多版本数据保留：MVCC机制下，写事务不会直接在原数据上修改，而是创建数据的新版本，并保留旧版本。这样，不同事务可以访问数据的不同版本，从而确保数据的一致性。快照机制：在openGauss中，每个事务在开始时会获取一个快照，该快照记录了事务开始时刻的CSN（Commit Sequence Number）。事务在执行过程中，会根据这个快照来确定数据版本的可见性，确保事务看到的是一致性视图。可见性判断：openGauss通过XidVisibleInSnapshot函数来判断一个事务ID在给定的快照中是否可见。这个函数通过检查事务的CSN状态（是否已提交、正在提交或已中止）来决定可见性。隔离级别的支持：openGauss支持不同的事务隔离级别，通过MVCC机制实现了元组的读和写互不阻塞，同时支持了不同的隔离级别，包括读已提交、可重复读等，从而确保了事务的隔离性和一致性。读写不阻塞：MVCC的主要优点是读数据的锁请求与写数据的锁请求不冲突，实现读不阻塞写，写也不阻塞读，从而在高并发环境下保持数据的一致性。事务的ACID特性：事务作为数据库操作的集合，openGauss通过MVCC机制保证了事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，这些特性统称事务的ACID特性。处理并发写事务：对于并发的写事务，openGauss通过事务级别的锁机制来保证写事务的一致性和隔离性，即事务执行过程中持锁，事务提交时释放锁。通过这些机制，openGauss的MVCC技术确保了在并发环境下数据的一致性，同时提供了高性能的并发读写能力。

1. 数据版本管理在openGauss中，每个事务在运行过程中会获得一个XID（事务号），在事务提交时会推进CSN（Commit Sequence Number），并将当前CSN与事务的XID映射关系保存起来。当一个事务获取的快照为CSN=3时，对于该事务的快照而言，CSN大于3的事务的修改都不可见。2. 读写不阻塞MVCC的主要优点是读数据的锁请求与写数据的锁请求不冲突，实现读不阻塞写，写也不阻塞读。例如，当一个事务正在读取数据时，另一个事务可以同时更新同一条数据，而不会导致读取操作被阻塞。3. 元组版本号的实现在openGauss中，每个元组（tuple）的头部信息HeapTupleHeaderData中引入了一些字段来定义MVCC中不同版本的数据。例如，t_xmin和t_xmax分别存放插入该元组和删除或更新该元组时的事务ID。4. 快照的实现数据库在执行SQL时，首先会获取一个快照时间戳SNAPSHOT。当扫描数据页面时，根据SNAPSHOT.CSN和事务状态来判断哪个TUPLE版本可见或者都不可见。这允许在不同的事务中，根据其快照时间戳，读取到数据的不同版本。5. 并发控制openGauss通过MVCC机制结合各事务提交的CSN序列号，实现了元组的读和写互不阻塞。这种机制允许系统在处理并发事务时，保持高性能和数据一致性。6. 避免并发现象MVCC可以避免脏读、不可重复读和幻读等现象发生。例如，在一个事务中，如果另一个事务已经提交了对数据的更新，那么当前事务在读数据时，会读到最新的数据版本，避免了脏读。

openGauss的MVCC（多版本并发控制）机制工作方式如下：行级MVCC机制：openGauss采用行级MVCC机制，这意味着每个事务在更新数据时不会直接在原数据上修改，而是创建一个新的数据版本，并保留旧版本。历史版本被集中存储，便于垃圾回收，降低了清理代价。事务状态存储：每个事务有一个单独的事务状态存储区域，记录了事务的状态信息和CSN（Commit Sequence Number，提交顺序号）。CSN是一个全局自增的长整数，作为逻辑时间戳，模拟数据库内部的时序。快照和版本可见性：当一个事务获取快照时，会根据该快照的CSN来判断应该读取数据的哪个版本。例如，如果一个事务的快照CSN为3，那么它将看不到CSN大于3的事务所做的修改。读写不阻塞：MVCC的主要优点是读数据的锁请求与写数据的锁请求不冲突，实现读不阻塞写，写也不阻塞读。元组版本号的实现：在openGauss中，每个元组（tuple）的头部信息HeapTupleHeaderData中引入了一些字段来定义MVCC中不同版本的数据。快照的实现：数据库在执行SQL时，首先会获取一个快照时间戳SNAPSHOT，当扫描数据页面时，根据SNAPSHOT.CSN和事务状态来判断哪个TUPLE版本可见或都不可见。判断数据有效性、可见性、可更新性的算法：openGauss提供了一系列的函数来判断元组的可见性和可更新性，例如HeapTupleSatisfiesMVCC函数用于判断元组对某一快照版本是否有效。不同的隔离级别的实现：MVCC支持不同的事务隔离级别，openGauss通过MVCC机制实现了元组的读和写互不阻塞，同时支持了不同的隔离级别。XidVisibleInSnapshot函数：该函数用于判断一个事务ID在给定的快照中是否可见，它通过检查事务的CSN状态（是否已提交、正在提交或已中止）来决定可见性。HeapTupleSatisfiesMVCC函数：这个函数是openGauss提供的对于事务可见性判断的统一操作接口，用于一般读事务的快照扫描，基于CSN的大体逻辑。通过这些机制，openGauss能够有效地处理并发事务，保证数据的一致性和隔离性，同时提供高性能的数据访问。

