客戶推薦語錄
歐派選擇PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）一開始是因為現在的上云趨勢，感覺架構優秀、非常穩定，給了整個團隊使用的信心。后面體驗上發現PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）云上運行體驗比自建的Oracle更容易擴縮容，云上運維比較專業，相比于我們自己運維響應快，解決問題效率高。
——歐派運維負責人
客戶介紹
關于歐派
歐派家居集團股份有限公司創立于1994年，是國內綜合型的現代整體家居一體化服務供應商。歐派家居2022年的年營收達200多億元，連續四年入選中國制造業民營企業500強，是國內龍頭定制家居品牌商。2015年，歐派全面啟動“歐派制造2025”戰略，融合互聯網、大數據與人工智能制造，通過數字化打通銷售、研發、生產制造、物流運輸等全套環節，打造以MTDS終端設計營銷服務管理系統、WCC智能拆單系統、MSCS生產調度控制系統、APS+XMES柔性生產制造管理系統、MCTS物流管理信息系統五大主干系統構成，全流程協同，實現自動化與智能化的智造系統。
核心系統
歐派的MSCS系統在整個生產和制造流程中發揮著核心作用。舉個例子，當用戶訂購一個衣柜時，前端的設計軟件會生成渲染圖并傳輸到MSCS系統中。該系統將執行諸多操作，包括將整個產品拆解為多個板材、五金等組件。拆解完成后，還會進行技術審核、價格審核等一系列流程，最終把生成的子單元進行路由分配，交由生產系統執行生產的最后階段。
MSCS系統的順利運行對于整個系統的上游和下游有著至關重要的意義。MSCS系統上游是獨立的客戶訂單，下游是不同的生產工廠，是整個生產系統能夠順利運轉的核心中樞。
歐派遇到的業務挑戰
實時響應的挑戰和巨大的業務壓力
歐派家居在咨詢、設計定制、生產調度、物流跟蹤到售后服務，這一系列復雜的過程中，所涉及的數據量極為龐大，往往單個訂單的更新就能觸及數萬條數據條目的變動。這不僅包括了客戶基本信息、產品規格、材料庫存、生產進度、成本核算等直接關聯信息，還涵蓋了市場趨勢分析、消費者行為預測等間接影響因素。因此，如何高效、準確地處理這些海量數據，成為了決定企業運營效率與競爭力的關鍵所在。其中關鍵的指標是要求關鍵業務查詢，如訂單狀態追蹤、庫存水平監控、生產進度同步等，能夠在秒級別內完成響應。
從監控數據來看，數據庫每秒進行的全表掃描操作涉及近一億行記錄，而每秒的數據插入和更新操作約3000行。這反映出該系統在日常運營中承受著相對較高的業務負荷。
密集更新導致的IO問題
磁盤I/O效率的挑戰
磁盤I/O效率直接關系到數據讀寫速度，是衡量系統響應能力和處理能力的關鍵指標。在TB級數據日常更新的情境下，考慮I/O調度算法、緩存策略（如LRU、ARC）以及RAID配置等多方面因素，以進一步優化I/O操作，減少訪問延遲，確保數據能夠高效、穩定地被處理和存儲。
數據庫垃圾回收的效率考量
在頻繁的數據更新過程中，會產生大量的廢棄數據塊或記錄，這不僅占用寶貴的存儲空間，還會降低查詢效率。高效的垃圾回收機制對于維持數據庫性能至關重要。
表空間膨脹問題及其應對
隨著數據量的持續累積，表空間膨脹成為一個不容忽視的問題。它不僅消耗存儲資源，還可能導致索引效率下降、備份恢復時間延長等問題。
綜上所述，面對TB級別日常數據更新的挑戰，通過優化磁盤I/O效率、強化數據庫垃圾回收機制，并采取有效的表空間管理策略，是確保數據處理系統高效、穩定運行的關鍵。
對Oracle生態的高度依賴
