StoneDB 为何敢称业界唯一开源的 MySQL 原生 HTAP 数据库？
近些年，HTAP 正在受到人们越来越多的关注，Gartner 在 2014 年提出了 HTAP 这个术语和它的定义：
Hybrid transaction/analytical processing (HTAP) is an emerging application architecture that "breaks the wall" between transaction processing and analytics. It enables more informed and "in business real time" decision making.
——Defined by Gartner
在此之前，市场上基本是 OLTP 和 OLAP 数据库的天下。
HTAP is On The Way
OLTP
第一个有效的面向事务的数据库在 1970 / 1980 年代开始广泛使用，它们后来被称为在线事务处理 (OLTP：Online Transaction Processing) 系统， 事务处理对单记录操作可靠性、准确性和速度要求非常高。
OLAP
随着数据量的增大，特别是互联网的发展，OLTP 数据库的工作负载越来越大，同时分析能力严重受限，我们需要一个能非常快速地在一个或多个数据库表中查找单个记录、多条记录或一种记录总数的数据库。OLAP 数据库同 OLTP 数据库在技术上也分道扬镳。
然而，针对不同数据场景选择对应的 TP / AP 系统也带来了相应的难题，因为 TP 和 AP 不是一套系统，在搭配使用时就会有数据传输的过程。在 一体化实时 HTAP 数据库 StoneDB，如何替换 MySQL 并实现近百倍性能提升的文章中，我们总结了业界通过 TP / ETL或数据迁移 / AP 结构来构建 HTAP 系统存在的一些问题：
实时性低（TP + AP 系统导致了数据孤岛，意味着 OLAP 数据库中的数据总是过时的，根据数据量的不同，数据延迟通常从几小时到一周）。
企业维护两套数据库系统，管理和维护成本很高。
Gartner 的最新报告表明，传统的 TP + AP 架构将事务和分析系统分开，业务实时响应的高需求意味着使用“过时”的数据已经不合时宜，商业时刻转瞬即逝。我们需要创建一套更简单的体系结构，让 TP + AP 及 ETL 过程被单个数据库所取代，消除数据副本，将数据存储在 OLTP 引擎中进行事务处理，然后利用OLAP引擎对这些数据进行分析处理。随着软硬件基础设施和数据库技术的不断进步，属于 HTAP 数据库系统的时代已经到来。
HTAP 数据库 StoneDB 为什么选择拥抱 MySQL 生态?
StoneDB 的初衷并不是打造一个全新的 StoneDB HTAP 生态。对于大部分数据库用户来说，最好的产品体验就是开箱即用，在一个黑盒系统中完成业务的平滑迁移，最大程度的降低用户学习成本和运维成本。而 MySQL 是世界上最流行的数据库，拥有庞大和成熟的生态。
从 DB-Engines 排名上看到，MySQL 稳居第二，仅次于 Oracle。
（图片来自 DBengines）
Shadowserver Foundation 在 5 月 31 日发布了一份全网的 MySQL扫描报告，超过 360 万个 MySQL 实例暴露在公网。这只是暴露出来的，我们可以推断，实际的装机量要远远大于这个数字。
（IPv4 扫描）
（IPv6 扫描）
MySQL 原生
StoneDB 沿用并适配 MySQL sql 层，原生 100% 兼容 MySQL 协议和语法，我们先看下 StoneDB 官网提供的 2.0 架构图：
架构图中相关术语介绍：
IMCDP：In Memory Column Data Pack 的缩写，存储在内存中的列数据包。
IMCDPI：In Memory Column Data Pack Index 的缩写，用于保存 IMCDP 的元数据，包括：
对象数量
列数量
映射行的信息
事务相关的数据
SMU：snapshot meta unit 的缩写。
在 StoneDB 2.0 的设计中，会推出类似 MySQL HeatWave 的 In-Memory Column Store 引擎：基于磁盘的 RDBMS （MySQL 8.0）和分布式内存列存储（IMCS）来实现 HTAP。
StoneDB 在不改变 MySQL 原生的 OLTP 工作负载的前提下，深度集成 IMCS 集群以加速查询处理，事务在原生 MySQL 工作负载中执行。另外 StoneDB 会自行判断复杂查询并将其下推到 IMCS 引擎进行加速处理，经常访问的列将被加载到 IMCS 中，列数据从行存储中提取（由 InnoDB 并行加载到 IMCS），热数据驻留在 IMCS，冷数据落盘。
