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YMatrix 通过“可信数据库”测评！超融合架构能否成为未来趋势？

news 2025/11/11 9:40:15

近日北京四维纵横旗下 YMatrix 数据库通过中国信通院“可信数据库”分布式分析型数据库基础能力测试，满足信通院对于分布式分析型数据库在基本功能、兼容性要求、安全性要求、容错及扩展性等多个领域的测试要求。

公司简介

北京四维纵横数据技术有限公司（ YMatrix ）成立于 2020 年 8 月，是一家专注于新一代数据基础设施的创新型基础软件公司，为企业提供相关软件产品及一站式解决方案。公司创始团队均来自 Oracle、IBM、Teradata 和 Greenplum 等国际一线数据库企业，致力于创造智能化、高性能、低成本的数据产品，持续推动数据智能技术的突破与发展，为客户创造长期价值。

YMatrix（原MatrixDB）是四维纵横推出的超融合型分布式数据库产品，是一款同时支持在线事务处理（OLTP）、在线分析处理（OLAP）和物联网时序应用的超融合型分布式数据库，具备严格分布式事务一致性、水平在线扩容、兼容 PostgreSQL/Greenplum 协议和生态等重要特性，以“超融合”理念破解传统架构复杂、运维成本高的难题，为企业提供“一站式”的数据存储方案。

系统架构

YMatrix 源于 Greenplum，采用了 Share-nothing 并行架构，各个节点独立运行，不共享内存和存储，节点之间仅通过网络通信进行协作。一个完整的集群中包含三种角色：

主节点

主节点不存储业务数据，仅存储包括所有数据元素定义及属性集合的系统元数据，也就是我们常说的数据字典。

作为应用访问数据库的入口，负责接收并管理客户端的连接请求，对客户端提交的 SQL 语句进行解析，生成分布式执行计划，并将生成的查询计划分发给所有数据节点 (Segment) 执行，最后汇总各数据节点执行后的结果，最终返回给客户端。

备用主节点

备用主节点提供元数据备份及一致性的保障，当主节点发生故障时，备用主节点会自动提升为新的主节点，以保障集群服务的连续性。备用主节点与主节点必须部署在不同的物理服务器。

数据节点

数据节点是 YMatrix 数据存储、计算的核心单元，又可以细分为主实例和镜像实例。

表数据会根据配置打散分布到各个主实例 (Primary) 中，每个主实例独立保存与其他主实例完全不重合的数据分片。当执行查询时，主节点生成查询计划后分发至所有主实例并行执行，通过并行计算提升查询响应速度。

镜像实例和主实例数据保持一致，当主实例出现故障时，则会启动镜像实例，由此来保障服务不中断。

技术创新

尽管同源于 Greenplum，YMatrix 并没有躺着前辈的身上吃老本，而是基于 Greenplum 不断的进行技术创新，从而发展出自己的特色。

高可用控制能力增强

YMatrix 和 Greenplum 都是通过镜机制来确保系统的高可用性，但 Greenplum 整个高可用状态的切换都是由主节点负责的，一旦主节点宕机，整个系统就会处于瘫痪状态，需要通过手工连接至备用主节点进行操作，对应用系统的影响时间变得不可控。

YMatrix 引入独立的服务管理整个集群状态，通过构建 etcd 集群对实例进行存活探测，保证无论是主节点还是数据节点宕机，集群都能自动切换服务，保证服务不中断。

存储引擎全面升级

Greenplum 支持经典的 HEAP 行存引擎和 AOCO 列存存储，分别适用于 OLTP 事务处理型交易和 OLAP 分析型交易系统。AOCO 分析型查询表现好，其原理是一个列一个文件，但对于大表，多表并发写加上 MPP 处理机制，会造成文件数量爆炸性增加，带来许多问题，生产环境实际使用不多。

YMatrix 除了支持 HEAP 行存引擎之外，还自主研发了基于 LSMTree 的行列混合存储引擎 MARS3。相比于 Greenplum 的 AOCO，MARS3 首先将一张大表分为几个块，每个块内又按列存储，从而提供列存在分析型查询中的性能优势。通过自研编码链压缩算法，可针对不同数据类型使用不同的压缩算法，显著降低数据存储成本。