初识华为GaussDB

1 2019.5.15发布

华为于2019年5月15日在北京召开了数据库及存储产品发布会，发布了人工智能原生（AI-Native）数据库GaussDB和分布式存储FusionStorage 8.0共两款产品。发布会上华为常务董事汪涛提出：“华为此次面向全球发布AI-Native数据库GaussDB，提升华为云能力，充分发挥 X86、ARM、GPU、NPU等多样性算力优势，持续推进AI战略，积极构筑产业生态，并与合作伙伴一起迈向智能时代。”产品发布至今已有4个月有余，根据发布会内容及网络资料整理本篇文章了解华为数据库产品，录播地址如下：

https://e.huawei.com/topic/database-storage-launch2019/cn/index.html
 

2 GaussDB

GaussDB的名字来自于德国科学家高斯（Gauss），高斯是德国著名数学家、物理学家、天文学家、几何学家，大地测量学家。产品命名为Gauss的用意是致敬数学，致敬科学家。

华为在数据库领域已经有 12 年的开发经验，GaussDB基于 PostgreSQL9.2开发。华为 GaussDB 是一个企业级 AI-Native 分布式数据库。采用 MPP(Massive Parallel Processing)架构，支持行存储与列存储，提供PB(Petabyte，2 的 50 次方字节)级别数据量的处理能力。可以为超大规模数据管理提供

高性价比的通用计算平台，也可用于支撑各类数据仓库系统、BI(Business Intelligence)系统和决策支持系统，为上层应用的决策分析提供服务。华为 GaussDB 将 AI 能力植入到数据库内核的架构和算法中，为用户提供更高性能、更高可用、更多算力支持的分布式数据库。

3 革命性突破

GaussDB有两大革命性突破：

第一，首次将人工智能技术融入分布式数据库的全生命周期，实现自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创基于深度强化学习的自调优算法，调优性能比业界提升60%以上。

第二，通过异构计算创新框架充分发挥X86、ARM、GPU、NPU多种算力优势，在权威标准测试集TPC-DS上，性能比业界提升50%，排名第一。

华为希望通过智能、异构、融合这三个方面，重新定义数据处理平台。

4 GaussDB产品线

从上图来看，GaussDB分为3条产品线，OLTP数据库、OLAP数据库、HTAP多模引擎数据库，分别对应着GaussDB 100、GaussDB 200、GaussDB 300。

GaussDB 100：OLTP型数据库，不支持分布式，2011年开始研发。GaussDB 100 包括两条线，一条产品线是基于单机版开源数据库 PostgreSQL 研发的产品，另一条线是自研内核的 GaussDB 100 产品。后面这一条线是近几年华为研发的产品。目前该产品已经应用在招商银行。

GaussDB 200：OLAP为主，兼顾OLTP，支持分布式，2012年开始研发，在基于传统关系型数据库的 SQL 引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，为各行业 PB 级海量数据分析提供有竞争力的解决方案。

GaussDB 300：HTAP型数据库，分布式并行关系型数据库系统，架构上着重构筑传统数据库的企业级能力和互联网分布式数据库的高扩展和高可用能力，完全兼容 SQL 标准，提供百万级 TPMC 的交易处理能力和企业级可靠性。

5 应用场景

截至目前，华为GaussDB数据库和FusionInsight解决方案已经应用于全球60个国家及地区，服务于1500多个客户，拥有500多家商业合作伙伴，并广泛应用于金融、运营商、政府、能源、医疗、制造、交通等多个行业。根据数据中心联盟最近发布的第八批大数据产品评测结果，华为GaussDB率先通过了512节点分布式分析型数据库基础能力评测。发布会中介绍了如下3个案例：

①招商银行零售银行：使用GaussDB分布式OLTP数据库后，其综合交易流水平台、风险预警平台和重资产营销平台管理数据的容量提升10倍，AI的故障恢复速度提升30倍，相较其它产品30秒的RTO时间，GaussDB可以做到1秒以内。

②某大型银行智慧银行项目：使用GaussDB分布式OLAP数据库后，其分析师平台、数据仓库和数据集市的数据分析效率大幅提升，相较友商产品TPC-DSBenchmark 2.68M的成绩，GaussDB能达到4.03M，提升达到50%。

③中国民生银行：使用GaussDB分布式HTAP数据库后，一套架构能够支持流数据库、图数据库、空间数据、文本数据库和关系数据库五种类型数据的混合负载，在解决扩展性和性能瓶颈问题的同时，可有效分散风险，提升业务连续性。

 

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