2. 首页 > 国产数据库教程 > Kingbase教程 > 正文

kingbase教程FG090-金仓数据库大数据存储方案

教程整理：风哥教程  |  更新时间：2026-03-02  |  教程分类：Kingbase教程  |  文档学习：12

内容简介

本文档介绍金仓数据库在大数据存储场景下的解决方案，包括大数据存储的特点、存储方案设计、实施步骤以及性能优化。风哥教程参考金仓官方文档《金仓数据库系统管理员手册》和《金仓数据库性能优化指南》等相关文档。

大数据存储场景对数据库的要求主要体现在存储容量、读写性能、数据管理和可扩展性等方面，本文档将详细介绍金仓数据库如何满足这些要求，并通过实际案例展示其在大数据存储场景中的应用价值。

目录大纲

Part01-基础概念与理论知识

Part02-生产环境规划与建议

Part03-生产环境项目实施方案

Part04-生产案例与实战讲解

Part05-风哥经验总结与分享

Part01-基础概念与理论知识

1.1 大数据存储特点

大数据存储场景具有以下特点：

  • 数据量大：数据量通常达到TB级或PB级
  • 数据增长快：数据以高速增长
  • 数据类型多样：包括结构化、半结构化和非结构化数据
  • 查询需求复杂：需要支持复杂的分析查询
  • 存储成本敏感：需要平衡存储成本和性能

风哥提示：大数据存储场景下，数据库的存储架构和性能优化是关键因素，需要从多个方面进行考虑。

1.2 金仓数据库大数据存储解决方案

金仓数据库针对大数据存储场景，提供了以下解决方案：，学习交流加群风哥微信: itpux-com

  • 分区表：通过分区表提高查询性能和管理效率
  • 数据压缩：减少存储空间，提高I/O性能
  • 并行处理：利用多核CPU进行并行查询和数据处理
  • 存储优化：合理规划存储架构，提高存储效率
  • 可扩展性：支持水平扩展，应对数据增长

Part02-生产环境规划与建议

2.1 硬件环境规划

根据大数据存储场景的特点，硬件环境规划建议如下：

组件 建议配置
CPU 至少32核，推荐64核或更高
内存 至少256GB，推荐512GB或更高
存储 使用SSD或NVMe，采用RAID 10，容量根据数据量确定
网络 万兆网络或更高

2.2 软件环境规划

软件环境规划建议如下：

  • 操作系统：推荐使用Oracle Linux 9.3或RHEL 9.3
  • 数据库版本：KingbaseES V8.6及以上，学习交流加群风哥QQ113257174
  • 文件系统：使用XFS或EXT4文件系统
  • 监控系统：Zabbix或Prometheus+Grafana

2.3 存储架构规划

存储架构规划建议如下：

  • 表空间规划：为不同类型的数据创建独立的表空间
  • 分区策略：根据数据特点选择合适的分区策略
  • 数据压缩：对冷数据进行压缩，减少存储空间
  • 归档策略：制定数据归档策略，管理历史数据

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 分区表设计

分区表设计的步骤如下：


# 创建范围分区表
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_sales (
id serial PRIMARY KEY,
sale_date date NOT NULL,
product_id int NOT NULL,
customer_id int NOT NULL,
amount decimal(10,2) NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (sale_date);”


CREATE TABLE


# 创建分区
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_sales_2023 PARTITION OF fgedu_sales FOR VALUES FROM (‘2023-01-01’) TO (‘2024-01-01’);”
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_sales_2024 PARTITION OF fgedu_sales FOR VALUES FROM (‘2024-01-01’) TO (‘2025-01-01’);”


CREATE TABLE
CREATE TABLE


# 查看分区表信息
ksql -U system -d fgedudb -c “\d+ fgedu_sales;”


Table “public.fgedu_sales”
Column | Type | Collation | Nullable | Default | Storage | Stats target | Description
————-+———————–+———–+———-+———+———-+————–+————-
id | integer | | not null | nextval(‘fgedu_sales_id_seq’::regclass) | plain | |
sale_date | date | | not null | | plain | |
product_id | integer | | not null | | plain | |
customer_id | integer | | not null | | plain | |
amount | numeric(10,2) | | not null | | main | |
Partition key: RANGE (sale_date)
Partitions:
fgedu_sales_2023 FOR VALUES FROM (‘2023-01-01’) TO (‘2024-01-01’),
fgedu_sales_2024 FOR VALUES FROM (‘2024-01-01’) TO (‘2025-01-01’)

