自定义数据类型在 WuTongDB 中的开发与应用

引言

背景与现状

企业需要处理的数据量和数据类型正变得越来越复杂。从简单的结构化表格到多维度的地理数据、金融衍生品数据甚至是实时的物联网日志，传统数据库的标准数据类型显得捉襟见肘，难以完全满足特定业务场景的需求。

自定义数据类型（Custom Data Type）的出现，正是为了解决这一难题。通过定义更加贴合业务需求的专属数据结构，不仅可以优化存储效率，还能大幅提升查询性能，为复杂业务逻辑提供强大的技术支持。WuTongDB，作为一款云原生分布式分析型数据库，在支持自定义数据类型方面具有极大的灵活性和扩展能力。

问题

尽管自定义数据类型为开发者提供了更多自由，但也有不少需要面对的问题。例如：

实现难度：自定义数据类型需要开发输入和输出函数、定义存储逻辑，这对开发者的数据库底层知识要求较高。
性能优化：如何确保自定义类型不会拖累数据库整体性能？尤其是在高并发、大数据量场景下，这是一道难题。
错误处理：不完善的自定义类型可能在数据插入、查询甚至备份时导致意外问题。
与系统的兼容性：WuTongDB 的自定义数据类型如何与其存算分离架构、分布式存储引擎（如 MAGMA 和 HORC）相结合，进一步优化性能？这些问题都需要深入探讨。

目标

这篇文章的目标是深入了解自定义数据类型在 WuTongDB 中的开发与应用。我们将从以下几方面展开来探讨：

从零开始介绍自定义数据类型的基本概念，帮助读者建立对这项技术的初步认知。
系统化讲解 WuTongDB 中创建自定义数据类型的步骤，包括函数实现、类型注册等具体操作，适合技术开发人员参考学习。
分享真实的应用场景，如金融数据建模、地理信息处理、物联网日志分析等，通过案例帮助读者更好地理解技术的实际应用价值。
探讨自定义数据类型对数据库性能的影响，并给出优化建议，确保开发出的类型能稳定高效运行。

文章结构

文章将分为以下几部分：

第1章：介绍自定义数据类型的基本概念和 WuTongDB 的支持机制。
第2章：详细讲解在 WuTongDB 中开发自定义数据类型的步骤和技术细节。
第3章：通过真实案例展示自定义数据类型在金融、地理信息和物联网领域的实际应用。
第4章：探讨自定义数据类型的性能影响及优化策略。
第5章：与 PostgreSQL 和其他数据库对比分析，突出 WuTongDB 的扩展能力。
第6章：提供开发调试技巧、常见问题解答，以及可直接使用的代码模板和测试脚本。
最后是总结与展望部分，带读者展望自定义数据类型在未来数据库技术中的发展方向。

第1章 WuTongDB 自定义数据类型概述

1.1 自定义数据类型的基本概念

在使用数据库开发时，标准数据类型（如 INTEGER、TEXT 等）通常能够满足大多数常见的存储需求。然而，当我们面对更复杂的数据需求时，例如需要存储金融衍生品的复杂信息、描述多边形的地理数据，或者记录物联网设备的运行日志，传统的标准数据类型就会显得力不从心。

自定义数据类型（Custom Data Type） 提供了一种灵活的解决方案。通过自定义类型，开发者可以根据实际需求扩展数据库的存储和处理能力，不仅提升存储效率，还能让数据处理更加高效。自定义数据类型的最大优势在于其灵活性，它能完美贴合业务逻辑，将复杂数据以更优的方式存储和使用。

1.1.1 自定义数据类型的组成部分

在 WuTongDB 中，自定义数据类型通常包含以下关键组件：

数据存储格式：定义数据在数据库中的存储方式，包括字段类型、大小及存储优化策略。
输入函数：将用户输入的数据转换为数据库内部格式，便于后续处理。例如，将复杂的字符串解析为结构化数据。
输出函数：将数据库中存储的数据转换为用户可理解的格式，例如将结构化数据输出为 JSON。
操作符支持：定义自定义类型的排序、比较或算术运算规则，使其能够被数据库高效使用。

示例：定义一个复数类型

以下示例展示了如何定义一个简单的复数类型，用于存储实部和虚部：

-- 创建复数类型
CREATE TYPE complex AS (
    real DOUBLE PRECISION,
    imaginary DOUBLE PRECISION
);

该类型允许以统一的结构存储复数，并能通过查询轻松访问其属性，例如：

SELECT (1.5, 2.3)::complex AS my_complex_number;

1.1.2 WuTongDB 对自定义数据类型的支持

作为一款基于 PostgreSQL 的云原生分析型数据库，WuTongDB 完全继承了 PostgreSQL 的灵活扩展能力，同时针对分布式架构和存算分离特性进行了优化。以下是 WuTongDB 对自定义数据类型的支持亮点：

灵活的扩展能力：
- WuTongDB 支持创建复杂的数据类型，用户可以通过定义输入/输出函数、操作符等，扩展数据库的功能。
- 支持的扩展语言包括 PL/pgSQL 和 C 等，满足不同开发场景的需求。
存算分离架构优化：
- 自定义数据类型可以结合 WuTongDB 的分布式存储引擎（如 MAGMA 和 HORC），实现高效的压缩和分区存储。
- 存算分离架构使数据计算更加灵活，尤其在高并发查询场景下，能够有效提升查询性能。
- WuTongDB 的存算分离架构：
高效的索引与查询优化：
- WuTongDB 的查询优化器能够识别自定义数据类型的操作规则，优化查询计划。
- 支持针对自定义类型的索引，例如 B-tree 和 GIN 索引，提升查询速度。

1.1.3 实际应用场景

以下是自定义数据类型在实际业务中的典型应用场景：

金融领域：复杂数据建模
- 在金融行业中，自定义类型可以用于存储复杂的期权合约信息。例如，定义期权的执行价格、到期时间等字段，并通过专属操作符计算期权的理论价格。
- 这种类型不仅能减少存储冗余，还能加速计算和检索效率。
地理信息系统（GIS）：几何数据存储与查询
- 地理信息处理需要存储复杂的几何数据，例如多边形、路径或圆。自定义几何类型能够优化这些数据的存储和查询逻辑。
- 示例：定义一个多边形类型，用于快速计算两个区域的重叠面积。
物联网（IoT）：日志数据存储与分析
- IoT 场景通常需要存储设备的运行日志，例如时间戳、设备状态和事件数据。自定义日志类型可以标准化这些数据结构，提高批量插入和查询的效率。
- 示例：通过自定义类型直接解析 JSON 格式日志，提升数据写入和查询性能。
医疗行业：电子病历优化
- 自定义类型可以为电子病历（EHR）定义标准化的数据结构，例如患者病史、诊断记录等。
- 使用自定义类型后，数据存储更加紧凑，同时可以通过自定义操作符快速检索特定患者的历史诊断数据。

1.1.4 WuTongDB 的独特优势

相比于其他数据库，WuTongDB 的自定义数据类型具有以下独特优势：

性能优化：借助 MAGMA 和 HORC 的存储格式支持，自定义类型可以启用压缩存储策略，大幅减少存储空间占用，同时提升查询效率。
云原生特性：WuTongDB 支持 Kubernetes 和 Docker 等云原生部署平台，自定义数据类型的功能可以轻松扩展到弹性集群环境中。
与大数据生态的无缝集成：自定义数据类型能够直接与外部表机制（如 HDFS、Hive）结合，实现跨系统数据的读取与计算。

1.2 自定义数据类型的作用与意义

1.2.1 提升存储与处理效率

优化存储结构
自定义数据类型允许开发者根据实际需求灵活定义存储格式。通过自定义类型，可以用更精确的方式存储复杂数据。例如，若需要存储三维坐标点，可以定义一个 POINT3D 类型：
```
CREATE TYPE point3d AS (
    x DOUBLE PRECISION,
    y DOUBLE PRECISION,
    z DOUBLE PRECISION
);
```
使用这种结构化的类型不仅可以减少存储冗余，还能使查询和数据访问更加直观。例如：
```
SELECT p.x, p.y, p.z 
FROM my_table AS t, LATERAL UNNEST(t.points) AS p;
```
提升查询效率
- 自定义操作符和索引的结合，使得复杂数据类型能够参与高效的数据库查询。例如，定义一个比较两个三维点距离的函数，并结合索引进行优化。
- 在 GIS 应用中，通过为自定义多边形类型添加索引，可以实现对几何图形的快速范围查询。

1.2.2 强化数据的约束与一致性

严格的数据结构约束
自定义数据类型能够对数据结构进行更细致的约束，避免数据存储过程中出现格式不一致的情况。例如，在金融场景中，定义如下期权合约类型：
```
CREATE TYPE option_contract AS (
    symbol VARCHAR(10),
    strike_price DOUBLE PRECISION,
    expiry_date DATE
);
```
该类型可以确保所有合约的数据结构一致，避免因为格式不规范而导致后续计算出错。
减少应用层的重复校验
自定义类型可以内置约束逻辑，将部分校验工作直接转移到数据库中。例如，可以通过输入函数检查 expiry_date 是否为未来日期，从而减少应用层的代码复杂度。

1.2.3 满足复杂业务场景需求

金融行业：复杂数据建模
自定义数据类型在金融场景中非常适用。例如，可以定义一个期权合约类型，并为其设计相关的数据库函数，用于计算合约的理论价格：
```
CREATE FUNCTION calculate_option_price(contract option_contract) 
RETURNS DOUBLE PRECISION AS $$
BEGIN
    -- 执行理论计算逻辑
    RETURN ...;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
```
这种方法将业务逻辑直接集成到数据库层，简化了数据的调用和计算。
物联网行业：标准化日志管理
在 IoT 系统中，设备日志的格式通常非常复杂。通过自定义类型可以实现日志的标准化，例如：
```
CREATE TYPE device_log AS (
    timestamp TIMESTAMP,
    device_id VARCHAR(20),
    status JSONB
);
```
这样不仅可以提升日志存储的效率，还能支持更灵活的数据查询和分析。
地理信息系统（GIS）：增强空间计算能力
对于地理数据的存储与查询，自定义数据类型可以显著简化复杂操作。例如，可以自定义一个多边形类型：
```
CREATE TYPE polygon AS (
    vertices POINT[]
);
```
再结合自定义操作符快速计算两个多边形的重叠面积或范围：
```
SELECT calculate_area_overlap(polygon1, polygon2);
```
医疗行业：电子病历优化
在医疗场景中，自定义数据类型可以用来存储复杂的电子病历记录，例如：
```
CREATE TYPE medical_record AS (
    patient_id VARCHAR(10),
    diagnosis TEXT,
    visit_date DATE
);
```
这种方式便于快速检索患者历史病历，并进行统计分析。

1.2.4 数据库性能优化的潜力

结合存储引擎的优化
WuTongDB 的 MAGMA 和 HORC 存储格式允许自定义类型启用压缩和分区策略。例如，在物联网场景中，针对 device_log 类型的数据，可以通过 MAGMA 格式启用列存压缩，减少存储空间占用并提升查询效率。
减少数据冗余与处理开销
自定义类型能够将多个字段压缩为一个列存储，减少网络传输和解码的开销。例如：
- 在传统方法中，存储一个 GPS 坐标需要两个字段：latitude 和 longitude。
- 自定义 GPS 类型后，这些数据可以以更紧凑的格式存储，并通过操作符直接进行计算。

