1.容器化｜在 S3 备份恢复 RadonDB MySQL 集群数据
2.一体化实时HTAP数据库StoneDB，如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的提升

容器化｜在 S3 备份恢复 RadonDB MySQL 集群数据

       本文将演示如何使用RadonDB MySQL Kubernetes集群进行备份和恢复数据操作，重点关注备份数据至S3存储以及从S3备份恢复集群数据的具体步骤。

       首先，需准备一套运行良好的Kubernetes集群。接着，人性指标公式源码搭建RadonDB MySQL集群。

       备份流程分以下几步：下载RadonDB MySQL源码，安装Operator，并创建Deployment。配置备份信息，需提前准备Kubernetes Secret资源信息，针对青云云平台的qingstor对象存储，操作视频提供详细指引。登录青云云平台官网，qd指标源码公式创建API密钥和S3存储桶，然后创建Kubernetes Secret资源，存放S3对象存储相关信息。

       继续进行，将备份数据导入集群，通过创建并启动RadonDB MySQL集群，添加备份配置到mysql_v1a1pha1_mysqlcluster.yaml文件中。在集群运行成功后，执行备份指令，备份文件将被保存至S3存储。

       恢复过程从检测S3 bucket并获取备份文件开始。将备份目录设置为yaml文件的restoreFrom属性，执行恢复指令，即可将集群数据从S3备份恢复。源码技术支持

       完成数据恢复后，如需卸载集群，参照《部署文档》的卸载部分执行相应操作。

       本文旨在提供RadonDB MySQL集群备份与恢复的完整流程，确保数据在Kubernetes环境下得到高效管理与保护。建议深入阅读相关文档，以获取更详细的配置和操作指导，实现更加稳定、可靠的数据库服务。

一体化实时HTAP数据库StoneDB，如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的提升

       众所周知，MySQL 是世界上最流行的 OLTP 数据库之一，拥有超过%的市场份额（数据来源：Slintel网站）。许多企业依赖 MySQL 实现业务系统的回复脚本源码运行。然而，随着数据量的增长，MySQL 在处理复杂分析任务如 BI 报表、可视化和大数据应用时面临挑战。MySQL 的架构（基于流式迭代器模型 Volcano Iterator 的执行引擎，没有充分利用现代多核 CPU 的并行处理能力，采用按行存储的存储引擎）在 AP 场景中存在天然缺陷。为解决这个问题，业界提出了多种解决方案，主要是围绕 MySQL 建立的异构 HTAP（同时支持事务处理和分析处理）数据库系统。

        HTAP 的定义：在年，Gartner 定义 HTAP 旨在打破事务型负载和分析型负载之间的壁垒，允许系统在两个系统之间更自由地流动数据，并基于这些数据进行实时业务决策。保存订单源码笔记传统架构中，通过一套事务处理系统加一套分析系统，通过 ETL 进行数据同步，以满足实时性需求，这是当前搭建 HTAP 的主流方案。

        业界基于 MySQL 的 HTAP 解决方案：

        1. MySQL + Hadoop：将 MySQL 数据通过 ETL 工具同步至开源大数据系统（如 Hive、Hadoop、Spark 等）的数据仓库进行分析。

        2. MySQL + 数据湖：通过 ETL 工具将 MySQL 数据同步至数据湖平台，基于数据湖进行数据分析。

        3. MySQL + ClickHouse/Greenplum：使用 ETL 工具将 MySQL 数据迁移到 ClickHouse/Greenplum 进行分析。ClickHouse 社区版 MaterializeMySQL 引擎允许将 ClickHouse 作为 MySQL 的从库同步主节点数据。

        4. 基于多副本的 Divergent Design：如 TiDB，采用自研列式存储（TiFlash）以响应复杂 AP 查询，并通过智能路由功能自动选取数据源，实现分布式 HTAP 数据库系统。

        以上方案存在一些问题，而 StoneDB 提供了一种全新的解决方案。

       StoneDB 是一款开源的 MySQL 兼容的一体化实时 HTAP 数据库，采用原生 MySQL 架构，具备一体化行列混合存储能力，以极低的成本实现高性能实时 HTAP。StoneDB 的设计初衷是通过一套数据库同时解决事务处理和分析处理的问题，更轻量、更优雅、更便捷。其架构与国外厂商（如 Oracle、SQL Server、DB2）的方案类似，但 StoneDB 是开源的。

       StoneDB 以插件形式接入 MySQL，通过查询/写入接口与 MySQL server 层进行交互。主要特性包括：

       数据组织形式：数据按列进行组织，对各类压缩算法友好，可根据数据类型选择合适的高效压缩算法，节约 IO 和 Memory 资源。具备列数据压缩、数据组织结构与知识网格等优点。

       知识网格概览：基于知识网格的查询优化，通过剪枝、解压、数据节点分类等策略优化查询效率。

       处理流程：通过知识网格确定关联性和不确定性数据节点，执行计划构建时规避非关联节点，减少数据访问。

       全面兼容 MySQL 生态的 StoneDB 一体化 HTAP 系统优势显著，包括：

       高性能、低延迟、高可扩展性、易于部署和管理、低 TCO 等特点。

       StoneDB 2.0 版本将引入基于内存计算的列存引擎，实现 AP 负载的全内存计算，进一步提升性能。更多信息请关注 StoneDB 官方网站。

       StoneDB 开源仓库：

       <a href="github.com/stoneatom/st...

       作者：

       李浩，StoneDB PMC、首席架构师，拥有华为、爱奇艺、北大方正等公司的数据库内核核心架构设计经验，擅长查询引擎、执行引擎、大规模并行处理等技术，拥有数十项数据库发明专利，著有《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》。

       高日耀，StoneDB PMC、HTAP 内核架构师，毕业于华中科技大学，专注于主流数据库架构和源码研究，8年数据库内核开发经验，曾参与 CirdroData、RadonDB 和 TDengine 的内核研发工作。