openGauss支持的事务隔离级别主要有以下几个：读已提交（Read Committed）：这是openGauss的默认事务隔离级别。在这个级别下，事务只能读取到其他事务已经提交的数据，不会读取到未提交的数据，从而避免了脏读的问题。可重复读（Repeatable Read）：在这个隔离级别下，一个事务在其执行期间看到的数据总是一致的，即使有其他事务提交了对数据的修改，也不会影响当前事务的读取结果。这样可以避免脏读和不可重复读的问题。可串行化（Serializable）：虽然openGauss文档中提到了这个隔离级别，但实际上openGauss并不直接支持Serializable隔离级别，而是等价于REPEATABLE READ。在Serializable级别下，事务会串行执行，避免了所有并发事务可能引起的问题，但会牺牲系统的并发性能。openGauss通过MVCC（多版本并发控制）和快照机制来实现事务隔离，这种方式被称为快照隔离（Snapshot Isolation, SI）。在不同的隔离级别下，事务在执行过程中对其他并发事务的影响程度不同，隔离级别越高，事务“感知”到的并发事务影响越小。

openGauss在事务处理上的优势主要体现在以下几个方面：ACID特性支持：openGauss事务机制保证了事务的原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），即ACID特性。这些特性确保了事务操作的可靠性和数据的完整性。全局一致性的时间戳技术：openGauss通过全局一致性的时间戳（快照）技术，提供分布式强一致事务的能力。这种技术可以保证在分布式环境下事务的一致性，尤其是在不同分片之间。多版本并发控制（MVCC）：openGauss使用MVCC机制，允许读和写操作并发执行而不相互阻塞，提高了并发性能。MVCC通过在更新数据时保留历史版本来实现，这样不同事务可以访问数据的不同版本，从而提高了并发读取的能力。预写式日志（WAL）机制：openGauss的事务提交和回滚是通过WAL机制实现的。这种机制要求在对数据页面进行写操作之前，先将操作记录到日志文件中。这保证了即使在系统崩溃的情况下，已提交的事务数据也不会丢失，而未提交的事务数据则会被回滚，确保了事务的持久性。存储引擎的优化：openGauss支持多种存储引擎，包括行存储引擎、列存储引擎和内存引擎，每种存储引擎都有其独特的优势和适用场景。行存储引擎适合OLTP操作，列存储引擎适合OLAP操作，而内存引擎则提供了极高的读写性能，适合实时数据处理。NUMA化数据架构：openGauss根据鲲鹏处理器的多核NUMA架构特点，做了一系列的相关优化，比如采用NUMA绑核的方式减少跨核内存访问的时延问题，以及使用并行日志系统设计、CLog分区等，大幅提升OLTP系统的处理性能。CSN（Commit Sequence Number）机制：openGauss内部使用CSN作为逻辑的时间戳，模拟数据库内部的时序。CSN机制在MVCC下，每个事务都有一个单独的事务状态存储区域，记录了该事务的状态信息和CSN信息，用于多版本可见性判断。事务隔离级别：openGauss支持标准的事务隔离级别，包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化。用户可以根据业务需求选择合适的隔离级别，以平衡并发性能和数据一致性。

