作者:lgbisha
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/lgbisha/article/details/147165056
什么是KWDB
KWDB 是由开放原子开源基金会孵化并运营的开源项目,定位为一款面向 AIoT 场景 的 分布式多模数据库产品。
它支持在同一实例中同时构建 时序库 和 关系库,实现多模数据的融合管理与统一处理。
该系统具备以下核心能力:
-
高并发数据处理能力:支持千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取,满足大规模物联网环境下的高效数据处理需求;
-
强大的时序数据处理能力:专为海量时序数据设计,具备高吞吐、低延迟的写入与查询性能;
-
多模融合架构:统一支持时序数据与结构化数据的存储与分析,便于构建复杂业务模型;
-
稳定安全、易于运维:具备高可用架构设计、完善的安全机制以及便捷的运维工具,适用于大规模工业级部署场景。
KWDB 适用于工业互联网、智慧城市、能源、电力、交通等多种 AIoT 应用场景,是一款具有自主创新能力的国产数据库解决方案。
面向不同角色的支持能力
对于开发者:
KWDB 提供完善的开发支持,具备如下特性:
-
标准化的 通用连接接口
-
高速写入 与 极速查询能力
-
SQL 支持,方便上手
-
支持 数据压缩策略 与 生命周期管理
-
灵活的 集群部署
-
可无缝集成多种第三方工具(如 BI 工具、数据分析平台)
这些能力帮助开发者快速构建应用,降低学习成本与开发复杂度,大幅提升开发效率。
对于运维人员:
KWDB 同样为数据库管理员和运维人员提供了强有力的支撑,包括:
-
一键式的 快速安装与部署
-
支持平滑的 升级与迁移操作
-
提供丰富的 系统监控能力
-
降低整体 运维与管理成本
开始部署KWDB
这次安装我们准备使用docker容器进行安装
docker环境的安装
-
进行docker容器的安装,安装最新版本的docker
-
这里因为docker现在已经无法直接通过网络安装,所以我们通过离线安装的方式安装docker环境
-从官网下载离线包
https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/jammy/pool/stable/amd64/
- 如图所示,把离线包传到服务器上,进行安装
dpkg -i *.deb
- 查看安装的docker版本
root@VM-12-13-ubuntu:/home/docker# docker -v
Docker version 27.1.2, build d01f264
- 至此docker容器环境安装完毕
docker-compose安装
-
docker容器安装完毕后,开始安装docker-compose
-
https://github.com/docker/compose/tags离线下载docker-compose的包
-
因为我是x86-64的环境,所以从中找到docker-compose-linux-x86_64进行下载
-
下载完毕后上传到服务器,然后执行 sudo cp -f docker-compose-linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose
-
然后授予可执行权限,sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
-
查看docker-compose版本
root@VM-12-13-ubuntu:/# sudo docker-compose -v
Docker Compose version v2.29.2
使用容器快速部署KWDB
- 首先去镜像仓库,查看KWDB镜像,果然是有的,这样就可以快速进行KWDB的安装与启动
- 先去拉去镜像,docker pull kwdb/kwdb,拉取最新的KWDB镜像
- 然后创建创建 docker-compose.yml 配置文件
version: '3.3'
services:
kaiwudb-container:
image: "kwdb/kwdb:latest"
container_name: kaiwudb-experience
hostname: kaiwudb-experience
ports:
- 8080:8080
- 26257:26257
ulimits:
memlock: -1
volumes:
- /dev:/dev
networks:
- default
restart: on-failure
ipc: shareable
privileged: true
environment:
- LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib
tty: true
working_dir: /kaiwudb/bin
command:
- /bin/bash
- -c
- |
/kaiwudb/bin/kwbase start-single-node --insecure --listen-addr=0.0.0.0:26257 --advertise-addr=127.0.0.1:26257 --http-addr=0.0.0.0:8080 --store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb
基础结构
version: '3.3'
services:
kaiwudb-container:
version: ‘3.3’:指定使用 Docker Compose 文件的语法版本。
services::定义一个或多个容器服务,这里只有一个服务叫做 kaiwudb-container。
容器配置
image: "kwdb/kwdb:latest"
container_name: kaiwudb-experience
hostname: kaiwudb-experience
