关于数据库:Databend-在数据归档分析中的优秀表现

前言

本篇文章 基于 Databend 的用户测试体验整顿，详情可戳原文链接查看，注释总体分为四局部：

• Databend 产品简介
• Databend 对 Ceph 的反对
• Databend 在数据归档中的优良体现
• 产品应用总结

Databend 产品简介

atabend 是一个应用 Rust 研发、开源、齐全面向云架构的旧式数仓，提供极速的弹性扩大能力，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 明星我的项目
• Vectorized Execution 和 Pull & Push-Based Processor Model 
• 真正的存储、计算拆散架构，高性能、低成本，按需按量应用
• 残缺的数据库反对，兼容 MySQL，Clickhouse 协定，SQL Over HTTP 等
• 具备欠缺的事务性，反对 Time Travel，Database Clone，Data Share 等性能 
• 反对基于同一份数据进行的多租户读写、共享操作

Databend 官网教程：https://databend.rs/zh-CN/doc…

Databend 对 Ceph 的反对

Databend 部署

产品架构图

• 架构简述：

Query 计算节点：用于协定的解析、SQL 的计算下推。

Meta 元数据节点：用于存储元数据信息，存储在本地磁盘。

• 存储节点反对：

私有云：AWS、阿里、腾讯等的 OSS 产品。

私有化反对：Minlo、Ceph 等等的 S3 协定。

• 简述部署步骤：

1. 下载最新的二进制包。
2. 解压压缩包，并且创立文件夹。
3. 批改配置文件。
4. 启动。

• 部署环境：

操作系统：Centos7Cpeh 版本：12.2.13Databend 版本：v0.7.65
总的来说，Databend 部署相当简略。

第一步：下载 Databend

[root@testsrv ~]#
wget  https://github.com/datafuselabs/databend/releases/download/v0.7.65-nightly/databend-v0.7.65-nightly-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz

第二步：解压缩并创立目录

[root@testsrv ~]#
tar -zxvf databend-v0.7.65-nightly-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
mkdir /usr/local/databend/{bin,data,etc,logs} -p
mv databend-meta /usr/local/databend/bin/ 
mv databend-query /usr/local/databend/bin/

第三步：批改启动配置文件

[root@testsrv ~]#  meta 配置文件批改
cd /usr/local/databend/etc/
cat databend-meta.toml
log_dir            = "/usr/local/databend/logs/_logs1"
metric_api_address = "0.0.0.0:28100"
admin_api_address  = "0.0.0.0:28101"
grpc_api_address   = "0.0.0.0:9191"
[raft_config]
id            = 1
raft_dir ="/usr/local/databend/data/_meta1"
raft_api_port = 28103#172.16.16.12#
raft_listen_host = "172.16.16.12"#
raft_advertise_host = "172.16.16.12"
# Start up mode: singlenode cluster
single        = true

[root@testsrv ~]# query 节点配置文件批改
cat databend-query-node-1.toml
[query]
max_active_sessions = 256
wait_timeout_mills = 5000
# For flight rpc. 写以后机器的 IP 和对应的端口号
flight_api_address = "本机 IP:9091"
# Databend Query http address.
# For admin RESET 
API.http_api_address = "0.0.0.0:8081"
# Databend Query metrics RESET API.
metric_api_address = "0.0.0.0:7071"
# Databend Query MySQL Handler.
mysql_handler_host = "0.0.0.0"
mysql_handler_port = 3307
# Databend Query ClickHouse Handler.
clickhouse_handler_host = "0.0.0.0"
clickhouse_handler_port = 9001
# Databend Query HTTP Handler.
http_handler_host = "0.0.0.0"
http_handler_port = 8000
tenant_id = "test_tenant"
cluster_id = "test_cluster"
table_engine_memory_enabled = true
table_engine_csv_enabled = true
table_engine_parquet_enabled = true
database_engine_github_enabled = true
table_cache_enabled = true
table_memory_cache_mb_size = 1024
table_disk_cache_root = "/usr/local/databend/data/_cache"
table_disk_cache_mb_size = 10240
[log]
log_level = "DEBUG"
log_dir = "/usr/local/databend/logs/_logs"
[meta]
# To enable embedded meta-store, set meta_address to ""meta_embedded_dir ="/usr/local/databend/data/_meta_embedded_1"meta_address ="0.0.0.0:9191"meta_username ="root"meta_password ="root"
meta_client_timeout_in_second = 60
# Storage config.
[storage]storage_type = "s3"
# DISK storage.
[storage.disk]
data_path = "/usr/local/databend/data/stateless_test_data"
# S3 storage. If you want you s3 ,please storage type : s3
[storage.s3]
bucket="databend"
region="region"
endpoint_url="Ceph S3 的地址"
access_key_id="Ceph S3 的 key"
secret_access_key="Ceph S3 的 access"
# Azure storage
[storage.azure_storage_blob]

