引擎類型
云原生多模數(shù)據(jù)庫 Lindorm內(nèi)含寬表引擎、時序引擎、搜索引擎、計算引擎和流引擎，兼容HBase/Cassandra/S3、OpenTSDB、Solr、HDFS等多種開源標(biāo)準(zhǔn)接口，同時提供SQL查詢、時序處理、文本檢索分析等能力。
為應(yīng)對動態(tài)變化的業(yè)務(wù)訪問量，各引擎支持獨立按需彈性擴展，寬表引擎和時序引擎均提供高并發(fā)吞吐能力。
選擇引擎類型
不同引擎類型適用不同的場景，可按需選擇一種或多種引擎，具體介紹，請參見下表。
引擎類型 | 兼容接口 | 適用場景 | 介紹 |
寬表引擎 | 兼容SQL、HBase API、Cassandra CQL、S3 API | 元數(shù)據(jù)、訂單、賬單、畫像、社交、feed流、日志、軌跡管理分析等場景。 | 面向海量半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)設(shè)計的分布式寬表引擎，具備全局二級索引、多維檢索、動態(tài)列、TTL等能力，支持千萬級高并發(fā)吞吐，支持百PB級存儲，吞吐性能是開源HBase的3-7倍，P99時延為開源HBase的1/10，支持冷熱分離，壓縮率比開源HBase提升一倍，綜合存儲成本為開源HBase的1/2。內(nèi)置Ganos時空服務(wù)，面向各類空間/時空數(shù)據(jù)，支持海量歷史軌跡查詢分析場景。 |
時序引擎 | 提供HTTP API接口，并兼容OpenTSDB API | IoT、監(jiān)控等場景存儲、處理量測數(shù)據(jù)、設(shè)備運行數(shù)據(jù)等時序數(shù)據(jù)。 | 面向海量時序數(shù)據(jù)設(shè)計的分布式時序引擎，支持SQL查詢。針對時序數(shù)據(jù)設(shè)計的壓縮算法，提高壓縮率。支持海量多維的時間線查詢和時間線聚合，支持降采樣。支持彈性擴展。 |
搜索引擎 | 兼容SQL、Solr接口 | 海量日志、文本、文檔等數(shù)據(jù)，適用于日志、賬單、畫像等場景。 | 采用存儲和計算分離架構(gòu)設(shè)計的分布式搜索引擎，可無縫作為寬表、時序引擎的索引存儲，加速檢索查詢，具備全文檢索、聚合計算、復(fù)雜多維查詢等能力，支持水平擴展、一寫多讀、跨機房容災(zāi)、TTL等，滿足海量數(shù)據(jù)下的高效檢索需求。 |
計算引擎 | 兼容Spark接口 | 海量數(shù)據(jù)生產(chǎn)、交互式分析、計算學(xué)習(xí)和圖計算等場景。 | 計算引擎是基于云原生架構(gòu)提供的分布式計算服務(wù)，支持社區(qū)版計算模型以及編程接口，同時深度融合Lindorm存儲引擎特性，利用底層數(shù)據(jù)存儲特征以及索引能力，高效地完成分布式作業(yè)任務(wù)。 |
流引擎 | 兼容SQL、Kafka接口 | IoT數(shù)據(jù)處理、應(yīng)用日志處理、物流時效分析、出行數(shù)據(jù)處理、軌跡實時分析等場景。 | 流引擎是面向流式數(shù)據(jù)處理的引擎，提供了流式數(shù)據(jù)的存儲和輕計算功能，幫助您輕松實現(xiàn)將流式數(shù)據(jù)存儲至云原生多模數(shù)據(jù)庫 Lindorm，滿足基于流式數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用需求。結(jié)合寬表引擎的Ganos時空服務(wù)，可以實現(xiàn)基于流式數(shù)據(jù)的實時軌跡分析功能，如電子圍欄、區(qū)域統(tǒng)計等。 |
選擇節(jié)點規(guī)格和數(shù)量
Lindorm支持節(jié)點的水平擴展。當(dāng)節(jié)點出現(xiàn)負載過高、延遲增大或不穩(wěn)定等問題時，可以通過增加節(jié)點的數(shù)量來解決。但僅僅增加節(jié)點數(shù)量無法解決低規(guī)格節(jié)點的單機熱點問題，選擇更高的規(guī)格則可以避免熱點問題的出現(xiàn)，即節(jié)點的規(guī)格決定了單機抗熱點的能力。同時，節(jié)點的規(guī)格也會影響業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性，當(dāng)面對熱點流量或即時請求量過大的情況時，節(jié)點規(guī)格低可能會導(dǎo)致負載過高或OOM。
