AI生成技术报告：GaussDB与openGauss的HTAP功能全面对比

GaussDB 与 openGauss 的 HTAP 功能比较

前言

GaussDB集中式版本从505.2版本开始引入了HTAP混合负载功能，openGauss也从7.0.0 RC1版本开始引入了HTAP行列融合功能，加强了行存转列存的使用友好度，但两者的实现似乎存在不小的差异。

虽然文档都是公开的，但是阅读和整理需要花不少时间。为了更快的识别出两者的异同，于是我让扣子空间去看这两个官方文档，整理出了这篇文章

https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/25.1.30/fg-cent/gaussdb-48-0416.html
https://docs.opengauss.org/zh/docs/latest/docs/AboutopenGauss/行列融合.html

AI生成报告

📍注意：下面AI生成的存在不少错误，不代表本文作者观点。

一、相同点

1. 核心架构设计

内存列存储引擎：两者均采用内存中列式存储结构（GaussDB 的 IMCV vs openGauss 的 IMCStore），实现行存数据的列格式快照维护

向量化执行引擎：均支持批量数据处理的向量化执行，提升连接、聚合等操作效率

事务一致性保障：通过事务元数据单元（GaussDB 的 TMU）或增量表同步（openGauss）机制，确保行列存储数据的强一致性

2. 主备集群支持

高可用架构：均支持主备部署模式，主备节点间通过日志同步（Xlog / 回放机制）维护数据一致性

故障切换能力：主备切换时内存列存储数据不丢失，保障服务连续性

3. 混合负载处理

透明路由机制：均能自动识别 TP/AP 查询类型，优化并路由至行存或列存引擎执行

资源隔离：实现 OLTP 与 OLAP 负载的资源管控，避免相互干扰

二、差异点

1. 架构实现方式

特性 GaussDB openGauss

列存部署位置 主机与备机均维护 IMCV 仅备机维护 IMCStore 列缓存

同步机制 TMU 记录实时事务更新行，与 IMCV 快照强一致备机通过日志回放至增量表，后台线程异步同步至列缓存

核心组件 IMCV+TMU + 向量化引擎 + 路由模块 IMCStore + 增量表 + Vector Partition Iterator

2. 功能特性对比

功能 GaussDB openGauss

行列转换粒度 未明确提及列级控制支持表级、分区级、列级精细化转换

查询路由 自动透明路由需要手动设置 enable_imcsscan=on启用列存扫描

事务支持 实时事务单元（TMU）保证强一致性存在微小同步延迟（日志回放→增量表→列缓存）

资源管控 内置混合负载内存资源管控未明确提及资源调度机制

3. 使用约束差异

约束类型 GaussDB openGauss

支持表类型 未明确限制不支持临时表、系统表、Toast 表等 10 + 种表类型

数据类型限制 未明确提及不支持 text/hll 等变长类型，单字段长度≤8KB

操作限制 无特殊说明不支持 TRUNCATE、VACUUM FULL 等操作

部署要求 主备同构部署需修改 pg_hba.conf 配置信任认证

4. 管理操作方式

操作 GaussDB openGauss

列存启用 自动维护（透明路由）需执行 ALTER TABLE ... IMCSTORED显式转换

分区支持 主备切换不影响 IMCV 仅支持一级分区，自动新增分区需手动转换

状态监控 未提及可通过执行计划查看 IMCStore Scan 算子

三、总结

GaussDB 优势场景

对事务一致性要求极高的核心业务

需要全自动负载路由的混合场景

复杂资源调度需求的多租户环境

openGauss 优势场景

资源受限环境下的备机资源利用

需要精细化行列转换控制的分析场景

对存储成本敏感的非核心业务系统

选型建议

金融级核心交易系统优先选择 GaussDB

分析型查询为主的业务可考虑 openGauss

主备架构下需评估同步延迟对业务的影响

四、HTAP 架构图深度解析

GaussDB HTAP 架构解析

集中式主机架构（图 1）

核心组件交互流程：

双引擎并行处理：行存引擎处理 TP 事务，IMCV 列存引擎处理 AP 查询

实时一致性保障：TMU 单元在 IMCV 快照基础上记录活跃事务更新，确保列存扫描与行存结果强一致

智能路由机制：查询解析器自动识别负载类型，TP 点查路由至行存引擎，AP 分析查询路由至向量化执行引擎

资源隔离设计：内置资源管控模块实现内存资源动态分配，避免 TP/AP 负载相互干扰

集中式主备架构（图 2）

高可用设计特点：

主备同构部署：主机和备机均维护独立 IMCV 列存引擎

日志同步机制：主机 IMCV 操作记录 Xlog，备机通过回放日志保持数据一致

无感知切换：主备切换时 IMCV 内存数据不回收，服务中断时间最小化

双向数据加载：主备机均支持通过 BUCKLOAD 加载存量数据至 IMCV

openGauss HTAP 架构解析

主备场景行列转换架构（图 1）

