- 节点1上的部署信息 --> <DEVICE sn="opengauss51m"> <!-- 节点1的主机名称 --> <PARAM name="name" value="opengauss51m"/> <!-- 节点1所在的AZ及AZ优先级 --> <PARAM name="azName" value="AZ1"/> <PARAM name="azPriority" value="1"/> <!-- 节点1的IP，如果服务器只有一个网卡可用，将backIP1和sshIP1配置成同一个IP --> <PARAM name="backIp1" value="192.168.6.11"/> <PARAM name="sshIp1" value="192.168.6.11"/> <!-- cm主 --> <PARAM name="cmsNum" value="1"/> <PARAM name="cmDir" value="/openGauss/cm"/> <PARAM name="cmServerPortBase" value="15300"/> <PARAM name="cmServerListenIp1" value="192.168.6.11,192.168.6.12"/> <PARAM name="cmServerHaIp1" value="192.168.6.11,192.168.6.12"/> <!-- cmServerlevel目前只支持1 --> <PARAM name="cmServerlevel" value="1"/> <!-- cms主及所有备的hostname --> <PARAM name="cmServerRelation" value="opengauss51m,opengauss51b"/> <!--dn--> <PARAM name="dataNum" value="1"/> <PARAM name="dataPortBase" value="15400"/> <PARAM name="dataNode1" value="/openGauss/data/dn,opengauss51b,/openGauss/data/dn"/> <PARAM name="dataNode1_syncNum" value="0"/> </DEVICE> <!-- 节点2上的节点部署信息，其中"name"的值配置为主机名称 --> <DEVICE sn="opengauss51b"> <!-- 节点2的主机名称 --> <PARAM name="name" value="opengauss51b"/> <!-- 节点2所在的AZ及AZ优先级 --> <PARAM name="azName" value="AZ1"/> <PARAM name="azPriority" value="1"/> <!-- 节点2的IP，如果服务器只有一个网卡可用，将backIP1和sshIP1配置成同一个IP --> <PARAM name="backIp1" value="192.168.6.12"/> <PARAM name="sshIp1" value="192.168.6.12"/> <!-- cm --> <PARAM name="cmDir" value="/openGauss/cm"/> <PARAM name="cmServerPortStandby" value="15300"/> </DEVICE> </DEVICELIST></ROOT>​3.集群VIP管理3.1 增加sudo权限给omm用户增加sudo权限，所有节点都执行echo "omm ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL">>/etc/sudoersecho "Cmnd_Alias COMMAND_FLAG = /usr/sbin/ifconfig" >> /etc/sudoers​3.2 添加VIPifconfig ens33:15400 192.168.6.14 netmask 255.255.255.0 up ens33: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500 inet 192.168.6.11 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.6.255 inet6 fe80::a281:1dad:5f3f:1be8 prefixlen 64 scopeid 0x20<link> ether 00:0c:29:56:78:64 txqueuelen 1000 (Ethernet) RX packets 70129 bytes 10190915 (9.7 MiB) RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0 TX packets 445322 bytes 1129835756 (1.0 GiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0ens33:15400: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500 inet 192.168.6.14 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.6.255 ether 00:0c:29:56:78:64 txqueuelen 1000 (Ethernet给集群添加VIP资源 VIP作为openGauss的资源管理cm_ctl res --add --res_name="VIP_az1" --res_attr="resources_type=VIP,float_ip=192.168.6.14"将每个实例加到资源中cm_ctl res --edit --res_name="VIP_az1" --add_inst="node_id=1,res_instance_id=6001" --inst_attr=base_ip=192.168.6.11cm_ctl res --edit --res_name="VIP_az1" --add_inst="node_id=2,res_instance_id=6002" --inst_attr=base_ip=192.168.6.12[omm@opengauss51m ~]$ cm_ctl res --checkcm_ctl: resource config is valid.