深秋时节，SequoiaDB 巨杉数据库在深秋给大家带来了“一把火”。SequoiaDB v3.4 正式发布啦！

分布式交易场景性能大幅提升

SequoiaDB 巨杉数据库3.4版本正式发布，v3.4最重要的特性就是在分布式交易场景下的性能提升。对比上一大版本，SequoiaDB v3.4 在分布式交易场景，读写性能提升达30%，更新性能提升1倍-1.5倍，查询性能较v3.2提升1.5倍以上。

新旧版本性能对比示意

针对分布式交易场景，3.4版本的技术提升主要有以下几个： 

• Improved 2PC Algorithm 

分布式事务智能仲裁算法。为分布式事务 2PC 提交增加智能仲裁算法，重点解决 2PC 算法中“In-doubt Transaction” 异常状态，实现数据库在极端场景下为多分区事务智能仲裁，确保分布式事务的强一致性。 

• Latch-less Memory Model 

实现多层级内存池和无锁内存模型。数据库集群池化内存资源，内存池多级管理，会话访问实现 99.99% 内存访问命中率，实现高并发 OLTP 场景下内存的无锁访问，系统CPU的使用率提升 10%。SequoiaDB v3.4同时提供在线内存监控和离线内存分析能力，自动化生成内存分析报告。 

• Improved Raft Algorithm

突破Raft 算法极限，实现全并发同步。SequoiaDB v3.4引入冲突仲裁机制，突破 Raft 算法中存在唯一键约束时只能串行同步困境，实现副本间全记录级并发同步，副本同步效率大幅提升。 

• Improved Full-text Search Algorithm 

全文索引性能优化。优化全文索引连接模型，降低连接时间和内存使用率，对命中全文索引的count 操作，直接通过索引计算结果，大幅提升count 数据读性能。

目前，巨杉数据库针对金融交易场景，巨杉数据库已经规模应用在金融客户的核心交易、核心下移、关系型数据库替换等场景中，应用业务包括信用卡、网银、贷款等，在金融交易场景的应用，领先业界新一代分布式数据库。

SequoiaDB v3.4 功能提升

这次新版本全面提升金融级交易场景功能与性能，在分布式事务、数据一致性，并发CURD性能以及SQL兼容能力方面都做了深度优化。另外，为了满足金融级交易场景对稳定性严苛的技术要求，SequoiaDB 还升级了混沌测试框架，集群稳定性得到极大提升。
SequoiaDB v3.4的其他主要更新项如下：

存储引擎

• 事务Auto-commit下推优化，将事务二阶段提交简化为一阶段提交，提升事务性能
• 事务一致性确认机制
• 实现多层级内存池和无锁内存模型
• 全并发同步，提升副本数据同步性能
• 提供增量数据归档、同步能力
• 通过开启日志的全量模式和时间模式，可以实现按天，或指定时间对增量数据进行抽取，转换和归档，并将增量数据导入到其它ODS系统。
• 全文索引支持数组类型
• 全文索引支持 $or 和 $not 操作
• 全文索引性能大幅提升
• 访问计划增加自动过期清理，并实现对 $in 操作的参数化缓存能力
• 插入数据支持重复键替代
• 索引支持 not null 约束
• 优化事务监控性能，实现无锁事务监控机制，减少事务监控管理对外部业务的性能影响

SQL引擎

• 优化高可用能力，实现SQL引擎横向扩容
• 算子下推存储节点，精确计算，提升网络带宽利用率
• 事务Auto-commit下推存储引擎，简化事务二阶段提交为一阶段提交，提升事务性能
• 支持NO TRANSACTION模式，提升初始化数据场景性能
• 优化DDL操作，包括rename table，modify field，add primary key、index等操作
• 全面兼容 MariaDB 语法

大对象引擎

• 提供S3兼容的对象存储接口
• 大对象存储支持按时间序进行自动分区，提升对大对象的存取和管理能力，可以快速按时间进行归档和清理
• 大对象过滤支持过滤条件和精准匹配

易用性

• 支持指定节点的重新选举能力
• 提供 SQL 语法查询数据库当前状态与监控信息
• 提供性能监控和慢查询分析能力

易用性进一步提高，巨杉工具矩阵正式推出

伴随 SequoiaDB v3.4 的发布，巨杉数据库也于近期推出了新一代的巨杉数据库工具矩阵，并计划在近期发布 SequoiaPerf 性能诊断工具。

SequoiaDB 工具矩阵示意图

SequoiaPerf 性能工具 即将发布

丰富的运维管理工具，是用户实使用数据库最直观的友好感受，巨杉数据库也将持续保持创新，聆听社区用户的声音，将面向用户的开发、运维、性能调优工具和最佳实践做到最好。

目前，巨杉数据库大型银行客户已经突破 50 家，应用场景包括核心交易、数据中台、内容管理和实时数据服务等。未来，我们也将保持自研和创新，在分布式数据库技术和多种行业应用中，保持领先。