MatrixOne 云原生 HTAP 数据库：架构剖析与技术创新

在当今数字化时代，数据处理需求日益复杂，传统数据库架构逐渐难以满足多样化的业务场景。云原生 HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）数据库应运而生，成为数据库领域的研究热点。MatrixOne 作为一款致力于成为领先的分布式云原生 HTAP 数据库，其架构设计蕴含诸多创新点，值得深入探究。MatrixOne 由矩阵起源这家数据库创业公司打造，秉持 “超融合引擎、异构云原生、极致的性能” 理念，旨在打破数据边界，助力企业数字化和智能化转型，其开源特性也为开发者社区提供了广阔的探索空间。

云原生 HTAP 数据库面临着诸多挑战。例如，如何实现 Serverless 架构下的 No Rebalance，确保系统在动态调整资源时数据的一致性和稳定性；怎样做到高效的资源隔离，避免多租户环境下的相互干扰；TP（Transactional Processing）和 AP（Analytical Processing）存储是各备一份，还是共享，若共享，计算能否共用一份等问题，都需要在架构设计中妥善解决。

在存储架构方面，MatrixOne 涉及多种关键组件和技术。在 OLAP 场景下，采用解耦的计算存储架构，涉及 CN（Compute Node）、MetaStore、Transaction Manager 等组件，数据存储于 Shared Storage（如 S3）。而 OLTP 场景下，同样是解耦架构，包含 DN（Data Node）、Transaction Manager、Log Store 等，数据存储在 Shared Storage（Page Store）。这两种场景在 Metadata、存储介质（如 Page Store 与 S3）等方面存在差异 ，各有优劣。如 S3 作为共享存储，按容量计费成本较低，但延迟在 10ms 级别，Cache 对性能影响较大；Page Store 延迟低，支持随机写入且不收费，但需搭配计算节点，单价较高。事务处理是数据库的核心功能之一。MatrixOne 支持分布式事务，传统的标准 2PC（Two - Phase Commit）流程确保事务的原子性和一致性，但存在一定性能开销。在存算分离体系下，其进行了 1PC 优化，减少了通信开销，提高了事务处理效率。

数据更新方式也是 HTAP 数据库的关键技术点。常见的有 Merge On Read（MOR）和 Copy On Write（COW）。MOR 写入速度快，但查询损耗较大；COW 查询性能最优，但写入代价较大。MatrixOne 采用 Lakehouse 的 MOR 表和 COW 表，根据业务场景选择合适的方式平衡读写性能。此外，TAE（Transactional-Aware Engine）基于单一存储引擎的 HTAP 技术，通过 Block 语义上的 In-Place Update，牺牲部分写性能来优化读性能，成为主流的 HTAP 做法。

从整体架构演进来看，MatrixOne 经历了从 NewSQL 切换到云原生 Serverless 的过程，历时 4 个月，代码层面删除 30 万行，新增 20 万行，累计 50 万行代码。新架构包含 Computation layer、Transaction layer 等多个层次，支持多种功能，如用于分析、流处理、后台任务等的 CN 节点，以及 DN 节点、Log service、File service 等组件，适配多种存储介质，如 Local Disk、NFS、S3、HDFS 等。

MatrixOne 云原生 HTAP 数据库的架构设计在应对复杂数据处理需求上展现出诸多优势，但也面临着一些技术挑战。随着技术的不断发展和社区的持续贡献，相信 MatrixOne 在未来能够为各类企业提供更高效、稳定的数据服务，推动数据库技术在云原生时代的进一步创新与发展。