1.2.5 扩展数据库功能的灵活工具

开发专属的操作符和函数

自定义数据类型可以结合专属函数和操作符扩展数据库的功能。例如：

为 polygon类型定义面积计算函数：

CREATE FUNCTION calculate_area(p polygon) RETURNS DOUBLE PRECISION AS $$
BEGIN
    -- 实现面积计算逻辑
    RETURN ...;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

定义比较操作符，使 polygon类型可以支持排序：

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = polygon,
    RIGHTARG = polygon,
    FUNCTION = compare_polygon
);

与外部系统的无缝集成
自定义数据类型可以直接与外部表或大数据系统结合，例如，通过 HDFS 外部表直接处理分布式存储的复杂数据格式。

1.3 使用场景

以下是常见的几个使用场景，但实际的场景远远不止这些，第3章会详细的介绍这方面的内容。

金融交易数据
- 存储复杂的期权合约和资产信息，支持快速检索和计算。
- 示例：定义 option_contract 类型，用于存储期权的执行价格和到期时间。
GIS 空间数据
- 处理多边形、路径等地理信息，结合 GIN 索引加速范围查询。
- 示例：定义 polygon 类型，用于存储地理区域顶点数据。
物联网日志管理
- 存储和解析设备日志，支持批量插入和实时查询。
- 示例：定义 device_log 类型，用于存储时间戳、设备状态和事件详情。

第2章自定义数据类型的开发与实现

2.1 开发流程

自定义数据类型在 WuTongDB 中的开发流程分为多个关键步骤，包括：需求分析->类型定义->输入/输出函数开发->操作符实现->性能优化->最终部署与测试这全过程。以下是完整的开发流程，结合具体代码示例和性能优化建议，帮助开发者从理论到实践全面掌握。

先来看看整个开发流程图：

自定义数据类型的开发流程图.png

2.1.1 明确业务需求

分析场景
- 确定业务需求是否超出标准数据类型的能力范围。例如，需要存储复杂金融数据、地理信息数据或多维日志。
- 判断是否需要通过自定义类型简化数据存储结构、提高查询效率或增加特定功能。
设计数据结构
- 设计字段和格式，确保数据类型能够满足业务需求。例如，针对期权合约数据，可以设计以下结构：
```
CREATE TYPE option_contract AS (
    symbol VARCHAR(10),
    strike_price DOUBLE PRECISION,
    expiry_date DATE
);
```

注意事项：

数据结构应尽量简洁，避免不必要的复杂性。
设计时考虑未来可能的扩展需求。

2.1.2 定义输入/输出函数

输入函数

输入函数负责解析外部数据（如字符串）并转换为数据库内部存储格式。例如：

CREATE FUNCTION option_contract_in(cstring) RETURNS option_contract AS $$
DECLARE
    parts TEXT[];
BEGIN
    parts := string_to_array($1, ',');
    RETURN (parts[1], parts[2]::DOUBLE PRECISION, parts[3]::DATE)::option_contract;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

输出函数

输出函数负责将数据库中的数据转化为可读格式。例如：

CREATE FUNCTION option_contract_out(option_contract) RETURNS cstring AS $$
BEGIN
    RETURN '(' || $1.symbol || ',' || $1.strike_price || ',' || $1.expiry_date || ')';
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

优化与调试

添加异常处理逻辑，例如：

IF parts[1] IS NULL OR parts[2] IS NULL OR parts[3] IS NULL THEN
    RAISE EXCEPTION 'Invalid input for option_contract: %', $1;
END IF;

针对高性能场景，建议使用 C 实现输入/输出函数：

Datum point3d_in(PG_FUNCTION_ARGS) {
    char *str = PG_GETARG_CSTRING(0);
    // 实现逻辑
    PG_RETURN_POINT3D(...);
}

注意事项：

输入函数需对非法数据格式进行严密校验，防止数据不一致。
输出函数应保证返回数据格式统一，方便解析和展示。

2.1.3 注册数据类型

将自定义类型与输入/输出函数关联并注册到 WuTongDB：

CREATE TYPE option_contract (
    INPUT = option_contract_in,
    OUTPUT = option_contract_out
);

2.1.4 添加自定义操作符

定义支持的操作函数

比如，为期权合约定义比较执行价格的函数：

CREATE FUNCTION compare_option_price(contract1 option_contract, contract2 option_contract) RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    RETURN contract1.strike_price < contract2.strike_price;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

定义操作符

使用上述函数创建比较操作符：

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = option_contract,
    RIGHTARG = option_contract,
    FUNCTION = compare_option_price
);

测试操作符
通过以下查询验证操作符是否正常工作：
```
SELECT contract1 < contract2 FROM options_table;
```

2.1.5 优化查询性能

创建索引

为自定义类型创建索引，例如按执行价格排序：

CREATE INDEX idx_option_price ON options_table USING BTREE(compare_option_price(contract_column));

启用存储引擎优化
结合 MAGMA 或 HORC 存储格式，启用列存压缩和分区策略：
```
ALTER TABLE options_table SET STORAGE 'MAGMA';
```
性能测试
- 使用
```
EXPLAIN ANALYZE
```
  检查查询计划，验证索引是否被正确使用：
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM options_table WHERE contract_column < '(AAPL,200.0,2025-01-01)'::option_contract;
```
- 对比启用索引前后的性能差异，量化优化效果。

注意事项：

在高并发场景下，建议结合分区策略和索引优化查询性能。
检查查询计划是否正确选择了自定义操作符和索引。

2.1.6 测试与调试

功能测试

验证自定义类型的功能：

INSERT INTO options_table VALUES ('AAPL,200.0,2025-01-01'::option_contract);
SELECT * FROM options_table WHERE contract_column < '(MSFT,250.0,2025-06-01)'::option_contract;

边界测试

测试异常输入，例如空值或格式错误：

INSERT INTO options_table VALUES ('INVALID INPUT'::option_contract);

性能测试
- 在大数据量下测试查询响应时间。
- 对比索引和存储引擎优化前后的性能。
调试常见问题
- 问题：输入函数报错
  原因：输入数据格式与预期不符。
  解决：记录异常输入并调整解析逻辑。
- 问题：索引未被使用
  原因：查询计划未正确识别操作符。
  解决：检查索引与操作符的兼容性。

2.1.7 部署与维护

部署
将开发完成的自定义类型部署到生产环境时，需记录所有自定义函数和操作符的功能说明，确保文档清晰。
多节点测试
在分布式环境中测试自定义类型的性能和稳定性，确保查询计划在不同节点中一致。
维护
定期监测自定义数据类型的使用情况，优化高频函数和索引的性能表现。

2.2 开发细节

在 WuTongDB 中，自定义数据类型的开发需要结合系统提供的接口、语言支持和动态加载机制。以下将从支持的语言、动态加载模块机制和数据类型注册过程三个方面展开详解。

2.2.1 支持的语言

WuTongDB 支持多种编程语言用于开发自定义数据类型的输入/输出函数和相关操作符。以下是主要语言及其适用场景的详细说明：

PL/pgSQL
- 特点：
  - 使用方便，易于实现逻辑较为简单的输入/输出函数。
  - 与 WuTongDB 的动态加载机制高度兼容，开发和调试效率高。
- 适用场景：
  - 金融数据建模：如期权合约解析和查询。
  - 日志数据解析：如物联网日志的字符串格式解析。
- 示例代码：
  以下代码展示了一个将逗号分隔的字符串解析为 option_contract类型的输入函数：
```
CREATE FUNCTION option_contract_in(cstring) RETURNS option_contract AS $$
DECLARE
    parts TEXT[];
BEGIN
    parts := string_to_array($1, ',');
    RETURN (parts[1], parts[2]::DOUBLE PRECISION, parts[3]::DATE)::option_contract;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
```
C语言
- 特点：
  - 提供更高性能的实现，适合复杂数据解析或计算密集型场景。
  - 可直接操作 WuTongDB 内部的数据结构，适用于性能关键任务。
- 适用场景：
  - 高性能输入/输出函数：如处理大规模嵌套数据结构。
  - 自定义操作符的底层实现。
- 示例代码：
  以下代码是用 C 开发输入函数的基本框架：
```
#include "postgres.h"
#include "fmgr.h"

PG_MODULE_MAGIC;

Datum option_contract_in(PG_FUNCTION_ARGS);
PG_FUNCTION_INFO_V1(option_contract_in);

Datum
option_contract_in(PG_FUNCTION_ARGS) {
    char *str = PG_GETARG_CSTRING(0);
    // 将字符串解析为数据库内部格式
    PG_RETURN_POINTER(...);
}
```
其他语言
- WuTongDB 尚未直接支持通过 Python、Perl 等语言开发自定义数据类型的输入/输出函数，但可以通过以下方式间接实现：
  - 外部扩展：利用 C 封装其他语言的功能。
  - 存储过程：通过 PL/Python 等实现与外部系统的逻辑交互，但这仅适用于数据处理而非数据类型的底层实现。

2.2.2 动态加载模块支持

WuTongDB 支持动态模块加载，这一功能极大地提高了自定义数据类型开发的灵活性和调试效率。

动态加载的基本操作
- 自定义数据类型及相关函数通常封装在动态链接库（.so文件）中，可通过以下命令加载：
```
CREATE EXTENSION custom_type_extension;
```
- 当需要对动态模块进行更新时，可以直接重新加载：
```
ALTER EXTENSION custom_type_extension UPDATE;
```
- 删除动态模块：
```
DROP EXTENSION custom_type_extension;
```
优势
- 模块热更新：无需重启数据库即可加载、更新或卸载模块。
- 高效开发：支持版本管理，可快速验证代码修改。
- 降低环境影响：动态加载避免了全局配置修改导致的服务中断。
注意事项
- 确保模块编译环境与数据库版本一致，以避免兼容性问题。
- 在生产环境中更新模块时，需提前测试兼容性。

2.2.3 数据类型注册的内部机制解析

自定义数据类型的注册是将类型定义、输入/输出函数、操作符等与系统目录关联的关键过程。以下是注册的详细步骤与机制：

注册过程 注册自定义数据类型时，WuTongDB 将以下元信息记录到 pg_type 系统目录：
- 类型名称
- 输入函数、输出函数及其关联的动态库
- 索引支持和查询优化器的兼容规则
示例：注册 option_contract 类型：
```
CREATE TYPE option_contract (
    INPUT = option_contract_in,
    OUTPUT = option_contract_out
);
```
与查询优化器的协作 注册完成后，WuTongDB 的查询优化器会自动识别自定义数据类型的行为，并为查询生成优化计划。例如，以下查询会利用优化器选择合适的索引：
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM options_table WHERE (contract_column).strike_price > 200.0;
```
存储引擎支持 自定义类型可以结合 WuTongDB 的存储引擎进行优化：
- MAGMA：适合分析型场景，支持列存压缩。
- HORC：适合频繁随机访问场景，支持快速定位。
- 示例：设置表的存储引擎：
```
ALTER TABLE options_table SET STORAGE 'MAGMA';
```

