Apache HAWQ是一个新一代数据仓库引擎，它的新颖设计有效得结合了MPP数据库的性能以及Hadoop的可扩展性优势。它给用户提供了SQL标准兼容的接口，以及轻松管理和分析PB级数据的能力。HAWQ已经在数百个国际大中型企业部署应用，包括GE、纽交所、京东和中国移动等。在这个报告中，常雷博士将介绍Apache HAWQ技术架构、应用情况，以及正在研发的新功能。

很高兴今天下午有机会可以跟大家交流一下我们做的一些工作。简单介绍下自己，之前我博士毕业后加入了EMC，当时EMC收购了Greenplum，这是当时一家研发数据库的创业公司。收购后，两个创始人来到中国建立研发中心，大家交流了我当时做的一个数据仓库研究系统，该系统结合了当时流行的大数据技术和关系数据库的技术。这个数据仓库系统也就是Apache HAWQ的前身。交流完后，他们觉得这个数据仓库系统很有意义，希望我能加入Greenplum然后把它产品化，所以我当时就加入了Greenplum，从事HAWQ产品化的工作。

随后几年做的事情，第一组建了中国Greenplum数据库的研发团队，第二把HAWQ从原型系统idea做成了产品。后来，HAWQ在许多世界500强企业里得到了广泛应用。2015年底，HAWQ成为了Apache 的开源项目。去年年底，原来的HAWQ核心团队成立了偶数科技，继续专注于HAWQ的企业版研发。这个过程与Hadoop，Spark的发展都比较类似，比如Hadoop在雅虎里面先做出来，后来创始团队出来创建了Hortonworks，这个公司最近上市了。HAWQ的核心团队也是基于开源的产品来做商业化的工作。

今天的会议主题是“金融科技+区块链”。那么，数据库、金融科技和区块链到底是什么关系呢？区块链技术起源于数字货币，但区块链或分布式帐本都是分布式数据库，因此，它的渊源跟数据库关系是非常紧密的。比如做交易、智能合约等，都可以在分布式数据库里找到它的影子。所以，今天从数据库技术的视角来看区块链或金融科技整个的技术背景。希望给大家提供不同的技术视角。

一、数据仓库生态

整个数据生态系统是非常大的产业，因为大数据比较热，全球是1000-2000亿美金的市场。数据生态系统包括数据源、底层系统、上层各种大数据分析应用。一开始数据在数据源产生，比如它是交易型系统，Oracle或者是MySQL等等。还有其他产生数据的地方，比如说手机、ipad、web服务器等等。数据产生后，经过ETL或收集到数据仓库里面。随着大数据、人工智能、物联网的发展，包括区块链等技术的出现，数据越来越大，对数据仓库的要求越来越高。因此，数据仓库的技术革新是最多的。现在大家看到的Hadoop或Spark、HAWQ基本都属于数据平台的领域。平台上面会有数据治理、数据安全，以及风控等一些大数据应用。下面讲一下数据仓库的演进历程。

二、三代数据仓库的演进历程

从七八十年代到现在，数据仓库的演进大体分为三代。最早期的数据仓库是基于最传统的交易型数据库技术，比如：Oracle，它使用的是共享式存储，是EMC或IBM的高端存储。它的缺点是只能扩展到十几个节点，那么十几个节点后就会碰到存储瓶颈，价格也比较贵。

80年代出现了MPP系统，属于第二代数据仓库。第一个产品化的MPP是Teradata。硬件方面采取了大型机、小型机，以及一些专有硬件的技术。后来出现一些创业公司，比如在2000年左右比较着名的Greenplum、Vertica。它们是基于X86架构的MPP，大规模并行处理MPP系统。这几个创业公司最后都被巨头收购，比如Greenplum被EMC收购，Vertica被惠普收购。

第二代系统解决了可扩展性方面的部分问题，基本上可以到100个节点的规模，但是如果再往上就比较有难度。缺点是这种体系架构决定了可扩展性上不到几千个节点。因为它的工作模式是来了个查询之后，整个查询在所有节点上进行执行，就是每个节点到后来分别并行处理，处理其中一部分任务，这就带来一个缺点，比如：几个人干活容易协调，几千个人在一起干活协调起来很难。机器也一样，协调控制代价很高，各级节点上的负载也不一样。另外，如果执行一个小查询，到后来每个节点上都执行时，它的资源会造成大量浪费。这是第二代系统的缺点。

