免费体验PolarDB PostgreSQL一站式HTAP服务_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)-阿里云帮助中心

本文介绍了如何免费体验PolarDB PostgreSQL版的一站式HTAP服务。

背景

PolarDB PostgreSQL版提供了一站式HTAP云服务，通过简单的SQL就可以将OLTP引擎的数据快速迁移到内置的OLAP存储和引擎上，内置的同步链路将会自动维持两份数据的一致性。常规的事务型查询可以继续在PolarDB PostgreSQL版的OLTP引擎上进行，分析型业务可以被路由到OLAP引擎上，由向量化执行引擎完成。被同步到OLAP引擎的数据范围可以通过执行SQL来动态扩大或缩小。

高性价比
传统方案中，若您想通过PolarDB实现HTAP，您需要额外购买分析型数据库（如AnalyticDB PostgreSQL），并购买DTS服务实现数据同步，整体费用较高。
PolarDB PostgreSQL版一站式HTAP服务相比传统方案：
- 价格上：一站式HTAP服务整体方案成本可降低30%。
- 性能上：在复杂查询方面，一站式HTAP服务的查询性能最高可提升百倍。
数据一致性
PolarDB PostgreSQL版一站式HTAP服务实现了PolarDB和内置的OLAP存储和引擎之间的数据同步，保证了数据一致性。
维护成本低
PolarDB PostgreSQL版一站式HTAP服务配置简单，灵活易用。您无需配置其他数据同步工具，只需在PolarDB控制台简单配置，并通过简单的SQL语句，即可完成HTAP服务配置和数据同步。

阿里云提供了数据库解决方案功能体验馆，提供真实免费的PolarDB集群环境和开箱即用的测试方法，您可以在线快捷体验一站式HTAP服务带来的查询效率提升效果。

影响

本功能体验不涉及生产环境的部署，因此不会影响业务。

费用

本次体验中，由于体验涉及到的资源不归属于您，因此不会产生任何费用，您可以放心体验。

体验内容

体验环境

在本免费体验中，阿里云提供了预置环境供您操作体验，预置环境的详情如下：

集群：提供了一个PolarDB PostgreSQL版集群。具体如下：
- 内核版本： 100% 兼容 PostgreSQL 14
- 产品版本：标准版
- 集群规格：集群包含1个主节点（8核16 GB）和1个分析节点（规格都为8核32 GB）
- 存储类型： ESSD AutoPL云盘（预置IOPS: 0）
测试数据集：集群中预置了标准测试集TPC-H 50G的数据集。

观测指标

CPU占用率：集群中主节点的CPU使用率。单位：%。
查询耗时：执行特定SQL所耗费的时间。单位：秒。

操作步骤

登录瑶池数据库控制台。
单击功能体验馆，然后单击一站式HTAP功能体验的免费体验按钮，进入如下页面：
单击页面下方的创建任务按钮。
在配置任务对话框中，选择要执行的SQL，并单击确定，创建任务。
本体验中所使用的数据集为标准测试集TPC-H 50G的数据集。为了体现一站式HTAP功能在复杂查询方面的加速效果，我们选取了TPC-H标准测试中的三条复杂查询SQL供您选择：
- Q2（最小代价供货商查询）：带有排序、聚集操作、子查询并存的多表查询操作。
- Q11（库存价值查询）：带有分组、排序、聚集、子查询操作并存的多表连接查询操作。
- Q16（零件/供货商关系查询）：带有分组、排序、聚集、去重、NOT IN子查询操作并存的两表连接操作。
下文以Q2（最小代价供货商查询）为例进行介绍。
稍等片刻后，可以看到您创建的体验任务。
单击查看详情，进入实时查询体验页面，单击启动任务按钮。
首先体验主节点与分析节点实时数据同步这一特点。
说明
请根据页面按钮提示，手动单击按钮执行每一步操作。若在倒计时结束时没有手动单击按钮，则会自动执行对应操作。
1. 单击选择数据库，自动执行如下命令，切换至mydb数据库。
```
\c mydb ;
```
2. 单击查看数据库中的表按钮，自动执行如下命令，查看数据库下的总数据量。
```
select tablename,pg_size_pretty(pg_relation_size(schemaname||'.'||tablename)) from pg_tables where tableowner='sa';
```
  返回结果如下：
```
tablename | pg_size_pretty 
-----------+----------------
 region    | 8192 bytes
 nation    | 8192 bytes
 supplier  | 56 MB
 part      | 964 MB
 customer  | 844 MB
 partsupp  | 4108 MB
 orders    | 6124 MB
 lineitem  | 26 GB
(8 rows)
```
3. 单击查询RW节点表数据量，自动执行如下命令：
```
select count(*) from my_table;
```
  返回结果如下：
```
 count 
-------
    106
(1 row)
```
  可以看到，从RW节点查询，表数据量为106条。
4. 单击表中插入一条数据，以验证数据同步，自动执行如下命令：
```
insert into my_table (name, age, email) values ('test',0,'just for test') ;
```
5. 单击再次查看RW节点表数据量，自动执行如下命令：
```
select count(*) from my_table;
```
  返回结果如下：
```
 count 
-------
    107
(1 row)
```
  可以看到，从RW节点查询，表数据量变为了107条。
6. 单击HTAP查询，自动执行如下命令，开启HTAP功能：
```
SET polar_htap.enable_htap_query = ON;
```
7. 单击查询AP节点表数据量，自动执行如下命令：
```
select count(*) from my_table;
```
  返回结果如下：
```
 count 
-------
    107
(1 row)
```
  可以看到，此时表数据量也变为了107条。

