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数据库逻辑结构图 GaussDB 的数据库节点负责存储数据，其存储介质也是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍数据库节点都有哪些对象，以及这些对象之间的关系。数据库逻辑结构如图1。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，表空间是一个目录，实例中可以存在多个表空间，其中存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 父主题： 数据库系统概述
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数据库逻辑结构图 集群的每个DN负责存储数据，其存储介质是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍每个DN上有哪些对象，以及这些对象之间的关系。另外介绍数据在不同节点的分布方式。数据库逻辑结构如图1所示。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，表空间是一个目录，集群中可以存在多个表空间，其中存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 数据在不同的DN上有四种分布方式，可以在建表的时候指定：REPLICATION、HASH、RANGE、LIST。 父主题： 数据库系统概述
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事务管理 在事务管理上，GaussDB采取了MVCC（多版本并发控制）结合两阶段锁的方式，其特点是读写之间不阻塞。GaussDB的astore存储引擎将历史版本数据和当前元组的版本放在了一起。GaussDB的astore存储引擎没有回滚段的概念，但是为了定期清除历史版本数据，GaussDB的astore存储引擎引入了VACUUM线程。一般情况下，除非用户要做性能调优，否则不用特别关注VACUUM线程。GaussDB的ustore存储引擎是将历史版本数据统一存放到undo回滚段里，由undo回收线程统一清理历史版本数据。此外，GaussDB对于单语句查询（没有使用BEGIN等语句显示启动事务块）是自动提交事务的。
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事务管理 在事务管理上，GaussDB采取了MVCC（多版本并发控制）结合两阶段锁的方式，其特点是读写之间不阻塞。GaussDB的astore存储引擎将历史版本数据和当前元组的版本放在了一起。GaussDB的astore存储引擎没有回滚段的概念，但是为了定期清除历史版本数据，GaussDB的astore存储引擎引入了VACUUM线程。一般情况下，除非用户要做性能调优，否则不用特别关注VACUUM线程。GaussDB的ustore存储引擎是将历史版本数据统一存放到undo回滚段里，由undo回收线程统一清理历史版本数据。此外，GaussDB对于单语句查询（没有使用BEGIN等语句显示启动事务块）是自动提交事务的。
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静态编译架构 从整个数据库服务的组成架构来看，存储引擎向上对接SQL引擎，为SQL引擎提供或接收标准化的数据格式（元组或向量数组）。向下对接存储介质，按照特定的数据组织方式，以页面、压缩单元（Compress Unit）或其他形式为单位，通过存储介质提供的特定接口，对存储介质中的数据完成读写操作。GaussDB通过静态编译使数据库专业人员可以为特定的应用程序需求选择专用的存储引擎。为了减少对执行引擎的干扰，提供行存访问接口层TableAM，用来屏蔽底层行存引擎带来的差异，使得不同行存引擎可以分别独立演进，如图1所示。 图1 静态编译架构 在此基础之上，存储引擎通过日志系统提供数据的持久化和可靠性能力。通过并发控制（事务）系统保证同时执行的多个读写操作之间的原子性、一致性和隔离性，通过索引系统提供对特定数据的加速寻址和查询能力，通过主备复制系统提供整个数据库服务的高可用能力。 行存引擎主要面向OLTP（OnLine Transaction Processing）类业务应用场景，适合高并发、小数据量的单点或小范围数据读写操作。行存引擎向上为SQL引擎提供元组形式的读写接口，向下以页面为单位通过可扩展的介质管理器对存储介质进行读写操作，并通过页面粒度的共享缓冲区来优化读写操作的效率。对于读写并发操作，采用多版本并发控制（MVCC、Multi-Version Concurrency Control）；对于写并发操作，采用基于两阶段锁协议（2PL、Two-Phase Locking）的悲观并发控制（PCC、Pessimistic Concurrency Control）。当前，行存引擎默认的介质管理器采用磁盘文件系统接口，后续可扩展支持块设备等其他类型的存储介质。GaussDB行存引擎可以选择基于Append update的Astore或基于In-place update的Ustore。 父主题： 存储引擎体系架构概述
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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一般会对其进行缓存。缓存池允许直接从内存中处理经常使用的数据，从而加快了处理速度。 检查点：不同存储引擎一般都支持增量checkpoint/double write或全量checkpoint/full page write模式。应用可以根据不同条件进行选择增量或者全量，这个对存储引擎是透明的。 日志：GaussDB采用的是物理日志，其写入/传输/回放对存储引擎透明。 父主题： 存储引擎体系架构概述
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场景示例B 根据分摊金额查看账单金额。 客户在成本中心的“成本分析”页面查看到07月存在9.19元的云硬盘摊销成本，想要查看原始订单消费情况。 在当前页面导出的07月的摊销成本明细。 通过产品类型筛选当前分摊月的成本详情。 绿色框中是成本分摊到07月的所有订单号，红色框中是分摊月中的成本构成： 第一行订单原始成本为3.5，表示订单金额为3.5，期初分摊为0，本月分摊金额为3.390625，期末未分摊0.109375，0+3.390625+0.109375=3.5。 第二行订单原始成本为7，表示订单金额为7，期初分摊为0，本月分摊金额为5.6875，期末未分摊1.3125，0+5.6875+1.3125=7。 第三行订单原始成本为3.5，表示订单金额为3.5，期初分摊为3.3870966，本月分摊金额为0.11290322，期末未分摊0，3.3870966+0.11290322+0=3.5。 当月摊销金额=3.390625+5.6875+0.11290322=9.19102822，截取分之后的小数后，“成本分析”页面展示的摊销金额为9.19元。
