竇賢明認爲， 支持類型、功能和語法豐富，性能優良
9月24日，竇賢明將參加在北京舉辦的線下活動，並做主題爲《Greenplum分片案例分析》的分享。值此，他分享了PG、工作上的一些經歷和經驗。
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正文：
和大部分人一樣，竇賢明也是被PG吸引過去的。有點特別的是，他之前完全不是做數據庫的，“雲計算剛剛興起，分佈式方興未艾時，我一頭紮了進去。”而和PG的結緣，也很巧合，“後來分佈式數據庫有緊急的工作需要去支持一下，然後就接觸到了PostgreSQL。”
“接觸之後發現，代碼看起來挺漂亮的嘛，挺像我處女座的風格，然後玩着玩着就進來了。” 竇賢明對PG很是有感覺。
而後，他加入阿里，徹底撲入PG的懷抱，負責ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的內核源碼開發與維護工作。
這份工作挑戰挺多。比如某個特性本來在正常環境沒什麼問題的，但在雲環境中就出問題了；比如針對雲環境的優化之外，客戶羣體的複雜性也帶來更高的自動化程度的要求；再者，就是功能上的需求和問題的修復。
解決各種挑戰的背後，也加深了對PG的認識，積累下許多經驗。比如對“爲什麼CPU滿了？”、“爲什麼IO又滿了？”、“爲什麼執行時間變長了？”等問題的認識，他說，這類問題的原因有很多，除了一些特殊場景以外，大部分是可以通過某些方法去解決的，比如索引、冗餘數據的清理等。
對於PG性能，竇賢明說，在同臺機器未做任何優化的情況下測試TPCC，PG與商業數據庫的差距並不明顯。如果不是極端或特殊的應用場景，性能上差距是比較小的，“這還是原生的，不算我們內部做的性能優化。”他指出。
對於9月24日PG線下的活動，這個直率的專家說：“希望大家能夠玩得開心、能給大家帶一點幫助就好。”
當然，他也講述了ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的內核源碼開發與維護工作中的挑戰是如何應對的、這位資深工程師眼中的PG究竟什麼樣……等等。
更爲具體的內容，請查看以下完整採訪：
雲棲社區：請介紹下你以及所從事的工作
竇賢明：我是竇賢明，研發工程師一枚。現在在阿里雲數據庫內核服務組裏，參與PostgreSQL與Greenplum的內核源碼維護、開發，以及雲上自動化服務之類的工作。最近我們剛剛完成了Greenplum在雲上的部署，大家可以很方便地來把玩一下，而不用自己費心費力地去搭建。
雲棲社區：說說你和PG結緣的過程
竇賢明：我之前不是做數據庫的，主要接觸內核、驅動、文件系統之類的東西。在幾年前，到了一家公司做分佈式存儲。那個時候雲計算剛剛興起，分佈式方興未艾，有大行其道之勢，於是就一頭紮了進去。到了之後，分佈式數據庫這邊有些緊急的工作需要我去支持一下，然後就接觸到了PostgreSQL。接觸之後發現，代碼看起來挺漂亮的嘛，挺像我處女座的風格，然後玩着玩着就進來了。
後來就到了阿里這邊專門搞這個，還挺巧合的。
雲棲社區：你在做ApsaraDB For PostgreSQL / Greenplum的內核源碼開發與維護工作中，有沒有遇到什麼挑戰？都是如何解決的？
竇賢明：其實挑戰還是挺多的，尤其是我們所支持的雲計算環境中。比如某個特性本來在正常環境沒什麼問題的，但在雲環境中就出問題了。這個對我們來說是出現比較多的挑戰的地方，需要針對雲環境做很多內核上的定製和優化。
除了針對雲環境的優化之外，客戶羣體的複雜性也帶來更高的自動化程度的要求。因爲不可能人去一個個解決客戶的問題，那麼如何把這些客戶的問題通過自動化來解，是挑戰我們去做的事情。
再者，就是功能上的需求和問題的修復。雖說“No silver bullet”，但對於我們客戶來講都是希望功能儘量去完善；另外一個就是內核本身會有一些問題，不管是Bug也好還是設計上、實現上的問題，這些都是要我們團隊去處理的。