接下来体验复杂查询SQL通过AP节点快速完成，不增加主节点资源消耗这一特点。

说明

请根据页面按钮提示，手动单击按钮执行每一步操作。若在倒计时结束时没有手动单击按钮，则会自动执行对应操作。
整个体验过程中，您可以在左侧的趋势图中观测CPU占用率。

单击正常查询，自动执行如下命令，关闭HTAP功能：
```
SET polar_htap.enable_htap_query = OFF;
```

单击RW节点执行SQL，自动执行如下命令：

select s_acctbal, s_name, n_name, p_partkey, p_mfgr, s_address, s_phone, s_comment 
from
 part, supplier, partsupp,
 nation, region 
where
 p_partkey = ps_partkey
 and s_suppkey = ps_suppkey
 and p_size = 11
 and p_type like '%STEEL'
 and s_nationkey = n_nationkey
 and n_regionkey = r_regionkey
 and r_name = 'AMERICA'
 and ps_supplycost = 
 (
  select
   min(ps_supplycost)
  from
   partsupp, supplier, nation, region
  where
   p_partkey = ps_partkey
   and s_suppkey = ps_suppkey
   and s_nationkey = n_nationkey
   and n_regionkey = r_regionkey
   and r_name = 'AMERICA'
 )
order by
 s_acctbal desc, n_name,
 s_name, p_partkey 
LIMIT 1;

等待SQL执行完成，此时您可以在左侧观测CPU占用率变化情况。

单击HTAP查询，自动执行如下命令，开启HTAP功能。
```
SET polar_htap.enable_htap_query = ON;
```

单击AP节点执行SQL，执行相同SQL：

select s_acctbal, s_name, n_name, p_partkey, p_mfgr, s_address, s_phone, s_comment 
from
 part, supplier, partsupp,
 nation, region 
where
 p_partkey = ps_partkey
 and s_suppkey = ps_suppkey
 and p_size = 11
 and p_type like '%STEEL'
 and s_nationkey = n_nationkey
 and n_regionkey = r_regionkey
 and r_name = 'AMERICA'
 and ps_supplycost = 
 (
  select
   min(ps_supplycost)
  from
   partsupp, supplier, nation, region
  where
   p_partkey = ps_partkey
   and s_suppkey = ps_suppkey
   and s_nationkey = n_nationkey
   and n_regionkey = r_regionkey
   and r_name = 'AMERICA'
 )
order by
 s_acctbal desc, n_name,
 s_name, p_partkey 
LIMIT 1;

此时您可以继续观测在HTAP开启的情况下，执行相同SQL的CPU占用率的变化情况。

说明

由于实时监控数据可能存在延迟，为了确保展示完整的CPU变化情况，趋势图中会在SQL执行完后，自动延长一定的监控时间（2~3秒）。

（可选）对于已创建的任务，您可以在IMCI页面，单击体验记录，在任务列表中，单击全部任务或我的任务，查看体验结果及其详情。

结果分析

主节点与分析节点实时数据同步

从以上体验可以看到：通过主节点新增的数据可以实时同步至AP节点，实现了PolarDB与内置OLAP存储和引擎之间的数据同步，保证了数据一致性。

复杂查询SQL通过AP节点快速完成，不增加主节点资源消耗

从以上体验可以看到：

在主节点执行复杂查询SQL，耗时长，且会占用主节点较多资源。
而开启HTAP后，复杂查询SQL自动由AP节点执行，耗时显著缩短，且不会增加主节点资源消耗，主节点资源占用率始终处于较低水位。

背景

影响

费用