因此，建議您根據(jù)業(yè)務(wù)事先做好評估，選擇合適的節(jié)點規(guī)格。如果您需要升級Lindorm實例的節(jié)點規(guī)格，可以通過云原生多模數(shù)據(jù)庫 Lindorm控制臺升級規(guī)格，具體操作，請參見變更實例規(guī)格。如果您無法評估需要升級的規(guī)格或在升級過程中需要幫助，請聯(lián)系Lindorm技術(shù)支持（釘釘號：s0s3eg3）升級。
寬表引擎
寬表引擎支持的節(jié)點規(guī)格范圍為4核8 GB至32核256 GB，節(jié)點數(shù)量可水平擴展。您可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求評估業(yè)務(wù)請求量（行/秒）及分片數(shù)量，選擇合適的引擎規(guī)格。
商品類型為Lindorm時，寬表引擎可選擇的最小規(guī)格為4核16 GB。
寬表引擎部分性能優(yōu)化功能在節(jié)點規(guī)格小于等于16 GB時可能無法生效；當(dāng)節(jié)點數(shù)量小于等于2時，寬表引擎的部分寫入優(yōu)化功能可能無法生效。因此，在實際進行選擇時，建議節(jié)點數(shù)量選擇3個及以上，節(jié)點規(guī)格選擇8核32 GB以上（推薦選擇16核64 GB規(guī)格）。
選擇建議如下：
單節(jié)點請求量小于1000，單節(jié)點承載的分片（Region）數(shù)目小于500，可以使用4核16 GB規(guī)格。
單節(jié)點請求量小于20000，單節(jié)點承載的分片數(shù)目小于1000，推薦使用8核32 GB以上規(guī)格。
單節(jié)點請求量大于20000，單節(jié)點承載的分片數(shù)目大于1000，推薦使用16核64 GB以上規(guī)格。
重要請求量和分片數(shù)量的多少并不是節(jié)點規(guī)格與數(shù)量選擇的唯一標(biāo)準(zhǔn)。
如果您的業(yè)務(wù)情況復(fù)雜，選擇上述建議規(guī)格可能會導(dǎo)致業(yè)務(wù)不穩(wěn)定和延遲增大。因此當(dāng)您的業(yè)務(wù)中，可能存在以下幾種情況時，請選擇大于上述建議規(guī)格的節(jié)點規(guī)格：
請求的一行數(shù)據(jù)量較大，達到幾KB，甚至數(shù)MB。
Scan請求中存在復(fù)雜的過濾器。
請求的緩存命中率很低，每個請求都需要請求磁盤。
實例中的表非常多。
如果是在線型業(yè)務(wù)，請選擇大內(nèi)存規(guī)格來增加緩存命中率以提高性能。
如果需要運行MR或Spark等離線大負載任務(wù)，或TPS或QPS非常高，建議選擇大CPU規(guī)格。
CPU使用率超過70%時建議您選擇擴容。
時序引擎
時序引擎支持的節(jié)點規(guī)格范圍為4核8 GB至32核256 GB。建議您根據(jù)實際業(yè)務(wù)情況評估TPS（測量點數(shù)/秒），選擇合適的節(jié)點規(guī)格和數(shù)量。
商品類型為Lindorm時，時序引擎可選擇的最小規(guī)格為4核 16GB。
選擇建議如下：
TPS小于190萬，可以選擇3節(jié)點，4核16 GB規(guī)格。
TPS小于390萬，可以選擇3節(jié)點，8核32 GB規(guī)格。
TPS小于780萬，可以選擇3節(jié)點，16核64 GB規(guī)格。
TPS小于1100萬，可以選擇3節(jié)點，32核128 GB規(guī)格。
以上建議是以發(fā)揮數(shù)據(jù)最佳性能為前提。實際承載情況可能會受業(yè)務(wù)模型的類型、寫入Batch的大小和并發(fā)數(shù)的大小影響。詳細介紹，請參見寫入測試結(jié)果和查詢測試結(jié)果。