近些年出现了第三代系统，比如Hadoop上的SQL系统或cloud上的SQL系统，我们称之为新一代数仓。

三、新一代数仓的特点

第三代系统是从大型的互联网公司兴起的，比如Google。因为互联网公司数据量非常大，传统技术解决不了某些问题。他们首先把数据集中起来，形成了现在大家常见的文件系统，如：HDFS，包括其他的分布式文件系统。这些分布式文件系统积累了大量数据后，要做处理，所以有了MapReduce。因为MapReduce不好用，现在被证明了它已经被淘汰。到后来出现了基于MapReduce的SQL引擎，如：Hive。但这一代SQL引擎有不少的缺点，它解决了可扩展性问题，但兼容性稍差。另外，性能方面，Hadoop生态圈，如Hive，SparkSQL性能非常慢。兼容性和性能是第三代系统普遍存在的两个问题。

总体来说，第三代数据仓库可以分为三大类。第一大类：SQL on Hadoop。可以看到SQL on Hadoop是最多的。如SparkSQL、Hive，Presto，因为它的存储基本都在HDFS。第二类叫SQL on Object Store。第一个是Snowflake，，基于亚马逊的S3搭建了SQL on Object Store。S3是一个对象存储系统，它类似于文件系统，存储的是个对象，缺点是不能做简单的内部文件修改，优点是可扩展性包括存储计算分离的好处。另外，亚马逊自己开发的Athena，也基于S3。第三大类是从前面两类系统里发现一些缺陷后又演化出来的系统，比如HAWQ, Impala。客户在使用过程当中想用第三代技术替换传统的MPP或者共享存储，他们发现传统的存储不支持update和delete。如果做update和delete的话，性能会非常差以及混合工作负载性能非常差。所以HAWQ在新一代里面被叫作Hybrid。这时衍生出来自己独立的存储，存储是针对大规模分析处理、并针对NewSQL的工作负载做的存储，同时可以可插拔的访问其他存储。HAWQ, Impala 都属于第三类。

四、NewDW：Oushu Database的前世今生

HAWQ的定位是新一代数据仓库，采取了存储与计算分离的架构，而且可扩展性非常好，兼容性继承了Greenplum的兼容性。

2013年发布了HAWQ第一个版本，性能是Hive的几百倍。现在看，性能还是比Hive要快非常多。2014年我们发表了SIGMOD文章，获得了数据库领域最顶级的世界级的会议认可。2015年我们开源为Apache的项目。2016年底，HAWQ核心团队创立偶数科技，专注于HAWQ企业版。

Oushu Database是HAWQ的企业版本，2017年我们发布了Oushu Database 3.0版本，采用了一个全新的执行器，性能是之前2.0版本的10倍。数据库里面最核心的是什么？研究最多的就是性能，而且性能也是最难的。虽然说数据库研究了很多年，但是性能方面，如果能利用好算法特性、新硬件特性，能把性能做的很快，那是非常重要的。

本来HAWQ的性能已经比Hive快很多，这时候你能把HAWQ的性能利用新的CPU的特性，比如说单指令多数据流，就是一条指令可以处理多条数据，这时候你利用并行机制包括新的硬件的特性，能够把性能提高10倍也是非常不容易的。可以说Oushu Database3.0是目前世界上最快的数据仓库引擎。这里有一些Oushu Database3.0与Spark 2.2的一些性能对比的数据。

规划中的Oushu Database 4.0，已经考虑了AI的发展、区块链的发展。这是全球规模部署的架构，它没有主节点，任何节点是P2P的节点。一个节点加进来之后可以自动的识别周围的节点，自动加入里面去。

Oushu Database 4.0有两个特性值得关注。第一就是可以支持跨地理区域的部署。跨地理区域在传统的TP里面做的还是有的，比如说Oracle这些都支持。但是在分析类的数仓系统，尤其几百个、上千个PB这种大数据量，很难实现。所以，Oushu Database 4.0基本上也是世界上第一个在做。

第二就是可以支持mixed workload，就相当于是一个混合工作负载，小查询、索引查询、点查询，或者是大的查询，它可以支持混合的工作负载。其实我们底下的存储层是一个全球分布的NewSQL 引擎，深度上看，你可以看到包括共识算法等等。大家知道，目前区块链技术存在每秒交易量低的瓶颈。但从数据库技术的角度来看，传统上就可以支持非常高的并发。那么，在全球规模部署的情况下然后支持高并发来解决区块链的问题，使用共识算法来解决区块链的问题，这是Oushu Database 4.0的一个非常自然的延伸。

上图是HAWQ全球客户的列表，大公司基本都在用。GE有几百个节点的集群，使用HAWQ做工业大数据平台的底层支撑。纽交所也在用我们的产品，替换传统的Oracle做交易数据的分析处理。偶数科技，简而言之，主要做数据仓库+数据平台衍生的功能。公司核心成员基本来源于Greenplum、EMC和Google等公司。这是我今天报告的主要内容，谢谢大家。