GaussDB如何进行数据备份与恢复？

如何在GaussDB中配置和使用分布式数据库？

高斯数据库接入项目快速入门安装与启动首先，访问高斯数据库的官方网站 https://www.gaussdb.com/ ，下载对应的安装包。将下载的压缩包解压到一个目录，如/opt/gaussdb。然后，进入解压后的目录，执行启动命令：./bin/gs_ctl start -D . 这里需要注意的是，高斯数据库不能以root用户运行，需要切换到非root用户进行操作。同时，高斯数据库默认的系统数据库是postgres，而非gauss。数据库与表的管理使用psql命令行工具连接到高斯数据库psql -h localhost -p 5432 -U postgres 接下来，可以创建数据库和表。例如，创建一个名为testdb的数据库：CREATE DATABASE testdb; 切换到testdb数据库后，创建一个名为users的表：CREATE TABLE users( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, age INTEGER NOT NULL );数据操作向users表中插入一条数据：INSERT INTO users(name, age) VALUES('张三', 25); 查询users表中的所有数据：SELECT * FROM users; Java项目中使用高斯数据库在Java项目中，可以通过添加高斯数据库的JDBC驱动依赖来使用高斯数据库。在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：<dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>42.2.23</version> </dependency> 然后，编写Java代码连接高斯数据库并执行查询。例如：import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class GaussDBDemo { public static void main(String[] args) { String url = "jdbc:postgresql://localhost:5432/testdb"; String user = "postgres"; String password = "your_password"; try { Class.forName("org.postgresql.Driver"); Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password); Statement statement = connection.createStatement(); ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM users"); while (resultSet.next()) { System.out.println("ID: " + resultSet.getInt("id") + ", Name: " + resultSet.getString("name") + ", Age: " + resultSet.getInt("age")); } resultSet.close(); statement.close(); connection.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } SQL语法与兼容性高斯数据库在SQL语句语法上与Oracle和MySQL有许多相似之处，但也存在一些差异。例如，在数据类型上，高斯数据库支持大多数Oracle的数据类型，但在某些特定的数据类型上可能会有细微的差别。此外，高斯数据库兼容了大部分Oracle的函数和操作符，但在某些特定的函数和操作符上可能需要使用不同的语法或者替代方案。值得注意的是，高斯数据库支持PL/SQL语法，允许用户创建UDF函数、存储过程或执行程序块。但在某些复杂的PL/SQL特性上可能需要进行调整。同时，可以通过设置数据库的兼容性模式来模拟Oracle的行为。与MySQL相比，高斯数据库在数据类型和字符类型支持上也有所不同。例如，高斯数据库没有像MySQL一样的text类型的文本格式，但当字符超过8000时，高斯数据库提供了clob类型来存储大文本数据。

