GaussDB数据库技术解读——分布式执行

GaussDB数据库技术解读——分布式执行

分布式执行主要为分布式数据库提供一套完备的支撑数据跨节点交换，协同计算的计算框架，能够支撑位于不同地点的许多计算分片机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库，数据的分布式切片方式从大的分类上有3种：

（1）Share-Memory共享内存（典型代表SQL Server），多个处理进程共享同一片内存，处理进程之间通过内部通讯机制进行通讯，通常具有很高的效率；但当更多的处理进程被添加到主机上时，内存/CPU资源竞争就成为瓶颈，进程越多瓶颈越厉害

（2）Share-Disk共享磁盘（典型代表Oracle RAC），各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory，共享磁盘系统，可通过增加节点来提高并行处理的能力，扩展能力较好，类似于SMP（对称多处理）模式，这种架构需要通过一个狭窄的数据管道将所有I/O信息过滤到昂贵的共享磁盘子系统，当存储器接口达到饱和的时候，增加节点并不能获得更高的性能 。

（3）Share-Nothing无共享（典型代表Teradata，GaussDB），各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等彼