[root@testsrv ~]# #启动文件批改
/usr/local/databend/bin
[root@testsrv ~]#cat start.sh
ulimit  -n 65535cd /usr/local/databend/nohup /usr/local/databend/bin/databend-meta --config-file=/usr/local/databend/etc/databend-meta.toml 2>&1 >meta.log &
sleep 3
nohup /usr/local/databend/bin/databend-query --config-file=/usr/local/databend/etc/databend-query-node-1.toml 2>&1 >query.log &
cd -
echo "Please usage: mysql -h127.0.0.1 -P3307 -uroot

第四步：启动 Databend

[root@testsrv ~]#
 bash start.sh&

第五步：验证 Databend 并反对 Ceph

[root@testsrv ~]# mysql -h127.0.0.1 -P3307 -uroot  #默认没明码次要看参数  
执行 SQL'root'@127.0.0.1 18:59:  [(none)]> 
select * from system.configs; 
显示失常的 ceph 地址和 key 等信息示意失常
s3.region              
s3.endpoint_url        
s3.access_key_id       
s3.secret_access_key   
s3.bucke

Databend 在数据归档中的优良体现

• 数据归档选型

线上的大量的历史数据，比方日志数据，交易流水，如果继续存在 MySQL 中，会占用大量的存储空间，对线上业务性能造成抖动。然而业务还有读取的需要，不能彻底删除，甚至还有肯定的剖析需要。

例如：业务想计算一下 2000 年某个月某个条件的总数等等，就要思考对数据进行定期归档，当初归档数据库类型的抉择也有很多，能够应用 pt-archiver 工具进行归档，或者利用 DBA 本人写的小程序进行归档。
咱们对于归档数据的抉择，首先要满足以下条件：

• 兼容 MySQL 协定，这样业务的改变最小。如果抉择其余的协定，业务改变较大。
• 高性能的压缩比，能够节俭存储老本。
• 有肯定的计算剖析能力。

那么在归档库的选型中就有几种能够参考：MySQL（独自归档集群）、Databend 等。

• 数据压缩比照

产生 2 亿 的数据别离导入到 MySQL、Databend 看一下数据的压缩状况。

其中 Databend 的压缩比看起来劣势还是很大的。

• 数据分析类型查问测试

次要测一下 MySQL、Databend 对于一些计算类型的 SQL 查问响应工夫。

环境形容：
服务器硬件配置：40 C，256 G，SSD 硬盘。
MySQL：Innodb buffer pool 设置 100 G，SSD 硬盘。
Databend：默认配置，但 S3 是机械硬盘。

测试论断：Databend 比照 MySQL 在进行剖析类型的 SQL 响应工夫上还是略有劣势的。\

• MySQL 协定兼容性

Databend 反对 MySQL 协定、Clickhouse 协定、HTTP 协定。应用 MySQL 程序基本上能够无缝兼容 Databend。

产品应用总结

• 归档方面：

在数据库归档上 Databend 绝对 MySQL 还是很有劣势的，比方数据压缩方面以及数据分析类型 SQL 查问方面。

且 Databend 能够应用机械硬盘，不须要太好的硬件就能跑出很好的成果。 如果大家有归档剖析场景的场景，也举荐大家尝试一下 Databend。单纯归档的话，老本能够降很多。如果前面须要计算了 ， 还能够利用 Databend 优良的个性：比方能够轻松的扩大。

• 部署相干：

Databend 的部署和反对 Ceph 方面绝对简略，次要针对云原生，云数仓等场景，比照传统数据库更有劣势。

• Databend 高可用性：

Query 节点，属于无状态节点。只须要保障 Mate 也就是元数据不失落即可。能够通过多设置正本的形式。（集体想法，Meta 能够实时保留到存储层一份，做实时备份，只用于紧急复原应用。）

• 存储层：

云场景会保障 OSS 层的高可用。公有云环境就须要保障 Ceph、MinIo 的高可用行。私有化的场景在欠缺对 k8s 的反对，齐全能够做到开箱即用， 真正实现按需计费，按计算能力计费。

作者信息：田帅萌，高级 DBA

对于 Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也能够做实时剖析的旧式数仓。期待您的关注，一起摸索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。

• Databend 文档：https://databend.rs/
• Twitter：https://twitter.com/Datafuse_…
• Slack：https://datafusecloud.slack.com/
• Wechat：Databend
• GitHub：https://github.com/datafusela…

文章首发于公众号：Databend