AnalyticDB for PostgreSQL （简称： ADB PG；中文名称：分析型数据库PostgreSQL版）为基于PostgreSQL内核的MPP数据仓库服务。其具备完备的SQL语法功能，广泛支持主流的BI、ETL工具，可以同阿里云RDS及大数据MaxCompute 无缝集成，实现快速构建云上数据仓库服务。同时广泛兼容PostgreSQL扩展生态，支持基于PostGIS 的地理空间数据分析，通过MADLib 机器学习库实现 Machine Learning in MPP。
2020年1月1日 AnalyticDB for PostgreSQL 6.0版本正式商用化。6.0版本较之前 4.3 版本在引擎内核及高吞吐事务能力上有质的提升，全面支持在线实时数仓服务，而且提供HTAP混合负载能力。
一、ADB PG 6.0技术解析
1、OLTP 高吞吐能力构筑
ADB PG 支持分布式事务及标准数据库隔离级别 （RC、RR、SI）。在share-nothing场景下，可以保证全局一致的节点间数据可见性，即对MPP有全局的更新或者写入操作时，并发查询看到的是一致的数据版本。下图展示是如何实现。
ADB PG 可以实现分布式下的高并发事务处理性能，这有赖于两个关键机制，MVCC及全局死锁检测。MVCC为单机数据库经典的事务并行机制，通过数据的多版本管理，可以实现对一条数据进行并发的读和写操作。如果对一条数据进行并发更新操作时，单机引擎会通过行级锁LOCK机制来保证其执行的串行性和事务一致性。然而在分布式场景下，单节点下的行级锁可能会导致分布式死锁，为解决这个问题，6.0版本实现了高性能的分布式死锁检测机制，保证分布式条件下，也可以支持高并发的事务操作。
通过内核引擎的优化，以及分布式下并发执行的优化，ADB PG 6.0版本的 OLTP 性能有质的提升，标准TPC-C Benchmark 在保证分布式一致性下，可以支持 200k tpmC。TPC-B SELECT 达到 200k QPS，INSERT 50k tps，UPDATE，200k tps；DELETE 2000 tps。从而实现一个实例，一份数据，即可以执行高性能查询，也支持高吞吐事务处理。
同时通过上述优化，实时高并发数据写入更新能力也有大幅提升，DTS 实时同步性能 RPS 指标提升 3倍。
2、OLAP 分析性能优化
复制表支持：既有AnalyticDB for PG版本支持数据按两种方式在MPP节点间分布，即按HASH分布，或者RANDOM随机均分。在 6.0版本中，对于数据仓库中小数据量的维度表，引入了新的数据分布方式，即复制表（REPLICATED）。从而对于很多复杂分析和多表关联处理时，通过对小表指定为复制分布，减少节点间的数据传输，即减少执行计划中的数据MOTION算子。
其它分析新特性：除复制表外，6.0版本还引入了多项对分析性能有显著提升的特性，包支持ZSTD高性能压缩，支持列级别的权限控制，支持SCHEMA的权限控制；支持高性能的JSONB数据格式等
二、ADB PG 6.0版本适合的场景
1、实时数据仓库服务
传统大数据方案，往往将ETL作业和交互查询部署在两套异构系统里，数据需要同步，且无法做到实时分析。在线数据仓库较传统的 T+1数据仓库，可以更好的体现数据的实时性。这里需要具备两个能力：第一，生产系统数据可以在一分钟内实时同步进入分析数仓；第二，数仓同时具备ETL批处理能力和高性能交互分析能力。
阿里云DTS服务支持 RDS MySQL/PostgreSQL等数据源秒级别延迟同步到ADB PG内。ADB PG 6.0版本的DTS写入性能较4.3版本有3倍提升，可以支持每秒同步记录RPS 5万条。同时 ADB PG 通过多种存储机制（列存表，行存表），多种索引机制（B-Tree，BitMap，Hash），多种表分区机制（Range Table Parition，List Table Partition），实现即支持复杂的 ETL 任务，也支持高性能即时查询，同时广泛支持第三方的BI报表或ETL调度工具。
2、HTAP 混合负载服务
Gartner在2014年正式提出HTAP场景概念，当前主流数据库中，真正具备HTAP能力的只有Oracle，其支持对TB级别数据，进行高性能事务处理和数据分析查询的混合负载。如上面介绍AnalyticDB for PostgreSQL，可以同时支持OLTP和OLAP两种业务操作，同时采用分布式架构，可以将HTAP能力水平扩展，支持大数据量下的混合负载。
除OLTP和OLAP性能外，为保证混合负载的稳定性，ADB PG支持完备的负载管理能力，如下所示，通过资源队列，可以支持在线交易部分，和在线查询部分得到高优先级的CPU响应。
三、未来展望
ADB PG在11月份信通院举行的分析型数据库测试认证上，通过了100TB TPC-DS大规模性能测试认证，同时共计640个MPP并行计算节点，超过之前MPP认证最高500节点记录。证明了 MPP 这种集群数据库产品，具备更优秀的“大”数据处理能力。
阿里云数据库团队持续投入ADB PG的内核竞争力构建，全新的向量化引擎将在 2020年Q1发布，较标准PostgreSQL引擎，计算性能提升5倍。同时为了实现更好的高吞吐能力，将在Q2发布多协调节点能力，OLTP的高并发吞吐能力将实现线性扩展，支持百万级别的 TPS 吞吐。