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过去十年，互联网行业经过由慢到快的发展，积累了大量的信息和数据，在数据爆发式增长的情况下，针对海量数据需要一种新的计算方式。传统的计算方式已不足以应对海量数据的处理，弊端显而易见，除了在造价成本高昂之外，技术上也难以满足数据计算性能指标，传统主机的Scale-up模式遇到瓶颈，SMP（Symmetrical Multi-Processing，对称多处理）架构难以扩展，并且在CPU计算和IO的吞吐上不能满足海量数据计算要求。
在此背景下，拥有处理PB级别数据量的超强性能分析能力的分布式数据库H3C SeaSQL DWS应运而生。H3C SeaSQL DWS基于无共享MPP（大规模并行处理）架构，具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术，兼容 SQL 标准，具备强大、高效、安全的PB级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，同时支持涵盖OLTP型业务的混合负载，为客户打通业务-数据-洞见-业务的闭环，可部署于企业裸机或私有云中，支撑着包括金融、证券、电信、政府、制造、交通运输等各行业的大量核心生产系统。
H3C SeaSQL DWS 作为一款分布式数据库，其采用 Shared-Nothing 架构、主机、操作系统、内存、存储都是自我控制，不存在共享。H3C SeaSQL DWS 数据库的主要特性如下：
大规模并行处理架构。
既支持行存，也支持列存。每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。
支持多种压缩方法，包括 Zlib，RLE 等。
支持多级分区表，分区支持多种模式，包括范围，列表等。
支持 B 树、位图和 GiST 等索引。
认证机制支持多种方式，包括 LDAP 和 Kerberos 等。
扩展语言支持：SeaSQL DWS 支持使用多种流行语言实现用户自定义函数，包括 Python，R，Java，Perl，C/C++等。
地理信息处理：通过集成 PostGIS，SeaSQL DWS 支持对地理信息进行存储和分析。
内建数据挖掘算法库：通过 MADlib（现在是 Apache 孵化项目）算法库，可以内建几十种常见的数据分析和挖掘算法到 SeaSQL DWS 数据库中，包括逻辑回归，决策树，随机森林等。不需要写任何算法代码，通过 SQL 就可以使用其中的所有算法。
文本检索：SeaSQL DWS 可以支持高效灵活丰富的全文检索功能。与 MADlib 合用，可以进行并行文本分析和挖掘。
高性能加载，使用 MPP 技术，提供 Petabyte 级别数据量的加载性能。
大数据工作流查询优化。
多态数据存储和执行。
基于 Apache MADlib 的高级机器学习能力。
支持 SQL 92 ANSI/ISO、SQL 99 ANSI/ISO、SQL 2003 ANSI/ISO、SQL 2006 ANSI/ISO标准，支持 C API、ODBC、JDBC 等国际接口规范，支持 DDL，DML，DCL 语法，支持基本数据类型、基本完整性约束、基本表管理、搜索条件、表连接、子查询、插入、修改、删除、事务控制。
H3C SeaSQL EDW 作为分布式分析型数据库支持 SQL92、SQL99、SQL2003、SQL2008 标准；支持 ODBC、JDBC、ADO.NET 和 OLEDB标准接口规范；支持 ACID 强事务一致性，提供分布式事务机制；支持单表、多表并发 IUD(Insert、Update、Delete)。开发者可以像使用传统关系型数据库一样使用 H3C SeaSQL EDW，简单易用。
SeaSQL DWS 支持 CloudOS5.0 云平台的部署安装，能够支持云化部署。用户可以通过 CloudOS界面统一管控所有资源并统一调度管理，可以灵活管理分配资源，提升整体的资源利用率。
SeaSQL DWS 数据库可以按照客户需求进行两种扩容方式：主机扩容和实例扩容。扩容过程中只需要对系统表元数据进行更新即完成扩容，不需要对数据库进行停止操作，数据库扩容后采用了 Jump Consistent Hash 算法大大减少了数据重分布过程中数据的移动。
SeaSQL DWS 数据库提供了多种类型的存储模型：行存、列存、行列混合存储，可以根据业务的需要制定数据的存储模式。
SeaSQL DWS 提供丰富 OLAP 函数包括：Rollup、cube、窗口函数、递归操作等，用于支持复杂的分析操作，侧重于对决策人员和高层管理人员的决策支持。可根据分析人员的要求，快速灵活地进行大数据量的复杂查询处理，以便他们准确掌握企业的经营状况，了解被服务对象的需求，制定正确的方案。
SeaSQL DWS 数据库的多租户特性可以将一个数据库划分给多个租户来使用，不同的租户的物理资源互相隔离，多租户特性主要体现下面几个方面优势：
不同租户对物理资源的要求不一样，各个资源相互隔离互不干扰，防止某些租户在业务波峰的时候抢占其它用户的资源。
租户之间的数据互相隔离，提高数据的安全性。
系统资源空闲的时候 CPU、内存资源可以弹性使用，当资源比较繁忙的时候租户之间的资源按照设置时候的参数来限制，提高整个系统的资源利用率。
数据的导入性能指标对于数据仓库的使用体验有很重要的作用，SeaSQL DWS 数据库在进行数据加载的时候可以使用整个集群所有的节点的资源，加载性能随着节点数的增加而线性增加，在大规模的集群中数据加载速率可以达到 20TB/小时。
