Databend 是一个使用 Rust 研发、开源、完全面向云架构的新式数仓，提供极速的弹性扩展能力，致力于打造按需、按量的 Data Cloud 产品体验。具备以下特点：
- 开源 Cloud Data Warehouse 明星项目
- Vectorized Execution 和 Pull&Push-Based Processor Model
- 真正的存储、计算分离架构，高性能、低成本，按需按量使用
- 完整的数据库支持，兼容 MySQL ，Clickhouse 协议
- 完善的事务性，支持 Time Travel, Database Clone， Data Share 等功能
- 支持基于同一份数据的多租户读写、共享操作
现在使用 Databend 的用户越来越多后，大家面临一个问题，使用 Databend 如何备份呢？是不是需要如同 MySQL 一样每天做一个物理备份或是逻辑备份呢？答案是：可能还有更好的办法。这篇文章和大家聊一下 Databend 中数据的生命周期，然后再来看 Databend 如何做备份管理。
首先我们来看一下 Databend 的架构
Databend 的写入操作是有事务性保证，基于事务隔离 RR 实现的，底层的数据存储是基于对象存储，实质上数据的持久化安全也是依赖于底层的对象存储，所以选择云厂商的 S3, OSS, COS 也是不错的选择，如果是自建的 minio, ceph 一定要做集群保证。因为是基于对象存储写入，所以任务的写入都可以理解为是一个增量操作，这也让 Databend 省掉了日志管理，更多的需要把表和对应的 snapshot 关联起来就可以让数据恢复到任意的时间点。接下来分 4 个方面看看 Databend 如何利用对象存储实现一个无须备份，但数据永远不丢失的方案。
Databend 数据生命周期核心：Snapshot
在讲 Databend snapshot 之前，抛出来一个问题：
- 如果想访问一个表 5 分钟前的数据怎么处理，
- 一个 delete from tb ; 没有 where 条件怎么恢复？
如果在别的数据库这两个需求，基本都是灾难。但在 Databend 中，这些是非常轻松可以完成的。演示如下：
MySQL [default]> create table d_tb1(c1 int, c2 varchar);
Query OK, 0 rows affected (0.011 sec)
MySQL [default]> insert into d_tb1 values(1,'databend');
Query OK, 0 rows affected (0.018 sec)
MySQL [default]> insert into d_tb1 values(2,'MySQL');
Query OK, 0 rows affected (0.016 sec)
MySQL [default]> insert into d_tb1 values(3,'Hive');
Query OK, 0 rows affected (0.016 sec)
MySQL [default]> insert into d_tb1 values(4,'Hbase');
Query OK, 0 rows affected (0.016 sec)
MySQL [default]> select * from d_tb1;
+------+----------+
| c1 | c2 |
+------+----------+
| 1 | databend |
| 3 | Hive |
| 2 | MySQL |
| 4 | Hbase |
+------+----------+
4 rows in set (0.018 sec)基于 snapshot 读取数据
总共写入了 4 行数据，我们来看一下对应的 snapshot 相关的数据：
MySQL [default]> select snapshot_id,previous_snapshot_id, timestamp from fuse_snapshot('default','d_tb1');
+----------------------------------+----------------------------------+----------------------------+
| snapshot_id | previous_snapshot_id | timestamp |
+----------------------------------+----------------------------------+----------------------------+
| b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6 | 34b8df220edc4d8cb9e3e76118788686 | 2022-08-30 01:19:06.367120 |
| 34b8df220edc4d8cb9e3e76118788686 | 4bb479751b7144d8aa2b53e5b281453f | 2022-08-30 01:18:53.202724 |
| 4bb479751b7144d8aa2b53e5b281453f | a2801ed9656d42c9812f2921214f0795 | 2022-08-30 01:18:35.597615 |
| a2801ed9656d42c9812f2921214f0795 | NULL | 2022-08-30 01:18:21.750208 |
+----------------------------------+----------------------------------+----------------------------+
4 rows in set (0.007 sec)我们看到 previouse_snapshot_id 为 NULL 是第一次写入的操作。对应的数据是：insert into d_tb1 values(1,'databend');如果想读取这个 snapshot 的数据方法：
MySQL [default]> select * from d_tb1 at(SNAPSHOT=>'a2801ed9656d42c9812f2921214f0795');
+------+----------+
| c1 | c2 |
+------+----------+
| 1 | databend |
+------+----------+
1 row in set (0.010 sec)看到这里是不是觉得这里充满了魔法了。同样也可以使用时间来访问历史的数据：
MySQL [default]> select * from d_tb1 at(timestamp=>'2022-08-30 01:18:21.750208'::timestamp);
+------+----------+
| c1 | c2 |
+------+----------+
| 1 | databend |
+------+----------+
1 row in set (0.010 sec)这个时间不用精确值，只用比当行对应的 timestamp 值大，小于上面一行的 timestamp 就可以获取对应的精确数据。
再来看一下 delete 没有 where 条件的操作:
MySQL [default]> delete from d_tb1;
Query OK, 0 rows affected (0.012 sec)
MySQL [default]> select * from d_tb1;
Empty set (0.010 sec)
MySQL [default]> select snapshot_id,previous_snapshot_id, timestamp from fuse_snapshot('default','d_tb1');
+----------------------------------+----------------------------------+----------------------------+
| snapshot_id | previous_snapshot_id | timestamp |
+----------------------------------+----------------------------------+----------------------------+
| ec52197b4c344f8d8a353eff8a812de7 | b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6 | 2022-08-30 01:32:03.227960 |