image:使用的镜像,来自于 kwdb/kwdb:latest。
container_name:指定容器名为 kaiwudb-experience。
hostname:容器的主机名,也叫 kaiwudb-experience,有助于容器内部网络识别。
端口映射
ports:
- 8080:8080
- 26257:26257
将宿主机的端口 8080 和 26257 映射到容器内部的相同端口:
-
8080 是 KaiwuDB 的 Web 管理界面(http 访问)
-
26257 是数据库服务监听端口
系统相关设置
ulimits:
memlock: -1
volumes:
- /dev:/dev
ipc: shareable
privileged: true
ulimits.memlock: -1:禁用内存锁限制,适用于数据库避免 swap。
volumes: /dev:/dev:挂载宿主机的 /dev 到容器内
ipc: shareable:允许其他容器与它共享 IPC 命名空间。
privileged: true:给予容器几乎与宿主机等同的权限
其他设置
networks:
- default
restart: on-failure
tty: true
working_dir: /kaiwudb/bin
networks: default:使用默认网络。
restart: on-failure:如果容器因错误退出,会自动重启。
tty: true:分配一个伪终端,便于交互和日志记录。
working_dir:设置默认的工作目录。
环境变量和启动命令
environment:
- LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib
command:
- /bin/bash
- -c
- |
/kaiwudb/bin/kwbase start-single-node --insecure --listen-addr=0.0.0.0:26257 --advertise-addr=127.0.0.1:26257 --http-addr=0.0.0.0:8080 --store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb
LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib:供 KaiwuDB 启动时查找依赖库。
command: 使用 bash -c 执行多行命令。
实际执行的命令是:
/kaiwudb/bin/kwbase start-single-node \
--insecure \
--listen-addr=0.0.0.0:26257 \
--advertise-addr=127.0.0.1:26257 \
--http-addr=0.0.0.0:8080 \
--store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb
含义如下:
start-single-node:以单节点模式启动数据库。
-
insecure:以非加密模式运行,适合本地体验
-
listen-addr=0.0.0.0:26257:监听所有网卡上的 26257 端口。
-
advertise-addr=127.0.0.1:26257:对外广播的地址为 127.0.0.1(主要用于集群内部通信)。
-
http-addr=0.0.0.0:8080:Web UI 监听端口。
-
store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb:数据库数据存储路径。
启动KWDB容器
执行 docker-compose up -d
root@VM-12-13-ubuntu:/data/docker/kwdb# docker-compose up -d
Creating network "kwdb_default" with the default driver
Creating kaiwudb-experience ... done
root@VM-12-13-ubuntu:/data/docker/kwdb#
可以看到KWDB已经成功启动了
使用KDC联接KWDB
什么是KDC,KaiwuDB Developer Center(KaiwuDB 开发者中心),是KaiwuDB官方的可视化连接管理工具
首先需要下载KDC,可以在官方gitee仓库中找到下载地址,https://gitee.com/kwdb/kwdb/releases
下载完毕后解压
双击打开可视化工具,配置新连接
配上刚才安装的KWDB地址,点击测试连接可以看到
这样我们KDC联接KWDB就大功告成
体验KWDB功能
在KDC中新建数据库performance_test,
然后建表
-- 建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL,
age INT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
CREATE INDEX idx_age ON users(age);
CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at);
插入一些数据,用于测试
KWDB性能测试
1. 精确查找(测试索引查找)
SELECT * FROM users WHERE username = ‘user_50000’;
2. 范围查找(测试范围扫描)
SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30;
3. 聚合查询(测试 GROUP BY + COUNT)
SELECT age, COUNT() FROM users GROUP BY age ORDER BY COUNT() DESC LIMIT 10;