执行check完成后，在cmdataPath/cm_agent/目录下会生成一个自定义资源配置文件cm_resource.json，检查完成没有错误后，需要手动scp将该文件分发到其他节点3.3 配置参数配置/openGauss/data/dn/pg_hba.conf在数据库pg_hba.conf文件中以sha256方式添加floatIphost all all 192.168.6.14/32 sha256 --cm集群故障自动切换配置前提条件，通过三方网管实现cd /openGauss/cm/cm_servervi cm_server.conf third_party_gateway_ip = 192.168.6.8cms_enable_failover_on2nodes = true cms_network_isolation_timeout = 20 3.4 重启集群[omm@opengauss51m ~]$ gs_om -t stopStopping cluster.=========================================Successfully stopped cluster.=========================================End stop cluster.[omm@opengauss51m ~]$ gs_om -t startStarting cluster.======================================================================Successfully started primary instance. Wait for standby instance.======================================================================.Successfully started cluster.======================================================================cluster_state : Normalredistributing : Nonode_count : 2Datanode State primary : 1 standby : 1 secondary : 0 cascade_standby : 0 building : 0 abnormal : 0 down : 0Successfully started cluster. 查询VIP在哪个节点[omm@opengauss51m ~]$ cm_ctl show[ Network Connect State ]Network timeout: 6sCurrent CMServer time: 2023-11-18 21:03:20Network stat('Y' means connected, otherwise 'N'):| \ | Y || Y | \ |[ Node Disk HB State ]Node disk hb timeout: 200sCurrent CMServer time: 2023-11-18 21:03:21Node disk hb stat('Y' means connected, otherwise 'N'):| N | N |[ FloatIp Network State ]node instance base_ip float_ip_name float_ip -----------------------------------------------------------------1 opengauss51m 6001 192.168.6.11 VIP_az1 192.168.6.14 4.测试故障转移##本次实验，我们直接对主库关机，验证高可用[omm@opengauss51b ~]$ gs_om -t status --detail[ CMServer State ]node node_ip instance state--------------------------------------------------------------------1 opengauss51m 192.168.6.11 1 /openGauss/cm/cm_server Down2 opengauss51b 192.168.6.12 2 /openGauss/cm/cm_server Primary[ Cluster State ]cluster_state : Degradedredistributing : Nobalanced : Nocurrent_az : AZ_ALL[ Datanode State ]node node_ip instance state -------------------------------------------------------------------------1 opengauss51m 192.168.6.11 6001 /openGauss/data/dn P Down Unknown2 opengauss51b 192.168.6.12 6002 /openGauss/data/dn S Primary Normal ##备库变为主库，VIP也飘逸过来了 [omm@opengauss51b ~]$ cm_ctl show[ Network Connect State ]Network timeout: 6sCurrent CMServer time: 2023-11-18 22:41:44Network stat('Y' means connected, otherwise 'N'):| \ | Y || Y | \ |[ Node Disk HB State ]Node disk hb timeout: 200sCurrent CMServer time: 2023-11-18 22:41:45Node disk hb stat('Y' means