专访阿里资深研发工程师窦贤明：PG与商业数据库差距并不明显

时间 2019-11-19

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窦贤明认为，支持类型、功能和语法丰富，性能优良

9月24日，窦贤明将参加在北京举办的线下活动，并作主题为《Greenplum分片案例分析》的分享。值此，他分享了PG、工做上的一些经历和经验。

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正文：

和大部分人同样，窦贤明也是被PG吸引过去的。有点特别的是，他以前彻底不是作数据库的，“云计算刚刚兴起，分布式方兴未艾时，我一头扎了进去。”而和PG的结缘，也很巧合，“后来分布式数据库有紧急的工做须要去支持一下，而后就接触到了PostgreSQL。”

“接触以后发现，代码看起来挺漂亮的嘛，挺像我处女座的风格，而后玩着玩着就进来了。” 窦贤明对PG非常有感受。

然后，他加入阿里，完全扑入PG的怀抱，负责ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的内核源码开发与维护工做。

这份工做挑战挺多。好比某个特性原本在正常环境没什么问题的，但在云环境中就出问题了；好比针对云环境的优化以外，客户群体的复杂性也带来更高的自动化程度的要求；再者，就是功能上的需求和问题的修复。

解决各类挑战的背后，也加深了对PG的认识，积累下许多经验。好比对“为何CPU满了？”、“为何IO又满了？”、“为何执行时间变长了？”等问题的认识，他说，这类问题的缘由有不少，除了一些特殊场景之外，大部分是能够经过某些方法去解决的，好比索引、冗余数据的清理等。

对于PG性能，窦贤明说，在同台机器未作任何优化的状况下测试TPCC，PG与商业数据库的差距并不明显。若是不是极端或特殊的应用场景，性能上差距是比较小的，“这仍是原生的，不算咱们内部作的性能优化。”他指出。

对于9月24日PG线下的活动，这个直率的专家说：“但愿你们可以玩得开心、能给你们带一点帮助就好。”

固然，他也讲述了ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的内核源码开发与维护工做中的挑战是如何应对的、这位资深工程师眼中的PG究竟什么样……等等。

更为具体的内容，请查看如下完整采访：

云栖社区：请介绍下你以及所从事的工做

窦贤明：我是窦贤明，研发工程师一枚。如今在阿里云数据库内核服务组里，参与PostgreSQL与Greenplum的内核源码维护、开发，以及云上自动化服务之类的工做。最近咱们刚刚完成了Greenplum在云上的部署，你们能够很方便地来把玩一下，而不用本身费心费力地去搭建。

云栖社区：说说你和PG结缘的过程

窦贤明：我以前不是作数据库的，主要接触内核、驱动、文件系统之类的东西。在几年前，到了一家公司作分布式存储。那个时候云计算刚刚兴起，分布式方兴未艾，有大行其道之势，因而就一头扎了进去。到了以后，分布式数据库这边有些紧急的工做须要我去支持一下，而后就接触到了PostgreSQL。接触以后发现，代码看起来挺漂亮的嘛，挺像我处女座的风格，而后玩着玩着就进来了。

后来就到了阿里这边专门搞这个，还挺巧合的。

云栖社区：你在作ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的内核源码开发与维护工做中，有没有遇到什么挑战？都是如何解决的？

窦贤明：其实挑战仍是挺多的，尤为是咱们所支持的云计算环境中。好比某个特性原本在正常环境没什么问题的，但在云环境中就出问题了。这个对咱们来讲是出现比较多的挑战的地方，须要针对云环境作不少内核上的定制和优化。

除了针对云环境的优化以外，客户群体的复杂性也带来更高的自动化程度的要求。由于不可能人去一个个解决客户的问题，那么如何把这些客户的问题经过自动化来解，是挑战咱们去作的事情。

再者，就是功能上的需求和问题的修复。虽然说“No silver bullet”，但对于咱们客户来说都是但愿功能尽可能去完善；另一个就是内核自己会有一些问题，不论是Bug也好仍是设计上、实现上的问题，这些都是要咱们团队去处理的。