系统目录查询 注册后的自定义类型信息可通过以下命令查询：

SELECT typname, typinput, typoutput FROM pg_type WHERE typname = 'option_contract';

2.2.4 动态加载模块的风险管理

虽然动态加载模块为开发带来了极大的便利，但也需要注意以下潜在风险：

兼容性问题
- 模块更新后可能与已有的自定义数据类型或操作符不兼容，导致运行时错误。
- 建议在测试环境中进行全面验证后再更新到生产环境。
性能问题
- 频繁加载和卸载模块可能导致系统资源占用过高，需合理规划动态加载频率。
- 使用动态加载时，应尽量优化模块的内存使用和函数执行效率。
安全问题
- 动态模块可能包含未授权的操作，需确保其来源可信。
- 在数据库权限配置中限制非管理员加载动态模块。

2.3 与系统功能的集成

自定义数据类型的开发并不止于输入/输出函数的实现，还需要与数据库核心功能的深度集成，以确保在复杂业务场景中充分发挥性能和功能优势。WuTongDB 提供了多种优化机制，使自定义数据类型能够高效地与索引、查询优化器及事务控制功能协作。

2.3.1 索引支持

索引是数据库提升查询性能的关键工具，WuTongDB 支持自定义数据类型结合索引类型，以优化复杂数据的查询性能。

索引类型支持
- B-tree 索引：
  - 适合用于范围查询和排序操作。
  - 示例：针对
```
option_contract
```
    类型的执行价格创建 B-tree 索引：
```
CREATE INDEX idx_strike_price ON options_table USING BTREE((contract_column).strike_price);
```

自定义操作符与索引结合 自定义数据类型的操作符需要定义明确的行为，以便查询优化器正确识别并选择合适的索引。

示例：定义比较操作符

CREATE FUNCTION compare_option_price(contract1 option_contract, contract2 option_contract) RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    RETURN contract1.strike_price < contract2.strike_price;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = option_contract,
    RIGHTARG = option_contract,
    FUNCTION = compare_option_price
);

示例：结合操作符的索引查询

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM options_table WHERE contract_column < '(AAPL,200.0,2025-01-01)'::option_contract;

优化说明：
- 通过 EXPLAIN 查询结果，可以验证是否使用了 B-tree 索引，以及是否正确调用了操作符函数。

性能优化建议
- 确保操作符与索引类型兼容，例如范围查询优先使用 B-tree 索引。
- 在高并发环境中，结合分区表减少索引更新的开销。

2.3.2 查询优化器协作

WuTongDB 的查询优化器在执行查询计划时会考虑自定义数据类型的特性，通过动态选择索引和操作符生成最优计划。

优化器识别逻辑
- 自定义类型的操作符需要明确设置执行成本（COST）和估算行数（ROWS），以帮助优化器评估查询效率。
- 示例：定义操作符的成本
```
CREATE FUNCTION calculate_option_profit(contract option_contract) RETURNS DOUBLE PRECISION
COST 100 ROWS 10
LANGUAGE plpgsql AS $$
BEGIN
    RETURN contract.strike_price * 0.9;
END;
$$;
```
结合存算分离架构的优化 WuTongDB 的存算分离架构进一步提升了自定义数据类型的查询性能：
- MAGMA 引擎：通过列存压缩优化大规模分析型查询。
- HORC 引擎：通过高效随机访问提升小范围查询性能。
- 示例：设置存储引擎
```
ALTER TABLE options_table SET STORAGE 'MAGMA';
```
优化器调试 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 检查查询计划，验证优化器是否正确选择了索引和操作符。
- 示例：调试查询计划
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM options_table WHERE (contract_column).strike_price > 200.0;
```
- 分析：
  - 检查是否使用了 idx_strike_price 索引。
  - 验证自定义操作符是否正确调用，确认其对查询性能的影响。

2.3.3 事务与并发控制

在多用户并发场景下，自定义数据类型的事务支持和锁机制需要特别优化，以确保数据一致性和系统稳定性。

事务支持
- 自定义数据类型完全支持 ACID 特性：
  - 原子性：确保输入/输出函数中的每一步操作具备原子性。
  - 一致性：通过约束和触发器确保数据符合业务逻辑。
- 示例：事务中的约束
```
ALTER TABLE options_table
ADD CONSTRAINT check_price CHECK ((contract_column).strike_price > 0);
```
- 注意事项：
  - 在输入函数中添加异常处理，避免数据插入导致事务失败。
并发控制
- 在高并发写入场景下，需要优化锁机制和数据分布策略：
  - 分区表策略：通过分区减少表锁冲突。
  - 批量插入优化：替代逐条插入，减少锁竞争。
- 示例：按年份分区存储数据
```
CREATE TABLE options_2024 PARTITION OF options_table
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');
```
性能优化建议
- 避免在输入/输出函数中进行长时间计算，减少事务阻塞风险。
- 使用批量插入（COPY 命令）提高写入效率。
- 性能对比示例：
```
-- 单条插入
INSERT INTO options_table VALUES ('AAPL,200.0,2025-01-01'::option_contract);
-- 批量插入
COPY options_table FROM '/path/to/data.csv' WITH (FORMAT csv);
```
  优化效果：
  - 单条插入适合小规模数据，吞吐量较低。
  - 批量插入效率显著提升，适合大数据量的导入。
锁冲突解决方案
- 问题：多用户同时写入同一分区可能引发共享锁与排他锁冲突。
- 解决方案：
  - 优化分区策略，减少同一分区的数据写入频率。
  - 调整事务隔离级别，避免不必要的锁升级。

2.4 常见问题和解决方案

在 WuTongDB 中开发和使用自定义数据类型时，可能会遇到一系列问题，这些问题可能影响开发效率、查询性能或系统稳定性。本节将详细分析这些常见问题，并提供实用的解决方案和优化建议。

2.4.1 数据类型的命名冲突

问题描述

自定义数据类型的名称可能与已有的标准数据类型、扩展模块类型或用户定义的其他类型冲突。
命名冲突会导致类型创建失败，或查询时因引用不明确而返回错误结果。

解决方案

使用 Schema 隔离命名空间
- 为自定义数据类型定义专属的 schema，避免与其他类型名称冲突。
- 示例：在专属 schema 中创建类型
```
CREATE SCHEMA custom_types;
CREATE TYPE custom_types.option_contract AS (
    symbol VARCHAR(10),
    strike_price DOUBLE PRECISION,
    expiry_date DATE
);
```
命名规范
- 为自定义类型使用统一的前缀或后缀标识，例如加上 _type 或 _custom。
- 示例：添加 _type 后缀
```
CREATE TYPE option_contract_type AS (
    symbol VARCHAR(10),
    strike_price DOUBLE PRECISION,
    expiry_date DATE
);
```

清理现有冲突

查询现有类型，确认命名是否重复。

查询已存在类型

SELECT typname, nspname
FROM pg_type t
JOIN pg_namespace n ON t.typnamespace = n.oid
WHERE typname = 'option_contract';

多租户环境解决方案
- 在多租户环境中，可通过动态生成带租户标识的类型名称，避免跨用户冲突。
- 示例：动态生成类型名称
```
CREATE TYPE custom_types.option_contract_001 AS (...);
```

2.4.2 输入/输出函数的错误处理

问题描述

输入函数未正确解析用户输入的数据格式，可能导致数据插入失败。
输出函数未处理特殊数据格式，导致查询结果显示异常或难以理解。

解决方案

输入函数的异常处理

在输入函数中增加格式验证逻辑，确保非法数据能够被捕获并记录。

示例：输入函数异常处理

CREATE FUNCTION option_contract_in(cstring) RETURNS option_contract AS $$
DECLARE
    parts TEXT[];
BEGIN
    parts := string_to_array($1, ',');
    IF array_length(parts, 1) != 3 THEN
        RAISE EXCEPTION 'Invalid input format: %', $1;
    END IF;
    RETURN (parts[1], parts[2]::DOUBLE PRECISION, parts[3]::DATE)::option_contract;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

记录异常数据

将非法输入数据记录到日志表中，便于后续分析。

示例：记录异常输入

BEGIN
    parts := string_to_array($1, ',');
    IF array_length(parts, 1) != 3 THEN
        INSERT INTO error_logs (input_data, error_time) VALUES ($1, now());
        RAISE EXCEPTION 'Invalid input format: %', $1;
    END IF;
END;

输出函数的格式化

确保输出函数返回一致的格式，便于用户解析。

示例：格式化输出函数

CREATE FUNCTION option_contract_out(option_contract) RETURNS cstring AS $$
BEGIN
    RETURN format('(%s, %.2f, %s)', $1.symbol, $1.strike_price, $1.expiry_date);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

输入/输出函数性能测试

测试不同规模数据的处理效率，确保函数不会成为性能瓶颈。

示例：性能测试

SELECT '(AAPL,200.0,2025-01-01)'::option_contract;  -- 正常输入
SELECT '(INVALID)'::option_contract;                -- 异常输入

2.4.3 操作符与查询计划的兼容性

问题描述

查询优化器可能未正确识别自定义数据类型的操作符，导致索引无法被利用。
缺少与索引兼容的操作符定义，可能导致查询触发全表扫描。

解决方案

定义索引支持的操作符

确保自定义操作符能够与索引结合使用，特别是 B-tree 和 GIN 索引。

示例：定义支持索引的操作符

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = option_contract,
    RIGHTARG = option_contract,
    FUNCTION = compare_option_price,
    RESTRICT = scalarltsel,
    JOIN = scalarltjoinsel
);

验证查询计划
- 使用 EXPLAIN ANALYZE 检查查询是否使用了索引，并验证操作符是否被正确调用。
- 示例：验证查询计划
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM options_table WHERE contract_column < '(AAPL,200.0,2025-01-01)'::option_contract;
```

优化查询计划

提高操作符的性能，并确保成本参数（COST 和 ROWS）的合理设置。

示例：设置操作符的成本

CREATE FUNCTION compare_option_price(contract1 option_contract, contract2 option_contract)
RETURNS BOOLEAN
COST 10 ROWS 100
LANGUAGE plpgsql AS $$
BEGIN
    RETURN contract1.strike_price < contract2.strike_price;
END;
$$;

2.4.4 性能瓶颈与优化

问题描述

高并发场景中，自定义数据类型的输入/输出函数可能成为性能瓶颈。
数据类型的设计复杂度过高，影响存储和查询效率。

解决方案

优化输入/输出函数
- 减少输入函数的复杂逻辑，提升处理效率。
- 对高频调用的函数，建议使用 C 语言实现以获得更高性能。
- 示例：优化输入函数
```
Datum option_contract_in(PG_FUNCTION_ARGS) {
    // 高效的字符串解析逻辑
}
```
简化数据类型设计
- 避免嵌套过深的数据结构，优先采用扁平化设计。
- 示例：简化复杂结构
```
CREATE TYPE option_simple AS (
    symbol VARCHAR(10),
    price DOUBLE PRECISION
);
```
结合存储引擎优化
- 对大规模数据查询，使用 MAGMA 引擎启用列存压缩。
- 示例：启用列存压缩
```
ALTER TABLE options_table SET STORAGE 'MAGMA';
```

性能量化对比

对比优化前后的查询时间和存储空间。

示例：性能测试

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM options_table WHERE contract_column < '(AAPL,200.0,2025-01-01)'::option_contract;