connected, otherwise 'N'):| N | N |[ FloatIp Network State ]node instance base_ip float_ip_name float_ip -----------------------------------------------------------------2 opengauss51b 6002 192.168.6.12 VIP_az1 192.168.6.14 ##然后我们启动主库，恢复集群 --启动集群[omm@opengauss51m ~]$ gs_om -t start[omm@opengauss51b ~]$ gs_om -t status --detail[ CMServer State ]node node_ip instance state--------------------------------------------------------------------1 opengauss51m 192.168.6.11 1 /openGauss/cm/cm_server Standby2 opengauss51b 192.168.6.12 2 /openGauss/cm/cm_server Primary[ Cluster State ]cluster_state : Normalredistributing : Nobalanced : Nocurrent_az : AZ_ALL[ Datanode State ]node node_ip instance state -------------------------------------------------------------------------1 opengauss51m 192.168.6.11 6001 /openGauss/data/dn P Standby Normal2 opengauss51b 192.168.6.12 6002 /openGauss/data/dn S Primary Normal作者：IT邦德中国DBA联盟(ACDU)成员，10余年DBA工作经验 擅长主流数据Oracle、MySQL、PG、openGauss运维 备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。可提供技术业务： 1.DB故障处理/疑难杂症远程支援 2.Mysql/PG/Oracle/openGauss 数据库部署及数仓搭建。

1. openGauss资源池化架构简介资源池化架构的来源Shared-Nothing>Shared-Everything适应云原生架构、新型硬件存储池化、内存池化、计算池化，技术趋势高性能、横/纵向扩展高可用读写节点和只读节点共享一份底层存储读写节点和只读节点之间通过TCP或RDMA协议使用DMS组件共享Shared Buffer Pool中的热数据页读写节点和只读节点通过DSS API和DSS Server的协同访问底层共享存储中的持久化的数据openGauss资源池化DMS简介负责数据库内核资源，主要包括页面和锁，在单写集群各实例间的协调共享，同时结合Remaster和Recovery机制支撑故障场景下资源一致性保证和集群快速恢复>DCS - Distributed Cache Service分布式页面缓存服务负责跨节点缓存页面的协调管理，各节点缓存的页面通过高速、低时延的内部网络进行跨节点传输，写节点对页面的修改操作能够不通过持久化到磁盘而被其它读节点获取，实现各节点缓存页面的实时共享南向调用DSSAPI访问存储，横向与其他节点通信协调传输页面DLS - Distributed Lock Service集群实例锁协调服务，实现全局数据结构的读写同步DRM - Dynamic Reform Management实例迁入迁出管理，北向对接CM，负责DRC资源恢复和重平衡、页面恢复DRC-Distributed Resource Catalog分布式资源目录，存储页面/锁资源DCS中的实例角色Owner:持有页面当前最新版本Master: 维护页面DRORequester:请求页面Copylnst:副本持有者 (Shared Copy)DCS中的页面类型Current Page - 当前页面(最新页面)page已经加载到内存，Owner持有S锁，后续其它实例向master请求该page的S锁。Master将requester标记为converting，同时通知owner发送page。owner发送page给requester。requester接收到page后，向master发送claim请求后，继续后续page操作。Master处理claim请求，将requester标记为owner清除convertingopenGauss资源池化DSS简介通过共享存储和共享内存，DSS跨节点管理文件，目录,卷和卷组及其元数据DSS向客户端提供读取和修改元数据的能力;客户端(通常是DBinstance)实质上将每个卷裸设备)作为一整个文件直接读写因此，DSS的读写性能理论上和裸设备相当,但文件管理成本比裸设备低很多使用共享内存存放元数据是为了节省总体的内存开销openGauss资源池化E2E访问数据流程执行流程:第一次读取页面时，集群中无节点有页面，从磁盘读取主/备机读时，集群中其他节点有页面，通过mes消息请求页面，页面owner通过mes线程接收请求，走回调函数获取本实例页面，发送给requester在本章节中，了解openGauss资源池化架构的起源以及主要原理，资源池化内两个关键组件DMS、DSS的概念、功能和原理。以及openGauss在传统架构上进行了哪些模块的修改，来对接DMS/DSS，支持资源池化能力。

