openGauss

分区 在openGauss系统中，数据分区是在一个实例内部按照用户指定的策略对数据做进一步的水平分表，将表按照指定范围划分为多个数据互不重叠的部分。 对于大多数用户使用场景，分区表和普通表相比具有以下

自适应压缩 当前主流数据库通常都会采用数据压缩技术。数据类型不同，适用于它的压缩算法不同。对于相同类型的数据，其数据特征不同，采用不同的压缩算法达到的效果也不相同。自适应压缩正是从数据类型和数据特征出

Xlog无锁刷新与并行Page回放 图 2 Xlog lock less Design 本特性对WalInsertLock进行优化，利用LSN（Log Sequence Number）及LRC（Log

In-place update存储 新增的In-place update存储引擎很好的解决了Append update存储引擎空间膨胀和元组较大的问题，高效回滚段的设计是In-place update

行列混合存储 openGauss支持行存储和列存储两种存储模型，用户可以根据应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不很多的情况下，适合

CBO优化器 openGauss优化器是典型的基于代价的优化（Cost-Based Optimization，简称CBO）。在这种优化器模型下，数据库根据表的元组数、字段宽度、NULL记录比率、dis

Copy接口支持容错机制 openGauss提供封装好的Copy错误表创建函数，并允许用户在使用Copy From指令时指定容错选项，使得Copy From语句在执行过程中不会因为部分解析、数据格式、

PG接口兼容 兼容PSQL客户端，兼容PostgreSQL标准接口。 支持SQL hint 支持SQL hint影响执行计划生成、提升SQL查询性能。 Plan hint为用户提供了直接影响执行计划生

函数及存储过程支持 函数是数据库中的一种重要对象，主要功能是将用户特定功能的SQL语句集进行封装，并方便调用。 存储过程是SQL、PL/SQL的组合。存储过程可以使执行商业规则的代码从应用程序中移动到

事务支持 事务支持指的就是系统提供事务的能力，支持全局事务的ACID，保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。 事务支持及数据一致性保证是绝大多数数据库的基本功能，只有支持了事务，才能满足事务化的应

支持标准开发接口 提供业界标准的ODBC及JDBC接口，保证用户业务快速迁移至openGauss。 目前支持标准的ODBC 3.5及JDBC 4.0接口，其中ODBC支持SUSE、Win32、Win6

支持标准SQL openGauss数据库支持标准的SQL。SQL标准是一个国际性的标准，定期会进行更新。SQL标准的定义分成核心特性以及可选特性，绝大部分的数据库都没有100%支撑SQL标准。遗憾的是

技术指标 openGauss的技术指标如表1所示。 表 1 技术指标 技术指标 最大值 数据库容量 受限于操作系统与硬件 单表大小 32TB 单行数据大小 1GB，astore包含CLOB/BLOB类

运行环境 支持的硬件平台 openGauss支持运行在ARM服务器和通用的x86服务器上： 支持ARM服务器和基于x86_64的通用PC服务器。 支持本地存储（SATA、SAS、SSD）。 支持千兆、

硬件配置要求 表 2 硬件配置要求 项目 配置描述 最小内存 功能调试32GB以上。性能测试和商业部署时，单实例部署，建议128GB以上。复杂的查询对内存的需求量比较高，在高并发场景下，可能出现内存不

软件配置要求 表 1 软件配置要求 软件类型 配置描述 操作系统 - ARM： x86： openEuler 20.3 LTS CentOS 7.6 Asianux 7.6 | | 文件系统 | 在E

典型组网 为了保证整个应用数据的安全性，建议将openGauss的典型组网划分为两个独立网络，前端业务网络和数据库管理存储网络。 图 1 典型组网 网络划分说明如表1所示。 表 1 网络划分 类型 描

两地三中心流式容灾方案 图 7 两地三中心流式容灾方案部署图 组网特点： 双集群容灾方案，两个独立集群，主备集群组网方式可任意选择，备集群会选出首备连接主集群的主DN，灾备集群内都以级联备方式连接首备

两地三中心 图 6 两地三中心部署图 组网特点： 两地三中心，每个AZ都保证至少有一个同步备，同时地点和中心数的增加，集群的可靠性能够达到最高 优势： 具备异地容灾能力，并且能够保证异地容灾数据不丢失

同城双中心 图 5 同城双中心部署图 组网特点： 同城两个AZ，相比单AZ可靠性更强，主中心和同城中心可以分别配置一个同步备 优势： 同城同步复制，任意一个中心故障，另一个中心还可以提供服务，数据不丢