客戶的系統架構選擇Oracle作為其核心支撐平臺。Oracle數據庫憑借其高度可擴展性、強大的事務處理能力以及豐富的功能集，長期以來為客戶提供穩定可靠的數據服務，支撐著復雜多變的業務場景。然而，隨著技術生態的不斷演進與企業需求的日益增長，探討數據庫遷移的話題不可避免地擺上了桌面。
業務調整的廣度與深度
首先，數據庫遷移不僅僅是數據本身從一個平臺到另一個平臺的物理轉移，它觸及的是整個IT生態系統的核心。由于Oracle數據庫特有的SQL語法、高級特性（如分區表、獨特的存儲過程等）以及與Java EE應用服務器的緊密集成，遷移過程中可能需要對應用程序中的SQL語句進行重寫或優化，以適應新的數據庫系統。這一工作不僅耗時，還要求開發團隊具備深厚的數據庫知識和新目標系統的熟練掌握，增加了項目的時間成本和技術難度。
數據兼容性與完整性
數據是企業的生命線，確保遷移過程中數據的完整性和一致性是首要任務。不同數據庫系統之間在數據類型支持、存儲機制乃至索引策略上存在差異，這要求在遷移前進行詳盡的數據兼容性分析，并制定周密的數據轉換策略。任何數據丟失或損壞都可能導致業務中斷，影響客戶體驗，甚至造成不可估量的經濟損失。
性能與成本權衡
數據庫遷移的另一大驅動因素往往是成本效益分析，特別是考慮到Oracle許可費用較高，企業可能會探索開源或云原生數據庫解決方案以降低成本。然而，這一轉變需要對性能表現進行重新評估。新數據庫系統是否能夠維持或提升原有業務處理速度，尤其是在高并發場景下，成為衡量遷移成功與否的關鍵指標。此外，還需考慮長期運維成本、技術支持可用性等因素，確保整體擁有成本（TCO）的最優。
技術生態與未來兼容
隨著云計算、微服務架構的普及，新數據庫系統的選擇還需考慮其在現代技術生態中的適配性，包括對容器化、自動化部署、DevOps流程的支持。同時，面對AI、大數據分析等新興技術的融合趨勢，新數據庫應具備良好的擴展性和靈活性，以支撐未來業務的創新與發展。
綜上所述，客戶的系統遷移至新數據庫平臺，絕非簡單的“即插即用”，而是涉及到技術、成本、業務流程多維度的綜合考量。通過詳盡的前期規劃、嚴謹的技術選型、細致的數據遷移策略及充分的測試驗證，才能最大限度地減少業務調整的陣痛，確保平滑過渡，為企業長遠發展奠定堅實的基礎。這一過程不僅是技術挑戰，更是對企業戰略眼光與執行能力的一次全面考驗。
PolarDB的解決方案
面對復雜多變的技術挑戰，阿里云PolarDB PostgreSQL團隊與客戶運維團隊緊密合作，憑借專業知識和堅定的決心共同克服了一系列挑戰。
一主多讀架構承載巨量的流量壓力
在應對日益增長的客戶流量需求時，PolarDB采取了一種高度優化且策略性的一主兩讀部署架構，這一設計融合了事務處理（Transaction Processing, TP）與分析處理（Analytics Processing, AP）的分離原則，從而實現了資源利用的最大化與服務性能的顯著提升。
主數據庫：TP業務的堅實后盾
主數據庫作為整個架構的中樞，專精于處理高并發的在線交易事務，如訂單處理等即時操作。通過采用先進的鎖機制與事務管理策略，它確保了數據的一致性與事務的ACID特性（原子性、一致性、隔離性、持久性），即便在面對尖峰流量時也能維持極低的延遲響應。此外，通過將復雜的分析型查詢任務分流至從庫，主庫得以從長時間運行的查詢中解放出來，專注于快速處理短事務，從而有效避免了因慢查詢導致的服務瓶頸，確保了前端應用的流暢用戶體驗。
從數據庫：AP負載的高效擔當