openGauss传统主备架构openGauss资源池化架构openGauss资源池化双中心整体架构Dorado存储同步复制1.主LUN接收生产主机写请求，记录这个/O对应数据块的差异日志值为“有差异”2.同时把写请求的数据写入主LUN和从LUN，写从LUN时需要利用配置好的链路将数据发送到灾备站点。3.判断写主LUN和写从LUN的执行结果，如果都成功，则将差异日志改为“无差异”，否则保留“有差异”，在下一次启动同步时重新拷贝这一个数据块。4.主LUN返回生产主机写请求完成双集群核心原理1.分别拉起主备集群，集群init时主节点创建ctlinfo文件，初始化文件内容，并fsync到xlog盘中，为后续的同步和刷新做好准备;2.主集群主节点和备集群首备进行全量build，建立主集群主节点和备集群首备的libpq通道，用来互通消息。主集群的xlog日志，ctlinfo文件，数据全部build到备集群，备集群正常回放;3.主备集群xlog盘建立物理同步复制关系备集群只读权限;4.主集群主节点周期性发送keepalive消息备集群回复最新刷盘位置;5.备集群进入流复制模式，不断地读取cltinfo中的insertHead，并以此来指示xlog刷盘的位置，startup线程不断地读取xlog日志来回放

想要学习openGauss找不到环境实践？想要试用openGauss,测试下语法和兼容性等？想要测试和复现一些问题又不想自己搭环境？我懂，就是懒不想搭环境！推荐大家使用O3社区上线的沙箱，https://cn.o3community.huawei.com/o3/1663500457860972546/detail?activeIndex=4&subIndex=1&o3src=https%3A%2F%2Fcn.o3.huawei.com%2Fstmo3%2Ftraining%2Flab-online-detail-shixizhi%3FlabType%3D3%26labId%3D5639%26domainCode%3DFORUM_221126028当前我们做了个单机的实验环境（ARM+openEuler 22.03 LTS+openGauss5.0.0），用户可以在上面预约使用，一次预约可以使用3小时，结束后释放并且复原环境。后续看需求陆续也把集群也上线>_<

基于JDBC驱动的openGauss应用程序开发JDBC驱动openGauss驱动简介2. openGauss驱动原理基础介绍openGauss-jdb在是TCP/IP 协议之上实现了一套基于消息的通信协议。主要包括以下内容:建立和取消连接的消息流通信协议中使用的消息格式和类型处理请求的消息流Copy 子协议批量插入子协议openGauss 是多线程架构，守护线程 Postmaster 为每个连接分配一个后台线程 (backend)台线程的分配是在协议处理之前进行的，每个后台进程自行负责协议的处理。在 openGauss 源码或者文档中，通常认为“backend 和server 是等价的，表示服务端，同样frontend'和client 是等价的，表示客户端(应用程序)。认证协议介绍openGauss-idbc通信协议包括两个阶段: startup和normal。startup阶段主要完成客户端与数据库认证连接，正常则连接成功进入normal阶段。normal阶段客户端完成SQL命令的请求和数据库的响应。startup是非通用消息，会将协议版本号和客户端连接的用户名、数据库和GUC参数发送给数据库，而normal阶段则使用通用的消息格式:normal阶段有两种“子协议”来发送请求，分别是simple query和extended query。使用simplequery时，客户端直接发送请求，数据库立即处理并返回结果;而extended query会将请求过程分为若千个步骤，以加快数据库的处理速度。查询过程协议copy协议为了高效导入/导出数据，openGauss支持copy命令，copy命令会使数据库的连接处于不同的数据处理模式下copy子协议对应三种模式:copy-in 导入数据，对应命令 COPY FROM STDINcopy-out 导出数据，对应命令 COPY TO STDOUTcopy-both 用于 walsender，在主备间批量传输数据代码结构核心入口来源于Driver类，由它来完成所有JDBC接口类的调用openGauss驱动也提供了负载均衡、逻辑复制、copy等特有实现内容属性配置PBE核心流程编译openGauss的编译提供一键式编译脚本buildsh，代码仓中有详细的编译说明调试openGauss代码仓中已经提供了全套的juin4测试用例，最快捷的调试方法就是在工程下面添加新的测试用例验证第一步:更新测试数据库的配置信息(build,properties),也可以使用build.local.properties文件。第二步:添加测试case,进行驱动验证。参考org.postgresql.v511SelectFunctionTest进行纯jdbc测试case验证或者参考org.postgresqljdbc,DeepBatchednsertStatementTest继承自BaseTest4进行标准case验证2. 纯JDBC应用程序开发-驱动加载原理在idk1.6以前，通常编写idbc程序前需主动调用Class.formName(“orq.opengauss.Driver”)实现驱动的加载在jdk1.6及以后，java支持SPI机制实现驱动自发现，不需要再额外的操作标准应用开发逻辑复制openGauss提供逻辑复制功能以实现同构/异构数据库间的数据同步在本部分中，了解openGaussjdbc的加载过程和基本的jdbc应用程序编写。4. 使用ORM框架和连接池的应用程序开发ORM框架ORM (Obiect Relational Mapping)框架采用元数据来描述对象与关系映射的细节，元数据一般采用XML格式并且存放在专门的对象一映射文件中。简单理解为一种框架的格式，可以大大减少数据库的保存、删除、读取等重复性代码。数据库连接池(Connection Pooling)是将数据库的多个连接统一管理起来的程序，它可以动态地进行连接的申请、使用、释放管理。由于数据库创建连接是非常大的开销，所以连接复用是其核心思想。本文以druid为例进行讲解。由于连接池本身也是围绕JDBC规范而设计的，所以对ORM/连接池来说，使用用法基本一致,与数据库关系较小。了解与驱动密切相关的ORM和连接池概念，以及掌握mybatis和druid的使用。