openGauss和PostgreSQL作为两个数据库系统，它们之间存在一些关键的区别，以下是根据搜索结果总结的主要差异：开发基础和版本：openGauss是基于PostgreSQL 9.2版本开发的，基本包括了PostgreSQL 9.4的功能，但对PostgreSQL 9.4之后的新版本功能移植较少。PostgreSQL目前已经发展到较高版本，如PostgreSQL 13和14的beta版本，拥有更多新特性和优化。运行时模型：openGauss采用了线程池模型，这种模型在高并发连接时切换代价小、内存损耗小，执行效率高，一万并发连接比最优性能损耗小于5%。PostgreSQL使用的是进程模型，每个进程对应一个并发连接，存在切换性能损耗，可能导致多核扩展性问题。事务处理机制：openGauss支持64位事务ID，使用CSN解决动态快照膨胀问题；NUMA-Aware引擎优化改造解决“五把大锁”。PostgreSQL存在事务ID回卷问题，长期运行性能因为ID回收周期大幅波动；存在“五把大锁”的问题，导致事务执行效率和多处理器多核扩展性存在瓶颈。日志和检查点：openGauss实现了增量Checkpoint机制，性能波动小于5%。PostgreSQL采用全量checkpoint，性能短期波动可能大于15%。存储引擎优化：openGauss支持列存和内存引擎，行存、列存、内存引擎，在研DFV存储和原位更新。PostgreSQL主要支持行存储。查询优化器：openGauss结合实际应用场景支持CBO对复杂查询场景的优化能力，支持SQLBypass。PostgreSQL支持CBO，但在复杂场景下的优化能力一般。并行处理：PostgreSQL从9.6版本开始支持并行处理，而openGauss基于的是PostgreSQL 9.4版本，目前不支持并行。插件支持：PostgreSQL可以使用很多插件，吸引了很多开发者开发插件。openGauss对插件的支持不好，"CREATE EXTENSION"还处于内部支持的阶段，目前可以勉强支持PostGIS。工具和命令：openGauss把原生的psql命令改名为gsql，gsql需要加参数“-r”才能支持上下翻命令和自动补全。文档和社区支持：PostgreSQL拥有广泛的全球开发者社区支持和丰富的第三方插件生态，遵循严格的SQL标准，兼容性强。openGauss致力于打造本地化、自主可控的生态环境，文档和社区支持相对较弱，需要进一步发展和完善。

如何系统性学习openGauss：一份小白入门指南引言openGauss是一款开源的企业级数据库，它基于PostgreSQL开发，提供了高性能、高可用性、高安全性和智能化的特性。对于初学者来说，系统性地学习openGauss是非常重要的。本文将为你提供一个结构化的学习方法，帮助你从零开始，逐步深入openGauss的世界。1. 理解openGauss的关键特性在开始学习之前，了解openGauss的核心特性是必要的。根据openGauss社区的介绍，openGauss的关键特性包括高性能、高可用性、高安全性和高智能。这些特性使得openGauss在企业级应用中具有强大的竞争力。2. 访问openGauss官方资源openGauss官网提供了丰富的学习资源，包括软件下载、官方文档、开源社区介绍等。以下是一些关键的官方资源：官方文档：提供了关于openGauss数据库的详细描述，包括发行说明、产品描述、技术白皮书等。这些文档是学习openGauss的基石。开源社区：openGauss鼓励用户参与社区贡献和合作，共同构建企业级开源数据库社区。知识图谱：提供了集群管理、数据库工具、数据库内核和数据库驱动的知识图谱。3. 系统性学习路径3.1 安装openGauss学习openGauss的第一步是安装它。你可以参考CSDN博客上的详细安装教程，从准备Linux服务器开始，下载openGauss数据库企业版，上传包并解压，安装依赖包，关闭防火墙和禁用selinux，配置本机root到root的互信，创建安装配置文件，最后执行安装。3.2 基本操作安装完成后，你需要熟悉openGauss的基本操作，包括创建数据库、用户授权、删除数据库和创建schema等。这些操作是日常数据库管理的基础。3.3 启动和初次使用对于使用Docker环境的用户，可以参考CSDN上的教程，了解如何在Docker中启动和使用openGauss。3.4 体系结构深入学习openGauss的体系结构，了解实例（集簇或服务）和数据库的关系。这有助于你更好地理解openGauss的内部工作机制。4. 实践和实验实践是学习数据库的最佳方式。你可以通过创建数据库、执行SQL查询、优化查询性能等实际操作来加深理解。5. 参与社区和获取帮助openGauss社区提供了多种交流渠道，包括邮件列表、技术交流微信群等。积极参与社区讨论，向经验丰富的开发者学习，可以帮助你更快地掌握openGauss。6. 持续学习数据库技术是不断发展的，持续关注openGauss的更新和新特性，通过阅读官方文档、社区博客、观看B站视频等方式，保持知识的更新。结语系统性学习openGauss需要时间和努力，但通过上述步骤，你可以逐步建立起对openGauss的深入理解。记住，实践是最好的老师，不断尝试和探索，你将能够掌握openGauss的精髓。