兩個從數據庫的配置，為系統的分析處理能力提供了強大的支撐。通過對主庫的數據實時復制，從庫擁有近乎完整的數據副本，能夠獨立承擔起報表生成、大數據分析、業務趨勢預測等分析型工作負載。這種設計不僅充分利用了數據庫的讀取擴展性，還通過智能調度算法，根據查詢類型和資源占用情況自動分發任務，實現了查詢效率與資源使用的最優化。
集群負載均衡與系統穩定性增強
通過精細的負載均衡策略，PolarDB的這種部署模式確保了集群內資源的高效分配。每個組件都根據其設計目的進行專門優化，避免了資源爭搶，提升了整體服務的吞吐量和響應時間。單一實例的高性能表現，歸功于架構設計對硬件資源的高效利用以及軟件層面的智能優化，減少了對外部擴展的依賴，降低了運維復雜度與成本。
讀寫分離的效果
主數據庫的流量：下圖展示了主數據庫每日的在線交易流量情況。在日常業務高峰時段，主數據庫需要承受每秒超過2萬次的事務提交壓力，突顯出作為在線交易核心的TP數據庫對及時處理能力和高效運作的嚴格需求。
從數據庫的流量：下圖展示了從數據庫每天的查詢流量情況。觀察可見，查詢分析業務每日的事務提交量平均僅為數十次，但普遍處理速度較慢，這主要歸因于大多數事務屬于分析報告類型的業務。這映射出AP數據庫的一個顯著特征，即傾向于執行大規模查詢而事務流量相對較低。
TB級別大表優化，承載高強度IO更新
面對大數據時代下對數據庫系統提出的嚴峻挑戰，尤其是在處理超大規模數據表時，PolarDB針對4 TB級別大表引發的性能瓶頸，采取了一系列創新性策略，不僅從底層架構上進行了優化，還考慮了實際運行環境下的效率與穩定性問題。以下是對PolarDB所實施優化措施的深入解析與擴展討論。
文件校驗流程簡化
在傳統的數據庫管理系統中，確保數據完整性通常要求在每次數據寫入前進行繁瑣的文件校驗過程，這包括定位寫入位置、驗證文件狀態等步驟，尤其是對于擁有數千個分段文件的大表而言，這一過程成為了顯著的性能拖累。PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）通過智能算法優化，實現了在保障數據完整性的前提下，精簡了這一流程，具體體現在：
智能預計算與緩存策略：系統在首次訪問或定期維護時，預先計算并存儲各分段文件的寫入位置信息，后續寫操作直接利用這些預計算結果，避免了每次寫入都需要遍歷文件的低效行為。
動態分段管理：設計了一套高效的分段文件管理系統，能夠根據寫入壓力動態調整分段策略，減少文件碎片化，進一步優化寫入路徑，從而在源頭上降低了頻繁文件操作的需求。
表大小緩存機制的引入
數據庫的優化器是決定查詢執行計劃的關鍵，其準確度直接影響查詢性能。傳統方式下，優化器在做成本估算時，直接從磁盤讀取每個分段文件的大小，對于大表而言，這一操作無疑增加了額外的I/O負擔。PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）創新性地引入了表大小緩存機制，該機制具有如下優勢：
即時反饋與高效估算：將表的總大小及其分段信息在內存中緩存，使得優化器在生成執行計劃時能快速獲取所需信息，無需等待耗時的磁盤I/O操作完成，顯著提升了查詢規劃的效率。
自適應更新策略：緩存系統具備智能感知功能，能夠根據表的實際更新頻率動態調整緩存刷新策略，確保數據的新鮮度與準確性，同時平衡了內存使用與查詢效率。
綜合性能與系統效率的提升
通過上述優化措施，PolarDB不僅有效解決了大表查詢與寫入的性能瓶頸，還在多個維度上增強了系統的整體表現：
增強I/O性能與響應速度：顯著減少了因文件句柄操作引發的系統開銷，特別是對磁盤的頻繁讀寫操作，直接提升了數據庫在高負載情況下的I/O吞吐量與響應時間。
