以下内容根据演讲PPT以及现场分享整理而成。
本次分享的主要内容
一、数据上云面对的问题
二、解决方案
三、方案优势
一、数据上云面对的问题
现在大家在使用云数据库的时候，可能会遇到的一个很大的问题就是：如何将海量的数据迁移到云端上去。当然在数据迁移的过程中还有可能会遇到网络问题，当网络时好时坏，可能数据上传过程中网络突然断掉，那么几个G或者几十个G的任务就挂掉了，需要重新再导入一遍。还有一个问题就是使用阿里云的各个数据产品时，如何在这些数据产品之间进行数据互通。
二、解决方案
面对这些问题，阿里云也为大家提供了一些解决方案和工具。
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- 第一个工具是oss_ext，它在Greenplum上支持OSS的外表，这个OSS外表将数据通道从OSS打通到Greenplum，其表现形式是在Greenplum中创建一张表，而这张表可以从OSS中导入数据，并且以文本文件的形式存储在OSS上面，并且可以通过文件名进行前缀匹配。简单来说，使用几条SQL语句就可以将OSS上面的数据导入到Greenplum上面去。
- 第二个工具是oss_fdw，通过它可以将OSS和PG以及PPAS打通，在交易型业务上获取的数据可以很容易地存储到OSS上并且最终导入到Greenplum上，所以通过云做交易业务的用户能够很容易地将数据导入到Greenplum进行数据分析。
- 第三个工具是pgsql2pgsql，它支持了整个Postgre家族，从PPAS到Greenplum都是兼容的，只需要经过简单的配置就可以将数据从一端保存到另一端。
- 第四个工具就是mysql2pgsql，它可以使MySQL数据库的数据很容易地导入到Greenplum上面来。
对于整个解决方案而言，每个工具都具有一些特点。
首先，OSS是阿里云上非常廉价的存储服务，它可以和云上所有的数据产品进行打通，并且其收费非常便宜，按照存储量和请求次数进行收费，具体的收费规则在阿里云官网上大家可以看到。
总体而言，使用OSS的成本是相当低的。
- oss_ext的特点是使用驱动segment对于数据进行装载和导入，并且也支持Greenplum，其数据导入导出性能非常高。
- 对于oss_fdw来说，它可以支持PG和PPAS，而且数据的格式完全和之前的数据格式兼容，对数据进行读写没有任何障碍。
- pgsql2pgsql的特点是数据可以在整个PG家族之间进行来回迁移，值得一提的就是在某些场景下还能够支持增量。
- mysql2pgsql的特点就是，MySQL上面的数据通过它可以很容易迁移到PG家族中去。
整个方案都是以OSS为存储中心，交易型的业务都可以使用OSS作为数据的中间介质进行导入导出。
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之前在单节点的RDS上面可能会遇到问题就是：购买实例的存储是有限制的。一般而言存储就是几个T，但是一些含有历史数据的表会非常庞大，占据了大量的存储空间，但是对于这些表格查询的次数往往比较少，也就是属于常说的冷数据。面对这样的场景，可以使用OSS对其进行存储，以此将这些冷数据原本占据的大量的存储空间释放掉，当需要的时候再将其导入到数据库中。其实当数据表存储到OSS上面时，也可以非常容易地访问到，只不过性能稍微弱一点，花费的时间稍微长一些。
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接下来分享一下Greenplum上的OSS插件的工作原理，我们都知道这样的架构主要由一个主节点和多个计算节点组成。读写的过程中完全让segment进行计算，充分利用segment上面的计算资源、内存和网络。
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Greenplum上的OSS插件有很多丰富的特性。
- 支持分布式并行数据加载，读写数据的性能随集群segment节点数线性增长，集群越大，性能越强。
- 支持自定义格式的文本文件，可以自定义分隔符，自定义数据格式。
- 支持多种OSS文件匹配模式，存放非常灵活。
- oss_fdw、oss_ext都支持容错模式，对于一个含有上亿条数据的任务而言，当发现几条或者几十条错误的时候，任务会继续执行，并且将错误记录下来，不会由于某些错误而使得整个过程终止。
- 支持丰富的性能调优参数。
- 支持网络超时自动重试。
- 安全特性支持OSS id key 加密存储和隐藏显示。
OSS插件在未来还会支持更多的特性，很多的特性都是根据阿里云客户在实际使用中挖掘出来的，未来阿里云OSS将会对这些特性进行更好地支持。
- 未来会支持读写多种压缩文件，进一步降低使用成本。
- 扩展多样的读写模式，比如覆盖写模式和追加写模式。
- 面对现实场景下的CPU性能导致的数据导入导出瓶颈，未来OSS将会采取一些方案来优化CPU，提高数据的导入和导出速度。
- 未来会做同一个外表放在同一个目录，使用OSS文件前缀进行匹配，使文件命名更加方便。
Greenplum已经支持的其他特性
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三、方案优势
使用Greenplum上的OSS插件的方案具有很多优势。
1.使用OSS
OSS的使用成本比较低，并且可以跨各数据库产品进行支持，可以跨可用区进行数据同步。对于冷数据转存到OSS，依然可以当做表访问，只不过性能表现略微降低。
2.并行导入性能高于常规数据导入导出方式
充分利用每个数据节点的CPU、内存、网络等硬件资源，举个例子对于650G的数据，大约20亿行文本数据需要导入到32个segment的Greenplum集群只需要大约35分钟。
3.各数据产品间灵活的交换数据
4.pgsql2pgsql
可以支持不落地数据迁移，pg、ppas大于9.4的版本可以支持基于逻辑复制的增量迁移。
5.mysql2pgsql
可以支持不落地数据迁移，支持多表并发，支持基于条件的增量。
6.工具现在已开源到GitHub
https://github.com/aliyun/rds_dbsync
