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HOW 2026 演讲 PPT 下载方式:https://mp.weixin.qq.com/s/PVPEjr4lagmWleBnN34dpw

本文整理自 HOW 2026 中国数据库开源发展峰会暨 PostgreSQL 高峰论坛的演讲分享，演讲嘉宾：唐成，资深数据库架构师，中启乘数科技创始人及CTO，《PostgreSQL修炼之道：从小工到专家》作者。

过去几年，“全面上云”一度成为数据库建设的主流方向。但随着核心业务规模不断扩大，越来越多企业开始重新关注私有云架构。尤其在金融、政企、运营商等场景下，数据库不仅需要云化能力，同时还要兼顾：

• 数据安全
• 资源可控
• 成本优化
• 国产化适配
• 高可用与稳定性

数据库私有云，也逐渐从“资源虚拟化平台”演变为完整的数据基础设施平台。

为何选择 PostgreSQL / IvorySQL 构建私有云

业务发展的挑战

伴随业务场景复杂化、数据体量爆发式增长，传统数据库架构在业务快速增长过程中，逐渐暴露出多个问题：

1. 弹性能力不足：传统数据库架构扩容周期长，资源利用率低，难以适配业务高峰与低谷之间的动态变化。
2. 运维复杂度持续提升：随着数据库实例规模扩大，人工部署、人工扩容、人工切换等传统运维方式已经难以支撑大规模数据库集群管理。
3. 安全与合规压力增加：核心业务数据对数据主权、访问控制、审计监管提出更高要求，越来越多行业开始强调数据本地化与资源可控。
4. 数据库成本持续增长：商业数据库授权费用、高端存储成本以及 DBA 运维成本不断增加，企业开始更加关注数据库总体拥有成本（TCO）。

私有云的优势与数据库选型考量

相比传统数据库部署模式，私有云更强调资源统一管理与平台化能力建设。一方面，私有云能够提供更强的数据安全与资源隔离能力，更稳定的数据库运行环境，更灵活的资源调度能力，更可控的整体建设成本。另一方面，数据库本身也需要具备高稳定性、云原生适配能力、良好的扩展生态、自动化运维能力、国产化迁移能力。

在这一背景下，PostgreSQL 与 IvorySQL 成为了数据库私有云的重要选择。

其中，PostgreSQL 依靠成熟稳定的开源生态、丰富扩展能力以及企业级可靠性，已经成为当前最主流的开源数据库之一。

而 IvorySQL 则在兼容 PostgreSQL 生态基础上，进一步增强 Oracle 兼容能力，更适合国产化替代与数据库迁移场景。

IvorySQL的优势

作为基于PG的开源数据库，100%兼容PG并高度兼容Oracle，为云原生而生，是企业构建私有云数据库的理想选择。

1. 100%兼容PostgreSQL：IvorySQL基于最新的PostgreSQL版本（如PG 18.0）进行研发，继承了PG的所有核心功能与优势，确保了对现有PG生态的无缝兼容。
2. 高度兼容Oracle：提供了对Oracle数据库的高度兼容性，包括PL/iSQL语法、数据类型、函数及存储过程等，大幅降低了企业从Oracle迁移的成本与风险。
3. 遵循Apache 2.0协议：采用宽松的开源协议，允许用户自由使用、修改和分发，避免了厂商锁定，为企业提供了最大的技术自主权。
4. 丰富的云原生生态：提供了全套云原生工具链，支持在K8s等容器平台上快速部署、弹性伸缩和自动化运维。
5. 全面的Oracle兼容性：新增对ROWID、%ROWTYPE、%TYPE、NLS参数、大小写敏感等21个Oracle关键特性的支持，确保应用平滑迁移。
6. 性能与稳定性提升：基于PG 18.0的异步IO、跳跃扫描等新特性，并结合企业级优化，提供了卓越的性能和高并发处理能力，满足核心业务系统的严苛要求。

私有云架构设计

数据库私有云的核心，本质上是基础设施能力的构建。无论是计算、存储还是网络，其稳定性都会直接影响数据库整体运行质量。

基础设施规划——裸金属服务器

计算、存储、网络构成私有云数据库底座三大基石，对于高并发、高 IO 的核心业务，裸金属依然是数据库部署的重要方案。数据库直接运行在物理机上，可以绕过虚拟化层，获得更低的性能损耗。

在实际部署中，通常会重点关注：

• NVMe SSD
• 本地高性能存储
• 万兆 / 25G 网络
• RDMA 网络

尤其是在 PostgreSQL 主备复制场景中，网络时延会直接影响同步效率。

基础设施规划——虚拟机

对于性能要求极高的核心交易系统，可采用裸金属服务器架构以获得更优性能。

• KVM虚拟机：Linux下功能最强大的虚拟化软件。
• MacroVM：可以在几十毫秒就能启动的虚拟机，代表方案包括Firecracker(AWS Lambda底层技术)和 A3S Box(Rust实现的轻量运行时)。
• VirtualBOX：VirtualBox也是一款优秀的虚拟化软件。特别适合做桌面云。
• QEMU：可以仿真各种CPU，如可以在X86下仿真ARM CPU。

基础设施规划——容器

对于要求极致的资源利用率的系统，采用Kubernetes（K8S）作为容器编排平台，为IvorySQL实例提供一个弹性的运行基座。

其中Operator是实现数据库高可用部署的核心组件。IvorySQL 适配自身数据库特性，依托该组件在 K8s 中自动化完成集群主从切换、备份、扩缩容，开源地址：

https://github.com/IvorySQL/ivory-operator/

IvorySQL Cloud 全栈平台为一体化数据库管理平台，拆分前后端开源项目，一站式实现实例运维、资源管控：

• 前端：https://github.com/IvorySQL/ivory-cloud-web
• 后端：https://github.com/IvorySQL/ivory-cloud