在磐维数据库主备切换后，监控新主服务器状态可以通过以下几种方式进行：使用磐维数据库的日常维护命令：通过gs_om -t status --detail命令查看数据库集群的状态，这可以提供集群的详细信息，包括节点状态和健康度。使用gs_ctl query命令查看单节点数据库状态，以确认新主节点的运行情况。Prometheus + Grafana监控：利用Prometheus进行数据库监控，首先需要在新主服务器上安装并配置mysqld_exporter，这是一个用于导出MySQL和MariaDB服务器指标的工具，以便Prometheus可以抓取这些指标。配置Prometheus的prometheus.yml文件，添加新主服务器的监控配置，以便Prometheus可以抓取该服务器的指标。使用Grafana作为可视化工具，展示Prometheus收集的数据。在Grafana中设置Prometheus作为数据源，并创建或导入Dashboard来展示监控数据。Navicat Monitor：Navicat Monitor是一个无代理的远程服务器监控工具，支持监控MySQL、MariaDB、PostgreSQL和SQL Server等数据库，并提供实时性能监控和历史图表。其他数据库监控软件：ManageEngine SQL Monitor提供SQL服务器的性能监控和警报功能。Solarwinds提供数据库监控解决方案，包括实时和历史数据监控。SentryOne提供SQL服务器的多合一监控工具，包括查询历史和性能指标监控。Zabbix是一个开源监控工具，支持多种数据库的监控。DbWatch是一个跨平台监控工具，可以监控整个数据库生态系统。DatadogHQ提供SaaS数据库监控解决方案，包括性能指标跟踪和错误模式检测。通过上述工具和命令，可以有效地监控新主服务器的状态，确保数据库服务的高可用性和性能。

在进行磐维数据库的主备切换过程中，以下是一些重要的注意事项：数据一致性：在进行主备切换之前，必须确保主备服务器之间的数据完全一致，以避免数据丢失或不一致的问题。可以通过日志同步、快照比对等手段来确认数据一致性。监控和告警：在切换后，使用监控工具监控新主服务器的运行状态，并设定相应的告警机制，以确保能够及时发现并处理可能出现的问题。自动化脚本：为了提高切换效率和减少人为错误，建议将切换步骤写成自动化脚本，以便于在发生意外时能快速应对。主备延迟：主备延迟是指备库执行完成事务的时间与主库执行完成事务的时间之间的差值。在切换前，应尽量减少主备延迟，以保证数据的实时性。资源利用：在主备架构中，备库通常只用于备份，可能会导致资源浪费。可以考虑将备库设置为可读模式，以分担主库的读压力。循环复制：在双M结构中，需要确保两个节点的server id不同，以避免循环复制问题。切换策略：主备切换策略主要分为可靠性优先策略和可用性优先策略。可靠性优先策略在切换前确保备库的延迟足够小，并将主库设置为只读状态，等待备库同步完成后再进行切换，这种策略保证了数据的一致性，但可能导致系统有一段时间的不可写状态。可用性优先策略不等待备库同步完成，直接将连接切换到备库，并允许备库进行读写操作，这种策略减少了系统的不可用时间，但可能导致数据不一致。业务连续性验证：在完成数据库切换后，需要进行业务连续性验证，包括检查应用程序连接、执行读写操作、监控系统日志等，确保应用程序能够正常连接新主库，并且读写操作无误。性能监控：切换后还需要对数据库性能进行监控，通过监控工具如Prometheus、Grafana等，监控数据库的响应时间、资源使用情况，确保切换后的数据库性能达到预期。切换后的验证：在切换完成后，进行数据一致性校验，确保备库的数据与原主库一致。以上注意事项能够帮助确保主备切换过程的顺利进行，保障业务连续性和数据一致性。

        2024年12月17日，华为开发者布道师活动-openGuass的AI特性创新实践活动第二次在电子科技大学清水河校区评学楼A206成功举行。本次活动继续邀请了电子科技大学计算机科学与工程学院教授、华为开发者布道师生态发展计划教师布道师孙明老师作为主讲嘉宾。孙老师本次介绍了openGauss数据库DB4AI部分的内容。openGauss支持了原生DB4AI能力，通过引入原生AI算子，简化操作流程，充分利用 数据库优化器、执行器的优化与执行能力，获得高性能的数据库内模型训练能力，通过更简化的模型训练与预测流程，让开发者在更短时间内能更专注于模型的调优与数据分析上，而避免了碎片化的技术栈与冗余的代码实现。最后带领在场的开发者同学们在安装完成的openGauss数据库上，使用DB4AI的功能，直接使用SQL进行机器学习工作，完成模型创建、实现推断任务，查看模型信息和执行计划等。