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事务管理 在事务管理上，GaussDB采取了MVCC（多版本并发控制）结合两阶段锁的方式，其特点是读写之间不阻塞。GaussDB的MVCC没有将历史版本数据统一存放，而是和当前元组的版本放在了一起。GaussDB没有回滚段的概念，但是为了定期清除历史版本数据，GaussDB引入了VACUUM线程。一般情况下，除非用户要做性能调优，否则不用特别关注VACUUM线程。此外，GaussDB对于单语句查询（没有使用BEGIN等语句显示启动事务块）是自动提交事务的。
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数据库逻辑结构图 GaussDB的数据库节点负责存储数据，其存储介质也是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍数据库节点都有哪些对象，以及这些对象之间的关系。数据库逻辑结构如图1。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，是一个目录，可以存在多个，里面存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 父主题： 概述
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数据库逻辑结构图 GaussDB的数据库节点负责存储数据，其存储介质也是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍数据库节点都有哪些对象，以及这些对象之间的关系。数据库逻辑结构如图1。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，是一个目录，实例中可以存在多个表空间，里面存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 父主题： 数据库系统概述
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数据库逻辑结构图 集群的每个DN负责存储数据，其存储介质也是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍每个DN上都有哪些对象，以及这些对象之间的关系。另外介绍数据在不同节点的分布方式。数据库逻辑结构如图1所示。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，是一个目录，集群中可以存在多个表空间，里面存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 数据在不同的DN上有四种分布方式，可以在建表的时候指定：REPLICATION、HASH、RANGE、LIST。 父主题： 数据库系统概述
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数据库逻辑结构图 GaussDB的数据库节点负责存储数据，其存储介质也是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍数据库节点都有哪些对象，以及这些对象之间的关系。数据库逻辑结构如图1。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，表空间是一个目录，实例中可以存在多个表空间，其中存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 父主题： 数据库系统概述
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数据库逻辑结构图 GaussDB的数据库节点负责存储数据，其存储介质也是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍数据库节点都有哪些对象，以及这些对象之间的关系。数据库逻辑结构如图1。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，表空间是一个目录，实例中可以存在多个表空间，其中存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 父主题： 数据库系统概述
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数据库逻辑结构图 集群的每个DN负责存储数据，其存储介质是磁盘，本节主要从逻辑视角介绍每个DN上有哪些对象，以及这些对象之间的关系。另外介绍数据在不同节点的分布方式。数据库逻辑结构如图1所示。 图1 数据库逻辑结构图 Tablespace，即表空间，表空间是一个目录，集群中可以存在多个表空间，其中存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据库间相互隔离。数据库管理的对象可分布在多个Tablespace上。 Datafile Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库，也只能对应到一个Tablespace。每张表对应的数据文件必须在同一个Tablespace中。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 数据在不同的DN上有四种分布方式，可以在建表的时候指定：REPLICATION、HASH、RANGE、LIST。 父主题： 数据库系统概述
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静态编译架构 从整个数据库服务的组成构架来看，存储引擎向上对接SQL引擎，为SQL引擎提供或接收标准化的数据格式（元组或向量数组）；存储引擎向下对接存储介质，按照特定的数据组织方式，以页面、压缩单元（Compress Unit）或其他形式为单位，通过存储介质提供的特定接口，对存储介质中的数据完成读、写操作。GaussDB Kernel通过静态编译使数据库专业人员可以为特定的应用程序需求选择专用的存储引擎。为了减少对执行引擎的干扰，提供行存访问接口层TableAM，用来屏蔽底层行存引擎带来的差异，使得不同行存引擎可以分别独立演进。如下图所示。 在此基础之上，存储引擎通过日志系统提供数据的持久化和可靠性能力。通过并发控制（事务）系统保证同时执行的、多个读写操作之间的原子性、一致性和隔离性，通过索引系统提供对特定数据的加速寻址和查询能力，通过主备复制系统提供整个数据库服务的高可用能力。 行存引擎主要面向OLTP（OnLine Transaction Processing）类业务应用场景，适合高并发、小数据量的单点或小范围数据读写操作。行存引擎向上为SQL引擎提供元组形式的读写接口，向下以页面为单位通过可扩展的介质管理器对存储介质进行读写操作，并通过页面粒度的共享缓冲区来优化读写操作的效率。对于读写并发操作，采用多版本并发控制（MVCC，Multi-Version Concurrency Control）；对于写写并发操作，采用基于两阶段锁协议（2PL，Two-Phase Locking）的悲观并发控制（PCC，Pessimistic Concurrency Control）。当前，行存引擎默认的介质管理器采用磁盘文件系统接口，后续可扩展支持块设备等其他类型的存储介质。GaussDB Kernel行存引擎可以选择基于Append update 的Astore或基于In-place update的Ustore。 父主题： 存储引擎体系架构概述
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