基于 IMCS 引擎我们将实现 AP 负载的全内存计算：
（1）内存中数据组织方式：IMCDP + IMCDPI 。
（2）数据加载方式：由 InnoDB 并行加载至 IMCS 中。
（3）数据的更新：当 TP 中的数据发生变化的时候，实时更新到 AP 引擎中。
（4）内存中数据持久化及系统恢复：为了加速恢复的速度，我们将内存中的数据持久化到我们的 on-disk column store 中。
高效加载 TP 数据（From InnoDB）
上图是刚刚介绍了 StoneDB 2.0 架构中提到的从 InnoDB 并行加载数据的示意图。
与 HeatWave 采用的方案类似，通过并行扫描 TP 中的数据（主要是 InnoDB 表），将需要加载的数据按 partition ,chunk, vector, tile 的数据组织方式并行加载至 IMCS 中，每个partion 中包括若干个 chunk，每个 chunk 中又包含若干个 vector，每个 vector 中包括了某列中的部分数据。同时，提供导入行为的监控能力，实时感知加载进度。在加载过程中通过非阻塞，无锁机制来实现高性能数据加载能力。
数据的更新
当 TP 中的数据发生变化后，将该项数据插入到 Population Buffer 中，并维护该数据的版本信息。当满足如下任一条件的时候，会将 Population Buffer 中的数据，依据版本信息依次与内存中的数据合并为最新的版本数据：
（1）当我们的 Population Buffer 已经写满后，会执行一次 flush 动作，将 Population Buffer 中的数据更新到其对应的数据中。
（2）指定 merge 的时间，例如：200ms。
（3）当 AP 中的负载发现其引用到了 TP 中的数据，其会主动检查 Population Buffer 是否有最新的版本。如果有则合并形成最新数据。
未来 2.0 其它的重点工作：
基于代价的新查询引擎：一个负载透明、具有更加高效、准确的代价模型将是我们系统性能的保证；并行查询和向量化等技术也将会得到持续的迭代。
分布式 Column Store AP 集群将在单机能力构建后，重点演进。
国内独一家
我们以存储架构为特征对业界最新的 HTAP 数据库做一个概览：
基于磁盘的行存储 + 分布式列存储：MySQL HeatWave
以行存储为主 + IMCS （内存列）：Oracle Database In-Memory（A dual format in-memory database）, SQL Server, DB2 BLU
分布式行存储 + 列存副本：SingleStore
以列存为主 + Delta Row Store：SAP HANA
从上述中可以看到，哪怕是最流行的开源数据库 MySQL，它的 HeatWave 也不开源。
StoneDB 就是希望打破这种局面，在开源这条道路上做一个探索，做一款由我们中国人主导的开源 HTAP 数据库。
总结
除了 Gartner 的原始定义，我们对 HTAP 更多视为一个集硬件、TP、AP、内存、云原生数据库技术、可扩展事务管理等多种功能的新兴架构，使事务处理和分析（HTAP）能够在同一套数据库上运行。
一个现代的 HTAP 数据库应该具备以下特性：
一致性：包含全面的 ACID 事务支持。数据密集型应用程序可以依靠它来保证数据一致性，从而提高开发人员的速度和用户体验。
高可用性：无论后端发生什么，用户都能进行 7x24 小时的访问。有一套内部机制来处理机器故障和网络问题等瞬时和永久性故障（比如宕机/脑裂），并且提供数据复制和细粒度数据放置功能，以确保数据高可用。并且提供滚动升级机制，避免集群扩展和架构升级等引发的停机对业务造成影响。
可扩展性：应用云原生技术，其计算和存储资源可以轻松扩展以应对业务的增长。按需且实时地添加新节点，以存储更多数据、处理更多读取和写入以及处理更复杂的查询。
实时性：数据库应支持任何实时更新，从而实现细粒度索引和并行查询执行。为了确保及时性，数据库架构必须同时利用行存储和列存储，并基于查询优化器选择最佳的数据访问路径。
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StoneDB 开源仓库
https://github.com/stoneatom/stonedb
毕业于华中科技大学，喜欢研究主流数据库架构和源码。8年的数据库内核开发经验，曾从事分布式数据库CirroData 、RadonDB 和 TDengine 的内核研发工作，现担任 StoneDB 的内核架构师及 StoneDB 项目 PMC。
编辑 &校对：郭叶君、王学姣
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