10月13日，第一次线下讲解openGauss数据库相关的知识，并对去年的真题做了解析，如果有讲的不好，请指出。通过网盘分享的文件：Adovate7 链接: https://pan.baidu.com/s/1xTKCbrFwWhUmI1cLKyamog?pwd=w5ap 提取码: w5ap

高斯数据库的自增主键何mysql的有什么区别吗？我看高斯是何pgsql很像，但是pgsql又和mysql不一样，高斯的自增主键实现原理和mysql一样吗

Springboot项目集成OpenGauss使用教程安装 openGauss 数据库：首先，确保你已经在本地或服务器上安装并配置了 openGauss 数据库。你可以参考 openGauss 官方文档来完成安装和配置：官网：openGauss 官网安装文档：openGauss 安装手册配置 openGauss JDBC 驱动：对于 Maven 用户： <!-- openGauss JDBC 驱动 --> org.postgresql postgresql 42.5.0 <!-- 请使用最新版本 --> 对于 Gradle 用户：dependencies { implementation 'org.postgresql:postgresql:42.5.0' // 请使用最新版本}Spring Boot 通过 JDBC 驱动与数据库进行交互，因此，你需要在 pom.xml 或 build.gradle 文件中添加 openGauss JDBC 驱动依赖。目前，openGauss 是兼容 PostgreSQL 的，所以可以使用 PostgreSQL 的 JDBC 驱动来连接 openGauss。配置 application.properties 或 application.yml： 在 application.properties 或 application.yml 文件中配置数据库连接信息。openGauss 和 PostgreSQL 使用相似的连接 URL 格式。使用 application.properties 配置：spring.datasource.url=jdbc:postgresql://:/spring.datasource.username=spring.datasource.password=spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driverspring.datasource.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.PostgreSQL95Dialectspring.jpa.hibernate.ddl-auto=updatespring.jpa.show-sql=truespring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true解释：使用 application.yml 配置：spring: datasource: url: jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database> username: <your-username> password: <your-password> driver-class-name: org.postgresql.Driver jpa: database-platform: org.hibernate.dialect.PostgreSQL95Dialect hibernate: ddl-auto: update show-sql: true properties: hibernate: format_sql: true：openGauss 数据库的主机地址。：openGauss 数据库的端口，默认是 5432。：要连接的数据库名。：连接数据库的用户名。：连接数据库的密码。测试连接： 确保你的 Spring Boot 应用能够成功连接到 openGauss 数据库。你可以创建一个简单的 Spring Data JPA 实体类，并在 @SpringBootApplication 中进行数据库操作，确保连接是否成功。创建 Entity 类与 Repository： 创建 JPA 实体类（Entity）和仓库（Repository）来操作 openGauss 数据库。@Entitypublic class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String name; private String email; // getters and setters}public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { List<User> findByName(String name);}在业务逻辑中使用 Repository： 可以通过 @Autowired 注解将 UserRepository 注入到你的服务类中，并进行数据库操作。@Servicepublic class UserService { @Autowired private UserRepository userRepository; public List<User> getUsersByName(String name) { return userRepository.findByName(name); }}启动项目并测试： 启动你的 Spring Boot 应用，检查数据库连接是否正常，执行数据库操作并查看结果。常见问题和解决方法：连接失败：确认 openGauss 数据库已经启动，且你的数据库地址、端口、用户名和密码正确。如果连接时出现 SSL 错误，可以尝试禁用 SSL：在 application.properties 中加入：spring.datasource.url=jdbc:postgresql://:/?sslmode=disable JPA 查询不生效：确保配置了正确的 JPA 方言。openGauss 基于 PostgreSQL，因此使用 org.hibernate.dialect.PostgreSQL95Dialect。性能问题：根据实际情况优化连接池配置，调整连接池的大小等参数，以应对高并发请求。

使用gsql 工具的时候，经常出现如下错误，非常烦：请教该如何设置超时时间，以避免类似问题呢？谢谢！

我使用了 opengauss 的jdbc 连接库， 在建立连接的时候，opengauss 库会产生不少输出日志：我想在 log4j2.xml 中对其输出日志进行统一格式上的管理，配置了如下参数：可是为什么无效呢？谢谢支持！