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2、作为分布式数据库，GaussDB Kernel采用中心节点方案：在集群范围内部署唯一的全局事务管理实例（GTM），由GTM来给事务发放全局唯一的、递增的逻辑时间戳（CSN）和事务id，从而保证数据的读写强一致性。GTM的处理能力是分布式数据库的重要能力之一。 GaussDB Kernel提供如下特性，最大限度优化GTM性能： •GTM线程池。通过线程资源池化复用技术对大并发连接进行连接和session的解耦，最大化GTM对连接请求的处理能力，提升大并发场景下的性能及扩展性。在16核系统上，GTM最大并发处理能力超过20000。 •GTM-Lite。轻量化GTM，仅维护全局逻辑递增号，分布式事务仅提交时连接GTM，减少GTM的通讯及时延，减少GTM处理的请求，优化GTM的CPU使用率，提升TP场景下的性能及扩展性。

1、GaussDB数据库提供了一种在数据库故障情况下的客户端连接转移方案 —— ALT（Application Lossless Transparent，应用无损透明）。该方案的原理是，当数据库集群的某个节点由于故障无法对外提供服务，若此时集群内还存在其它可用节点，则将故障节点上的会话连接自动迁移到目标节点上，客户端无需再次发出连接请求，仍然可以继续执行数据库操作。整个过程中，客户端应用程序是无感知的，就像是经历了一次略有延迟的SQL请求处理，极大地提高了数据库服务的可用性。 详细可以参考《[技术干货] GaussDB技术解读系列之应用无损透明（ALT）》：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0283127357928457041-1-1.html 2、GaussDB提供两地三中心跨Region容灾、AZ容灾等特性保障金融银行等业务在极端灾难情况下数据的安全和可用性。 具体可以参考产品文档的特性描述的4高可用章节：https://support.huawei.com/enterprise/zh/doc/EDOC1100335094?idPath=22658044%7C22662728%7C22897876%7C251517148

GaussDB支持标准的SQL92/SQL99/SQL2003/SQL2011规范，支持GBK、GB18030、UTF-8、SQL ASCII以及Latin-1字符集，支持SQL标准函数与分析函数，支持存储过程。 另外，GaussDB提供了Oracle兼容性和MySQL兼容性，降低对客户基于传统SQL开发的应用的影响。总体来说 23年330版本Oracle兼容性大幅提升，兼容90%银行领域主流Oralce语法。 2023年630：23年630版本开始支持MySQL兼容性，聚焦工行iSQL大机下移试点，支持兼容试点iSQL系统 90% MySQL主流语法。 23年930版本Oralce兼容性进一步提升，兼容90%银行领域全量Oralce语法。 与Oracle数据库的兼容性描述可以参考一下文档： https://support.huaweicloud.com/productdesc-gaussdb/gaussdb_19_0001.html 其他细节可查看GaussDB提供的产品文档的SQL参考的章节了解详情。 https://bbs.huaweicloud.com/contents/sql/gaussdb-community.html

1、读-读并发场景：在绝大多数情况下，并发的读-读事务，是不会、也没有必要相互阻塞的，对于底层页面和元组，加上共享锁就好了；比较特殊的SELECT FOR UPDATE查询，该查询会对所查到的每条记录在元组层面加排他锁，以防止在查询完成之后，查询结果集被后续其它写事务修改。 2、读-写并发场景基于MVCC和快照机制，彼此之间不会存在事务级的长时间阻塞。 3、并发的写-写事务：2PL

1、可参考社区课程《GaussDB备份恢复》：https://connect.huaweicloud.com/courses/learn/Learning/sp:cloudEdu_?courseNo=C101702625592527287&courseType=1 除了课程中提到的管理平台之外，还可以通过GaussRoach.py脚本进行备份和恢复

GaussDB Kernel采用MPP (Massively Parallel Processing) 架构，该架构的特点是：任务并行执行，数据分布式存储(本地化)，分布式计算，私有资源（CPU、内存、磁盘、网络等），可横向扩展，Shared-Nothing。在MPP架构的基础上，GaussDB Kernel又增加了Streaming流式计算框架，增强了所有计算节点之间的数据交换能力。目前数据库几乎所有的操作都可以实现全并行分布式执行，例如数据扫描、表连接、数据聚合等。另外针对节点内的并行，GaussDB也采用了SMP、LLVM、SIMD挖掘单节点内的线程、指令的并行潜力提升执行性能。

查询跟Checkpoint没有关系。checkpoint刷的是脏页和redo，是写事务产生的。查询没有写操作 。 但数据库可以进行长时间查询识别，对于阻塞导致的异常长查询提供了处理机制： 1、可从pg_stat_activity视图中查询到系统中长时间运行的查询语句。 2、分析长时间运行的查询语句状态。 (1)若查询语句处于正常状态，则等待其执行完毕。 (2)若查询语句阻塞，则可以通过SELECT pg_terminate_backend结束阻塞当前查询的会话。 Gaussdb论坛的系统调优课程中有一个因为锁问题导致的SQL执行过长的分析处理案例，可供参考：https://connect.huaweicloud.com/courses/learn/Learning/sp:cloudEdu_?courseNo=C101702538442613722&courseType=1

GaussDB目前已经具备替代Oracle, SQL Server等传统数据库产品的能力，并且在分布式、性能、高可用、智能化等方面实现了弯道超车。