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2021年11月4日，云原生开源生态专场，由腾讯云数据技术总监张青林分别从海量存储、弹性缩扩容、秒级快速备份与回档和支持serverless4个维度分享腾讯云原生数据库TDSQL-C的显著特性，以及在不同业务应用场景中的内核技术优化实践。
（以下是通过张青林现场演讲全文整理）
传统数据库架构瓶颈
在自研云原生数据库TDSQL—C之前，我们也做多年其他的云数据库产品，越到后面越发现传统数据架构存在着几方面问题：一、数据本地存储，随着业务的增长，单机存储量可能会大于单机磁盘容量限制，需要对业务进行迁移，对业务造成不便；二、传统CDB架构的一主多备，备份迁移回档数据时会引发可用性和水平扩容等问题，这些突出的矛盾在传统的架构里难以解除，或解决的效果并不理想。
因此，我们开始考虑需要引入新的存储架构，而这种架构需要满足几个特点：1）存储容量可以自动扩充，且容量足够大，足以支撑业务的发展。2）不应有主备延迟，能够解决数据的可靠性和可用性问题。3）随着业务的增长，能够进行水平扩容，扩缩容的整体响应要好。基于以上几点设想，我们设计了云原生数据库 TDSQL-C。
TDSQL-C四大显著特征
TDSQL-C如图上所示，分为计算和存储层，一主多备。计算主要负责原子性、一致性、隔离级别的实现，即ACID里ACI的实现；存储主要负责数据持久化，主备之间通过 redo log 进行内存同步。通过把计算和存储解耦以及引入新的数据同步协议，实现了 TDSQL-C。
TDSQL-C 有以下4大特性：
第一，支持PB级存储。传统数据库架构，购买规格和机器所用空间，一般单机磁盘容量是几T到几十T之间；TDSQL-C存储可直接连到网络存储，支持PB级存储。
第二，秒级扩缩容能力。通过计算与存储解耦，存储空间可以自动扩缩容，弹性能力显著；
第三，秒级快照备份回档能力。金融和游戏行业相关应用场景对备份的时效性和速度有较高的要求，通过存储层秒级快照实现数据和redo日志的持续备份，提供任意时间点数据恢复能力（Point-in-time recovery，PITR) 。
第四，支持serverless形态，按需计费。传统数据库计费取决于本身购买的规格，以及使用所需要的时间；TDSQL-C 支持 serverless形态，支持按实际计算和存储资源使用量收取费用，不用不付费，整个服务监控力度达到秒级级别，将云原生技术普惠用户。
TDSQL-C产品关键优化
为了实现TDSQL—C以上显著特性，我们针对数据库内核做了大量的优化。
- 极速备份和回档。目前传统云数据库备份使用方式为物理备份或者逻辑备份，耗时较久。TDSQL-C采取并行备份，恢复时把快照拿出来，每个cell 独立 apply redo log，对比友商，我们备份时间仅为友商的1/10。
- 创建索引。TDSQL-C在创建索引方面做了三个阶段优化：1）并化扫描，并行能力减少IO所带来的影响；2）并行 merge sort 功能，减少排序时间；3）批量构建b 树，先构建多个小b 树，然后再对小的b 树合成一个单独的b 树，避免二次扫描。
- 极速启停。过往buffer pool大实例重启，初始化耗时长，用户体验差；基于对启动时间的进行时耗分析，BP和事物系统初始化，我们对它进行了并行化处理，经过优化，启动&关闭时间对比于其他云产品启动和关闭时间降低了一个数量级。
- 极致伸缩。卸载空间扩展，日志驱动按需扩展，计算节点可根据业务需要快速升降配，秒级完成扩缩容，降低用户使用成本；
- DDL的优化。在用户的实践中，修改列是一项频繁且不友好的操作，此操作会阻塞用户的读写请求，对业务影响非常大，TDSQL-C业界首创支持了instant modify column功能，达到了秒级修改列的效果。
- 二级缓存。针对普遍存在的IO bound场景，在计算层引入独立于bufer pool的二级缓存，利用非易失存储等新硬件的能力对BP进行补充，缓存热数据，解决网络存储带来的 IO问题；
最终，TDSQL-C的这些特性实现，离不开团队对产品的用心，从可靠性、可用性以及深度结合业务本身的特性所做的优化。
未来产品演进
数据库技术将随着时间的推移不断演进和革新，未来TDSQL-C将重点往以下两方面不断发力：一是database极致性能，log store提升日志更快的响应速度和带来更大的整体吞吐量，提供极致的写性能；二是跨Region读，提供可用性更高的、跨Region的只读服务，并提供金融级的可靠性和跨区域灾备等。
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