适配 PostgreSQL 容器化部署的成熟开源组件，行业常用三类方案：

• CloudNativePG：https://cloudnative-pg.io
• Zalando Postgres-Operator：https://github.com/zalando/postgres-operator
• Percona PostgreSQL-Operator：https://github.com/percona/percona-postgresql-operator

高可用体系

PostgreSQL 的高可用体系主要建立在流复制基础之上。在生产环境中，通常采用一主多备、同步复制、自动故障切换等方式保障数据库稳定运行。高可用是私有云数据库保障业务不间断运行的关键，从复制选型、故障切换、数据防护、异地容灾四个维度落地。

数据库性能优化

数据库性能优化并不是简单“调几个参数”。真正影响数据库性能的，通常包括：

• 操作系统
• 数据库参数
• 连接池管理
• SQL执行效率
• 存储IO

存储 IO 是数据库性能短板高发区，从 RAID 选型、文件系统、内核调度、磁盘分区四个维度落地优化，高效削减磁盘读写损耗。

• RAID配置：机械盘配缓存 RAID 卡，优选 RAID10；NVMe 无适配硬件 RAID，采用软 RAID。
• 文件系统：生产环境统一使用 XFS，适配高并发与大文件 IO 场景。
• I/O调度器：NVMe 配置 noop，普通磁盘选用 deadline，压低 IO 延迟。
• 预读与对齐：分区对齐物理扇区，合理调控预读参数，削减冗余 IO 损耗。

智能监控与运维

实时监控与告警

数据库私有云环境中，监控体系的核心目标并不是“展示更多图表”，而是能够快速发现问题、定位问题。因此，数据库监控通常需要覆盖多个层面，在实际场景中，通常会通过时序数据库持续采集关键指标，并结合 Grafana 等可视化平台统一展示数据库运行状态，同时，监控系统还需要具备告警能力。

构建智能监控

聚焦全链路智能化监控搭建，依托开源工具实现监控从被动告警到主动预判的升级：

• Metrics采集与告警：使用Prometheus Operator部署Prometheus和Alertmanager。通过node_exporter和pg_exporter采集主机和数据库指标，并基于PromQL设置多维度的告警规则。
• 日志平台化管理：利用EFK(Elasticsearch, Fluentd, Kibana)或Loki等日志系统，集中收集和存储所有数据库实例的日志。通过Grafana或Kibana进行可视化查询与分析。
• 链路追踪一体化：将数据库监控与应用性能监控(APM)系统(如SkyWalking,Jaeger)打通，实现从应用端到数据库端的全链路追踪，快速定位跨系统性能瓶颈。
• 异常检测与预测：利用机器学习算法，对历史监控指标进行建模，实现基线预测和异常点检测。在系统出现抖动或性能下降趋势时，提前发出预警。

关键指标监控

全面精准地采集数据库各项指标，是实现有效监控与故障诊断的第一步。通常重点关注：

• 主机层指标：包括CPU、内存、磁盘IO、网络吞吐量等，是衡量运行环境健康的基础。
• 实例层指标：包括活跃连接数、缓存命中率、TPS、QPS、锁等待数量等，反映实例整体负载。
• 对象层指标：包括表的增删改查频次、索引使用率、表索引膨胀率、WAL日志产生速度等。
• 会话与SQL指标：包括慢查询数量、长事务数量、空闲事务数量等，是发现潜在性能问题的关键。

获取数据库指标

PostgreSQL 依靠内置系统视图采集细分性能指标：

• 会话等待：pg_wait_events、pg_stat_activity，排查会话阻塞与资源等待问题
• WAL 运行：pg_stat_wal，统计日志生成、同步速率，管控复制链路状态
• 检查点：pg_stat_checkpointer，监控刷盘任务，优化 IO 波动
• 异步 IO：pg_aios，跟踪异步磁盘读写负载
• 内存与 NUMA：pg_stat_memory_usage、pg_shmem_allocations_numa，观测内存分配与跨 NUMA 资源开销
• 向量运算：pg_stat_vector_ops，适配向量引擎场景性能统计
• 并行查询：pg_stat_parallel_queries，统计并行 SQL 执行效率

自动化运维实践

随着数据库规模不断扩大，自动化运维已经成为数据库私有云的重要组成部分。目前常见实践包括基础设施即代码、配置管理自动化、CI/CD流水线。

总结

随着企业核心业务持续向云化演进，数据库私有云建设已经不再只是简单的“数据库上云”。从基础设施规划，到高可用体系建设；从性能优化，到监控与自动化运维，数据库平台正在逐渐向云原生化、平台化、智能化方向发展。

PostgreSQL 凭借稳定性、扩展能力与成熟开源生态，已经成为数据库私有云的重要技术底座。而 IvorySQL 在兼容 PostgreSQL 生态的基础上，进一步增强 Oracle 兼容能力与云原生适配能力，也为企业数据库国产化与平滑迁移提供了更多可能。

与此同时，数据库运维体系也正在发生变化：

• 从人工运维转向自动化运维
• 从被动告警转向智能预警
• 从单实例管理转向统一平台化管理

未来，随着 AI 运维、自助式数据库服务以及多模数据能力持续发展，数据库私有云也将逐渐演变为完整的数据基础设施平台。