優化并發處理與資源管理：有效緩解了高并發環境下文件描述符的限制問題，確保了數據庫在處理大量并發請求時的穩定性和效率，減少了系統級錯誤的發生概率。
提升系統資源利用率與穩定性：通過減少不必要的系統調用，優化了操作系統資源分配，降低了CPU占用率，提升了系統整體的穩定性和長期運行的可靠性。
Oracle 遷移全鏈路解決方案
PolarDB PostgreSQL版與Oracle生態高度兼容，全面擁抱Oracle數據庫的基礎架構，確保對所有基本數據類型的支持。同時，PolarDB還關注到數據庫結構的細節，全面兼容Oracle的4605個內置函數，這其中包括了從日常數據處理到高級分析的各類函數，對于22個DBMS內部包和318個系統視圖，也實現了準確的對應和支持，這為用戶的數據庫運用提供了更多靈活性和便捷性。
Oracle 深度兼容
其深度兼容還體現在對Oracle特有語法特性的復現上，如ConnectBy用于實現層次化查詢，RowNum用于數據分頁，以及同義詞的靈活運用，這些都使得從Oracle到PolarDB的過渡十分順暢。此外，PolarDB在支持分區表、事務處理、PL/SQL等核心功能的同時，也充分考慮到企業級應用的需求，提供用戶自定義包以促進代碼重用，實現復雜邏輯封裝，以及異構連接能力，確保多源數據整合的順暢無阻。更進一步，PolarDB引入了諸如閃回表、全局臨時表、全局索引等高級特性，顯著提升了數據管理和恢復的效率，而透明數據加密（TDE）則為數據安全加上了一把堅實的鎖，確保信息資產的安全。
一鍵遷移服務
在遷移服務方面，PolarDB提供的去Oracle解決方案是一套高度精細化和全面的策略體系。這一方案涵蓋了遷移的幾大步驟：
遷移前進行詳盡評估，精確識別遷移風險與挑戰；
使用自動化工具輔助結構遷移，確保數據庫架構的準確重建；
高效執行數據遷移并實時監控；
遷移后進行數據校驗，確保數據的正確性。
尤為值得注意的是，PolarDB還考慮到了數據反向回流的可能需求，為遷移過程增設了一條安全可靠的回退路徑，大大增強了遷移方案的靈活性和可靠性。
通過一個直觀易用的控制臺界面和清晰明了的操作指南，PolarDB簡化了原本復雜繁瑣的遷移流程，使得像歐派這樣的客戶能夠以最小的業務中斷和最少的應用修改成本，順利完成從Oracle到國產PolarDB的“心臟置換”。
并發索引清理，解決大表年齡回收難題
為了深入解決大數據量環境下數據庫維護，尤其是大表回收過程中數據庫年齡增長過緩這一挑戰，我們探索并實施了一項創新策略——并行索引清理技術。這項技術的核心在于通過多線程或分布式處理能力，加速對數據庫中無效或已刪除記錄的空間重用過程，從而提升整體系統性能與響應速度。
我們模擬了極端條件下的數據操作場景，具體而言，執行了高達5000萬次的事務處理，主要涉及大量的UPDATE操作。這些操作并未采用原地更新策略，而是產生了大量的冗余數據，導致數據庫表急劇膨脹。這一過程精確地復現了高并發、高頻更新的實際應用場景，為后續的優化措施提供了真實可靠的測試基準。
隨后，我們保留了多個數據副本以確保測試的全面性和準確性，并著手利用不同配置的Vacuum作業進程進行數據庫清理。Vacuum作為一個關鍵的維護進程，負責回收已刪除或更新記錄所占用的空間，對于保持數據庫健康狀態至關重要。在這一環節，我們特別關注了并行處理能力的影響力，通過調整Vacuum工作者進程的數量，我們發現當啟用7個并行工作者進程時，清理效率相較于單進程模式提升了三倍以上。這一顯著的性能提升不僅驗證了并行處理策略的有效性，也為后續的實踐應用奠定了理論基礎。
