云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析：高性能、多级高可用( 四 ) _云原生数据库

对于跨地域高可用来说，由于同样使用了异步并行加速的物理同步，及时在长距离传输上，吞吐依然可以追齐主集群，不会成为吞吐瓶颈，在计入网络延迟的情况下，国内可以实现数十毫秒的同步延迟，这是因为跨地域同样可以使用异步并行写加速，自动适应延迟和吞吐之间的关系。同时地域之间还可以实现主动快速切换和默认就近读取。
所以在使用了 GaiaDB 的情况下，业务可以不做复杂的数据同步逻辑就可以实现低成本的跨可用区与跨地域高可用。

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介绍完高性能和高可用两部分的设计理念后，接下来再介绍一下我们正在内部灰度中的新功能：

并行查询：并行查询从并发度上进行加速的并行查询能力，这对大数据规模下的多行查询有非常好的加速作用，可以充分利用计算节点的 CPU 和内存资源和分布式存储层的并行 I/O 能力。
分析型从库（HTAP）：分析型从库具备多种行列加速能力，既有支持百 TB 级别数据计算的分析型节点解决方案，也有支持百万行以上检索加速的列式索引引擎。其中列式索引引擎同样采用物理日志同步，不需要业务维护数据一致性，可以和当前交易类负载的事务隔离级别兼容。
Serverless：我们也在探索充分利用内部潮汐算力的资源优化调度方案，在白天业务高峰期，将资源向实时性更强的交易类业务倾斜，在低峰期自动缩容，将资源复用投入到离线计算类业务中，不但客户节省了运维成本与资源成本，也避免了资源闲置和浪费，实现了更高的资源利用率。

以上功能预计都会在近期开放灰度试用。

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写在最后
自 11 月 15 日起，百度智能云团队每周三都会上线一节《百度智能云数据库》系列云智公开课。在前 4 期的课程中，专家们围绕“从互联网到云计算再到 AI 原生，百度智能云数据库的演进”、“高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析”、“面向金融场景的 GaiaDB-X 分布式数据库应用实践”、“一站式数据库上云迁移、同步与集成平台 DTS 的设计和实践”四个主题展开了分享。

【云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析：高性能、多级高可用】