PolarDB para PostgreSQL: Integración de IMCI y DuckDB para HTAP

PolarDB para PostgreSQL: Innovaciones en HTAP y su Integración con DuckDB

En la actualidad, la capacidad de procesar datos en tiempo real se ha convertido en una ventaja competitiva clave para las empresas. Este artículo explora cómo PolarDB para PostgreSQL, de Alibaba Cloud, habilita el procesamiento analítico híbrido en tiempo real (HTAP) a través de su Índice Columnar en Memoria (IMCI) y su integración con DuckDB.

La convergencia de procesamiento transaccional (TP) y procesamiento analítico (AP) está transformando la forma en que las empresas gestionan sus cargas de trabajo, permitiendo que ambas funciones coexistan dentro de una única arquitectura. Esta tendencia, impulsada por los avances en diseño de hardware-software y la madurez de las capacidades de bases de datos nativas en la nube, está redefiniendo la forma en que se manejan los datos.

La Estrategia HTAP en PolarDB para PostgreSQL

PolarDB para PostgreSQL combina almacenamiento basado en filas (para TP) y almacenamiento basado en columnas (para AP) de manera que se maximizan las capacidades de una única instancia de base de datos. Esta solución permite que PolarDB gestione cargas de trabajo complejas sin la necesidad de mantener sistemas separados para TP y AP.

Los beneficios de esta arquitectura incluyen:

• Capacidad de almacenamiento escalable: PolarDB puede manejar cientos de terabytes, permitiendo la gestión de grandes volúmenes de datos.
• Optimización del rendimiento: La integración de DuckDB y la estructura de índices columnar permiten acelerar consultas complejas y mejorar la eficiencia en el uso de recursos.
• Facilidad de uso: La creación de índices columnar se realiza sin necesidad de modificar la consulta SQL original, manteniendo la compatibilidad con PostgreSQL.

Casos de Uso y Ventajas del IMCI de PolarDB para PostgreSQL

El IMCI puede habilitarse de dos maneras: mediante la adición de un nodo de solo lectura columnar dedicado o utilizando la extensión IMCI preinstalada en un nodo existente. Esta flexibilidad permite que PolarDB se adapte a diversas necesidades empresariales.

Los principales casos de uso del IMCI incluyen:

• Cargas de trabajo híbridas: Permite realizar transacciones en tiempo real junto con análisis complejos sin necesidad de sistemas adicionales.
• Aceleración de consultas complejas: Mejora el rendimiento en escenarios de gobernanza SQL lenta, agrupaciones y filtros múltiples.
• Procesos ETL más eficientes: Facilita la limpieza, conversión y agregación de datos aprovechando las potentes capacidades de cálculo del IMCI.
• Almacenamiento de datos: Permite el análisis de grandes tablas sin índices fijos, acelerando las consultas de datos multimodales.

Integración Profunda con la Arquitectura Nativa en la Nube

El IMCI de PolarDB se adapta a las necesidades de consultas complejas mejorando el motor de almacenamiento, el motor de ejecución y el optimizador. Esta solución es completamente compatible con la experiencia del usuario de PostgreSQL, garantizando consistencia en la sintaxis y funcionalidad.

Los beneficios clave de esta integración incluyen:

• Conversión en tiempo real: Los datos de almacenamiento en filas se convierten en índices columnar en milisegundos o segundos, manteniendo la consistencia automáticamente.
• Ruteo inteligente de consultas: Utiliza un muestreo de costo y tiempo SQL para seleccionar el motor óptimo para la ejecución.
• Optimización del índice: Supera limitaciones anteriores al permitir índices columnar de hasta 1600 columnas.

Impacto en el Negocio: Caso de Estudio con Horizon Robotics

Horizon Robotics, una empresa líder en tecnología de conducción autónoma, ha implementado PolarDB para PostgreSQL para gestionar sus necesidades de análisis de datos. La empresa requería un sistema que soportara tanto transacciones como análisis de datos a gran escala, con un enfoque en la rapidez y frescura de los datos.

Los resultados incluyen:

• Aumento de rendimiento: Aceleración de análisis de datos de etiquetas en más de 60 veces, con ciertas consultas alcanzando una mejora de hasta 100 veces.
• Gestión de datos frescos: Los datos de TP están disponibles inmediatamente después de su inserción, mejorando la frescura de los datos analíticos.
• Reducción de costos operativos: Utilizando una única base de datos, la empresa eliminó la necesidad de mantener múltiples sistemas.

La integración de PolarDB para PostgreSQL y DuckDB no solo optimiza el rendimiento, sino que también proporciona a las empresas una solución completa y eficiente para sus necesidades de análisis de datos en tiempo real.

Fuente: Alibaba Cloud Blog