MySQL迁移OpenGauss原理详解通过本文，掌握MySQL和openGauss之间数据迁移和校验的实现原理，了解openGauss工具一体化平台Datakit，并能运用该平台进行数据迁移。1. 数据迁移概述1.1 数据迁移数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。按照数据的流向来分类，数据迁移分为数据导出和数据导入两种操作，通常会存在一种中间态文件，例如SOL文件、CSV文件等，中间态文件可保存在磁盘上，需要时再导入目标数据库中，可实现数据导出与导入的解耦。按照迁移是否停止应用来分类，数据迁移分为冷迁移和热迁移。冷迁移即为停服迁移，其操作简单，但需停止业务，不适用于实时在线业务:热迁移对用户业务影响较小，业务应用无感知，但迁移过程相对比较复杂。同构数据库迁移相对比较简单，可借助备份恢复技术(逻辑备份恢复和物理备份恢复)实现迁移。异构数据库迁移相对比较复杂，需综合考虑异构数据库的兼容性、选型、应用改造成本、迁移成本、性能等众多因素。主要介绍异构数据库(MySQL->openGauss)之间的热迁移。1.2 数据迁移五部曲1.3 小结本章节主要对数据迁移进行概述，并介绍了数据迁移的五步曲，包括迁移评估应用适配、数据迁移、试运行、生产割接五个步骤，并对openGauss现有具备的迁移能力进行总结。2. openGauss迁移工具集openGauss迁移工具集包含:全量迁移工具:支持基于快照点的全量数据迁移和对象迁移，支持MySQL、Oracle、反向 (openGauss->MySQL) 等的全量迁移;增量迁移工具:支持基于日志的增量数据和DDL操作迁移，支持MySQL、Oracle、反向 (openGauss->MySQL) 等的增量迁移;数据校验:支持MySQL与openGauss之间的全量和增量数据校验;4.操作Portal:独立的命令行工具，采用JAVA程序开发，主要完成对上述工具的安装、启停、维护等:安装:可以指定安装某个工具，也支持设定执行计划，例如: 安装MySQL全量迁移工具->安装MySQL增量迁移工具->安装数据校验工具操作Porta1支持按照该计划顺序完成操作;启停:可以指定运行某个工具，也支持设定执行计划，例如: 运行MySQL全量迁移->运行全量数据校验->运行MySQL增量迁移->运行增量数据校验->···，操作Porta1支持按照该计划顺序完成操作;维护:操作Portal监控工具的运行情况，在监测到工具异常时能尝试恢复工具，支持采集工具运行进度DataKit平台:以UI界面展示MySQL迁移全流程，简单易操作，过程可观测。2.1 全量迁移gs_mysync全量迁移将MySQL端已有数据和对象迁移至openGauss端。当前openGauss社区官网提供全量迁移工具gs mysync，本质为chameleon工具，其由python语言开发全量迁移支持的数据及对象:表、约束、索引、外键、表数据、函数、存储过程、触发器、视图。全量迁移的性能:sysbench测试模型，10张无主键表，单表数据量500w，20个读写并发线程迁移，整体性能可达300M/s。全量迁移实现原理:(1)采用多进程读写分离实现，生产者从MySQL侧读取数据写入CSV文件，消费者读取CSV文件写入openGauss，多个表并行处理(2) 针对大表，会将其分成多个CSV文件，默认一个CSV文件2M(3) 迁移顺序:表结构->表数据->表索引全量迁移实现逻辑:(1)记录全量迁移开始快照点(2)创建目标schema及表结构，不包含索引(3)创建多个读写进程，主进程针对每个表创建一个读任务，加入读任务队列(4)读写进程并行执行，读进程记录每个表的快照点，读取表数据存入多个csv文件;写进程同时copy csv文件至目标数据库(5)数据迁移完成后创建索引(6)所有任务完成后关闭读写进程约束及限制(1) openGauss端创建B兼容库进行迁移CREATE DATABASE opengauss database WITH dbcompatibility='B'(2) 迁移时大小写严格保持一致为保证大小写-致，还移时需保证MySQL的大小写参数lower case table names和openGauss的大小写参数dlphin.lower case table names保持致。 其中0表示大小写敏感，1表示大小写不敏感。对象迁移前需创建和MySQL对象所属definer同名的用户例如MySQL中view1所属的definer= mysql test @%，则在移前需在penGauss端创建5definer同名的用户'mysql test @%，并赋予一定的权限(至少对迁移后对象所处的schema要有创建权限)，否则将导致对象迁移失败使用指南cid:link_02.2 增量迁移gs_replicate增量迁移将MySQL端产生的增量数据(JD操作及DDL)迁移至openGauss端。当前openGauss社区官网提吾言开发。供增量迁移工具gs replicate，其由Java语言开发实增量迁移实现原理:基于debezium+kafk(1) debezium mysql connector的source端，监控mysO格式写入到kafka;数据库的binlog日志，并将数据(DDL和DML操作)以AVAVRO格式数据(DDL和DML操作)，并组装为事务，在o(2) debezium mysql connector的sink端，从kafka读取oenGauss端按照事务粒度并行回放，从而完成数据(DDL和DML操作)从mysql在线迁移至openGauss端(3)由于该方案严格保证事务的顺序性，因此将DDL]DML路由在kafka的一个topic下，且该topic的分区数只能为1(参数num.partitions=1),从而保证source端推送到kafka，和sink端从kafka拉取数据都是严格保序的利用sysbench对MyS梁作系统下，针对混合IUD场景，10张表50个线程 (insert-30戈程，update-10线程，delete-10线程)，在迁移性能可达3w tpssink端日志回放双并行增量迁移并行机制:source端日志解析Source端并行原理开源组件mysql-binlog-connector-java用于解Tmysql端的binlog日志为event，原始实现方案为串于解析，通过对源代码进行修改，支持并行解析event事件，以提高debezium mysql connector作为source端的性能提供两种并行回放的机制(1)事务粒度并行回放:基于MySQL的主备并于复制机制实现并行回放行回放(2)表级粒度并行回放:基于表粒度并行实现事务粒度并行回放:基于MySQL的主备并行复制机制实现并行回放事务粒度并行回放:基于MySQL的主备并行复制机制实现并行回放事务粒度并行回放:基于MySQL的主备并行复制机制实现并行回放启动一个 Dispatcher线程负责分发待回放日志。