MADlib 不是面向程序员的，而是面向数据库开发或 DBA 的，能将 SQL 的简单易用与数据挖掘的复杂算法结合起来，充分利用两者的优势和特点，大大提高开发人员的开发效率。
对用户而言，MADlib 提供了可在 SQL 查询语句中调用的函数，其中不但包括基本的线性代数运算和统计函数，还提供了常用的、现成的机器学习或数据挖掘模型函数。用户不需要深入了解算法的程序实现细节，只需要清楚函数的使用方法即可，大大的提高了开发效率，节约开发成本。
PostGIS 是对象关系型数据库系统的一个扩展，PostGIS 通过向数据库添加对空间数据类型、空间索引和空间函数的支持，将数据库管理系统转换为空间数据库。
SeaSQL DWS 集成了 PostGIS 空间数据库将空间数据和对象关系数据库完全集成在一起，实现以 GIS为中心向以数据库为中心的转变。这样，用户就不需要专门的 GIS 数据引擎去处理和操纵空间数据了，应用程序只需要通过 SQL 语言就能轻松的操纵空间数据。
SeaSQL DWS 透明加密模块实现了对整个数据库的加密，该加密对于客户端是完全无感知的。当把数据块写入磁盘时，对数据进行加密；当从磁盘读取数据时，进行解密。能够保证存储在磁盘上的数据一直处于加密状态，即使获取磁盘内容也无法读取里面的明文数据。同时业务层面对于加密动作完全无感知，不需要针对加密进行任何适配修改。加密方式采用 AES 的 XTS 加密模式，保证了数据加密的安全性。
数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。
SeaSQL DWS 数据库提供多样化的脱敏方式，定义脱敏规则以后，用户可以通过以下两种方式访问脱敏数据：
静态脱敏：去除库内敏感信息，数据库内敏感数据被覆盖不可恢复。
动态脱敏：对指定用户屏蔽敏感信息，其他未被脱敏的用户仍将访问原始数据。
FDW 是 SQL 标准 SQL/MED（SQL Management of External Data）的实现。FDW 提供了一系列统一的公共接口，使得扩展程序可以轻松地在优化、执行、扫描、更新和统计等核心部分和 SeaSQL深度集成，从而可以用 SQL 语句直接查询和操作外部数据源。 例如 FDW for MySQL，用户可以像操作本地表一样地直接查询、排序、分组、过滤、Join 甚至插入和更新 MySQL 数据库的数据。
根据数据源的不同，SeaSQL 实现的FDW 模块包括：postgres_fdw、file_fdw、oracle_fdw、mysql_fdw、 json_fdw、redis_fdw、hdfs_dfw，如下图所示：
RoaringBitMap 是一种高效的位图压缩算法，可以有效提升位图内存的使用效率，解决稀疏位图不适应稀疏存储的问题。Bitmap 位计算非常适合大数据基数计算，常用于去重、标签筛选、时间序列等计算中。gpdb_roaringbitmap 插件将 Roaringbitmap 功能集成到 SeaSQL DWS 数据库中，将 Roaringbitmap 作为一种数据类型提供原生的数据库函数、操作符、聚合等功能支持。
SeaSQL DWS 数据库是一款由新华三打造的一款企业级分布式分析型 MPP 数据库。它具有良好的弹性和线性扩展能力，拥有处理 PB 级别数据量的超强性能分析能力，同时支持涵盖 OLAP 和 OLTP 型业务的混合负载，为客户打通业务-数据-洞见-业务的闭环，助力客户加速数字化转型。
SeaSQL DWS 支持本地物理机部署，也支持部署在私有云上，数据源可以是本地存储、HDFS、云存储或者其他关系型数据库比如 Oracle、MySQL 等等，这些数据通过 ETL 工具或者 Kafka 等集成到 SeaSQL DWS 数据库。SeaSQL DWS 分布式数据库基于无共享大规模并行架构，具备 PB 级数据处理能力，提供强大的查询优化器，对 SQL 进行了完善的兼容。在接口层，SeaSQL DWS 除了提供标准的 JDBC/ODBC 接口之外，还提供常用编程语言 Python/R/Java/Perl/C 的接口，也提供机器学习库 MADLib、全文检索和 PostGIS 的接口，供应用层调用。
SeaSQL DWS为分布式架构，横向扩展能力很强，可实现上千个节点互联，支持数千个CPU。其强大的数据处理和运算能力适用于以下场景：
适用于面向分析的应用，比如构建企业级的ODS/EDW、数据集市等。
适用于需要处理海量数据的应用，比如数据仓库、商业智能等。
适用于离线数据的分析和数据挖掘，如客户行为分析、人物画像、行为预测建模等。
属性 | 配置 |
CPU | 2 路 12 核，主频 2.2GHz 以上 |
内存 | 256GB DDR4-2400P 内存以上 |
网卡 | 2 个万兆网口，2 个千兆口以上 |
Raid 卡 | 1GB Raid0/5卡（带超级电容） |
硬盘 | 系统盘：2*10krpm 600G SAS 盘 ，数据盘：12*4T 盘，硬盘最好根据实际数据量配置 |
项目 | 描述 | |
H3C SeaSQL-MPP分布式分析数据库License-1个节点 | 按节点授权，3节点起 | 必配 |
H3C CloudOS 数据库服务-SeaSQL MPP标准版License | 云上版本功能授权license | 云上版本必配 |
H3C数据库系统定制开发License费用-1人天 | 选配 | |
大数据产品技术支持服务 | 必配 | |
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