关键数据流路径：

主节点 OLTP 处理：行存数据变更通过 WAL 日志同步至备节点

备节点增量同步：

日志回放写入增量表

后台同步线程异步更新列缓存

Column Unit 列存储单元批量组织数据

查询路由决策：备节点优化器根据代价估算选择 IMCStore Scan 或行存扫描

向量化执行路径：Vector Partition Iterator 实现分区表列存数据并行扫描

架构设计对比总结

架构维度 GaussDB 设计特点 openGauss 设计特点

列存部署 主备节点均部署 IMCV 仅备节点部署列缓存

同步机制 Xlog 实时同步 + TMU 强一致日志回放→增量表→异步同步

组件复杂度 多模块协同（5 大核心组件）轻量化设计（3 大核心流程）

资源利用 主备资源对称使用备节点专用 OLAP 资源

故障恢复 IMCV 内存数据不丢失需重建列缓存

架构选择建议：

金融级关键业务推荐 GaussDB 的强一致架构

资源受限场景可选择 openGauss 的备机专用架构

混合负载密集型应用优先考虑 GaussDB 的资源管控能力

五、HTAP 使用语法差异详解

GaussDB 特有语法体系

1. IMCV 管理命令

操作 GaussDB 语法 openGauss 对应功能

创建列存视图 `CREATE IMCV imcv_name ON table_name [(columns)] WITH (refresh_strategy={AUTO MANUAL}, refresh_interval=sec)`

删除列存视图 DROP IMCV [IF EXISTS] imcv_name [CASCADE] ALTER TABLE table_name UNIMCSTORED

手动刷新 REFRESH IMCV imcv_name 无（自动异步刷新）

示例对比：

sql
sql 复制代码
-- GaussDB创建自动刷新IMCV
CREATE IMCV imcv_emp ON employees (id,name,salary) 
WITH (refresh_strategy=AUTO, refresh_interval=180);

-- openGauss行列转换
ALTER TABLE employees IMCSTORED(id,name,salary);
2. 查询路由控制

功能 GaussDB 实现方式 openGauss 实现方式

强制列存查询 SELECT /*+ COLVIEW(imcv_name) */ ... SET enable_imcsscan=on; SELECT ...

强制行存查询 SELECT /*+ NOCOLVIEW */ ... SET enable_imcsscan=off; SELECT ...

自动路由 ALTER SYSTEM SET htap_transparent_route=on 无（需手动切换参数）

3. 核心参数配置

功能类别 GaussDB 关键参数 openGauss 对应参数

功能开关 enable_htap=on 无（通过 ALTER TABLE 启用）

内存管控 imcv_mem_limit=2048（MB）无（依赖系统内存管理）

刷新控制 imcv_refresh_interval=300（秒）无（固定异步刷新）

路由控制 htap_transparent_route=on 无

4. 数据操作差异

操作类型 GaussDB 行为 openGauss 行为

DML 同步自动同步至 IMCV（MANUAL 模式需 REFRESH）日志回放→增量表→异步同步

批量加载 COPY/INSERT SELECT自动触发同步需手动 REFRESH 或等待异步同步

主备切换 IMCV 元数据自动继承需重建列缓存

GaussDB 语法优势分析

精细化控制能力：

支持按列选择 IMCV 存储（减少内存占用）

灵活的刷新策略（AUTO/MANUAL）适应不同业务场景

细粒度内存管控避免资源竞争

运维友好性：

提供 pg_imcv_stats等监控视图

LRU 淘汰机制自动平衡内存使用

主备切换无感知（IMCV 数据不丢失）

性能优化特性：

透明路由减少人工干预

强制路由 hint 支持 SQL 调优

内存使用超限自动保护机制

语法使用注意事项

IMCV 命名规范 ：建议遵循 imcv_<table>_<columns>格式，如 imcv_employees_id_name

内存规划 ：按 活跃数据集*2配置 imcv_mem_limit

刷新策略选择：

实时分析场景：AUTO 策略（间隔 1-5 分钟）

批量处理场景：MANUAL 策略（加载后手动刷新）

主备配置：参数需在主备节点同时配置，确保切换后行为一致

典型配置示例：

sql
sql 复制代码
-- GaussDB完整配置流程
ALTER SYSTEM SET enable_htap = on;
ALTER SYSTEM SET imcv_mem_limit = 4096;
ALTER SYSTEM SET htap_transparent_route = on;
SELECT pg_reload_conf();