一個單一表體積達到4 TB的數據回收任務，在未進行優化前，該任務的執行時間預計會超過10小時，這對于追求高效運營的企業而言，無疑是一個不可接受的延遲。針對這一難題，我們引入了并行索引掃描機制，該機制能夠同時掃描多個索引分區，大大加快了數據定位與處理的速度。此外，我們還采取了策略性的垃圾回收執行時機選擇，即在系統負載相對較低的峰值時段執行Vacuum操作，以最小化對業務運行的影響。
通過上述綜合策略的實施，我們成功地將該4 TB大表的垃圾回收時間壓縮至2小時以內，這不僅有效緩解了表空間膨脹問題，還顯著提高了數據庫的整體運行效率和資源利用率。
慢SQL優化
客戶的業務中有很多長期存在的慢SQL，這些慢SQL有諸多危害，包括慢SQL會導致應用程序的響應時間變長、長時間運行的查詢會占用大量的CPU和內存資源，這可能會影響到其他進程和查詢的性能。長時間執行的SQL可能會持有鎖定時間過長，導致其他事務等待，產生鎖爭用，甚至可能導致死鎖等。慢SQL查詢的存在會減少系統整體效率，增加維護和運營成本，并可能導致用戶體驗的明顯下降。
慢SQL優化1
和用戶溝通發現了一例慢SQL，平均執行時間13s，explain analyze發現基數估計不準導致nestloop被執行很多次，最終通過創建擴展統計信息解決了這個問題，最終執行時間控制在1秒以內。
這個SQL查詢從13秒最終加速到1秒，大大提升了應用的響應速度，并節省了服務器的CPU、內存資源。
慢SQL優化2
分析發現，因為 nestloop 導致這個節點的執行時間為 189.326ms * 1765 = 334149.8 ms 占據了 98% 的執行時間。進一步觀察發現，這一個節點的行數估計值與實際值相差較大，懷疑是統計信息過期，導致代價不準；
執行set default_statistics_target to 1000;analyze ecc_csc.cc_base_customer ecc_csc.cc_base_project_relation ecc_csc.cc_base_userinfo; 后，SQL執行時間變為629.975 ms，降低了3個數量級。
全方位的自動化監控
PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）還支持使用Global AWR用戶指南（Global Automatic Workload Repository，簡稱GAWR）對數據庫進行全方位多維度的監控。如下圖所示，監控指標涵蓋CPU、內存、I/O、文件系統、TPS、連接數、緩存命中率、延遲、慢SQL等多個維度，基于這些指標可以對數據庫系統問題進行詳細分析。
總結
在歐派客戶去Oracle上云的道路上，盡管遇到了諸多問題與挑戰，但得益于PolarDB不斷的自我優化和阿里云先進的云計算能力，核心業務上云得以圓滿完成。上云后，歐派不僅享受到了云計算時代所帶來的高效算力優勢，也通過PolarDB卓越的多讀架構和計算能力，實現了部分SQL執行速度比Oracle快3至5倍的效果，并大幅提升了整體業務效率。此外，歐派還成功擺脫了對Oracle體系的依賴，實現了業務的平滑遷移與系統升級，轉向了具備自主可控資質的國產PolarDB數據庫。
歐派客戶的監控和日常運維可以依賴PolarDB的最新自動化監控體系（GAWR），并且任何數據庫層面的問題都能由阿里云的運維工程師迅速響應和解決。這次上云經歷為歐派與阿里云創造了雙贏的局面，也為國內家居行業的互聯網化數字轉型樹立了杰出的范例。