优化在进行MySQL的优化之前，必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则，让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。注：优化有风险，涉足需谨慎  优化可能带来的问题？优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统；优化手段本来就有很大的风险，只不过你没能力意识到和预见到；任何的技术可以解决一个问题，但必然存在带来一个问题的风险；对于优化来说解决问题而带来的问题，控制在可接受的范围内才是有成果；保持现状或出现更差的情况都是失败！优化的需求？稳定性和业务可持续性，通常比性能更重要；优化不可避免涉及到变更，变更就有风险；优化使性能变好，维持和变差是等概率事件；切记优化，应该是各部门协同，共同参与的工作，任何单一部门都不能对数据库进行优化！所以优化工作，是由业务需要驱使的！ 优化什么？在数据库优化上有两个主要方面：即安全与性能。安全->数据可持续性；性能->数据的高性能访问。 优化的范围有哪些？存储、主机和操作系统方面：主机架构稳定性；I/O规划及配置；Swap交换分区；OS内核参数和网络问题。应用程序方面：应用程序稳定性；SQL语句性能；串行访问资源；性能欠佳会话管理；这个应用适不适合用MySQL。数据库优化方面：内存；数据库结构（物理&逻辑）；实例配置。不管是设计系统、定位问题还是优化，都可以按照这个顺序执行。 优化维度数据库优化维度有四个：硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引。 优化选择：优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引。优化效果：硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引。 优化思路定位问题点吮吸：硬件-->系统-->应用-->数据库-->架构（高可用、读写分离、分库分表）。处理方向：明确优化目标、性能和安全的折中、防患未然。 硬件优化主机方面：根据数据库类型，主机CPU选择、内存容量选择、磁盘选择：平衡内存和磁盘资源；随机的I/O和顺序的I/O；主机 RAID卡的BBU（Battery Backup Unit）关闭。 CPU的选择：CPU的两个关键因素：核数、主频根据不同的业务类型进行选择：CPU密集型：计算比较多，OLTP - 主频很高的cpu、核数还要多IO密集型：查询比较，OLAP - 核数要多，主频不一定高的 内存的选择：OLAP类型数据库，需要更多内存，和数据获取量级有关。OLTP类型数据一般内存是Cpu核心数量的2倍到4倍，没有最佳实践。 存储方面：根据存储数据种类的不同，选择不同的存储设备；配置合理的RAID级别（raid5、raid10、热备盘）；对与操作系统来讲，不需要太特殊的选择，最好做好冗余（raid1）（ssd、sas、sata）。raid卡：主机raid卡选择：实现操作系统磁盘的冗余（raid1）；平衡内存和磁盘资源；随机的I/O和顺序的I/O；主机raid卡的BBU（Battery Backup Unit）要关闭。 网络设备方面使用流量支持更高的网络设备（交换机、路由器、网线、网卡、HBA卡）注意：以上这些规划应该在初始设计系统时就应该考虑好。 服务器硬件优化自带管理设备：远程控制卡（FENCE设备：ipmi ilo idarc）、开关机、硬件监控。第三方的监控软件、设备（snmp、agent）对物理设施进行监控。存储设备：自带的监控平台。EMC2（hp收购了）、 日立（hds）、IBM低端OEM hds、高端存储是自己技术，华为存储。系统优化CPU：基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。 内存：基本不需要调整，在硬件选择方面下功夫即可。 SWAP：MySQL尽量避免使用swap。阿里云的服务器中默认swap为0。 IO ：raid、no lvm、ext4或xfs、ssd、IO调度策略。 Swap调整(不使用swap分区)/proc/sys/vm/swappiness的内容改成0（临时），/etc/sysctl. conf上添加vm.swappiness=0（永久）这个参数决定了Linux是倾向于使用swap，还是倾向于释放文件系统cache。在内存紧张的情况下，数值越低越倾向于释放文件系统cache。当然，这个参数只能减少使用swap的概率，并不能避免Linux使用swap。 数据库优化按方向分类：SQL优化方向：执行计划、索引、SQL改写。架构优化方向：高可用架构、高性能架构、分库分表。按照分类设计：存储引擎，字段类型，范式与逆范式功能：索引，缓存，分区分表。架构：主从复制，读写分离，负载均衡。合理SQL：测试，经验。 数据库参数优化调整实例整体（高级优化，扩展）：thread_concurrency：# 并发线程数量个数sort_buffer_size：# 排序缓存read_buffer_size：# 顺序读取缓存read_rnd_buffer_size：# 随机读取缓存key_buffer_size：# 索引缓存thread_cache_size：# (1G—>8, 2G—>16, 3G—>32, >3G—>64) 连接层（基础优化）设置合理的连接客户和连接方式：max_connections # 最大连接数，看交易笔数设置 max_connect_errors # 最大错误连接数，能大则大connect_timeout # 连接超时max_user_connections # 最大用户连接数skip-name-resolve # 跳过域名解析wait_timeout # 等待超时back_log # 可以在堆栈中的连接数量 SQL层（基础优化）query_cache_size：查询缓存 >>> OLAP类型数据库,需要重点加大此内存缓存，但是一般不会超过GB。对于经常被修改的数据，缓存会立马失效。我们可以实用内存数据库（redis、memecache），替代他的功能。 存储引擎层（innodb基础优化参数）default-storage-engineinnodb_buffer_pool_size # 没有固定大小，50%测试值，看看情况再微调。但是尽量设置不要超过物理内存70%innodb_file_per_table=(1,0)innodb_flush_log_at_trx_commit=(0,1,2) # 1是最安全的，0是性能最高，2折中binlog_syncInnodb_flush_method=(O_DIRECT, fdatasync)innodb_log_buffer_size # 100M以下innodb_log_file_size # 100M 以下innodb_log_files_in_group # 5个成员以下,一般2-3个够用（iblogfile0-N）innodb_max_dirty_pages_pct # 达到百分之75的时候刷写 内存脏页到磁盘。log_binmax_binlog_cache_size # 可以不设置max_binlog_size # 可以不设置innodb_additional_mem_pool_size #小于2G内存的机器，推荐值是20M。32G内存以上100M SQL优化1. 选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。2. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：DELETE  FROM customerinfo WHERE CustomerID  NOT in (SELECT customerid FROM salesinfo)使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）..替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成： SELECT *  FROM customerinfo WHERE customerid  NOT IN (SELECT customerid FROM salesinfo)如果使用连接（JOIN）..来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下： SELECT *  FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.customerid = salesinfo.customerid WHERE salesinfo.customerid   IS NULL连接（JOIN）..之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。3. 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。 SELECT name,phone  FROM client UNIONSELECT name,birthdate  FROM author  UNIONSELECT name,supplier FROM product4. 事务尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。BEGIN;  INSERT   INTO   salesinfo   SET   customerid=14;  UPDATE   inventory   SET   quantity =11   WHERE   item='book';COMMIT;事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。5. 锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。 LOCK TABLE inventory WRITE SELECT quantity  FROM   inventory   WHERE Item='book';...UPDATE   inventory   SET   Quantity=11   WHERE Item='book';UNLOCKTABLES这里，我们用一个select语句取出初始数据，通过一些计算，用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前，不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。6. 使用外键锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid，任何一条没有合法customerid的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。CREATE  TABLE   customerinfo( customerid   int primary key) engine = innodb;​CREATE  TABLE   salesinfo( salesid int not null,customerid  int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;注意例子中的参数 「on delete cascade」。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATE TABLE语句中加上engine=INNODB。如例中所示。7. 使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。8. 优化的查询语句绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作在MySQL3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。SELECT *  FROM books  WHERE name  like   "MySQL%"但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：SELECT *  FROM books  WHERE name >=  "MySQL"  and name <"MySQM"最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

openGauss支持的事务隔离级别主要有以下几种：READ COMMITTED（读已提交）：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。这意味着同一个事务中的多次查询会看到不同的数据，因为它们可能会在其他事务提交之后获取最新的数据快照。REPEATABLE READ（可重复读）：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。这样可以保证在一个事务开始后，查询的结果前后一致，不受其他事务的影响。SERIALIZABLE（可串行化）：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。这些隔离级别允许openGauss在处理并发事务时，提供不同级别的数据一致性和隔离性保证。用户可以根据具体的业务需求选择合适的隔离级别。

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。