第3章自定义数据类型的实际应用

3.1 金融场景：复杂金融数据建模

在金融行业，数据的复杂性和实时性对数据库提出了严格的要求。例如，期权合约数据通常包含多维属性（如标的资产、执行价格、到期时间），传统数据库的标准数据类型难以满足高效存储和复杂计算的需求。通过 WuTongDB 的自定义数据类型功能，可以有效解决这一问题，为金融业务提供高性能和灵活性的支持。

3.1.1 背景与挑战

数据复杂性：
- 期权合约数据多维且结构复杂，包含标的资产代码、执行价格、到期时间等属性。
- 数据量巨大，需要实时处理上百万条记录。
传统方法的局限性：
- 使用多个字段存储期权合约的属性，查询和计算需要多个字段的组合操作，导致性能低下。
- 缺乏针对期权合约的专用操作符和索引支持，查询和计算效率有限。
高性能需求：
- 金融行业对数据计算和查询的实时性要求较高，尤其在市场波动时，需要快速计算期权定价和收益率。

3.1.2 自定义数据类型的解决方案

通过自定义数据类型，可以将期权合约的多维属性封装为一个类型，简化存储和操作，提高查询效率和扩展能力。

1. 定义期权合约数据类型

目标：将期权合约的相关属性整合为一个类型，减少字段冗余，提升数据操作效率。

示例代码：

CREATE TYPE option_contract AS (
    symbol VARCHAR(10),         -- 标的资产代码
    strike_price DOUBLE PRECISION, -- 执行价格
    expiry_date DATE            -- 到期时间
);

2. 定义输入/输出函数

输入函数：解析外部输入数据并转换为 option_contract 类型。

CREATE FUNCTION option_contract_in(cstring) RETURNS option_contract AS $$
DECLARE
    parts TEXT[];
BEGIN
    parts := string_to_array($1, ',');
    IF array_length(parts, 1) != 3 THEN
        RAISE EXCEPTION 'Invalid input format: %', $1;
    END IF;
    RETURN (parts[1], parts[2]::DOUBLE PRECISION, parts[3]::DATE)::option_contract;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

输出函数：将 option_contract 类型转换为字符串输出。

CREATE FUNCTION option_contract_out(option_contract) RETURNS cstring AS $$
BEGIN
    RETURN format('(%s, %.2f, %s)', $1.symbol, $1.strike_price, $1.expiry_date);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

3. 定义操作符

定义用于比较执行价格的操作符。

CREATE FUNCTION compare_option_price(contract1 option_contract, contract2 option_contract) RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    RETURN contract1.strike_price < contract2.strike_price;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = option_contract,
    RIGHTARG = option_contract,
    FUNCTION = compare_option_price
);

扩展其他操作符，如 > 和 =，增强查询表达能力。

CREATE OPERATOR > (
    LEFTARG = option_contract,
    RIGHTARG = option_contract,
    FUNCTION = compare_option_price_greater
);

4. 索引支持

使用 B-tree 索引优化执行价格的范围查询性能。

CREATE INDEX idx_option_price ON options_table USING BTREE((contract_column).strike_price);

3.1.3 数据存储与查询优化

存储优化
- 使用 MAGMA 存储引擎启用列存压缩，减少存储空间占用。
- 示例：
```
ALTER TABLE options_table SET STORAGE 'MAGMA';
```
查询优化
- 结合索引和自定义操作符，实现高效的范围查询。
- 示例：查询执行价格低于 200 的期权合约：
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM options_table WHERE contract_column < '(AAPL,200.0,2025-01-01)'::option_contract;
```
- 查询计划解读：
  - 检查是否正确使用了 idx_option_price 索引。
  - 验证操作符函数 compare_option_price 的调用。

3.1.4 性能对比分析

存储性能：
- 传统方法：每个期权合约需要多个字段存储，导致存储空间占用大。
- 自定义类型：数据结构紧凑，存储空间减少。
查询性能：
- 优化前：字段组合查询，依赖全表扫描，效率低下。
- 优化后：结合索引和操作符，查询效率会相应提升。
计算性能：
- 将期权定价逻辑下沉到数据库层，避免应用层重复计算，提高计算效率。

3.1.5 实际应用场景扩展

期权定价模型：

通过自定义函数计算期权的理论价格。

示例：

CREATE FUNCTION calculate_option_price(contract option_contract) RETURNS DOUBLE PRECISION AS $$
BEGIN
    RETURN contract.strike_price * 0.95;  -- 示例贴现率
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

复杂资产组合建模：
- 将自定义数据类型扩展为资产组合模型，支持更多维度（如风险等级、波动率）。
- 示例：
```
CREATE TYPE asset_portfolio AS (
    portfolio_id VARCHAR(20),
    assets option_contract[],
    risk_level DOUBLE PRECISION
);
```

3.2 GIS 场景：增强几何数据支持

地理信息系统（GIS）通常需要高效处理复杂的几何数据，例如多边形、路径和圆形。传统数据库的标准数据类型在存储、查询和计算这些几何数据时往往表现不足。WuTongDB 的自定义数据类型功能为 GIS 数据的优化存储和高效查询提供了解决方案。

3.2.1 背景与挑战

数据复杂性：
- GIS 数据包括多边形、路径和圆等几何形状，通常由大量顶点组成。
- 数据规模庞大，可能包含数百万个几何对象。
传统方法的局限性：
- 使用 JSON 或数组存储几何数据缺乏结构化支持，查询和操作效率低下。
- 空间查询（如范围查询、相交判断）需要复杂的解析逻辑和大量计算资源。
性能需求：
- GIS 应用要求实时的空间计算能力，例如快速查找某范围内的对象或判断几何关系。
- 在高并发和大规模数据场景下，传统解决方案的性能不足。

3.2.2 自定义数据类型的解决方案

通过自定义几何数据类型，WuTongDB 能够为 GIS 提供结构化的存储支持，同时结合索引优化和查询优化器提升性能。

1. 定义几何数据类型

目标：将多边形的顶点信息结构化存储。

示例代码：

CREATE TYPE polygon AS (
    vertices POINT[]  -- 多边形的顶点数组
);

2. 定义输入/输出函数

输入函数：解析外部格式的顶点数据并转换为 polygon 类型。

CREATE FUNCTION polygon_in(cstring) RETURNS polygon AS $$
DECLARE
    points TEXT[];
    vertices POINT[];
    i INT;
BEGIN
    points := string_to_array($1, ';');  -- 将顶点用分号分隔
    FOR i IN array_lower(points, 1)..array_upper(points, 1) LOOP
        vertices := array_append(vertices, points[i]::POINT);
    END LOOP;
    IF array_length(vertices, 1) < 3 THEN
        RAISE EXCEPTION 'Invalid polygon: At least 3 vertices required';
    END IF;
    RETURN (vertices)::polygon;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

输出函数：将 polygon 类型数据转换为字符串输出。

CREATE FUNCTION polygon_out(polygon) RETURNS cstring AS $$
BEGIN
    RETURN array_to_string($1.vertices, ';');
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

3. 定义空间计算函数

多边形面积计算：

CREATE FUNCTION calculate_area(p polygon) RETURNS DOUBLE PRECISION AS $$
DECLARE
    area DOUBLE PRECISION := 0;
    i INT;
BEGIN
    IF array_length(p.vertices, 1) < 3 THEN
        RAISE EXCEPTION 'Invalid polygon: At least 3 vertices required';
    END IF;
    -- 使用 Shoelace 公式计算面积
    FOR i IN 1..array_length(p.vertices, 1) - 1 LOOP
        area := area + (p.vertices[i].x * p.vertices[i + 1].y) -
                (p.vertices[i + 1].x * p.vertices[i].y);
    END LOOP;
    -- 连接最后一条边
    area := area + (p.vertices[array_length(p.vertices, 1)].x * p.vertices[1].y) -
                (p.vertices[1].x * p.vertices[array_length(p.vertices, 1)].y);
    RETURN abs(area) / 2;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

4. 定义空间关系操作符

范围包含：

CREATE FUNCTION polygon_within(polygon1 polygon, polygon2 polygon) RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    -- 检查 polygon1 的所有顶点是否在 polygon2 的范围内
    -- 示例逻辑，实际实现需结合业务场景
    RETURN TRUE;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR @> (
    LEFTARG = polygon,
    RIGHTARG = polygon,
    FUNCTION = polygon_within
);

多边形相交：

CREATE FUNCTION polygon_intersects(polygon1 polygon, polygon2 polygon) RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    -- 示例：判断两多边形是否有交集
    RETURN TRUE;  -- 实际逻辑可基于需求实现
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR && (
    LEFTARG = polygon,
    RIGHTARG = polygon,
    FUNCTION = polygon_intersects
);

3.2.3 数据存储与查询优化

存储优化
- 结合 MAGMA 存储引擎的列存压缩特性，减少存储空间占用。
- 示例：
```
ALTER TABLE gis_table SET STORAGE 'MAGMA';
```
查询优化
- 结合操作符，优化空间查询的效率。
- 示例：查询面积大于 1000 的多边形：
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM gis_table WHERE calculate_area(polygon_column) > 1000;
```
查询计划验证
- 使用 EXPLAIN ANALYZE 验证索引是否被正确使用，以及操作符是否被优化器调用。

3.2.4 应用案例

案例 1：多边形范围查询

需求：查找特定范围内的多边形。

解决方案：使用 @>操作符进行范围查询。

SELECT * FROM gis_table WHERE polygon_column @> '(0,0);(10,0);(10,10);(0,10)'::polygon;

案例 2：多边形相交查询

需求：判断某多边形是否与其他多边形相交。

解决方案：使用 &&操作符快速判断相交关系。

SELECT * FROM gis_table WHERE polygon_column && '(5,5);(15,5);(15,15);(5,15)'::polygon;

案例 3：快速空间分析

需求：对大规模地理数据进行快速查询和分析。

解决方案：结合分区策略，提升查询效率。

CREATE TABLE gis_data_2024 PARTITION OF gis_table
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');

CREATE INDEX idx_partition_polygon USING GIN(polygon_column);

3.2.5 性能对比分析

存储性能：
- 传统方法：使用 JSON 或数组存储，数据冗余较高。
- 自定义类型：结构化存储结合压缩引擎，存储空间会相应减少。
查询性能：
- 优化前：范围查询依赖全表扫描，平均时间较长。
- 优化后：结合操作符，查询时间会有所减少。
计算性能：
- 自定义函数直接在数据库层执行几何计算，避免数据传输开销，效率显著提升。

3.3 物联网（IoT）场景：高效日志存储与分析

物联网（IoT）设备在运行过程中会生成大量日志数据，这些日志包含时间戳、设备 ID、状态信息和传感器读数等多维信息。随着设备数量的快速增长和数据实时处理需求的提高，传统数据库的标准数据类型和存储机制难以满足性能需求。通过自定义数据类型，WuTongDB 可以为 IoT 场景提供更高效的日志存储与分析支持。

