入庫(kù)過(guò)程后的自動(dòng)優(yōu)化，是為了解決傳統(tǒng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)甚至Hadoop平臺(tái)也非常常見(jiàn)的：在用戶(hù)使用一段時(shí)間后，發(fā)現(xiàn)如果沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)進(jìn)行人工定時(shí)維護(hù)，則會(huì)引起性能大幅下降的問(wèn)題。

以柏睿數(shù)據(jù)的全內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫(kù)RapidsDB來(lái)具體解釋?zhuān)琑apidsDB的3個(gè)自動(dòng)優(yōu)化手段，就是解決核心的3個(gè)性能影響因素：

第一個(gè)是，無(wú)論做增刪改操作，數(shù)據(jù)庫(kù)都會(huì)自動(dòng)對(duì)相關(guān)的列存行段中的數(shù)據(jù)自動(dòng)重新排序，保證優(yōu)秀的查詢(xún)性能。第二個(gè)是當(dāng)列存行段內(nèi)重新排序完成后，其外的行段組會(huì)重新做排序組織，進(jìn)一步使數(shù)據(jù)有序，二次優(yōu)化性能。第三個(gè)是經(jīng)過(guò)上述2點(diǎn)的優(yōu)化，有序數(shù)據(jù)使壓縮率得到提升，數(shù)據(jù)文件也得到合并，數(shù)據(jù)文件個(gè)數(shù)同時(shí)也會(huì)減少。IO讀寫(xiě)性能可以在整個(gè)使用過(guò)程中，一直保存在極高的狀態(tài)中。

目前知道的是，這個(gè)全內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫(kù)RapidsDB已經(jīng)在國(guó)有某大行普惠金融項(xiàng)目應(yīng)用中運(yùn)行超過(guò)10個(gè)月，產(chǎn)品自動(dòng)優(yōu)化證明了它的能力和價(jià)值。中間經(jīng)歷過(guò)幾次10TB級(jí)的數(shù)據(jù)加載，每天10GB級(jí)的數(shù)據(jù)新增和更新，以及定時(shí)的滾動(dòng)式刪除。過(guò)程中，技術(shù)團(tuán)隊(duì)無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)做任何優(yōu)化干預(yù)，相同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)操作沒(méi)有任何性能下降的跡象。

審核編輯 黃昊宇