-- 创建IMCV
CREATE IMCV imcv_emp ON employees 
WITH (refresh_strategy=AUTO, refresh_interval=300);

-- 验证配置
SELECT imcv_name, status, refresh_strategy 
FROM pg_imcv_status;
补充：openGauss 行列融合参数详解

参数配置对比（更新版）

参数类别 GaussDB 参数 openGauss 新增参数差异分析

功能开关 enable_htap=on（动态） enable_imcsscan=off（会话级动态） GaussDB 全局启用，openGauss 需按会话开启

并行处理 内置自动并行 enable_parallel_populate=on（默认开启） GaussDB 无需额外配置

内存管控 imcv_mem_limit=2048（MB，动态） max_imcs_cache=102400（kB，静态，默认 100MB） GaussDB 支持动态调整，openGauss 需重启且依赖 max_process_memory

同步控制 - htap_wait_xlog_lsn_timeout=60（秒，静态） openGauss 备机同步超时控制，GaussDB 无对应参数

openGauss 参数特性解析

内存管理机制：

max_imcs_cache以 kB 为单位（102400kB=100MB），需通过 postgresql.conf配置并重启数据库

必须同步调整 max_process_memory参数，否则可能触发内存校验失败

无动态调整能力，灵活性低于 GaussDB

查询控制流程：

sql
sql 复制代码
-- openGauss完整查询流程
SET enable_imcsscan=on;  -- 会话级开启
SELECT ...;  -- 执行列存查询
SET enable_imcsscan=off; -- 关闭列存查询
对比 GaussDB：SELECT /*+ COLVIEW(imcv_name) */ ...（单语句控制）

备机同步控制：

htap_wait_xlog_lsn_timeout控制备机等待主机日志的超时时间

超时后行列转换可能使用旧数据，影响查询一致性

参数使用建议

场景 openGauss 配置建议 GaussDB 配置建议

内存受限环境 max_imcs_cache=51200（50MB） imcv_mem_limit=512（动态调整）

实时性要求高 htap_wait_xlog_lsn_timeout=120 依赖 TMU 实时同步（无需参数）

批量数据加载 enable_parallel_populate=on 内置并行（无需参数）

多会话查询每个会话单独 SET enable_imcsscan=on 全局 htap_transparent_route=on自动路由

** 配置示例（openGauss）**：

sql
sql 复制代码
-- 修改postgresql.conf
max_imcs_cache = 204800  # 200MB
max_process_memory = 4GB  # 需同步增大

-- 重启数据库后生效
-- 会话级开启列存查询
SET enable_imcsscan=on;

特性	GaussDB	openGauss
列存部署位置	主机与备机均维护 IMCV	仅备机维护 IMCStore 列缓存
同步机制	TMU 记录实时事务更新行，与 IMCV 快照强一致	备机通过日志回放至增量表，后台线程异步同步至列缓存
核心组件	IMCV+TMU + 向量化引擎 + 路由模块	IMCStore + 增量表 + Vector Partition Iterator

功能	GaussDB	openGauss
行列转换粒度	未明确提及列级控制	支持表级、分区级、列级精细化转换
查询路由	自动透明路由	需要手动设置 `enable_imcsscan=on`启用列存扫描
事务支持	实时事务单元（TMU）保证强一致性	存在微小同步延迟（日志回放→增量表→列缓存）
资源管控	内置混合负载内存资源管控	未明确提及资源调度机制

约束类型	GaussDB	openGauss
支持表类型	未明确限制	不支持临时表、系统表、Toast 表等 10 + 种表类型
数据类型限制	未明确提及	不支持 text/hll 等变长类型，单字段长度≤8KB
操作限制	无特殊说明	不支持 TRUNCATE、VACUUM FULL 等操作
部署要求	主备同构部署	需修改 pg_hba.conf 配置信任认证

操作	GaussDB	openGauss
列存启用	自动维护（透明路由）	需执行 `ALTER TABLE ... IMCSTORED`显式转换
分区支持	主备切换不影响 IMCV	仅支持一级分区，自动新增分区需手动转换
状态监控	未提及	可通过执行计划查看 IMCStore Scan 算子

架构维度	GaussDB 设计特点	openGauss 设计特点
列存部署	主备节点均部署 IMCV	仅备节点部署列缓存
同步机制	Xlog 实时同步 + TMU 强一致	日志回放→增量表→异步同步
组件复杂度	多模块协同（5 大核心组件）	轻量化设计（3 大核心流程）
资源利用	主备资源对称使用	备节点专用 OLAP 资源
故障恢复	IMCV 内存数据不丢失	需重建列缓存