3.3.1 背景与挑战

数据多样性：
- 日志格式多样化，如 JSON、XML 或特定的分隔字符串。
- 数据维度复杂，包括时间戳、设备状态、传感器读数等。
数据量巨大：
- 单个设备每天可能生成数十万条日志，大规模 IoT 部署中设备总量可能达到百万级别。
性能要求：
- 实时性需求：需要快速查询最新的日志数据，用于实时监控。
- 批量处理需求：支持大规模日志的高效存储和统计分析。

3.3.2 自定义数据类型的解决方案

通过自定义数据类型，可以将 IoT 日志封装为统一的结构，简化存储和查询，同时结合索引和存储引擎优化提升性能。

1. 定义日志数据类型

目标：将日志数据结构化，统一存储时间戳、设备 ID 和状态。

示例代码：

CREATE TYPE device_log AS (
    timestamp TIMESTAMP,         -- 时间戳
    device_id VARCHAR(20),       -- 设备 ID
    status JSONB                 -- 状态信息或传感器数据
);

2. 定义输入/输出函数

输入函数：解析外部格式化日志数据，转换为 device_log 类型。

CREATE FUNCTION device_log_in(cstring) RETURNS device_log AS $$
DECLARE
    parts TEXT[];
BEGIN
    parts := string_to_array($1, ',');
    IF array_length(parts, 1) != 3 THEN
        INSERT INTO error_logs (input_data, error_time) VALUES ($1, now());
        RAISE EXCEPTION 'Invalid log format: %', $1;
    END IF;
    RETURN (parts[1]::TIMESTAMP, parts[2], parts[3]::JSONB)::device_log;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

输出函数：将 device_log 类型数据转换为可读字符串格式。

CREATE FUNCTION device_log_out(device_log) RETURNS cstring AS $$
BEGIN
    RETURN format('(%s, %s, %s)', $1.timestamp, $1.device_id, $1.status::TEXT);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

3.3.3 数据存储与查询优化

存储优化
- 使用 MAGMA 存储引擎启用列存压缩，减少日志数据的存储空间。
- 示例：
```
ALTER TABLE logs_table SET STORAGE 'MAGMA';
```

查询优化

配合索引和分区表策略，提升范围查询和批量查询的性能。

示例：查询指定时间段内某设备的所有日志：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM logs_table
WHERE (log_column).device_id = 'device123'
  AND (log_column).timestamp BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

分区优化

按时间或设备 ID 创建分区表，提升并行查询性能。

示例：

CREATE TABLE logs_table_2024 PARTITION OF logs_table
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');

3.3.4 应用案例

案例 1：实时设备监控

需求：实时监控某特定设备的最新状态。

解决方案：使用自定义数据类型快速查询设备最新日志。

SELECT * FROM logs_table
WHERE (log_column).device_id = 'device001'
ORDER BY (log_column).timestamp DESC
LIMIT 10;

案例 2：批量日志分析

需求：分析某段时间内的设备异常状态。

解决方案：使用 JSONB 的索引支持高效查询。

SELECT * FROM logs_table
WHERE (log_column).status->>'error_code' IS NOT NULL
  AND (log_column).timestamp BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

案例 3：跨设备状态统计

需求：统计所有设备在某时间段内的状态分布。

解决方案：结合 JSONB 操作和分组功能实现统计分析。

SELECT (log_column).device_id, COUNT(*), (log_column).status->>'status' AS status
FROM logs_table
WHERE (log_column).timestamp BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
GROUP BY (log_column).device_id, (log_column).status->>'status';

3.3.5 性能对比分析

存储性能：
- 传统方法：日志数据使用多个字段存储，数据冗余较高。
- 自定义类型：统一结构化存储，结合列存压缩，存储空间减少。
查询性能：
- 优化前：高频查询场景下，查询时间较长。
- 优化后：结合索引和分区表，查询效率会有所提升。
计算性能：
- 将解析和转换逻辑下沉至数据库层，通过自定义类型减少处理开销，批量分析效率显著提高。

3.4 医疗场景：电子病历数据存储优化

电子病历（Electronic Health Records, EHR）是医疗行业中不可或缺的数据资源，包含患者的病史、诊断记录、治疗方案和实验室结果等复杂信息。传统数据库的标准数据类型在管理这些高度结构化和多样化的数据时存在效率和灵活性上的不足。通过 WuTongDB 的自定义数据类型，可以实现对电子病历数据的高效存储、灵活管理和快速查询。

3.4.1 背景与挑战

数据结构复杂：
- 病历数据包含多种属性，例如患者信息、诊断记录、治疗方案和实验室检查结果，通常具有层次化结构。
- 数据需要保持高一致性，同时支持灵活扩展。
查询需求多样：
- 快速查询特定患者的完整病历。
- 按诊断类别、时间段或治疗方案进行统计分析。
性能要求：
- 高效存储：需要较高的存储压缩率以节约成本。
- 快速检索：在大规模数据集中实现低延迟查询。
- 长期归档：对历史数据进行高效管理和归档。

3.4.2 自定义数据类型的解决方案

通过自定义数据类型，可以设计专门适配电子病历的数据结构，结合索引和存储优化技术提升存储效率和查询性能。

1. 定义电子病历数据类型

目标：设计一种包含病历核心信息的结构化数据类型。

示例代码：

CREATE TYPE medical_record AS (
    patient_id VARCHAR(10),        -- 患者 ID
    diagnosis TEXT,                -- 诊断信息
    diagnosis_code VARCHAR(10),    -- 标准化诊断编码（如 ICD-10）
    treatment_plan JSONB,          -- 治疗方案（JSON 格式）
    visit_date DATE                -- 就诊日期
);

2. 定义输入/输出函数

输入函数：解析外部病历数据并验证数据格式。

CREATE FUNCTION medical_record_in(cstring) RETURNS medical_record AS $$
DECLARE
    parts TEXT[];
BEGIN
    parts := string_to_array($1, ',');
    IF array_length(parts, 1) != 5 THEN
        INSERT INTO error_logs (input_data, error_time) VALUES ($1, now());
        RAISE EXCEPTION 'Invalid medical record format: %', $1;
    END IF;
    RETURN (parts[1], parts[2], parts[3], parts[4]::JSONB, parts[5]::DATE)::medical_record;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

输出函数：将 medical_record 类型转换为字符串输出。

CREATE FUNCTION medical_record_out(medical_record) RETURNS cstring AS $$
BEGIN
    RETURN format('(%s, %s, %s, %s, %s)', 
                  $1.patient_id, $1.diagnosis, $1.diagnosis_code, 
                  $1.treatment_plan::TEXT, $1.visit_date);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

3.4.3 数据存储与查询优化

存储优化
- 使用 MAGMA 存储引擎启用列存压缩，减少病历数据的存储占用。
- 示例：
```
ALTER TABLE medical_records SET STORAGE 'MAGMA';
```
查询优化
- 结合索引和分区策略，提升大规模病历数据的查询性能。
- 示例：查询指定时间范围内的诊断记录：
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM medical_records
WHERE (record_column).visit_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';
```

分区优化

按年份对电子病历进行分区，减少单表查询压力。

示例：

CREATE TABLE medical_records_2024 PARTITION OF medical_records
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');

历史归档

对超过一定时间的历史数据进行归档以提升查询效率。

示例：

CREATE TABLE medical_records_archive PARTITION OF medical_records
FOR VALUES FROM ('2000-01-01') TO ('2023-12-31');

3.4.4 应用案例

案例 1：快速查询患者病历

需求：查询特定患者的所有病历记录。

解决方案：使用自定义数据类型快速检索患者数据。

SELECT * FROM medical_records
WHERE (record_column).patient_id = 'P12345';

案例 2：按诊断类别统计

需求：统计某类疾病的就诊患者数量。

解决方案：使用标准化的诊断编码进行统计。

SELECT (record_column).diagnosis_code, COUNT(*)
FROM medical_records
WHERE (record_column).diagnosis_code = 'E11'  -- 示例：糖尿病编码
GROUP BY (record_column).diagnosis_code;

案例 3：治疗方案分析

需求：统计采用某种治疗方案的患者数量。

解决方案：使用 GIN 索引和 JSONB 查询治疗方案字段。

SELECT COUNT(*)
FROM medical_records
WHERE (record_column).treatment_plan->>'plan_name' = 'Insulin Therapy'
  AND (record_column).visit_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

案例 4：历史病历查询

需求：查询归档的历史病历数据。

解决方案：将查询范围限定在归档分区。

SELECT * FROM medical_records_archive
WHERE (record_column).diagnosis_code = 'E11';

3.4.5 性能对比分析

存储性能：
- 传统方法：每条病历使用多个字段存储，数据冗余高。
- 自定义类型：结合列存压缩，存储空间减少。
查询性能：
- 优化前：大规模病历查询需要扫描整个表。
- 优化后：结合分区表，查询效率会提升。
数据一致性：
- 输入函数内嵌格式检查，确保病历数据一致性和完整性。

第4章性能与优化

4.1 性能优化流程

自定义数据类型在实际业务中可能涉及到复杂查询、大规模数据存储以及高并发操作。因此，对性能的优化不仅仅是简单的调整索引或存储引擎，而需要系统化的流程。以下是 WuTongDB 性能优化的典型步骤：

我们先来看看整个优化的流程图：

性能优化流程图.png

4.1.1 明确优化目标

在优化之前，明确目标是至关重要的一步：

查询性能：缩短查询响应时间，尤其是在大规模数据和高并发场景下。
存储效率：减少存储空间占用，提升数据压缩率。
数据传输效率：降低存算分离架构中节点间的通信开销。

4.1.2 分析性能瓶颈

通过工具深入分析当前性能问题，定位瓶颈：

工具：使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE。
关键点：
- 确认查询是否使用了索引。
- 检查查询计划中的全表扫描、排序、连接等耗时操作。
示例：
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM my_table WHERE point_column < '(2.0, 3.0, 4.0)'::point3d;
```
- 如果查询计划显示“Seq Scan”（顺序扫描），则需要调整索引或优化查询逻辑。

4.1.3 优化数据结构

根据业务需求和性能瓶颈，调整自定义数据类型的设计：

设计高效的类型结构：
- 合理规划字段，避免冗余。
- 简化复杂嵌套结构，例如将 JSON 转为固定字段类型。
调整字段或压缩策略：
- 使用 MAGMA 存储引擎启用列存压缩。
- 分区大表，减少全表扫描。
- 示例：
```
CREATE TYPE point3d AS (
    x DOUBLE PRECISION,
    y DOUBLE PRECISION,
    z DOUBLE PRECISION
);
```

4.1.4 优化查询计划

通过调整查询逻辑或操作符，确保索引能够正确使用：

确认索引是否有效：
- 检查索引是否匹配查询条件。
- 如果没有匹配的索引，创建适合自定义类型的索引。
- 示例：
```
CREATE INDEX idx_point3d ON my_table USING BTREE (point_column);
```
调整查询逻辑或优化操作符：
- 定义高效的自定义操作符。
- 避免不必要的嵌套查询和函数调用。

4.1.5 启用存储引擎优化

WuTongDB 的 MAGMA 和 HORC 存储引擎提供了多种性能优化选项：

启用列存压缩：
- 使用 MAGMA 引擎，减少数据存储占用并提升批量查询性能。
- 示例：
```
ALTER TABLE my_table SET STORAGE 'MAGMA';
```
实现分区存储：
- 针对时间序列数据或分布式场景，将大表分区存储，提升查询性能。
- 示例：
```
CREATE TABLE logs_2024 PARTITION OF logs_table
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');
```

