MPP概述

前言

最近忙于工作，有一段时间没更新自己的博客了，也就意味着囤积了一波需要梳理总结并记录的知识点，但可以保证的是所有都是零星的知识点，不会涉及工作内容。

一、MPP简介

MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，将任务并行的分散到多个服务器和节点上，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。

1、MPP本质上是基于数据库的集群架构，基于数据库并区别于传统单节点数据库，支持多节点分布式存储和计算。（值得一提的是并不是所有的数据库集群方案都是基于分布式存储的）
2、MPP应该是多用作数据仓库，支撑查询和分析类应用场景。（个人理解）。
3、用关系型数据库（例如PostgreSQL），搭建一个分布式存储和计算的多节点集群，就基本形成了一个MPP数据库系统。

二、数据库非共享集群、数据库共享集群

MPP属于数据库非共享集群，故在此对数据库非共享集群、数据库共享集群进行简单区分，便于理解。

1、数据库非共享集群

在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。

2、数据库共享集群

Data Shared Cluster 数据共享集群，简称DSC，是并行集群，位于不同服务器系统的DM实例同时访问同一个数据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控制文件、联机日志和数据文件存放在共享的设备上，能够被集群中的所有节点同时访问。
DSC的优点主要在于高可用和负载均衡，一台机器宕机不影响应用访问数据库。

传统的单节点不属于集群，双机热备或Oracle RAC等，均是基于共享存储的。
Oracle RAC集群架构图：

三、MPP架构

1、MPP架构特征

（1）任务并行执行

基于MPP架构，数据库支持大规模任务并行执行。

（2）私有资源

基于MPP架构，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统。

（3）数据分布式存储(本地化)

基于MPP架构，分布式数据存储场景，每个节点都有独立的磁盘存储系统，可以本地化存储数据。

（4）分布式计算

基于MPP架构，分布式数据存储场景，每个节点都有独立的内存系统，数据在各节点上完成计算后再存入各节点的物理磁盘。

（5）横向扩展

基于MPP架构，各个节点独立，故便于横向拓展。

（6）Shared Nothing架构。

shared noting(SN)是一种分布式计算架构。这这种架构中，每一个节点都是独立的，自给的，在系统中不存在单点竞争。更明确地说，没有节点共享存储和硬盘。人们通常将SN和大量保存中央存储状态信息的系统进行对比，无论是在数据库，应用服务器或者是其他相似的单点竞争。
SN相对中央控制架构有很大的优点。SN可以避免单点故障，拥有自我恢复能力，并且在不破坏原有系统的情况下进行升级。

2.MPP部署架构

MPP部署架构是由多个SMP（对称多处理器结构，Symmetrical Multi-Processing）服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器(每个SMP服务器称节点)通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源(内存、存储等)，是一种完全无共享(Share Nothing)结构，因而扩展能力最好，理论上其扩展无限制。

四、MPP数据库

1、MPPDB简介

MPPDB是一款 Shared Nothing 架构的分布式并行结构化数据库集群，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统。

2、MPPDB架构

MPPDB 采用完全并行的MPP + Shared Nothing 的分布式扁平架构，这种架构中的每一个节点（node）都是独立的、自给的、节点之间对等，而且整个系统中不存在单点瓶颈，具有非常强的扩展性。

3、MPPDB特征

(1) 低硬件成本

完全使用 x86 架构的 PC Server，不需要昂贵的 Unix 服务器和磁盘阵列。

(2) 集群架构与部署

完全并行的 MPP + Shared Nothing 的分布式架构，采用 Non-Master 部署，节点对等的扁平结构。

(3) 海量数据分布压缩存储

可处理 PB 级别以上的结构化数据，采用 hash分布、random 存储策略进行数据存储；同时采用先进的压缩算法，减少存储数据所需的空间，可以将所用空间减少 1~20 倍，并相应地提高 I/O 性能；

(4) 数据加载高效性

基于策略的数据加载模式，集群整体加载速度可达2TB/h。

(5) 高扩展、高可靠

支持集群节点的扩容和缩容，支持全量、增量的备份/恢复。

(6) 高可用、易维护

数据通过副本提供冗余保护，自动故障探测和管理，自动同步元数据和业务数据。提供图形化工具，以简化管理员对数据库的管理工作。

(7) 高并发

读写不互斥，支持数据的边加载边查询，单个节点并发能力大于 300 用户。

(8) 行列混合存储

提供行列混合存储方案，从而提高了列存数据库特殊查询场景的查询响应耗时。

(9) 标准化

支持SQL92 标准，支持 C API、ODBC、JDBC、ADO.NET 等接口规范。

4、常见MPPDB

国外DBMPP产品：

GREENPLUM(EMC)

Greenplum是一个面向数据仓库应用的关系型数据库,它基于流行的PostgreSQL开发,有良好的体系结构,在数据存储,高并发,高可用,线性扩展,反应速度,易用性和性价比等方面有非常明显的优势.大数据,Greenplum的性能在TB级别数据量的表现上非常优秀,单机性能相比Hadoop要快上好几倍;在功能和语法上,要比Hadoop上的SQL引擎Hive好用很多,普通用户更加容易上手,Greenplum有着完善的工具,整个体系都比较完善,不需要像Hive一样花太多的时间和精力进行改造.非常适合作为一些大型数据仓库的解决方案.Greenplum能够方便地与Hadoop进行结合,直接把数据卸载Hadoop上,并且能够直接在数据库上写MapReduce任务,同时配置简单.

Asterdata(Teradata)、Nettezza(IBM)、Vertica(HP)

国内DBMPP产品：
DM达梦、TiDB （pingCAP）、OpenGauss & GaussDB （高斯数据库）、SequoiaDB（巨杉数据）、OB & PolarDB （阿里）、TDSQL（腾讯）、GBase 8a MPP cluster(南大通用)