GaussDB

Sólida coherencia entre clústeres: GaussDB desacopla el almacenamiento del cómputo y está equipada con procesadores Kunpeng, redes NoF y almacenamiento Dorado para proporcionar alta disponibilidad full-stack. Las fallas a nivel de clústeres están completamente aisladas en el sistema activo-activo de dos AZ, lo que permite lograr un RPO igual a cero.

Conmutación sin pérdidas transparente para las aplicaciones: Las bases de datos se conectan inmediatamente después de una conmutación por error y las operaciones SQL se reanudan a partir del punto de interrupción donde las cargas de trabajo no se vieron afectadas. Esto garantiza la continuidad del servicio de la base de datos y permite la reproducción automática de transacciones durante las conmutaciones por error manuales o automáticas de HA y con posterioridad a ellas.

Confiabilidad de los datos: Los doce nueves (99.9999999999 %) de durabilidad de los datos garantizan su seguridad y confiabilidad.

Encriptación completa mediante software: GaussDB es compatible con algoritmos criptográficos de la serie SM y permite la encriptación transparente de los datos. Estos algoritmos posibilitan la consulta y el cálculo de datos en texto encriptado, lo que permite a GaussDB proporcionar una eficiencia de procesamiento de datos de texto cifrado un 35 % superior a la que ofrecen productos similares.

Antimanipulación: GaussDB utiliza un algoritmo de generación de digestos de alta simultaneidad para generar valores de hash a nivel de tabla. Este algoritmo permite una simultaneidad 10 veces mayor que la que ofrece el procesamiento en serie y admite SQL y operaciones complejas de asociación de múltiples tablas o libros mayores.

Desarrollo de aplicaciones: GaussDB proporciona una profunda capacidad para analizar y optimizar de forma integral todos los datos y las interconexiones entre ellos en el contexto de consultas SQL, lo que le permitirá desarrollar aplicaciones de manera más fácil y eficiente.

O&M: GaussDB garantiza la ejecución inteligente, rápida y precisa de tareas de O&M mediante un monitoreo de la totalidad del proceso y diagnósticos inteligentes.

Los enfoques inteligentes, como las recomendaciones de índices, las recomendaciones de columnas de distribución y el análisis de causa raíz, mejoran la eficiencia del diagnóstico en más de cinco veces.

Actualizaciones in situ: Con el motor de almacenamiento de alto rendimiento, GaussDB responde rápidamente durante todo el día con un nivel mínimo de jitter. El jitter de rendimiento se mantiene por debajo del 3 % incluso en condiciones de cargas de trabajo intensas.

Sincronización de datos incrementales en múltiples rondas y escalamiento horizontal de clústeres en línea: Se llevan a cabo múltiples rondas de sincronización de datos incrementales para reducir el bloqueo de tablas. La capacidad y el rendimiento del sistema pueden escalarse horizontalmente en cuestión de segundos.

Despliegue flexible y liviano: Se puede crear una instancia de BD compuesta por un solo nodo principal, un nodo en standby y un nodo de registro para conservar los recursos de almacenamiento y cómputo. Los costos de despliegue se pueden reducir hasta en un tercio.

Gestión precisa: Los recursos se asignan y aíslan por tenant, e incluso se puede gestionar una vCPU individual para mejorar la eficiencia general de los recursos.

Solución de migración integral: GaussDB utiliza las técnicas UGO de migración de estructuras y de evaluación previa a la migración para convertir automáticamente la sintaxis de las bases de datos convencionales en la sintaxis de GaussDB, y utiliza DRS para migrar datos de bases de datos heterogéneos en línea.

Un motor de almacenamiento de filas tradicional funciona mediante actualizaciones con anexos, lo que significa que si hay actualizaciones frecuentes, se genera una gran cantidad de datos basura y se reduce la eficiencia del acceso a los datos. Además, la eliminación de datos basura consume un gran número de recursos y genera jitter de rendimiento.

El motor de almacenamiento utilizado por GaussDB utiliza actualizaciones in situ, donde los datos válidos de la versión más reciente y los datos basura de las versiones históricas se almacenan por separado. Así se evita que el espacio de datos se expanda y se aumenta la eficacia de la recopilación de basura. El jitter de rendimiento se mantiene por debajo del 3 % incluso ante un volumen masivo de solicitudes simultáneas, y la utilización del almacenamiento mejora en un 17 %.

Dos programas de software de base de datos independientes se despliegan en centros de datos (DC) separados como dos clústeres aislados lógicamente. Si se produce una falla en un DC, las cargas de trabajo pueden pasar rápidamente al DC en standby, que no se verá afectado por la falla. El tiempo de inactividad del servicio es inferior a 2 minutos.

GaussDB utiliza la replicación del almacenamiento para implementar una solución de DR intraurbana de dos clústeres. Los excelentes niveles de rendimiento y confiabilidad de los dispositivos de almacenamiento compartidos permiten lograr un RPO de DR entre clústeres igual a cero.

Los datos se procesan en texto cifrado durante el almacenamiento, la transmisión y la consulta.

Los usuarios de bases de datos tienen control absoluto de las claves, y ni siquiera los administradores de bases de datos tienen acceso a ellas. La encriptación y la desencriptación se llevan a cabo solo del lado del usuario.

La sintaxis se analiza automáticamente sin afectar las aplicaciones. El análisis sintáctico está integrado en el controlador, por lo que no es necesario modificar las declaraciones SQL ni los tipos de datos originales.

Algunos algoritmos no intervienen en la encriptación ni en la desencriptación, lo que reduce la E/S de hardware.

Se utilizan algoritmos matemáticos para permitir la consulta directa en texto cifrado, lo que minimiza la pérdida de rendimiento durante la encriptación y la desencriptación.