每获取一条日志，需判断它是否能与当前正在回放的事务并行执行，判断规则为:如果所有正在回放的事务的最小sequence number大于该事务的last committed，那么该事务就可以并发执行。如果能并行则直接从Woker线程组中寻找一个空闲线程处理，如果不能并行则等待，直到满足条件后，再从Woker线程组中寻找一个空闲线程处理。如果没有空闲Woker线程，需要等待，直到有事务回放完释放Worker线程。两种并行方案对比约束及限制(1)MySQL5.7及以上版本;(2) MySQL参数配置:log bin=onbinlog format=rowbinglog_row_image=fullgtid mode=on #若未开启该参数，则sink端按照事务顺序串行回放，会降低在线迁移性能(3)支持DML和DDL迁移，在线迁移直接透传DDL，于openGauss和MySQL不兼容的语法，DDL迁移会报错使用指南cid:link_2增量迁移与全量迁移的配合(1)启动全量迁移全量迁移使用chameleon完成，全量迁移启动后，可在openGauss端的表sch chameleon.t replica batch中查询到全量迁移的快照点，单个表的快照点存储在 sch chameleon.t replica tables中。(2)启动source端启动source端开始前，需首先启动zookeeper，kafka，并注册schema。查询到全量迁移的快照点后，即可在source端的配置文件mysa-source.properties中配置全量迁移的快照点，并启动source端，无需等待全量迁移结末后才可启动source端。全量迁移启动后，即可启动source端，这样可以尽可能减少source端的时延，以达到减少迁移延迟的目的。启动source端后，针对全量迁移的表，若对其的DML事务位于表的快照点之前，将跳过对应的DML操作，避免数据出现重复，可保证迁移过程中数据不丢失，不重复。(3)全量迁移结束，启动sink端等待全量迁移结束后，即可启动sink端回放数据。若在全量迁移未结束时，就启动sink端，将会导致数据乱序，属于不合理的操作步骤，实际操作过程应避免不合理的操作。2.3 反向增量迁移gs_replicate反向增量迁移工具介绍Source端实现原理获得二进制流式数据，进行解析反向增量迁移source端在源库建立逻辑复制槽和发布订阅，source端支持从自定义的Xlog位置开始复制，在一个迁移任务中，正向增量迁移结束时会输出Xlog位置，反向增量迁移从该位置开始复制，保证了迁移任务由正向同步切换至反向同步的过程中数据不重不漏。Sink端实现原理反向增量迁移sink端从kafka抽取变更记录，按表并行构造sql语句并连接到目标库执行。Sink端从kaka抽取变更记录时，同时监控内存中待回放数据量的大小，若数据量过大，则暂停抽取，直至待处理数据量减少到一定程度。分发数据时，不同表的变更记录优先在不同的线程中执行，若表之间有依赖，则在同一个线程执行。对于执行失败的sgl语句，工具会定时输出到本地文件。约束与限制(1)openGauss需开启逻辑复制功能，修改GUC参数wal level=logical，且仅限拥有REPLICATION权限的用户进行操作;(2)需要调整数据库节点下的pg_hba.cnf以允许复制(这里的值取决于实际的网络配置及用于连接的用户);(3)openGauss的库与逻辑复制槽一一对应，当待迁移的库发生变化时，需重新配置逻辑复制槽的名字;(4)反向增量迁移暂不支持对DDL操作的迁移;(5)支持的源端库需openGauss 3.0.0及以上版本。2.4 校验工具gs datacheck校验工具实现原理校验工具 gs datacheck 采用JDBC方式抽取数据对表原始数据进行Hash计算，并将中间态数据暂存到kafka Topic中。使用源端和目标端的中间态数据同时构建两颗Merkle树并进行比较，从而实现了对源端数据库和目标端数据库数据一致性校验。技术框架采用 SpringBoot 、 kafka中间件、debezium开源社区地址: cid:link_1全量数据校验将MySQL源端和openGauss目标端数据通过分片方式抽取出来后进行规整，计算(hash)，并将数据推送到kaka暂存Check服务即校验服务提取kafka中的数据，并对提取到的数据进行校验。输出校验结果，将校验结果输出到指定路径的文件中。增量数据校验通过debezium监控源端数据库的数据变更记录源端抽取服务按照一定的频率(时间+数量两个纬度)处理监听到的变更记录，对变更记录进行统计合并。将合并结果发送给数据Check服务。Check服务会对上次校验结果与当前增量数据进行合并根据合并之后的结果，Check服务发起增量数据抽取、校验、并将校验结果输出到指定路径文件规则过滤新增了表、行、列三种类别的过滤规则全量校验流程查询源端和目标端元数据信息information schematables,information schema.columns，获取全部待校验表信息根据待校验表构建抽取任务和校验任务对表记录数较小的表采用全表查询方式，对于大表则自动分解为多次抽取(通过where条件划分多个分片)。将表数据抽取后进行规整(标准化处理)，计算(hash)，并将最终处理后的Hash数据推送到kafka暂存。表记录数较少则将topic为单一topic分区，记录数较多则将数据存储在topic多个分区。抽取服务会给每张表分别创建一个topic，且源端和宿端分别使用不同的topic。Check服务以表为单位提取kafka中的数据进行校验。获取指定表源端和目标端Topic数据，分别构建两棵默克尔树。默克尔树构建成功后，通过对比两颗默克尔树完成表数据校验。输出校验结果，将校验结果输出到指定路径的文件中。数据抽取服务，是根据表元数据信息构建数据抽取任务。通过JDBC方式从数据库抽取表数据，并对数据进行规整和计算并将计算结果以表为单位，存储在kafka中。每张表创建一个topic。多表之间并行抽取，单个表根据数据量大小判断是否开启并行抽取。当表记录数大于指定记录阀值时，自动对当前任务进行分片，开启并行抽取。数据校验HASH算法:采用xxHash算法 中性能最优XXH3算法xXHash 是一种极快的哈希算法，在 RAM 速度限制下运行。