雲棲社區：你還爲雲數據庫的良好運行保駕護航，保障用戶在雲數據庫上的良好體驗，能否介紹下當前用戶遇到的最常見的問題，以及原因是什麼？
竇賢明：在我接觸到的問題當中，除了比較特別的使用上的問題外，我們遇到比較多的是性能問題。經常會被問到形如“爲什麼CPU滿了？”、“爲什麼IO又滿了？”、“爲什麼執行時間變長了？”之類的問題。這類問題的原因有很多，除了一些特殊場景以外，大部分是可以通過某些方法去解決的，比如索引、冗餘數據的清理等。
但因爲面向的雲上客戶羣體比較複雜一點，對PG和數據庫的熟悉程度多少有別，在針對這種問題方面我們團隊也是花了很多精力去做這個事情。比如數據庫的一鍵診斷，給用戶一個診斷報告，用戶看了之後對自己數據庫的情況就一目瞭然了，哪條SQL該怎麼做之類的。目前我們收到了比較多的正面評價。
雲棲社區：你眼中的PG是什麼樣的，請談談它的優缺點
竇賢明：很多人有一個相對比較一致的看法，認爲PG屬於比較學院派的。從實現上來講，PG的代碼實現上可圈可點、比較規範，符合數據庫原理，甚至可以作爲教學範例來看。包括其實現上模塊的劃分、運行時的架構設計、ACID的實現和用法上權限的設計、SQL標準的支持、數據類型的支持等方面，都是比較中規中矩的，所以第一個關鍵字就是標準。
第二個是豐富，豐富主要體現在兩個方面：
1.支持的類型方面：PG支持非常豐富的數據類型，除了常見的數據類型外，還支持包括JSON、GIS（geography和geometry）、XML、枚舉、二進制等，甚至還有數組類型（對，你沒看錯，就是與編程語言中很相近的數組類型，你肯定懂我在說什麼）。除此之外，還可以自己定製類型，比如IP等；同時定製類型的相關操作，比如avg、sum等，而且是強類型。可能大家平常數據庫用的比較隨意，會比較喜歡弱類型或者自動類型轉換，但這個其實有代價的，在雲上我們就遇到過很多類似的問題。對於數據庫數據類型的合理使用，應該是應用開發者和DBA的必修課，可以帶來很多收益。
2.功能和語法的豐富：語法的豐富很好解釋，PG支持幾乎所有的SQL標準，而且在語法實現上也很規範，這意味着友好和健壯。再加上其所支持的豐富的函數和存儲過程語言（你可以用SQL、C、Python、Java、Perl等來寫存儲過程），這意味着PG可以適應各種各樣的功能需求。PostgreSQL天然地具有非常良好的擴展性，依託於PG的插件，你可以很容易地添加或者去除相應的功能。而且，在PG生態裏，很多比較牛逼閃閃的功能都是插件所提供的，並且不是內核維護者來開發的。這意味着，你完全可以依據自己的需求做任意的定製。而且我瞭解的DBA中，很多都具有不錯的開發能力，以定製功能需求。
3.優良的性能。我們內部做過一些測試對比，但這裏不是太方便公佈，只能大概地說，在同臺機器上未做任何優化的情況下測試TPCC，PG與商業數據庫的差距並不明顯。如果不是極端或特殊的應用場景，性能上差距是比較小的，這還是原生的，不算我們內部做的性能優化。
不過也有幾個缼點：
第一個是知道的人太少了，生態比較脆弱。很多朋友抱怨找不到PG的DBA，想用，而又不敢用。生態脆弱也就導致中文資料比較匱乏，又導致大家學習成本的上升，從而沒有形成正循環。而這個是我們一直在努力的，希望能夠在雲上讓大家更方便、放心地使用PostgreSQL。
第二個就是PostgreSQL因爲MVCC實現機制的原因，在特殊場景的使用和處理上對使用者有一定能力的要求。雖然現在常規場景也是即開即用，但出了問題，部分用戶沒有能夠Hold住的能力——當然這個也與前面所說的生態有關係。對於這個問題，我們也在想辦法處理，儘量地消除大家的後顧之憂，比如我們的數據庫一鍵診斷和專家服務就是專門針對這類客戶的。
雲棲社區：本期線下活動，你將分享什麼議題？對與會者，有什麼寄語？
竇賢明：分享的主題是《Greenplum分片案例分析》：通過簡單的內核上的分析，給大家介紹一下GP的分片上的用法，和在雲上如何快速的把玩起來。
沒啥寄語，希望大家能夠玩得開心、能給大家帶一點幫助就好。
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