AnalyticDB:2023

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説明

修正された問題

Beam Client SDKがCOPY ON CONFLICTステートメントをサポートしない問題が修正されました。

クエリモニターが機能しないときにコアダンプが発生する問題が修正されました。

インデックススキャン中に発生するメモリの問題は、Beamストレージエンジンで修正されます。

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機能

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関連ドキュメント

新機能

SM4

SM4暗号化アルゴリズムを使用して、クリティカルフィールドを暗号化および復号できます。

pgcrypto

辞書エンコーディングのデルタサポート

デルタ形式のデータは、辞書エンコーディングを使用して最適化し、ストレージとクエリのパフォーマンスを向上させることができます。

辞書エンコーディング

インターリーブソート

ビームソート最適化機能がサポートされています。 複合ソートキーとインターリーブソートキーを使用して、より柔軟で正確なソート機能を実装できます。 インターリーブされたソートキーは、ソートキーの各列に等しい重みを割り当て、フィルタ条件がソートキー列を含むクエリに適しています。

ビーム選別最適化 (V7.0)

btree-gist extension

btree-gist拡張では、一般化検索ツリー (GiST) インデックス構造を使用してBツリーの動作をシミュレートします。 一般的なBツリー検索演算子と、インデックス作成用のNotEqual (<>) 演算子は、btree-gist拡張子でサポートされています。

なし

倉庫インテリジェンス

言語推論機能がサポートされています。 関数を使用して、ウェアハウスインテリジェンスを実装するために、Platform for AI (PAI) のElastic Algorithm Service (EAS) にデプロイされている大規模な言語モデル (LLM) と対話できます。

なし

修正された問題

Orca CLeftJoinPruningRuleの問題は修正されました。

Beamを使用してBitmapインデックスを作成するときに、混乱したタプル識別子 (TID) が発生する問題が修正されました。

Simple Log ServiceログでSQL文が切り捨てられる問題が修正されました。

Laser Motion、Bitmap Index Scan、およびAgg演算子に関連する問題は修正されています。

work_memパラメーターの不適切な設定の問題が修正されました。

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新機能

階層ストレージ

ホットデータとコールドデータの階層ストレージがサポートされています。 データテーブルをObject Storage Service (OSS) に保存して、ストレージコストを削減できます。

階層化されたホットデータとコールドデータ

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新機能

pg_stat_statementsとbtree-gist拡張

pg_stat_statementsとbtree-gist拡張機能を使用して、クエリ実行レコードを分析し、複雑なデータ型を含む検索を処理できます。

なし

修正された問題

メモリエラーがLaser ScanおよびAgg演算子によって引き起こされる問題は修正されました。

Data Transmission Service (DTS) データ同期中のリレーションキャッシュの失敗によりBeamがデッドロックする問題は修正されました。

クエリオプティマイザでサブクエリのフィルタ条件が欠落しているためにクエリ結果が正しくない問題が修正されました。

セグメント化されていないHash Join Constの結果によりAgg演算子エラーが発生する問題は修正されました。

Orcaオプティマイザによって不当な計画が生成される原因となる問題が修正されました。

Beam posファイルとトーストデータの読み取りでエラーが発生する問題が修正されました。

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機能

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関連ドキュメント

新機能

ビーム

Beamは、PostgreSQL 12 for AnalyticDB for PostgreSQLのテーブルアクセス方法に基づいて、Alibaba Cloudが社内で開発した次世代ストレージエンジンです。 Beamは、オンライントランザクション処理 (OLTP) およびオンライン分析処理 (OLAP) ワークロードを処理するように設計されています。 OLTPには、並行性の高い読み取りと書き込みが含まれます。 OLAPには、バッチ書き込みと大規模スキャンが含まれます。