云栖社区：你还为云数据库的良好运行保驾护航，保障用户在云数据库上的良好体验，可否介绍下当前用户遇到的最多见的问题，以及缘由是什么？

窦贤明：在我接触到的问题当中，除了比较特别的使用上的问题外，咱们遇到比较多的是性能问题。常常会被问到形如“为何CPU满了？”、“为何IO又满了？”、“为何执行时间变长了？”之类的问题。这类问题的缘由有不少，除了一些特殊场景之外，大部分是能够经过某些方法去解决的，好比索引、冗余数据的清理等。

但由于面向的云上客户群体比较复杂一点，对PG和数据库的熟悉程度多少有别，在针对这种问题方面咱们团队也是花了不少精力去作这个事情。好比数据库的一键诊断，给用户一个诊断报告，用户看了以后对本身数据库的状况就一目了然了，哪条SQL该怎么作之类的。目前咱们收到了比较多的正面评价。

云栖社区：你眼中的PG是什么样的，请谈谈它的优缺点

窦贤明：不少人有一个相对比较一致的见解，认为PG属于比较学院派的。从实现上来说，PG的代码实现上可圈可点、比较规范，符合数据库原理，甚至能够做为教学范例来看。包括其实现上模块的划分、运行时的架构设计、ACID的实现和用法上权限的设计、SQL标准的支持、数据类型的支持等方面，都是比较中规中矩的，因此第一个关键字就是标准。

第二个是丰富，丰富主要体如今两个方面：

1.支持的类型方面：PG支持很是丰富的数据类型，除了常见的数据类型外，还支持包括JSON、GIS（geography和geometry）、XML、枚举、二进制等，甚至还有数组类型（对，你没看错，就是与编程语言中很相近的数组类型，你确定懂我在说什么）。除此以外，还能够本身定制类型，好比IP等；同时定制类型的相关操做，好比avg、sum等，并且是强类型。可能你们日常数据库用的比较随意，会比较喜欢弱类型或者自动类型转换，但这个其实有代价的，在云上咱们就遇到过不少相似的问题。对于数据库数据类型的合理使用，应该是应用开发者和DBA的必修课，能够带来不少收益。

2.功能和语法的丰富：语法的丰富很好解释，PG支持几乎全部的SQL标准，并且在语法实现上也很规范，这意味着友好和健壮。再加上其所支持的丰富的函数和存储过程语言（你能够用SQL、C、Python、Java、Perl等来写存储过程），这意味着PG能够适应各类各样的功能需求。PostgreSQL自然地具备很是良好的扩展性，依托于PG的插件，你能够很容易地添加或者去除相应的功能。并且，在PG生态里，不少比较牛逼闪闪的功能都是插件所提供的，而且不是内核维护者来开发的。这意味着，你彻底能够依据本身的需求作任意的定制。并且我了解的DBA中，不少都具备不错的开发能力，以定制功能需求。

3.优良的性能。咱们内部作过一些测试对比，但这里不是太方便公布，只能大概地说，在同台机器上未作任何优化的状况下测试TPCC，PG与商业数据库的差距并不明显。若是不是极端或特殊的应用场景，性能上差距是比较小的，这仍是原生的，不算咱们内部作的性能优化。

不过也有几个缼点：

第一个是知道的人太少了，生态比较脆弱。不少朋友抱怨找不到PG的DBA，想用，而又不敢用。生态脆弱也就致使中文资料比较匮乏，又致使你们学习成本的上升，从而没有造成正循环。而这个是咱们一直在努力的，但愿可以在云上让你们更方便、放心地使用PostgreSQL。

第二个就是PostgreSQL由于MVCC实现机制的缘由，在特殊场景的使用和处理上对使用者有必定能力的要求。虽然如今常规场景也是即开即用，但出了问题，部分用户没有可以Hold住的能力——固然这个也与前面所说的生态有关系。对于这个问题，咱们也在想办法处理，尽可能地消除你们的后顾之忧，好比咱们的数据库一键诊断和专家服务就是专门针对这类客户的。

云栖社区：本期线下活动，你将分享什么议题？对与会者，有什么寄语？

窦贤明：分享的主题是《Greenplum分片案例分析》：经过简单的内核上的分析，给你们介绍一下GP的分片上的用法，和在云上如何快速的把玩起来。

没啥寄语，但愿你们可以玩得开心、能给你们带一点帮助就好。