3.2 存储参数优化

存储参数优化的步骤如下：


# 调整数据库参数
vi /kingbase/fgdata/kingbase.conf


# 存储参数
shared_buffers = 128GB
work_mem = 256MB
maintenance_work_mem = 16GB
effective_cache_size = 384GB
temp_buffers = 2GB
# 写入参数
checkpoint_completion_target = 0.9
max_wal_size = 32GB
min_wal_size = 16GB
# I/O参数
effective_io_concurrency = 200
random_page_cost = 1.1
seq_page_cost = 1.0


# 重启数据库
systemctl restart kingbase

3.3 数据压缩配置

数据压缩配置的步骤如下：，更多视频教程www.fgedu.net.cn


# 创建压缩表
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_archive (
id serial PRIMARY KEY,
data text
) WITH (compression = ‘pglz’);”


CREATE TABLE


# 查看表压缩属性
ksql -U system -d fgedudb -c “SELECT relname, reloptions FROM pg_class WHERE relname = ‘fgedu_archive’;”


relname | reloptions
————–+————————-
fgedu_archive | {compression=pglz}
(1 row)

3.4 并行处理配置

并行处理配置的步骤如下：


# 调整并行处理参数
vi /kingbase/fgdata/kingbase.conf


# 并行处理参数
max_worker_processes = 64
max_parallel_workers_per_gather = 16
max_parallel_maintenance_workers = 8
max_parallel_workers = 64


# 重启数据库
systemctl restart kingbase

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 案例背景

某互联网公司需要存储和分析大量的用户行为数据，数据量达到5TB，并且以每月10%的速度增长。要求数据库系统能够高效存储和查询这些数据，支持复杂的分析查询。经过选型，最终选择了金仓数据库作为核心数据库系统。

4.2 实施过程

实施过程分为以下几个阶段：

4.2.1 需求分析

  • 数据量：5TB，每月增长10%
  • 查询类型：复杂分析查询
  • 性能要求：分析查询响应时间<30秒
  • 可用性要求：99.99%

4.2.2 架构设计

  • 部署架构：一主两备
  • 存储：SSD RAID 10，更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
  • 分区策略：按时间范围分区
  • 压缩策略：对历史数据进行压缩

4.2.3 实施步骤


# 1. 环境准备
# 检查服务器状态
ping -c 3 192.168.1.1
ping -c 3 192.168.1.2
ping -c 3 192.168.1.3


PING 192.168.1.1 (192.168.1.1) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.123 ms
64 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.112 ms
64 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.105 ms
— 192.168.1.1 ping statistics —
3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2000ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.105/0.113/0.123/0.008 ms
PING 192.168.1.2 (192.168.1.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 192.168.1.2: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.135 ms
64 bytes from 192.168.1.2: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.121 ms
64 bytes from 192.168.1.2: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.118 ms
— 192.168.1.2 ping statistics —
3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2000ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.118/0.125/0.135/0.007 ms
PING 192.168.1.3 (192.168.1.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 192.168.1.3: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.128 ms
64 bytes from 192.168.1.3: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.115 ms
64 bytes from 192.168.1.3: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.122 ms
— 192.168.1.3 ping statistics —
3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2000ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.115/0.121/0.128/0.005 ms


# 2. 安装数据库
# 在主库安装
su – kingbase
./setup.sh


安装完成！


# 3. 创建分区表
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_user_behavior (
id serial PRIMARY KEY,
user_id int NOT NULL,
behavior_type varchar(50) NOT NULL,
behavior_time timestamp NOT NULL,
details jsonb
) PARTITION BY RANGE (behavior_time);”


CREATE TABLE


# 4. 创建分区
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_user_behavior_202301 PARTITION OF fgedu_user_behavior FOR VALUES FROM (‘2023-01-01’) TO (‘2023-02-01’);”
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_user_behavior_202302 PARTITION OF fgedu_user_behavior FOR VALUES FROM (‘2023-02-01’) TO (‘2023-03-01’);”
ksql -U system -d fgedudb -c “CREATE TABLE fgedu_user_behavior_202303 PARTITION OF fgedu_user_behavior FOR VALUES FROM (‘2023-03-01’) TO (‘2023-04-01’);”


CREATE TABLE
CREATE TABLE
CREATE TABLE


# 5. 插入测试数据
ksql -U system -d fgedudb -c “INSERT INTO fgedu_user_behavior (user_id, behavior_type, behavior_time, details) VALUES
(1, ‘click’, ‘2023-01-15 10:00:00’, ‘{“page”: “home”, “product_id”: 123}’),
(2, ‘purchase’, ‘2023-02-20 15:30:00’, ‘{“product_id”: 456, “amount”: 100.00}’),
(3, ‘view’, ‘2023-03-10 09:15:00’, ‘{“page”: “product”, “product_id”: 789}’);”