4.1.6 验证与迭代

优化完成后，使用性能测试数据验证优化效果：

验证性能：
- 对比优化前后的查询时间和资源消耗。
- 工具：EXPLAIN ANALYZE、pg_stat_statements。
迭代改进：
- 根据验证结果调整优化策略，重复优化流程。
- 示例：
```
SELECT * FROM pg_stat_statements WHERE query LIKE '%my_table%';
```

4.2 性能影响分析

自定义数据类型为 WuTongDB 带来了灵活的扩展能力，但也对系统性能产生了一定影响。通过对存储、查询以及系统交互的分析，可以更全面地了解其优劣势，并为性能优化提供指导。

4.2.1 存储性能

1. 自定义数据类型的存储特点

自定义数据类型的存储需求受到其字段数量、类型和存储引擎的影响：

字段数量和类型：
- 字段越多，类型越复杂（如 JSONB 或数组类型），所需存储空间越大。
存储引擎支持：
- MAGMA 列存引擎支持高效压缩，有助于优化存储空间。
- HORC 引擎适用于频繁读取场景，可减少读取延迟。

2. 示例分析：

在 IoT 日志存储中，标准方法将每个日志拆分为多个字段存储，可能会产生较高的冗余。
自定义类型通过字段整合，减少存储冗余。例如，将设备日志设计为一个自定义类型 device_log：
```
CREATE TYPE device_log AS (
    timestamp TIMESTAMP,
    device_id VARCHAR(20),
    status JSONB
);
```

3. 存储优化原则：

使用列存引擎优化压缩：

ALTER TABLE logs_table SET STORAGE 'MAGMA';

设计紧凑的数据结构：避免不必要的字段和复杂嵌套。

4. 潜在问题：

压缩引擎需解压字段以供查询，可能会增加读取延迟。
字段设计过于复杂会影响压缩效率。

4.2.2 查询性能

1. 查询性能的优势

自定义数据类型结合操作符和索引，可以有效提升复杂查询的效率：

操作符支持：
- 定义自定义比较或筛选操作符，减少查询逻辑复杂性。
索引支持：
- 通过索引加速范围查询、全文检索或空间计算。

2. 示例分析：

在金融场景中，自定义类型可以将期权合约整合为 option_contract 类型：

CREATE TYPE option_contract AS (
    symbol VARCHAR(10),
    strike_price DOUBLE PRECISION,
    expiry_date DATE
);

使用自定义操作符比较执行价格：

CREATE FUNCTION compare_price(contract1 option_contract, contract2 option_contract) 
RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    RETURN contract1.strike_price < contract2.strike_price;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

配合索引加速查询：

CREATE INDEX idx_option_price ON options_table (contract_column);

3. 查询优化原则：

选择合适的索引类型：
- 使用 B-tree 优化范围查询。
设计高效的操作符：
- 确保操作符与查询计划的成本估算一致。
潜在问题：

若索引设计不当，可能导致查询计划选择次优路径。
查询优化器可能无法准确估算自定义操作符的成本。

4.2.3 系统交互影响

1. 与事务处理的交互

自定义数据类型影响事务的以下方面：

优势：
- 将复杂数据解析和处理逻辑下沉到数据库层，减少应用层事务代码的复杂性。
潜在问题：
- 并发高时，复杂类型的事务隔离可能增加锁争用和延迟。

2. 与查询优化器的交互

查询优化器能够识别自定义操作符和索引，但可能面临以下挑战：

挑战：
- 成本估算错误可能导致选择次优查询计划。
- 某些复杂数据类型可能增加优化器处理的开销。

3. 与存储引擎的交互

自定义数据类型的存储方式会直接影响分布式存储引擎的性能：

MAGMA 引擎：
- 适合列存压缩的结构化数据，但在频繁更新场景中可能增加解压缩开销。
HORC 引擎：
- 适合频繁读取的小型数据，但在高并发写入场景中可能出现性能瓶颈。

4.2.3 自定义数据类型的潜在风险

性能风险
- 输入/输出函数设计不合理可能增加解析延迟。
- 操作符的实现若未优化，可能影响查询效率。
兼容性风险
- 与外部系统（如外部表或 ETL 工具）集成时，可能因类型不支持或解析错误导致兼容性问题。
维护风险
- 自定义类型涉及输入/输出函数、操作符和索引逻辑的统一性，维护难度高。

4.3 优化建议

自定义数据类型的性能优化是保障其在 WuTongDB 中高效运行的关键。通过优化输入/输出函数、存储设计、索引策略、分布式查询和事务管理，可以全面提升自定义数据类型的效率和可靠性。

4.3.1 输入/输出函数的优化

输入和输出函数是自定义数据类型的核心组件，其性能直接影响数据解析、存储和查询的效率。

1. 高效实现输入/输出函数

设计原则：
- 保持函数逻辑简单，避免复杂的解析流程。
- 对输入数据格式进行严格校验，减少数据一致性问题。

示例：使用 PL/pgSQL 实现输入函数时，确保解析逻辑精简。

CREATE FUNCTION custom_type_in(cstring) RETURNS custom_type AS $$
BEGIN
    RETURN string_to_customtype($1); -- 示例逻辑
END;
$$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;

高性能场景：对于频繁调用的场景，建议使用 C 语言实现输入/输出函数，以降低解析开销。

Datum custom_type_in(PG_FUNCTION_ARGS) {
    char *str = PG_GETARG_CSTRING(0);
    // 实现解析逻辑
    PG_RETURN_CUSTOMTYPE(...);
}

2. 使用缓存减少重复解析

对固定输入值启用缓存机制，减少重复解析的开销。

示例：使用哈希表存储常见解析结果。

CREATE FUNCTION cached_custom_type_in(cstring) RETURNS custom_type AS $$
BEGIN
    -- 查询缓存，若已解析则直接返回
    RETURN cached_value OR parsed_result;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

3. 输入错误日志记录

在输入函数中记录异常数据，便于后续排查和修正。

示例：

CREATE TABLE error_logs (
    error_time TIMESTAMP,
    input_data TEXT,
    error_message TEXT
);

CREATE FUNCTION custom_type_in(cstring) RETURNS custom_type AS $$
BEGIN
    IF input_invalid THEN
        INSERT INTO error_logs (error_time, input_data, error_message)
        VALUES (now(), $1, 'Invalid input format');
        RAISE EXCEPTION 'Invalid input format for custom type';
    END IF;
    RETURN parsed_result;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

4.3.2 存储优化

自定义数据类型在存储中的表现受到字段类型、数据量以及存储引擎选择的影响。

1. 使用 MAGMA 和 HORC 存储引擎

MAGMA 引擎：
- 适合分析型场景，通过列存压缩减少存储空间占用。
- 示例：启用 MAGMA 引擎优化存储：
```
ALTER TABLE my_table SET STORAGE 'MAGMA';
```
HORC 引擎：
- 适合频繁读取的小型数据，优化随机访问性能。
- 示例：
```
ALTER TABLE logs_table SET STORAGE 'HORC';
```

2. 字段优化设计

减少冗余：将多个相关字段合并为一个结构化字段，减少存储冗余。示例：
```
CREATE TYPE point3d AS (
    x DOUBLE PRECISION,
    y DOUBLE PRECISION,
    z DOUBLE PRECISION
);
```
避免嵌套过深： JSONB 或数组字段的嵌套层级不宜过深，否则会增加存储和查询开销。

3. 分区存储

按时间或类别分区：对大规模数据表进行分区存储，减少单表查询压力。
示例：
```
CREATE TABLE my_table_2024 PARTITION OF my_table
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');
```

4.3.3 索引与查询优化

由于 WuTongDB 仅支持 B-tree 索引，因此索引优化需要聚焦于如何利用 B-tree 索引特性提升自定义数据类型的查询性能。

1. 利用 B-tree 索引优化范围查询

原理：
- B-tree 索引擅长处理等值查询和范围查询。
- 为自定义数据类型定义操作符，并结合 B-tree 索引，优化复杂条件的查询性能。

示例：为自定义数据类型 point3d 定义一个比较函数，并使用 B-tree 索引优化查询：

CREATE FUNCTION point3d_compare(p1 point3d, p2 point3d) RETURNS INTEGER AS $$
BEGIN
    IF p1.x = p2.x AND p1.y = p2.y AND p1.z = p2.z THEN
        RETURN 0; -- 相等
    ELSIF p1.x < p2.x OR (p1.x = p2.x AND p1.y < p2.y) THEN
        RETURN -1; -- 小于
    ELSE
        RETURN 1; -- 大于
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = point3d,
    RIGHTARG = point3d,
    FUNCTION = point3d_compare
);

CREATE INDEX idx_point3d ON my_table USING BTREE(custom_column);

2. 查询性能优化

优化查询条件：
- 查询条件应尽量利用索引的排序特性，以避免全表扫描。
- 示例：查询所有小于特定点的数据：
```
SELECT * FROM my_table
WHERE custom_column < '(10.0, 20.0, 30.0)'::point3d;
```
避免非索引支持的操作：
- WuTongDB 的 B-tree 索引不支持复杂条件（如多维空间计算），因此需要简化查询逻辑。
- 示例：将复杂的空间距离计算下沉到数据库函数中，避免直接在查询中使用。

3. 优化操作符定义

定义高效操作符：
- 设计操作符时，避免重复计算，尽量复用计算结果。

示例：定义用于比较自定义数据类型字段的操作符：

CREATE OPERATOR = (
    LEFTARG = point3d,
    RIGHTARG = point3d,
    FUNCTION = point3d_compare
);

4. 使用 EXPLAIN 分析查询性能

检查索引使用情况：
- 使用 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 验证查询是否使用了 B-tree 索引。

示例：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM my_table
WHERE custom_column < '(5.0, 10.0, 15.0)'::point3d;

4.3.4 分布式查询与事务优化

1. 优化分布式查询

减少节点间数据传输：自定义类型在分布式环境中应避免冗余字段的传输，可通过序列化优化传输效率。
分区表优化查询范围：确保查询限制在少量分区内完成，减少跨节点通信。
```
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM my_table_2024
WHERE custom_column < '(10.0, 20.0, 30.0)'::point3d;
```

2. 减少事务冲突

在高并发场景下，优化事务隔离级别以减少锁冲突。

示例：

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

3. 高并发场景优化

对长事务进行分批操作，避免占用资源过久。
配置最大并行度参数优化事务调度：
```
SET max_parallel_workers_per_gather = 4;
```

4.4 性能测试框架

性能测试是验证自定义数据类型设计和实现合理性的重要环节。以下提供了一套通用性能测试框架，开发者可以根据实际业务需求构建适合的测试方案。

4.4.1 测试目标

性能测试主要关注以下目标：

存储性能：
- 验证自定义数据类型在不同存储设计下的空间占用情况。
- 测试数据写入效率和压缩效果。
查询性能：
- 评估自定义数据类型在范围查询、等值查询场景下的响应时间和吞吐量。
- 验证索引优化效果。
并发性能：
- 测试高并发场景下的查询和事务性能。
- 分析事务隔离级别对性能的影响。
分布式查询性能（有条件的话可以尝试）：
- 检测跨节点数据传输的开销和分布式查询效率。

