云原生数据库探究(二)

在对云原生数据库建立初步理解的基础上,着重依据阿里云与腾讯云官方技术文档及最新公开数据,对比了 PolarDB MySQL(阿里云)与 TDSQL-C(腾讯云)。对比显示,两者均遵循云原生的理念,在核心架构与设计上具有共性;与此同时,出身基因的不同则塑造了各自的产品特性,使其在​​差异化的技术路径​​上展现出各自优势,有着各自适用的业务领域。

1. ​技术路线共同点及原因

共同点
  • 计算存储分离架构​:两者均采用此设计,计算节点无状态化,存储层独立扩展,支持秒级弹性伸缩。

  • 日志下沉与RDMA网络​:均将Redo日志下沉至存储层,减少网络I/O;通过RDMA协议实现微秒级延迟(PolarDB写延迟<100μs,TDSQL-C网络I/O降低80%)。

  • Serverless支持​:按需自动启停,无流量不计费,适应业务波动场景。

  • 100%兼容MySQL​:无缝迁移,无需修改应用代码。

原因分析

上一篇我们提到云原生架构需解决传统数据库的弹性瓶颈​(如分库分表复杂)和资源利用率低问题。两家的产品有着相似的解决思路,计算存储分离实现资源独立扩展;日志下沉和RDMA优化I/O路径,提升吞吐量;Serverless贴合云环境按需付费特性,降低闲置成本。

2. ​技术路线主要差异及原因

​两家大厂的基因决定其在存储、HTAP支持等方面也有着不同考虑:

维度

PolarDB MySQL

TDSQL-C MySQL

原因分析

存储模型

共享存储(多节点共享数据)

分布式存储(Redo日志重构数据页)

PolarDB降低存储成本,适合读写分离;TDSQL-C优先保障写入性能和一致性。

HTAP支持

内置列存索引(IMCI),提升复杂查询性能

依赖外部分析引擎LibraDB

PolarDB面向混合负载(如实时报表);TDSQL-C聚焦高并发OLTP。

扩展能力

存储自动扩容至100TB,分钟级增删节点

计算节点秒级扩容

TDSQL-C优化计算层轻量化,适配突发流量;PolarDB强在存储自动化

事务协议

Parallel-Raft(RPO=0,跨AZ容灾)

基于Raft的多副本(金融级强一致性)

共享存储需强一致性协议,分布式存储依赖Raft多副本同步

TPC-C性能

​2025年的纪录

2023年的纪录

PolarDB软硬协同优化(如物理复制减50% I/O),TDSQL-C侧重硬件整合(如PMem缓存)。

3. ​云原生底座技术解决方案

PolarDB
  • 存储层​:PolarFS文件系统 + 分布式块存储,支持数据多副本与自动修复,Parallel-Raft保障跨AZ容灾。

  • 计算层​:一写多读架构,智能Proxy实现自动读写分离;列存索引(IMCI)加速HTAP查询。

  • 弹性管理​:存储按需自动伸缩,Serverless秒级响应流量波峰。

TDSQL-C
  • 存储层​:HiSTOR分布式存储,日志重构数据页,快照备份支持GB/秒级恢复。

  • 计算层​:无状态节点,SPDK+RDMA实现零拷贝,故障恢复<1分钟。

  • 分析引擎​:通过LibraDB列式引擎实现实时分析,需额外同步数据。

对比​:PolarDB强在HTAP一体化存储自治,TDSQL-C胜在计算层轻量化硬件深度优化

4. ​使用体验异同比较

维度

PolarDB MySQL

TDSQL-C MySQL

读写分离

集群地址自动分流,无需配置

需手动配置只读地址,无内置Proxy

HTAP操作

单集群启用IMCI,直接执行分析查询

需同步数据至LibraDB,额外运维负担

高可用切换

5-10秒完成主备切换(RPO=0)

1分钟内完成故障恢复

成本模型

计算按规格+存储按容量付费

Serverless按实际计算/存储用量计费

相同点​:均支持MySQL生态、Serverless无感扩缩容、跨AZ部署。

5. ​主要应用领域

PolarDB 优势场景
  • HTAP混合负载​:如天猫双11实时报表(IMCI提速复杂查询)。

  • 高压缩需求​:Smart-SSD存储压缩比达40%,适合政务、医保海量数据。

TDSQL-C 优势场景
  • 高并发写入​:游戏日志处理(百万QPS)、社交APP峰值流量(如微信红包)。

  • 成本敏感业务​:Serverless资源利用率提升60%(如中小电商促销)。

  • 金融容灾​:多中心强一致性,支撑微众银行核心交易(RPO=0)。

总结:

数据库选型时如前一篇文章所提及的一场需求与技术特性的“双向奔赴”,对云原生数据库选型使用也同样如此,需要综合考虑业务运行的场景,与数据库所支持的特性相匹配,数据库才能更好的支撑业务发展。

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