同享明年,共创此时 —— GreptimeDB Roadmap 2023
GreptimeDB 于 2022 年 4 月启动,2022 年 11 月 15 日正式开源。在当下,我们的很多想法还未实现或者不够完善。
当我们朝着 GreptimeDB 2023 努力的时候,很自然地会问接下来 GreptimeDB 会发生什么。这个 Roadmap 有以下几个目标:
让人们了解接下来半年 GreptimeDB 将发生什么
对于有意愿为 GreptimeDB 做出贡献的朋友,帮助他们参与进来
01 生产级的分布式方案
从 GreptimeDB 启动的第一天起,我们就决定开源完整的分布式方案,使其具备高可用和高可靠能力。因为用户真正需要的是一个完整的分布式集群方案,而不是一个蹩脚的单机引擎。
计划(Release v0.1)
Features
Quorum-based WAL (作为独立子项目进行)
分布式 WAL 利用数据的多副本机制来实现数据高可靠
Analyze Query
查询以及查询计划的优化,执行过程可观测
设计 metrics, log 等可观测系统表
高可用(自监控)
MySQL/PostgreSQL TLS 支持(欢迎社区参与)
在云环境提供服务,TLS 是有必要的
分布式 DDL 容错处理框架
集成测试套件
Refactor
gRPC 数据传输协议重构
尝试基于 Arrow Flight 重构,作为 Arrow 生态的 RPC 标准(没错,GreptimeDB 使用了 Arrow),好处是减少了中间层的数据转换带来的开销,数据格式也相对紧凑,会有一些性能上的收益
02 深度优化存储和查询引擎
时序数据往往都是高基数据,而快速准确甚至智能化的查询分析能力传统数据库往往无法承载,多组件系统带来的延迟难以进一步降低。GreptimeDB 目标是融合时序和分析负载,提供 Python 协处理能力,在支撑海量数据高频读写的同时还能支撑复杂的分析计算,提升数据分析的实时性。
计划(Release v0.1)
Features
实现 User Defined Window 函数
L0 到 L1 的 Compaction & TTL
通过 compaction 合并小文件,清理老版本的数据,提高查询效率
支持数据按时间淘汰
数据压缩
Multi Region in Engine,表的多分区实现
支持对象存储,比如 S3
支持多级 Downsampling
Refactor
Datafusion & Arrow 重构
当前使用 Arrow2 的 Datafusion 分支落后主干太多
Datafusion 社区主流仍然是使用官方的 Arrow
按照时间线 (time series) 来组织数据
方便查询时按照时间线处理数据,更好的支持 Prometheus 等协议
Performance
优化 Memtable
分布式查询优化:pushdown UDAFs & UDFs
算子下推
SST 的 filter / 索引
加速查询
优化 Python 协处理器
健壮性和性能
03 开放协议兼容
拥抱社区,兼容 MySQL、PostgreSQL、OpenTSDB、InfluxDB、Prometheus 等流行协议使得 GreptimeDB 更容易与现有生态数据栈集成,降低用户迁移成本。
计划(Release v0.1)
Features
支持 PromQL (欢迎社区参与)
PromQL 作为云原生监控查询语言事实上的标准,有必要支持
支持 PreparedStatement (欢迎社区参与)
让大部分现存的那些相关客户端能够用起来
Session 层(欢迎社区参与)
部分协议对 Session 依赖
多语言 SDK (欢迎社区参与)
计划先支持 Rust SDK & Golang SDK
如何参与
如果您对以上内容感兴趣,赶快加入我们在 GitHub 社区的 GreptimeDB 项目(此项目上周末又登上了 GitHub 周热门第一名!)。
项目链接🔗:https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb
如果您对自己的想法还有些许犹疑,也欢迎加入我们 Slack 社群(greptimedbcommunity),先跟大家讨论一波
看过已经在计划中的内容,您或许还有别的创意,而 GreptimeDB 也还在快速成长中,有很多提升空间,非常期待您能加入甚至成为新创意的主人。
怎么样,如果想要试试,就加入我们的社区和社群,大声说出您的见解吧!说不定,在这里可以找到挚友呢~~
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【Greptime】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/9d46a88c4d9ee1dcd2aa6c6b5】。
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