4.4.2 测试环境

硬件配置：
- 推荐环境：16 核 CPU、64 GB 内存、1 TB SSD。
- 说明：根据硬件性能不同，测试结果可能存在差异。
数据库环境：
- 数据库版本：如 WuTongDB 2.0。
- 存储引擎：明确是否使用 MAGMA 或 HORC 存储引擎。
数据规模：
- 数据总量：如 100 万条记录。
- 字段类型：测试涉及常见类型（如 JSONB）和自定义数据类型。
- 数据分布：可选均匀分布或具有特定偏倚的数据。

4.4.3 测试方法

1. 存储性能测试

目标：验证自定义数据类型的存储空间占用和写入性能。
测试方案：
1. 使用标准数据类型与自定义数据类型对比。
2. 测试写入性能，记录批量插入数据所需时间。
3. 测试列存压缩在 MAGMA 存储引擎下的效果。

测试代码：

创建数据表：

-- 标准数据类型表
CREATE TABLE logs_standard (
    device_id VARCHAR(20),
    timestamp TIMESTAMP,
    status TEXT,
    sensor_data JSONB
) USING MAGMA;

-- 自定义数据类型表
CREATE TYPE device_log AS (
    device_id VARCHAR(20),
    timestamp TIMESTAMP,
    status TEXT,
    sensor_data JSONB
);

CREATE TABLE logs_custom (
    log_record device_log
) USING MAGMA;

插入测试数据：

INSERT INTO logs_standard SELECT generate_sample_data(); -- 示例批量插入
INSERT INTO logs_custom SELECT generate_sample_data(); -- 示例批量插入

检查存储大小：

SELECT pg_size_pretty(pg_total_relation_size('logs_standard'));
SELECT pg_size_pretty(pg_total_relation_size('logs_custom'));

2. 查询性能测试

目标：验证索引支持下的查询响应时间和吞吐量。
测试方案：
- 测试范围查询和等值查询性能。
- 使用 EXPLAIN ANALYZE 检查索引优化效果。

测试代码：

创建索引：

CREATE FUNCTION device_log_compare(log1 device_log, log2 device_log) RETURNS INTEGER AS $$
BEGIN
    IF log1.device_id = log2.device_id THEN
        RETURN 0;
    ELSIF log1.device_id < log2.device_id THEN
        RETURN -1;
    ELSE
        RETURN 1;
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = device_log,
    RIGHTARG = device_log,
    FUNCTION = device_log_compare
);

CREATE INDEX idx_device_log ON logs_custom USING BTREE(log_record);

查询测试：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM logs_custom
WHERE log_record < ROW('device123', '2024-01-01', 'active', '{"temp":22}');

3. 并发性能测试

目标：测试高并发场景下的数据访问性能。
测试工具：pgbench 或其他并发测试工具（如 JMeter）。

测试步骤：

创建测试脚本：

set device_id random(1, 1000000)
SELECT * FROM logs_custom WHERE log_record.device_id = :device_id;

执行并发测试：

pgbench -c 50 -j 10 -T 60 -f test_script.sql

4. 分布式查询性能测试（有条件可以尝试）

目标：测试跨节点数据查询的性能。
测试方案：
- 使用分区表模拟数据分布。
- 测试分区间查询和节点间数据传输的时间占比。

测试代码：

创建分区表：

CREATE TABLE logs_custom_2024 PARTITION OF logs_custom
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');

查询测试：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM logs_custom
WHERE log_record.timestamp BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

4.4.4 性能指标

推荐测量以下性能指标：

存储性能：
- 数据表总存储大小。
- 单次插入的平均耗时。
查询性能：
- 查询响应时间（ms）。
- 吞吐量（QPS，Queries Per Second）。
并发性能：
- 并发用户数。
- 平均事务响应时间。
分布式性能（可选）：
- 节点间数据传输时间。
- 分布式查询的响应时间。

4.4.5 优化验证

存储优化：
- 启用 MAGMA 存储引擎的列存压缩：
```
ALTER TABLE logs_custom SET STORAGE 'MAGMA';
```

索引优化：

确保索引定义与查询条件匹配：

CREATE INDEX idx_device_log ON logs_custom USING BTREE(log_record);

输入/输出函数优化：

简化解析逻辑，避免多次重复处理：

CREATE FUNCTION device_log_in(cstring) RETURNS device_log AS $$
BEGIN
    RETURN ...; -- 优化解析逻辑
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

分区优化：

对数据按时间分区，优化范围查询效率：

CREATE TABLE logs_custom_2024 PARTITION OF logs_custom
FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');

第5章与其他数据库的对比

5.1 PostgreSQL 的自定义类型扩展能力

WuTongDB 作为一款云原生分布式分析型数据库，其自定义数据类型功能具备强大扩展能力，进一步针对分布式架构和大数据场景做出了优化。本节将分析 PostgreSQL 的基础支持，并重点对比 WuTongDB 的增强特性及其在自定义数据类型支持方面的独特优势。

5.1.1 PostgreSQL 的自定义类型支持

PostgreSQL 是业内公认的具有高扩展性的关系型数据库，其自定义类型扩展能力为开发者提供了灵活的工具，支持多样化的应用场景。主要特性如下：

复合类型（Composite Types）：
- 支持通过 CREATE TYPE 定义自定义复合类型，允许将多个字段组合为一个结构化的类型。
- 示例：定义复合类型存储三维坐标点：
```
CREATE TYPE point3d AS (
    x DOUBLE PRECISION,
    y DOUBLE PRECISION,
    z DOUBLE PRECISION
);
```

用户定义的复杂类型：

支持使用 C 或 PL/pgSQL 定义更复杂的数据类型，包括输入/输出函数、操作符和索引支持。

示例：为复合类型

point3d

添加比较操作符：

CREATE FUNCTION point3d_compare(p1 point3d, p2 point3d) RETURNS INTEGER AS $$
BEGIN
    IF p1.x = p2.x AND p1.y = p2.y AND p1.z = p2.z THEN
        RETURN 0;
    ELSIF p1.x < p2.x OR (p1.x = p2.x AND p1.y < p2.y) THEN
        RETURN -1;
    ELSE
        RETURN 1;
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR < (
    LEFTARG = point3d,
    RIGHTARG = point3d,
    FUNCTION = point3d_compare
);

多种索引类型支持：
- PostgreSQL 提供多种索引类型（如 B-tree、GIN、GiST），开发者可以针对自定义类型设计专属索引，优化查询性能。
- 示例：为
```
point3d
```
  类型创建 B-tree 索引：
```
CREATE INDEX idx_point3d ON my_table USING BTREE(point_column);
```
扩展机制（Extensions）：
- PostgreSQL 支持通过扩展（如 PostGIS、pgcrypto）加载外部模块增强数据库功能，自定义数据类型可作为扩展的一部分。

5.1.2 WuTongDB 的增强点

WuTongDB 在 PostgreSQL 的基础上，通过优化分布式架构、增强存储引擎能力和支持云原生部署，实现了对自定义数据类型更高效的支持。

1. 存算分离架构优化

增强点：
- 自定义数据类型在存算分离架构中能够结合分布式存储，实现多节点并行处理，提高存储和计算性能。
- 通过 MAGMA 和 HORC 存储引擎支持列存压缩和分区策略，自定义类型在高并发查询场景中表现尤为优异。

示例优化：

针对

device_log

自定义类型，启用 MAGMA 存储引擎实现压缩：

CREATE TYPE device_log AS (
    device_id VARCHAR(20),
    timestamp TIMESTAMP,
    status TEXT,
    sensor_data JSONB
);

CREATE TABLE logs_table (
    log_record device_log
) USING MAGMA;

2. 索引功能优化

增强点：
- WuTongDB 优化了 B-tree 索引在分布式环境中的查询性能，特别是在节点间协作查询时减少了通信开销。
- 查询优化器能够识别自定义操作符并生成针对分布式环境的高效查询计划。

示例优化：

为

device_log

类型添加索引优化范围查询：

CREATE INDEX idx_device_log ON logs_table USING BTREE(log_record);

3. 云原生特性支持

增强点：
- 原生支持 Kubernetes 和容器化部署，允许自定义类型在弹性扩容环境中高效运行。
- 提供 API 和管理平台支持，自定义数据类型的注册、管理和升级实现自动化。
示例优化：
- 在容器化环境中快速部署支持自定义类型的 WuTongDB 集群：
```
kubectl apply -f wutongdb-cluster.yaml
```

4. 与大数据生态无缝集成

增强点：
- 自定义数据类型可通过外部表机制与 HDFS、Hive 等大数据系统协作，支持跨系统数据处理。
- 与 Hudi-ORC 和 Hive External Catalog 的兼容性，使自定义类型的功能能够扩展到 ETL 和大数据分析场景。

示例优化：

在 HDFS 数据上定义外部表，直接使用自定义数据类型：

CREATE EXTERNAL TABLE external_logs (
    log_record device_log
) LOCATION ('hdfs://path/to/data');

5. 并行计算能力增强

增强点：
- 查询优化器能够识别自定义类型的专属操作符，将查询分解为多个节点并行执行。
- 支持自定义类型的分布式事务处理，保证高并发场景下的数据一致性。

5.1.3 使用场景对比

功能	PostgreSQL	WuTongDB
自定义数据类型支持	提供标准扩展机制，适合单节点场景	在分布式场景下优化支持，适应高并发和海量数据
存储引擎	通用存储，缺乏列存压缩支持	支持 MAGMA 和 HORC 引擎，可启用压缩与分区策略
索引优化	支持多种索引（B-tree、GIN、GiST）	优化 B-tree 索引在分布式环境下的性能
云原生特性	不支持	支持 Kubernetes 和容器化部署
大数据生态集成	需通过插件（如 FDW）扩展	原生支持 HDFS、Hive 外部表
查询优化器	识别基本操作符	识别自定义操作符并优化分布式查询计划

5.1.4 小结

WuTongDB 通过优化存储引擎、增强分布式架构和支持云原生部署，为自定义数据类型的开发与应用提供了更强大的支持。相比 PostgreSQL，WuTongDB 的优化主要体现在以下方面：

支持分布式场景：
- 自定义数据类型能够在多节点环境下高效运行，适应大规模分布式数据处理需求。
增强存储能力：
- 借助 MAGMA 和 HORC 的列存压缩和分区策略，自定义类型的存储和查询效率大幅提升。
云原生和大数据集成：
- 自定义类型功能可无缝扩展到云原生和大数据生态，为复杂业务场景提供更多可能性。

通过这些增强，WuTongDB 的自定义数据类型支持在高并发、海量数据和分布式计算场景中展现了显著优势，是开发者在多样化业务需求中值得选择的数据库系统。

5.2 与其他数据库的对比

WuTongDB 在自定义数据类型的支持与扩展性方面，与其他主流数据库系统（如 MySQL 和 Oracle）存在显著差异。本节通过扩展能力、性能优化和业务适配性等维度，全面对比 WuTongDB 与其他数据库系统，展示其独特优势和适用场景。