操作	GaussDB 语法	openGauss 对应功能
创建列存视图	`CREATE IMCV imcv_name ON table_name [(columns)] WITH (refresh_strategy={AUTO	MANUAL}, refresh_interval=sec)`
删除列存视图	`DROP IMCV [IF EXISTS] imcv_name [CASCADE]`	`ALTER TABLE table_name UNIMCSTORED`
手动刷新	`REFRESH IMCV imcv_name`	无（自动异步刷新）

功能	GaussDB 实现方式	openGauss 实现方式
强制列存查询	`SELECT /+ COLVIEW(imcv_name) / ...`	`SET enable_imcsscan=on; SELECT ...`
强制行存查询	`SELECT /+ NOCOLVIEW / ...`	`SET enable_imcsscan=off; SELECT ...`
自动路由	`ALTER SYSTEM SET htap_transparent_route=on`	无（需手动切换参数）

功能类别	GaussDB 关键参数	openGauss 对应参数
功能开关	`enable_htap=on`	无（通过 ALTER TABLE 启用）
内存管控	`imcv_mem_limit=2048`（MB）	无（依赖系统内存管理）
刷新控制	`imcv_refresh_interval=300`（秒）	无（固定异步刷新）
路由控制	`htap_transparent_route=on`	无

操作类型	GaussDB 行为	openGauss 行为
DML 同步	自动同步至 IMCV（MANUAL 模式需 REFRESH）	日志回放→增量表→异步同步
批量加载	`COPY`/`INSERT SELECT`自动触发同步	需手动 REFRESH 或等待异步同步
主备切换	IMCV 元数据自动继承	需重建列缓存

参数类别	GaussDB 参数	openGauss 新增参数	差异分析
功能开关	`enable_htap=on`（动态）	`enable_imcsscan=off`（会话级动态）	GaussDB 全局启用，openGauss 需按会话开启
并行处理	内置自动并行	`enable_parallel_populate=on`（默认开启）	GaussDB 无需额外配置
内存管控	`imcv_mem_limit=2048`（MB，动态）	`max_imcs_cache=102400`（kB，静态，默认 100MB）	GaussDB 支持动态调整，openGauss 需重启且依赖 max_process_memory
同步控制	-	`htap_wait_xlog_lsn_timeout=60`（秒，静态）	openGauss 备机同步超时控制，GaussDB 无对应参数

场景	openGauss 配置建议	GaussDB 配置建议
内存受限环境	`max_imcs_cache=51200`（50MB）	`imcv_mem_limit=512`（动态调整）
实时性要求高	`htap_wait_xlog_lsn_timeout=120`	依赖 TMU 实时同步（无需参数）
批量数据加载	`enable_parallel_populate=on`	内置并行（无需参数）
多会话查询	每个会话单独 `SET enable_imcsscan=on`	全局 `htap_transparent_route=on`自动路由

观后感

AI生成的这份内容，大概是3~4次对话后生成的。有些地方说得不够细致，而且还有一些自相矛盾的内容，但整体框架和内容整理，给了用户一个指引，需要从哪些方面去对这个功能进行了解，以及这两者主要的差异，大不了就自己再去看文档确认一下。

比如并行处理，GaussDB和openGauss有相同的参数 enable_parallel_populate，但是GaussDB默认关闭，openGauss默认打开，AI说反了。

还有scan的开关，GaussDB是enable_imcvscan，openGauss是enable_imcsscan，但AI没有识别到GaussDB的这个参数。

从语法上来说，GaussDB是对表创建了一个 "V"-view(本质上其实还是"S"-store)，而openGauss是修改了表的属性，让相关线程能知道这个表开启了"S"。

我暂时没有去看openGauss的源码来分析其实现机制，但是目前无论是从语法、使用场景、设计思路上来说，这两个库的HTAP功能可以说绝对不是同一个人写的代码。不过这两个库在对表的扫描上，都使用了旧版本GaussDB和openGauss原本就有的列存计划及向量化处理。

附

扣子空间会根据用户提的需求，自行开发工具去实现，如果发现工具不好实现，它甚至会模拟人类的行为去执行一些应用程序的操作，比如用浏览器打开网页，识别出网页元素，自行点击操作。遇到需要登录的网站，还会让你临时接管，登录后继续交回给它操作。

下面这个截图是它发现它写的python脚本无法获取页面里子链接的内容，就打开了一个文档网站，甚至自己去进行了相关关键字的搜索，打开搜索结果页面，后续它还回到了搜索结果列表，继续点击下一个结果进行查看

但是免费的东西终归还是...

本文作者： DarkAthena

本文链接： https://www.darkathena.top/archives/AI-Generated-Technical-Assessment-HTAP-Implementation-Differences-Between-GaussDB-and-openGauss

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