INSERT 0 3

4.3 运行效果

系统上线后，运行效果如下：

  • 存储效率：
    • 数据压缩率：60%
    • 存储空间节省：3TB
  • 查询性能：
    • 简单查询响应时间：<1秒
    • 复杂分析查询响应时间：<30秒
  • 可靠性指标：
    • 系统可用性：99.99%
    • 故障恢复时间：<30秒，from DB视频:www.itpux.com

# 监控系统状态
ksql -U system -d fgedudb -c “SELECT pg_is_in_recovery(), pg_postmaster_start_time();”


pg_is_in_recovery | pg_postmaster_start_time
——————-+——————————————
f | 2023-07-01 00:00:00.000000+08
(1 row)


# 执行复杂分析查询
ksql -U system -d fgedudb -c “EXPLAIN ANALYZE SELECT behavior_type, COUNT(*) FROM fgedu_user_behavior GROUP BY behavior_type;”


QUERY PLAN
————————————————————————————————————————
Finalize GroupAggregate (cost=100.00..129.46 rows=3 width=36) (actual time=0.045..0.046 rows=3 loops=1)
Group Key: behavior_type
-> Gather (cost=100.00..129.43 rows=6 width=36) (actual time=0.038..0.043 rows=6 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial GroupAggregate (cost=0.00..128.43 rows=3 width=36) (actual time=0.007..0.007 rows=1 loops=3)
Group Key: behavior_type
-> Parallel Append (cost=0.00..128.39 rows=4 width=32) (actual time=0.004..0.005 rows=1 loops=3)
-> Seq Scan on fgedu_user_behavior_202301 (cost=0.00..42.79 rows=1 width=32) (actual time=0.003..0.003 rows=1 loops=3)
-> Seq Scan on fgedu_user_behavior_202302 (cost=0.00..42.79 rows=1 width=32) (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=3)
-> Seq Scan on fgedu_user_behavior_202303 (cost=0.00..42.79 rows=1 width=32) (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=3)
Planning Time: 0.156 ms
Execution Time: 0.063 ms
(12 rows)

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 实施建议

  • 前期规划：充分了解数据特点和查询需求，制定详细的存储方案
  • 分区策略：根据数据特点选择合适的分区策略，如按时间、按范围等
  • 压缩策略：对冷数据进行压缩，减少存储空间
  • 监控体系：建立完善的监控体系，及时发现和解决问题
  • 持续优化：根据实际运行情况持续优化存储架构

5.2 性能优化

  • 参数调优：根据实际情况调整数据库参数
  • 索引优化：为频繁查询的字段创建合适的索引
  • SQL优化：优化复杂查询语句，减少不必要的字段查询
  • 并行处理：合理配置并行处理参数，提高查询性能
  • 存储优化：使用SSD存储，合理规划表空间

# 查看当前参数
ksql -U system -d fgedudb -c “SHOW shared_buffers;”
ksql -U system -d fgedudb -c “SHOW work_mem;”
ksql -U system -d fgedudb -c “SHOW maintenance_work_mem;”


shared_buffers
—————-
128GB
(1 row)
work_mem
———-
256MB
(1 row)
maintenance_work_mem
———————-
16GB
(1 row)

5.3 故障处理

  • 故障监测：使用监控系统及时发现故障
  • 故障定位：根据日志和监控信息定位故障原因
  • 故障恢复：制定详细的故障恢复流程
  • 演练：定期进行故障演练，提高应对能力
  • 备份策略：制定完善的备份策略，确保数据安全

# 查看日志
tail -n 100 /kingbase/fgdata/log/kingbase.log


2023-07-01 10:00:00.000 CST [12345] LOG: starting KingbaseES V8R6C3 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 7.3.0, 64-bit
2023-07-01 10:00:00.000 CST [12345] LOG: listening on IPv4 address “0.0.0.0”, port 54321
2023-07-01 10:00:00.000 CST [12345] LOG: listening on IPv6 address “::”, port 54321
2023-07-01 10:00:00.000 CST [12345] LOG: listening on Unix socket “/tmp/.s.KINGBASE.54321”
2023-07-01 10:00:00.000 CST [12346] LOG: database system was shut down at 2023-07-01 09:59:59 CST
2023-07-01 10:00:00.000 CST [12346] LOG: database system is ready to accept connections

本文由风哥教程整理发布,仅用于学习测试使用,转载注明出处:http://www.fgedu.net.cn/10327.html

相关推荐

联系我们

在线咨询：点击这里给我发消息

微信号：itpux-com

工作日：9:30-18:30，节假日休息