5.2.1 MySQL 的扩展能力

1. 支持情况

基础能力：
- MySQL 提供基础数据类型（如 INT、VARCHAR 和 JSON），适合大多数常规场景。
- JSON 数据类型：
  - 可用于存储复杂的层级结构数据，支持通过 JSON_EXTRACT 提取字段，但查询效率较低。
- 缺陷：
  - 不支持直接定义复合数据类型（如结构体类型）或用户扩展的复杂类型。

2. 扩展能力限制

缺乏输入/输出函数支持：
- 无法为数据类型定义输入/输出函数，限制了对数据结构解析的灵活性。
索引优化不足：
- 虽支持 B-tree 和 InnoDB Full-Text 索引，但对 JSON 或复杂结构的索引能力有限。
无法开发专属操作符：
- 无法定义自定义类型的比较、排序或算术操作符，难以满足复杂业务场景需求。

3. 优势与局限

优势：
- 轻量化、易于上手，适合中小型项目或开发资源有限的团队。
- 通过 JSON 存储复杂结构，减少建表复杂度。
局限：
- 自定义扩展能力薄弱，难以应对复杂场景。
- 查询性能在数据量大或复杂计算场景下表现不佳。

4. 与 WuTongDB 的对比

功能	MySQL	WuTongDB
自定义数据类型支持	不支持复合数据类型	支持复杂类型、输入/输出函数和专属操作符扩展
索引优化	支持有限的索引类型（B-tree、Full-Text）	支持分布式环境下优化的 B-tree 索引
JSON 数据支持	支持存储和简单查询	JSON 数据可结合自定义类型及优化的索引提升性能
存储引擎	使用 InnoDB，无列存压缩	支持 MAGMA 和 HORC，可启用压缩和分区存储

5.2.2 Oracle 的扩展能力

1. 支持情况

高级数据类型支持：
- Oracle 支持创建对象类型（Object Type），允许将多个字段定义为一个结构体，方便管理复杂数据。
- 提供丰富的原生类型支持（如 BLOB、CLOB、XMLType），能满足复杂数据存储需求。
输入/输出函数支持：
- Oracle 提供了 PL/SQL，允许开发者为对象类型定义方法（如输入/输出函数、存储过程），实现更灵活的数据操作。

2. 扩展能力

高级索引优化：
- 提供多种索引类型（如 Bitmap 索引、功能索引），可根据具体业务需求优化查询性能。
分布式支持：
- Oracle RAC（Real Application Clusters）支持分布式事务、负载均衡和高可用部署，适用于企业级高并发场景。

3. 优势与局限

优势：
- 功能全面，支持多种高级操作和索引优化，适合高复杂性企业场景。
- 自定义类型结合存储过程和索引，可以实现高效的数据建模和计算。
局限：
- 部署和运维成本高，学习曲线陡峭。
- 缺乏云原生支持，难以适应现代弹性扩展需求。

4. 与 WuTongDB 的对比

功能	Oracle	WuTongDB
自定义数据类型支持	支持对象类型及其方法定义	支持复合类型、输入/输出函数和专属操作符扩展
索引优化	支持功能索引、Bitmap 索引等	支持分布式环境下的 B-tree 索引优化
存储引擎	支持多种企业级存储方式	支持列存压缩（MAGMA 和 HORC）
分布式能力	强大，但部署和运维成本高	原生分布式架构，适合云原生环境
性价比	成本高，适合大型企业	性价比高，适合中小企业及云原生应用场景

5.2.3 使用场景对比

1. MySQL 的适用场景

轻量化场景：适合小型项目或对数据库扩展性要求较低的应用。
简单数据处理：适合以 JSON 数据存储简单层级数据的中小规模应用。

2. Oracle 的适用场景

企业级复杂业务：如金融、制造业等需要复杂数据建模和查询优化的大型企业。
高可用需求：适合对分布式事务、一致性和高并发有严格要求的场景。

3. WuTongDB 的适用场景

现代化应用：如金融、物联网、大数据分析等对弹性扩展、分布式处理有需求的业务。
性价比场景：相比 Oracle，WuTongDB 提供了更高性价比的自定义类型扩展能力，适合中小企业及云原生部署。

5.2.4 小结

通过对比可以发现，WuTongDB 在自定义数据类型支持方面的特性兼具灵活性和实用性，特别是在以下方面具有显著优势：

云原生和分布式支持：
- 与 MySQL 和 Oracle 相比，WuTongDB 原生支持 Kubernetes 和容器化部署，能在弹性扩展环境中高效运行。
存储和查询优化：
- 借助 MAGMA 和 HORC 的列存压缩和分区策略，WuTongDB 在大数据场景中展现了卓越的存储和查询性能。
高性价比：
- 相较 Oracle 的企业级复杂解决方案，WuTongDB 提供了更加轻量化的高性能扩展能力，适合中小企业应用。
大数据生态集成：
- 与 HDFS、Hive 的无缝协作能力，使自定义类型不仅适用于结构化数据，还可扩展到大数据场景，支持跨系统数据分析。

功能维度	MySQL	Oracle	WuTongDB
自定义数据类型支持	不支持复杂数据类型	支持对象类型和方法扩展	支持复合类型和输入/输出函数
索引优化	支持有限索引类型	支持高级索引优化	支持分布式索引优化
存储引擎	使用通用引擎，无压缩支持	支持多种企业级存储方式	支持列存压缩和分区存储
分布式能力	较弱	支持，但成本较高	分布式架构优化
云原生支持	不支持	不支持	原生支持 Kubernetes

附录

附录 1：代码模板

1. 定义自定义数据类型

以下是定义三维点（point3d）自定义数据类型的模板代码，包含输入/输出函数及类型注册过程：

-- 定义三维点数据类型
CREATE TYPE point3d AS (
    x DOUBLE PRECISION,
    y DOUBLE PRECISION,
    z DOUBLE PRECISION
);

-- 定义输入函数
CREATE FUNCTION point3d_in(cstring) RETURNS point3d AS $$
DECLARE
    coords TEXT[];
BEGIN
    coords := string_to_array($1, ',');
    RETURN (coords[1]::DOUBLE PRECISION, coords[2]::DOUBLE PRECISION, coords[3]::DOUBLE PRECISION)::point3d;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

-- 定义输出函数
CREATE FUNCTION point3d_out(point3d) RETURNS cstring AS $$
BEGIN
    RETURN '(' || $1.x || ',' || $1.y || ',' || $1.z || ')';
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

-- 注册自定义数据类型
CREATE TYPE point3d (
    INPUT = point3d_in,
    OUTPUT = point3d_out
);

2. 创建支持自定义数据类型的索引

为三维点类型创建索引的模板代码：

-- 创建比较函数
CREATE FUNCTION point3d_compare(p1 point3d, p2 point3d) RETURNS INTEGER AS $$
BEGIN
    IF p1.x = p2.x AND p1.y = p2.y AND p1.z = p2.z THEN
        RETURN 0;
    ELSIF p1.x < p2.x OR (p1.x = p2.x AND p1.y < p2.y) THEN
        RETURN -1;
    ELSE
        RETURN 1;
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_point3d ON my_table USING BTREE (point_column);

附录 2：性能测试脚本

1. 批量插入数据

以下脚本通过批量插入方式测试自定义数据类型的性能：

COPY my_table FROM '/path/to/point3d_data.csv' WITH (FORMAT csv);

-- 验证插入数据
SELECT * FROM my_table LIMIT 10;

2. 查询性能测试

测试索引对查询性能的影响：

-- 启用查询分析
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM my_table WHERE point_column < '(2.0,3.0,4.0)'::point3d;

附录 3：相关资料链接

以下是与 WuTongDB 和自定义数据类型相关的重要文档和资料：

WuTongDB 官方用户手册
包含自定义数据类型开发的详细说明及示例。
[参考：WuTongDB 用户手册 v2.0]
PostgreSQL 文档
参考 PostgreSQL 自定义类型的实现方法，WuTongDB 在此基础上有扩展优化。
[参考：PostgreSQL 自定义数据类型]
WuTongDB 开发文档
提供 WuTongDB 核心功能的开发指导，包括分布式存储与索引优化部分。
[参考：WuTongDB 开发文档]
性能优化白皮书
包含 MAGMA 和 HORC 存储引擎的性能优化案例。
[参考：WuTongDB 性能优化白皮书]

自定义数据类型在 WuTongDB 中的开发与应用

引言

背景与现状

问题

目标

文章结构

第1章 WuTongDB 自定义数据类型概述

1.1 自定义数据类型的基本概念

1.1.1 自定义数据类型的组成部分

1.1.2 WuTongDB 对自定义数据类型的支持

1.1.3 实际应用场景

1.1.4 WuTongDB 的独特优势

1.2 自定义数据类型的作用与意义

1.2.1 提升存储与处理效率

1.2.2 强化数据的约束与一致性

1.2.3 满足复杂业务场景需求

1.2.4 数据库性能优化的潜力

1.2.5 扩展数据库功能的灵活工具

1.3 使用场景

第2章 自定义数据类型的开发与实现

2.1 开发流程

2.1.1 明确业务需求

2.1.2 定义输入/输出函数

2.1.3 注册数据类型

2.1.4 添加自定义操作符

2.1.5 优化查询性能

2.1.6 测试与调试

2.1.7 部署与维护

2.2 开发细节

2.2.1 支持的语言

2.2.2 动态加载模块支持

2.2.3 数据类型注册的内部机制解析

2.2.4 动态加载模块的风险管理

2.3 与系统功能的集成

2.3.1 索引支持

2.3.2 查询优化器协作

2.3.3 事务与并发控制

2.4 常见问题和解决方案

2.4.1 数据类型的命名冲突

2.4.2 输入/输出函数的错误处理

2.4.3 操作符与查询计划的兼容性

2.4.4 性能瓶颈与优化

第3章 自定义数据类型的实际应用

3.1 金融场景：复杂金融数据建模

3.1.1 背景与挑战

3.1.2 自定义数据类型的解决方案

3.1.3 数据存储与查询优化

3.1.4 性能对比分析

3.1.5 实际应用场景扩展

3.2 GIS 场景：增强几何数据支持

3.2.1 背景与挑战

3.2.2 自定义数据类型的解决方案

3.2.3 数据存储与查询优化

3.2.4 应用案例

3.2.5 性能对比分析

3.3 物联网（IoT）场景：高效日志存储与分析

3.3.1 背景与挑战

3.3.2 自定义数据类型的解决方案

3.3.3 数据存储与查询优化

3.3.4 应用案例

3.3.5 性能对比分析

3.4 医疗场景：电子病历数据存储优化

3.4.1 背景与挑战

3.4.2 自定义数据类型的解决方案

3.4.3 数据存储与查询优化

3.4.4 应用案例

3.4.5 性能对比分析

第4章 性能与优化

4.1 性能优化流程

4.1.1 明确优化目标

4.1.2 分析性能瓶颈

4.1.3 优化数据结构

4.1.4 优化查询计划

4.1.5 启用存储引擎优化

4.1.6 验证与迭代

4.2 性能影响分析

4.2.1 存储性能

4.2.2 查询性能

4.2.3 系统交互影响

4.2.3 自定义数据类型的潜在风险

第2章自定义数据类型的开发与实现

第3章自定义数据类型的实际应用

第4章性能与优化

第5章与其他数据库的对比