经过六个 beta 版本的迭代， YMatrix 5.0.0 GA 版本正式发布。

5.0 版本是 YMatrix 超融合数据库的一次重大版本迭代，在性能、功能、易用性及稳定性方面均实现了重大提升。GA 版本的正式发布，标志着所有新特性在经过严格的测试验证后，已达到生产级可用状态。

首先，我们与大家一起简要回顾一下 YMatrix 5.0 带来的全新特性：

YMatrix 5.0 全景一览：

全新数据库架构：实现主节点故障自动转移，引入面向服务的架构，更健壮的集群，更便利的运维；
新增向量化执行引擎：全链路向量化，支持多种算子，支持批处理，驱动查询性能实现 1 到 2 个数量级的提升；
MARS2 存储引擎：性能持续优化，更低的开销、更精准的执行计划；
写入套件 MatrixGate ：性能及功能持续提升;
新增编码链压缩算法：支持多种算法，并支持自适应编码，帮助用户灵活打造最高超 10:1 的存储压缩比；
新增平滑扩容：业务不停机，图形化 UI 操作，使数据库扩容不再是意外不断的闯关之旅；
功能不断丰富、体验更加简便的图形化界面 MXUI，尝试塑造不一样的数据库操作体验；
持续增强工具支撑：迁移工具 mxshift 功能增强，开源测试工具 mxbench，新增多项集群运维工具。

YMatrix 5.0：为物联网时代的大数据分析而生

物联网时代，最显著的特征是机器开始自主产生数据。而加入时间维度的时序数据集，将是机器产生的主要数据类型。时序数据具有规模总量大、并发高、结构多变、实时性高等特性，这些都为大数据技术栈带来了新的挑战。我们相信，以时序数据为切入点，面向物联网时代的大数据分析，需要构建新一代的技术架构、产品形态及用户体验。

这也是 YMatrix 一直探索的方向。历经迭代，在 YMatrix 5.0 上，我们认为最核心的三个基本点已得以落地实现：

第一、极其简洁的架构。

复杂度是一种高度隐性的成本，影响深远。

一个复杂的技术栈中如果由 N 个组件构成，假设每一个组件出现故障的概率为 P，那么系统整体的稳定性可以近似看成是（1-P）^N，即每多一个组件，系统稳定性都会大打折扣。同时考虑每个组件所产生的性能开销及运维成本，那么系统多一分复杂，在稳定性和成本经济性上，就多一分衰减。

如无必要，勿增实体。YMatrix 为降低数据生态的复杂性，设计了具有超融合基因的简洁架构，将计算、存储和网络资源整合在一个统一系统中。其基于大规模并行处理（MPP）系统构建，符合微内核架构特点，可灵活、融合适应多个场景，不仅对于物联网时序场景友好，也支持传统分析型数据仓库环境及商业智能（BI）工作。

第二、以完善功能使时序与分析不再割裂。

无论多大规模的数据，存下来不是终点，被高效地分析利用才是根本目标。

起初，时序数据的规模以极快的速度增长，彼时发展的重心在于如何应对规模挑战，如何更快更省的存。因此，基于非关系型数据模型构建的专用时序库率先发展起来，如 influxDB、OpenTSDB 等。

但到了今天，针对时序数据的复杂分析、整合其他类型数据的综合分析、甚至基于机器学习的建模分析需求愈发显著。专用时序数据库自身难以提供完善的功能与性能保障，更多的依赖在旁路搭建一套专门的数据分析技术栈以满足需求。时序和分析被分割成两条链路，这无疑推高了系统复杂度，以及应用开发人员的技术门槛。

长期看来，我们认为将所有类型数据保存在一个系统中并统一进行分析运算，必定会大大减少应用程序的开发时间、成本，并加快分析决策速度。

基于此，YMatrix 从最开始就选择了关系型数据模型的技术路线，并通过超融合的架构设计，实现时序、OLAP 及 OLTP 的 all in one。目前，YMatrix 在国内率先以一套数据库系统，通过信通院“时序数据库”和“分析型数据库”的全部功能项认证。这充分证明了 YMatrix 功能的丰富性，而更重要的是，这也印证了 “时序与分析”不再割裂的理念得以落地实现。

第三、极致的性能打磨，是一切的坚实保障。

性能保障是数据库系统一切特性的基石。

在 5.0 发布时，我们提出了六项关键性能指标，包括：写入能力、时序查询能力、单表 OLAP 分析、多表关联 OLAP 分析、Machine Learning 性能以及 OLTP 能力。

YMatrix 5.0 在这些方面均取得了的性能突破，实现了六项全能：

在真实生产场景下的写入速度可达 1.52 亿数据点/秒；
对比时序数据库独角兽 TimescaleDB，查询耗时是 YMatrix 的 5.1 倍；
对比知名 OLAP 数据库产品 Clickhouse，YMatrix 在 SSB 基础测试上快 27% （新的 GA 版本将再次刷新，敬请期待最新的测试数据公布）；
对比 MPP 数据库主流厂商 Greenplum，YMatrix 在多表关联分析场景上实现了 10 倍的性能提升；
对比全球流行的开源大数据平台 Spark，YMatrix 在机器学习场景上的性能是其 8 倍；
在 Intel 实验室的TPC-B 国际标准测试中，YMatrix主键查询 TPS 高达160万，数十倍于绝大多数产品。

深耕场景的无限游戏

物联网将虚拟的数字世界与广阔的实体世界融为一体，数据的应用与消费场景无限延展，需求更加多元、丰富且深入。

YMatrix 致力于以简洁的技术架构、便捷的使用体验帮助用户掌握物联网时代的数据价值。面向未来，YMatrix 将持续深耕物联网大数据分析，深入场景细节，围绕全类型数据融通和全场景综合分析，不断优化性能，扩展功能，提升易用性。

我们坚信，YMatrix 的未来将是一场深耕场景的无限游戏。