AntDB融合数据库实时流数据处理引擎揭秘
AntDB数据库发展历程
AntDB作为亚信科技全系产品的数据库底座，历经多年发展，已形成成熟的“超融合”架构。其发展历程如下：
- 第一代（2012-2016）：原生代分布式架构，高度兼容Oracle特性（AntDB 5.x）。
- 第二代（2016-至今）：多模原生分布式数据库，包括拥抱PostgreSQL生态（AntDB 3.x）、拥抱MySQL生态（AntDB 4.x）、自研内存数据库（AntDB 6.x）以及“超融合”架构流式实时数仓（AntDB 7.x）。
- 最新进展：AntDB 8.X，进一步强化超融合能力，融合6大数据应用需求能力，包括交易型（AntDB-T）、时序型（AntDB-TS）、向量引擎（AntDB-V）、流处理（AntDB-S）、分析型（AntDB-A）和内存计算（AntDB-M）。
AntDB流处理引擎内核揭秘
AntDB流处理引擎颠覆传统数据库内核，大幅简化架构，提升性价比。其核心特点包括：
- 全流程SQL处理：兼容传统SQL语法，提供流式处理与推送能力。
- 一体流式处理引擎：一站式性能提升，易用性高。
- 技术堆栈简化：一套技术栈覆盖各类数据库应用场景，融合流式计算与传统交易、分析型数据存储。
- 数据实时流转：原生支持流流关联与流表关联，打破流引擎与数据库壁垒。
- SQL简易：数据在数据库内部，流对象和表对象之间自由流转，支持索引、流表关联、触发器、物化视图等方式处理数据。
流式数据库核心功能和逻辑模块
- 接口驱动层面：针对jdbc、odbc、libpq等接口驱动增加实时数据推送功能，兼容现有接口。
- SQL查询引擎层面：增加流处理特有语法，优化器及元数据针对流式处理做修改。
- 执行引擎层面：增加PUSH模式提高实时性，支持流式窗口分析、流式关联查询、异步屏障快照、特殊设计的并发模型。
- 存储引擎层面：增加流对象存储、流约束、流索引，支持读写多种外部数据源。
流式数据处理示例
以教师数据为例，展示创建流对象、插入数据、推送流式数据处理结果的流程。
流式窗口统计
- 窗口类型：滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口。
- 语法解析：解析过程将emitchanges带给执行计划，传递窗口类型、长度、步长等信息。
流表JOIN
- 连接方式：流和一张或多张表join，结果为流。
- 执行计划：优化器生成计划树保证流在执行计划树的最左叶子结点，流表JOIN节点类型为NestLoop。
- 执行器交互：数据库执行器先获取左子节点计算结果，再获取右子节点进行关联。
双流JOIN
- 类型：常规join、区间join、窗口join。
- 执行计划：顶层算子为MultiStreamJoin，左右子树均为NestLoopJoin算子。
多流多表JOIN
- 执行计划：顶层算子为MultiStreamJoin，左右子树均为NestLoopJoin算子，涉及多个对象JOIN，优化器生成最优的JOIN类型。
外部数据源
- FOREIGN STREAM对象：用于处理外部流数据服务。
- 创建步骤：创建插件、服务、用户映射、外部表/外部流。
案例：电信领域核心系统中的应用
选型依据
- 自主维度：企业资质、知识产权、自主程度。
- 技术维度：研发侵入度、运维侵入度。
- 生态维度：技术生态、产品生态、合作生态、选型准备。
数据库迁移过程
- 时间轴：前期准备、迁移过程、迁移验证、迁移实施。
- 流程：前期调研、应用兼容性调研和评估、性能评估报告、硬件资源评估、迁移规划和准备、应用解耦与规划、AntDB规划高可用与资源规划、容灾规划、AntDB部署、迁移改造和认证、应用改造、优化和联调、数据库改造、功能验证、CDC全量数据导入、AntDB联调与测试、性能测试与调优、割接上线和保障、全量和增量数据加载数据校验、异构数据库并行CDC、反向同步业务链接原库（必要时）。
CRM核心系统全域数据库替换技术创新
- 多范围兼容：语句级、会话级、全局级。
- 兼容点：语法兼容、connect by、ROWNUM、sysdate、函数兼容、to_date、ora_hash、大小写、函数别名、隐式转换、dual 表、系统视图。
- 效果：减少超过2万处代码修改，大幅降低应用适配改造的工作量。
CRM系统全域数据库替换技术创新解决方案
- 子事务性能优化：将单个子事务锁拆分成多个，利用hash算法打散保存到不同的子事务缓存中，降低锁的粒度，提升性能。
- 应用效果：客户中心数据库业务量至少上升40%以上，SQL的平均执行效率上升10%以上。
AntDB分片裁剪性能优化
- 优化方法：添加新的函数属性，在解析阶段使用常量替换sysdate，提前将多余的分区过滤。
- 效果：分区表毫秒级响应，部分SQL性能甚至优于Oracle。