它成功完成了评估哈希函数的碰撞、分散和随机性质量的SMHasher测试套件。代码是高度可移植的并且哈希值在所有平台上都是相同的。xXHash目前有4种实现:XXH32、XXH64、XXH128、XXH3 性能最优的是XXH3.过滤规则分为三类，表过滤规则，行过滤规则，以及列过滤规则。(1)表规则，即添加表的黑白名单，通过黑白名单(正则表达式)过滤是否校验那些表(2)行规则，即对指定范围的表添加行记录筛选，获取表的部分数据进行数据校验。(3)列规则，即对指定表添加列字段过滤规则，只校验当前表的部分字段数据。(4)表和行过滤规则是根据正则表达式进行匹配，列过滤规则是根据表名进行匹配，过滤规则在抽取服务加载元数据信息时进行触发，并执行。默克尔树(1) Merkle Tree是一种树，大多数是二叉树，也可以是多叉树。(2) Merkle tree的叶子节点的Value是数据集合的单元数据或者单元数据的HASH。非叶子节点的Value是根据它下面的叶子节点值，按照HASH算法计算得出的。创建Merkle tree是O(n)的复杂度，树高是loa(n)+1。(3)两个节点间数据进行比对时，从Merkle tree的根节点进行对比，根节点一致不再做任何处理:不一样，遍历Merkle tree定位不一致的节点。定位速度快定位的时间复杂度是O(log(n))。默克尔树节点比较默克尔树节点构建由于表记录数量不确定性(表可能100条记录，或者100万条记录)树最高不能超过15层，叶子节点不能超过32768个，那么100万记录如何校验? 这时候有了分桶概念，分桶就是将100万数据按照Hash规则将数据分散到32768个叶子节点中，那么每人节点会有个在诸容器，我们定义为桶。分散数据到各个桶的过程，我们定义为分桶。分桶是由默克尔树高度限制所决定，默克尔树高度在不超过15层时(当树高为15时，满二叉树叶子节点32768个)，性能会比较好当树高度超过15层后会导致树构建以及遍历性能下降。数据分桶，将拉取的数据根据数据主键Hash值进行模运算，将数据分别添加到不同的桶中。一键式迁移工具gsrep_portal介绍键式迁移工具gs rep portal集成了全量迁移、增量迁移、反向迁移、数据校验的工具。gs rep portal支持键式安装上述工具，并设定迁移任务。gs rep_portal可以根据用户设定的迁移任务的执行计划顺序去调用相应工具完成每个迁移步骤，并能展示每个步骤的状态、进度、异常原因等。2.5 迁移工具总结本章节主要介绍了MySQL迁移全流程中五个关键步骤: 全量迁移、全量校验、增量迁移、增量校验、反向迁移的实现原理，接着介绍了一键式迁移portal，并对迁移工具集进行总结。3. 工具一体化平台DataKit3.1 DataKit介绍Datakit定位为openGauss的数据全生命周期生产力工具，支持数据全生命管理，覆盖openGauss安装部署数据开发、智能运维、数据迁移等阶段Debezium反向增量迁移工具支持将openGauss数据库的增量数据实时同步至MySQL数据库。DataKit是openGauss的一个工具集，采用B/S(即Browser/Server,浏览器/服务器)软件架构，提供基础的服务器、数据库实例等软硬件资源管理能力;同时支持通过按需部署功能插件扩展能力，目前社区提供安装部署数据迁移、数据开发、智能运维等功能插件Datakit也是一个丁具开发平台，支持用户根据插件接口和规范实现自己的特有功能。功能插件支持动态加载到DataKit上运行，也支持从Datakit上动态卸载。插件支持调用平台和其他插件的开放接口获取相应数据和功能，以实现快速构建特色功能包括:数据迁移插件提供了MySQL迁移所需的所有能迁移任务管理:用户可以通过配置迁移任务将单个或多个源端数据源中的数据迁移至目标数据源日志和错误信息，并进行相应的处理迁移过程监控:用户可以实时查看迁移进度l行，以提高迁移效率并发执行:用户可以创建多个迁移任务并行资源动态分配:系统能够根据最大化利用原，合理分配运行机器，以实现多任务并行迁移迁模式包括离线模式和在线模式，其中离线模式包括全量迁移、全量校验两个阶段，在线模式包括全量迁移、全量校验增量迁移、增量校验、反向迁移五个阶段3.2 DataKit部署3.3 Datakit实现MySQL迁移全流程MySQL全流程迁移包括全量迁移、全量校验、增量迁移、增量校验、反向增量迁移五个阶段，可通过DataKit平台完成一键式迁移。本章节主要介绍了工具一体化平台Datakit的能力，接着讲述了Datakit的部署方式，着重介绍了如何用DataKit实现MySQL迁移全流程。4. MySQL迁移全流程demo

openGauss性能优化探索与实践摘要： 本文详细探讨了openGauss数据库的性能优化方法，通过实践验证了一系列策略的有效性。我们分析了查询优化、存储优化以及系统配置优化等多个方面，提供了丰富的示例代码，并为每种策略给出了具体的实施建议。一、引言openGauss是一款开源的关系型数据库管理系统，为企业级应用提供了高性能、高并发、高可用的数据存储和处理能力。然而，随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，数据库性能优化成为了每个使用openGauss的企业和个人必须面对的问题。二、查询优化1.合理使用索引索引是提高查询性能的关键。在openGauss中，可以使用B-tree、Hash、Bitmap等多种类型的索引。选择合适的索引类型和正确的索引列可以大幅度提高查询速度。示例代码：-- 创建B-tree索引 CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name); -- 创建Hash索引 CREATE INDEX idx_name ON table_name USING hash (column_name);2.避免全表扫描全表扫描是性能杀手，尤其是在大表中。应尽量使用索引扫描来替代全表扫描。可以通过EXPLAIN命令查看查询的执行计划，从而发现是否存在全表扫描。示例代码：EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';3.优化JOIN操作JOIN操作是数据库中最常见的操作之一，但也是最容易产生性能问题的地方。应尽量减少JOIN的数量，尤其是多表JOIN。