ビームの概要

レーザー

Laserは、Alibaba CloudがAnalyticDB for PostgreSQL用に社内で開発したコンピューティングエンジンで、複雑なコンピューティングのパフォーマンス向上に役立ちます。 AnalyticDB for PostgreSQL V7.0では、Laserコンピュートエンジンは、Scan、Motion、Agg、Sort、およびNestLoopJoin演算子のコンピューティングを高速化できます。

レーザー計算エンジンの使用

修正された問題

外部テーブルに対するANALYZEステートメントの不適切な動作が修正されました。

gpexpandユーティリティの例外問題は修正されています。

CHARタイプの列でハッシュ結合の結果が不適切になる問題が修正されました。

pg_dumpコマンドの複数のバグが修正されました。

auto_explain拡張機能のメモリリークの問題が修正されました。

追加最適化列指向 (AOCO) テーブルに対してADD Columnステートメントを実行するときのメモリ例外の問題は修正されました。

セキュリティ上のリスクがあるgppkgパッケージは削除されます。

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機能

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新機能

動的データマスキング

動的データマスキング機能がサポートされています。 この機能を有効にすると、機密データはクエリ結果でマスクされます。

動的データマスキング

最適化された機能

adbpgツールキット拡張

adbpgツールキット拡張機能を使用して、パフォーマンス診断を最適化できます。

なし

修正された問題

CVE-2023-2454の脆弱性が修正されました。 エラスティックストレージモードのAnalyticDB for PostgreSQL V7.0インスタンスのマイナーバージョンをV7.0.1.8以降に更新することを推奨します。

gptransferユーティリティを使用するときにエラーが発生する問題が修正されました。

pg_resqueueシステムテーブルのactive_statementsパラメーターの不適切な設定が修正されました。

複数のグループ化セットが含まれるシナリオで、集計操作のディスクストレージエラーが発生する問題が修正されました。

rds_superuserアカウントがリソースグループの作成、変更、削除に失敗する問題が修正されました。

インスタンスのスケールダウンエラーが発生する問題が修正されました。

IN LISTフィルター条件は、Orcaオプティマイザで一時テーブルを使用した結合操作に変換できます。 デフォルトで、この機能は無効化されています。 この機能を有効にするには、adbpg_optimizer_enable_transform_in_list_to_semi_joinパラメーターを使用します。

ハッシュ結合のための左右のテーブルのコストパラメータが最適化される。 これにより、Orcaオプティマイザは、大きなテーブルを適切なテーブルとして使用する実行計画を作成できなくなります。

放送のコストペナルティしきい値は、Orcaオプティマイザで変更されます。 このように、オプティマイザは、より正確な方法でブロードキャストモーションを含む実行プランを使用するかどうかを決定することができる。

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機能

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関連ドキュメント

新機能

計算ノード設定の変更

計算ノードの数を変更すると、データベースデータを読み取ることができます。

計算ノード設定の変更

計算ノードの数を減らすことができる。

計算ノード設定の変更

PostGIS拡張

PostGIS拡張機能がサポートされています。

PostGISの使用

自動真空

自動真空機能は、vacuumステートメントを自動的に実行するためにサポートされています。

通常の真空タスクの設定

最適化された機能

Orcaオプティマイザ

Orcaオプティマイザは、個別修飾集計 (DQA) 用に最適化されています。

• 要件を満たすことができない集計演算子は使用されません。

• 凝集前の段階は、凝集中に追加される。

• 必要なデータの再配布は少なくなります。

なし

トランザクション管理

idle_in_transaction_session_timeoutパラメーターのデフォルト値は12です。 単位：時間。 12時間以上非アクティブのままである実行時間の長いトランザクションは自動的にリリースされます。 これにより、VACUUM操作がアイドルトランザクションによってブロックされるのを防ぎます。

なし

修正された問題

パスワードが正しくないためにスケーリングが中断される問題が修正されました。

ログのバグが原因でSQL監査データの表示に失敗する問題が修正されました。

Orcaオプティマイザによって生成された不適切な実行計画による集計エラーの原因となる問題が修正されました。

ログの量を減らすために、自動真空機能のログレベルを下げます。