BaikalDB v3.0.0 发布：分布式数据库的重大升级与创新特性解析

BaikalDB 是百度开源的一款分布式关系型数据库系统，采用 Shared-Nothing 架构设计，具有高可用、高性能和强一致性的特点。作为百度内部大规模使用的数据库产品，BaikalDB 在 OLTP 和轻量 OLAP 场景下都表现出色。本次发布的 v3.0.0 版本是一个重大升级版本，在功能、性能和兼容性方面都带来了显著提升。

核心架构升级

BaikalDB v3.0.0 在底层架构上进行了多项重要改进。首先，系统引入了 arrow acero 执行引擎，这是一个基于 Apache Arrow 的高性能查询执行框架，能够大幅提升大数据聚合和 join 操作的性能。用户可以通过设置 use_arrow_vector=true 开关来启用这一特性，特别适合分析型查询场景。

在存储引擎方面，v3.0.0 版本支持了冷数据使用分布式文件系统存储的能力。系统通过实现 include/engine/external_filesystem.h 接口，可以适配不同的分布式文件系统，为存储分层提供了基础支持。同时，新增了 rocks_enable_blob_files 配置项，启用了 RocksDB 的 BlobDB 功能，实现了 KV 分离存储，对于大 Value 场景（通过 rocks_min_blob_size 配置）能显著提升性能。

元数据管理方面，通过双缓冲优化技术改进了 Meta 节点的心跳机制，使得单个 Meta 节点能够支持更多的 DB 和 Store 节点，提升了系统的可扩展性。分区管理也进行了重构，支持动态时间分区，使分区管理更加灵活高效。

创新特性详解

向量索引支持

v3.0.0 版本引入了向量索引（vector_index）功能，这是本次升级的一大亮点。系统采用 faiss 结合 OpenBLAS 实现相似度检索，用户也可以选择使用 MKL 替代 OpenBLAS 以获得更好的性能。向量索引支持带前缀索引的设计，可以保存私域向量，实现类似自动分区功能。例如，用户可以创建 primary(prefix, id) 主键和 vector index(prefix, vec) 向量索引，然后通过 where prefix = xx and match(vector_field) against ('0.1,0.2,0.3...' in vector mode) 这样的查询语句进行相似度搜索。

高级 SQL 功能增强

新版本在 SQL 功能方面做了大量增强。Merge Into 语法类似于 OLAP 系统中的 sum 聚合模型，当主键相同时会合并而不是覆盖数据，并且支持 rollup 索引实现进一步聚合。系统还新增了视图支持、WITH 子句以及 dblink 功能，后者允许跨不同 meta 的表互相访问，为数据集成提供了便利。

多表 join 查询优化方面，新增了 reorder 功能，能够自动优化 join 顺序。子查询支持 force index 提示，增强了查询优化的灵活性。对于分析型查询，新增了 multi distinct 支持，例如 select count(distinct a), count(distinct b) from tb group by xx 这样的查询现在可以高效执行。

数据管理增强

在数据管理方面，v3.0.0 改进了 TTL 表的处理，update 语句现在可以保持原有 TTL 设置。新增了 merge into 语法，支持类似 replace into 但主键相同时会合并而不是覆盖的行为，特别适合数据汇总场景。系统还增强了分区管理能力，支持动态时间分区，使时间序列数据处理更加灵活。

性能优化与查询加速

BaikalDB v3.0.0 在查询性能方面做了大量优化。除了引入 arrow acero 执行引擎外，系统还新增了执行计划缓存功能，使得普通 select 查询可以像 prepare 语句一样重用执行计划，减少解析和优化开销。

对于包含 limit 的排序操作，系统会自动使用 topn 算法优化性能。聚合查询在没有聚合函数时也支持 limit 操作，提高了分页查询效率。系统还优化了不同 range 类型索引选择的权重策略，按照 EQ > IN > RANGE 的优先级选择最优索引。

新增的查询缓存功能可以通过 /*{"query_cache":10000}*/ 提示开启（单位为毫秒），对于重复查询能够显著降低响应时间。系统还增加了 FLAGS_max_select_region_count 配置项，用于控制手写慢 SQL 对线上 SQL 资源的抢占。

MySQL 兼容性提升

v3.0.0 版本在 MySQL 兼容性方面做了大量工作。新增了 sql_mode="compatible" 设置，开启后 show create table 会去掉特殊语法，完全兼容 MySQL 格式。系统支持了更多 MySQL 语法和函数，包括 find_in_set 函数、datetime(n) 精度配置、change column 语法等。

权限系统进行了重构，支持了与 MySQL 一致的权限校验模型，包括定期同步 user 权限和动态修改 user quota 的能力。字符集处理方面，默认字符集设为 utf8，并支持 _UTF8MB4 STRING_LIT 语法。系统还完善了 show tables、show columns 等管理命令的输出格式，使其与 MySQL 保持一致。

稳定性与可靠性改进

在系统稳定性方面，v3.0.0 修复了大量 bug，包括 binlog table 加列 core、information_schema join core、向量索引内存泄露等问题。系统增强了错误处理能力，新增了 bvar region_error_count 监控指标，便于问题排查。

存储层增强了单副本分裂支持，即使 replica_num=1 也允许分裂，提高了小规模部署的灵活性。系统还改进了 region 管理，当 meta 复制组更新时，store 会自动更新 meta list，便于集群迁移时避免 store 重启。

部署与运维改进

v3.0.0 版本明确了滚动升级顺序：BaikalMeta => BaikalStore => BaikalDB，回滚则需要按相反顺序进行。系统编译工具链进行了调整，由于大部分代码库不支持 bazel，后续将只支持 cmake 编译方式。

监控方面，慢查询日志新增了 sign、server_addr 和 conn_id 字段，便于问题追踪。系统还完善了磁盘读取大小的统计指标，帮助分析查询性能瓶颈。新增的 FLAGS_sql_exec_timeout 配置项可以控制 db 请求 store 的最大用时，防止慢查询影响整体系统性能。

总结

BaikalDB v3.0.0 是一个功能丰富、性能优异的重大版本升级。从向量索引到 arrow 执行引擎，从 MySQL 兼容性到分布式文件系统支持，本次更新几乎涵盖了数据库系统的各个方面。这些改进不仅提升了系统的功能和性能，也大大增强了稳定性和易用性，使 BaikalDB 能够更好地满足现代分布式数据库的各种需求。对于正在使用或考虑使用分布式数据库的用户来说，BaikalDB v3.0.0 无疑是一个值得认真评估的选择。