4. 排序 + 分页查询
SELECT * FROM users ORDER BY created_at DESC LIMIT 20 OFFSET 1000;
5. 更新操作(批量更新)
UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age < 30;
这里可以看到批量更新速度比较慢,然后执行
EXPLAIN analyze UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age < 30;
{
"sql": "EXPLAIN ANALYZE (DISTSQL) UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age \u003c 30",
"nodeNames": [
"1"
],
"processors": [
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "TableReader/0",
"details": [
"users@idx_age",
"Spans: /!NULL-/30",
"Out: @1",
"rows read: 17620",
"stall time: 40.341ms",
"bytes read: 620 KiB"
]
},
"outputs": [],
"stage": 1
},
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "JoinReader/1",
"details": [
"users@primary",
"Render: @1, @2, @3, @4, @5, @4+1:::INT8",
"rows read: 17620",
"stall time: 43.781ms",
"index rows read: 17620",
"index stall time: 327.187ms"
]
},
"outputs": [],
"stage": 2
},
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "local count 0/2",
"details": []
},
"outputs": [],
"stage": 3
},
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "Response",
"details": [
"rows read: 1",
"stall time: 1.586834s"
]
},
"outputs": [],
"stage": 0
}
],
"edges": [
{
"sourceProc": 0,
"sourceOutput": 0,
"destProc": 1,
"destInput": 0
},
{
"sourceProc": 1,
"sourceOutput": 0,
"destProc": 2,
"destInput": 0
},
{
"sourceProc": 2,
"sourceOutput": 0,
"destProc": 3,
"destInput": 0
}
],
"encodePlan": "eJyUkm9r2zAQxt_vU9zu1Ua1xLLTJAgGzqhh2YybJS77a4ZqHcFgW54ks5SQ7z5sbywtTWjf2Nw99-ien9Ae7a8SBUZfVvFimcAiWcRfv0Xw6mq5STef4tdws7papBG0loyFTZSC3BK87b8XwOHz-2gd9dWP1vOCHAIPGdZaUSIrsii-I8eMYWN0TtZq07X2_cBS7VB4DIu6aV3Xzhjm2hCKPbrClYQCU3lb0pqkIjPuDlbkZFH2x_aJwkLtfsotIcNNI2srYPwyuYnjN-M-x3XrBIQcGRr924IhqQTw2dTvROtkWYIrKhIw8UbBhFcWGd7eOfo3OvU9-Fi8w-zAULfuf07ruqWCH9jTWT7oov6Lwh9DaUxRSXOHDNdUKzJdcgahzyAMGIQTBuFl97_gQohlks6fgBWMZvMBq6gV7eCR-UE4dgX-bMTns8qe5Pafw13qXJaQ67Z24I39e-inFgTPWbAm2-ja0v1LPUZ9cC18dDmfzoPJaUDvkDEktaXhuVrdmpxWRud9mKG87n19Q5F1g8qHYlkPUodxbOZnzf55s3_WHDwwZ4cXfwIAAP__2oQ2mQ=="
}
使用了 users@idx_age 这个索引,可以看到索引是命中了
-
慢的根源在于更新量太大 + 每行都要做一次回表 + 写入
-
并非 SQL 本身逻辑复杂,而是更新代价大
所以 1.6 秒其实是“正常”的,尤其是在大批量写入的场景下。在业务场景下,就不应该一次性批量更新,需要改为限速分批更新
6. 删除操作(批量删除)
DELETE FROM users WHERE age > 90;
本次测试在约 10 万条数据量下,对 KWDB执行了典型的读写操作,表现出惊人的高效与稳定性:
测试数据规模
-
表名:users
-
数据量:100,000 条
-
字段:id(主键)、name(字符串)、age(整数)、email(唯一索引)
查询性能表现
总结一句话:KWDB确实挺不错的
KWDB 在本次实测中展现了以下几个优势:
-
✅ 索引优化极致:无论是点查还是范围查,响应时间均在毫秒级
-
✅ 吞吐能力强:10 万条数据照样秒查,轻松应对大表压力
-
✅ 复杂查询不慌:聚合、排序、分页都能快速处理
-
✅ 更新写入可控:批量更新虽慢,但通过分页策略可优化
结尾:对第一次上手KWDB的感受
第一次尝试 KWDB,部署+体验一次性通过,轻松上手。可以说是一个“不会让人折腾太久”的国产数据库了,而且数据库性能极强。后续继续研究它的时序数据能力,咱们下次再聊!