同时，合理调整JOIN的顺序和使用合适的JOIN类型也可以提高性能。示例代码：-- 使用INNER JOIN替代CROSS JOIN SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id;4.使用分页查询对于大量数据的查询，应使用分页查询来减少每次查询返回的数据量。可以使用LIMIT和OFFSET子句来实现分页。示例代码：SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 20;三、存储优化1.合理设计表结构表结构的设计直接影响到存储效率和查询性能。应尽量减少表的宽度，避免使用过多的列。同时，合理选择数据类型和分区策略也可以提高性能。2.使用压缩技术openGauss支持表级和列级的压缩技术，可以有效减少存储空间和提高I/O性能。可以根据数据的特性和访问模式选择合适的压缩算法。示例代码：-- 创建压缩表 CREATE TABLE compressed_table (column_name data_type) WITH (compression='zlib');3.定期维护数据库定期执行VACUUM和ANALYZE操作可以清理无效数据和更新统计信息，从而提高查询性能。可以使用cron或其他调度工具来自动化这些操作。示例代码：-- 执行VACUUM操作 VACUUM (ANALYZE, FULL) table_name;四、系统配置优化1.调整内存配置openGauss的内存配置对性能有很大影响。应根据系统的内存大小和负载情况调整shared_buffers、work_mem等参数的值。可以使用性能监控工具来观察内存的使用情况并进行调整。 2.优化磁盘I/O磁盘I/O是数据库性能的瓶颈之一。可以通过使用SSD、配置RAID等方式来提高磁盘I/O性能。同时，合理设置数据库的存储路径和文件系统的挂载参数也可以提高性能。

优化查询语句：使用合适的索引：分析查询语句的执行计划，确定是否需要创建索引来加速查询。可以使用EXPLAIN语句来查看执行计划。 优化WHERE子句：确保WHERE子句中的条件可以充分利用索引，避免全表扫描。 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据传输和处理。 使用连接查询替代子查询：连接查询通常比子查询效率更高。 避免使用函数和表达式：函数和表达式的使用可能导致查询无法使用索引。 配置数据库参数：shared_buffers：适当增加shared_buffers参数的值，以提高内存缓存的效果。 work_mem：调整work_mem参数的值，以适应查询中的排序和哈希操作的内存需求。 maintenance_work_mem：增加maintenance_work_mem参数的值，以加快索引创建和重建的速度。 max_connections：根据系统负载和并发连接数的需求，适当调整max_connections参数的值。 effective_cache_size：根据系统可用内存大小，合理设置effective_cache_size参数的值。 监控和优化系统资源：监控数据库性能：使用openGauss提供的性能监控工具，如pg_stat_activity、pg_stat_bgwriter等，监控数据库的活动和性能指标。 调整并发连接数：根据系统负载和资源使用情况，适时调整并发连接数，避免资源竞争和性能下降。 分析慢查询：使用pg_stat_statements等工具分析慢查询，找出性能瓶颈并进行优化。 下面是一个示例代码，展示如何使用EXPLAIN语句查看查询执行计划：-- 创建一个示例表 CREATE TABLE employees ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), age INT, department VARCHAR(100) );-- 创建索引 CREATE INDEX idx_employees_department ON employees (department);-- 查询示例 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department = 'IT'; 通过运行以上代码，您可以查看查询语句的执行计划，确定是否使用了索引以及其他优化信息。

高斯数据库（GaussDB）支持多种数据类型，包括数值、日期/时间、字符串、二进制数据等。数值类型INTEGER（INT）：整数，通常为4字节。SMALLINT：较小的整数，通常为2字节。BIGINT：较大的整数，通常为8字节。NUMERIC（DECIMAL）：固定精度和小数位数的数值，可存储较大范围和精度的数值。FLOAT（DOUBLE PRECISION）：浮点数，具有双精度，适用于存储较大范围的数值。REAL：浮点数，具有单精度，适用于存储较小范围的数值。日期/时间类型DATE：日期，存储年、月、日。TIME：时间，存储小时、分钟、秒。TIMESTAMP：时间戳，存储日期和时间。INTERVAL：时间间隔，表示两个日期/时间值之间的差值。字符串类型CHAR：定长字符串。VARCHAR：可变长度字符串，可存储不定长的字符串。TEXT：大型文本数据，可存储大量字符。二进制数据类型BYTEA：二进制数据，用于存储二进制文件，如图像、音频等。BLOB：大型二进制对象，用于存储较大的二进制数据。布尔类型BOOLEAN：布尔值，表示真（TRUE）或假（FALSE）。枚举类型ENUM：枚举类型，可以存储一组预定义的值。UUID类型UUID：通用唯一标识符，用于生成唯一的ID。总结此外，高斯数据库还支持时序数据和图数据等特殊数据类型，具有较强的兼容性，能够应对不同类型的业务场景。

官方提供的sqlCREATE SERVER server_name      FOREIGN DATA WRAPPER fdw_name     OPTIONS ( { option_name ' value ' } [, ...] ) ; 查看了 FOREIGN DATA WRAPPER 支持的外部数据封装器，我只看到了dfs_fdw和gc_fdw我想问一下是否支持kafka类型的，例如：CREATE SERVER kafka_server  FOREIGN DATA WRAPPER kafka_fdw