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数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-逻辑集群概述:应用场景

时间：2024-12-11 17:25:58

数据仓库服务 GAUSSDB(DWS) GaussDB(DWS)逻辑集群管理

应用场景

场景一：将不同资源要求的数据隔离

图3 基于不同资源要求划分逻辑集群
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如上图所示，不同资源要求的数据就分开存放到不同逻辑集群中，同时不同逻辑集群之间也支持互访，在保证资源隔离的基础上也可以保证功能不受影响。

T1和T2表主要用于大批量数据计算，并生成报表数据（比如银行跑批）。这个过程由于需要大批量导入和大数据查询，所以对节点的内存和IO资源消耗比较高，且耗时比较长，但这类查询对实时性要求不高，因此可以将这些数据划分到一个独立的逻辑集群中。
T3和T4表包含了一些计算数据和实时数据，主要用于业务点查和实时查询，这类查询要求实时性高，为避免其他高负载操作影响，可以将这些数据划分到独立的逻辑集群中。
T5和T6表主要用于大并发OLTP类操作，数据更新非常频繁，对IO非常敏感，为了避免大数据查询对其影响，可以将这类表划分到独立的逻辑集群中。

场景二：不同业务要求的数据隔离，扩展数据集群多租户的能力

图4 逻辑集群多业务数据和多租户管理
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大规模数据库集群往往同时包含很多业务的数据，不同业务有不同的数据表，为了对不同业务进行资源隔离，可以通过创建多租户来实现。将不同业务用户分配给不同租户，以便减少业务之间资源竞争。但随着业务规模不断扩大，集群系统中的业务数目越来越多，通过划分多租户来管理越来越难以控制资源竞争。由于每个表都会分布在数据库集群的所有DN节点上，因此每次数据表操作都可能会涉及所有DN节点，这会导致网络压力增大和系统资源消耗，单纯通过扩大集群规模也很难解决。所以可通过划分多个逻辑集群解决业务数量扩大问题，如上图所示。

通过划分独立的逻辑集群，将新增的业务分配到独立的逻辑集群上，这样新增业务对原有业务的影响会很小。而原有逻辑集群中的业务规模如果扩大，也可以通过对原有逻辑集群扩容来解决。