| b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6 | 34b8df220edc4d8cb9e3e76118788686 | 2022-08-30 01:19:06.367120 |
| 34b8df220edc4d8cb9e3e76118788686 | 4bb479751b7144d8aa2b53e5b281453f | 2022-08-30 01:18:53.202724 |
| 4bb479751b7144d8aa2b53e5b281453f | a2801ed9656d42c9812f2921214f0795 | 2022-08-30 01:18:35.597615 |
| a2801ed9656d42c9812f2921214f0795 | NULL | 2022-08-30 01:18:21.750208 |
+----------------------------------+----------------------------------+----------------------------+
5 rows in set (0.007 sec)从上面的 snapshot 来看，增加一个新的 snapshot，所以我们为了访问 delete 的数据，就可以利用 at 语句访问前一个 snapshot 就可以，如下：
MySQL [default]> select * from d_tb1 at(snapshot=>'ec52197b4c344f8d8a353eff8a812de7');
Empty set (0.010 sec)
MySQL [default]> select * from d_tb1 at(snapshot=>'b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6');
+------+----------+
| c1 | c2 |
+------+----------+
| 3 | Hive |
| 4 | Hbase |
| 2 | MySQL |
| 1 | databend |
+------+----------+
4 rows in set (0.011 sec)恢复这个表，也可以考虑:
create table d_tb1_new as select * from d_tb1 at(snapshot=>'b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6'); 再进行 rename 操作即可。关于 at 语法参考：https://databend.rs/doc/refer...这些特性也是依赖于 Databend 使用底层时使用的对象存储，所有的写入都是增量写入。例如：对于 Delete 也只是操作的 meta 并没有真正的删除数据。这也是 Databend 的一个特性：Time travle。
Snapshot 终极大招
在上面的演示中，我们看到利用 Databend 的 at 语句加上 snapshot 和 timestamp 实现对表任意时间点和操作前的访问。在最后恢复数据时，我们还需要借助于建一个新表，然后 Select 出来数据，然后对外访问。那有没有更快的方法呢？Databend 永远不会让你失望，当然更快的方法。接下来给你演示一下。首先我们来一下 d_tb1 和 snapshot_location 对应关系：
MySQL [default]> select snapshot_id, snapshot_location from fuse_snapshot('default','d_tb1');
+----------------------------------+------------------------------------------------------+
| snapshot_id | snapshot_location |
+----------------------------------+------------------------------------------------------+
| ec52197b4c344f8d8a353eff8a812de7 | 1/15967/_ss/ec52197b4c344f8d8a353eff8a812de7_v1.json |
| b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6 | 1/15967/_ss/b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6_v1.json |
| 34b8df220edc4d8cb9e3e76118788686 | 1/15967/_ss/34b8df220edc4d8cb9e3e76118788686_v1.json |
| 4bb479751b7144d8aa2b53e5b281453f | 1/15967/_ss/4bb479751b7144d8aa2b53e5b281453f_v1.json |
| a2801ed9656d42c9812f2921214f0795 | 1/15967/_ss/a2801ed9656d42c9812f2921214f0795_v1.json |
+----------------------------------+------------------------------------------------------+
5 rows in set (0.007 sec)
MySQL [default]> show create table d_tb1;
+-------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table | Create Table |
+-------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| d_tb1 | CREATE TABLE `d_tb1` (
`c1` INT,
`c2` VARCHAR
) ENGINE=FUSE SNAPSHOT_LOCATION='1/15967/_ss/ec52197b4c344f8d8a353eff8a812de7_v1.json' |
+-------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.006 sec)从上面的信息中可以看来，每个表后面通过 SNAPSHOT_LOCATION 的对应的版本对应起来。那么如果我们创建一个基于前面 snapshot_id 对应的 snapshot_location 对应的位置，会怎么样呢？来操作一下：
MySQL [default]> CREATE TABLE `d_tb2` (
-> `c1` INT,
-> `c2` VARCHAR
-> ) ENGINE=FUSE SNAPSHOT_LOCATION='1/15967/_ss/b031e57aa06443cc9d3ffadb3023dec6_v1.json';
Query OK, 0 rows affected (0.013 sec)
MySQL [default]> select * from d_tb2;
+------+----------+
| c1 | c2 |
+------+----------+
| 3 | Hive |
| 1 | databend |
| 2 | MySQL |
| 4 | Hbase |
+------+----------+
4 rows in set (0.010 sec)可以看到数据又回来了。这样也可以通过 rename 的方式直接对外，提供服务。是不是感觉到更神奇。基于 Snapshot 的引用创建表，也是我们 Databend 数据 Share 的一个核心。Snapshot 方式的数据管理，也让 Databend 天然具备了 RR 事务隔离级的读写操作。
总结
在上面的文章中我们演示了 snapshot 在 Databend 对于数据生命周期的访问控制。这里有一个核心就是云对象存储不能炸了。在这个前题下，如果备份 Databend 的数据可以有以下几种方法：
- 每天备份一下对应的表结构。
- 每天备份一下对应表的 fuse_snapshot 对应输出。
- 如果是自建的存储可以增加副本数来增加安全性。
关于 Databend
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文章首发于公众号：Databend