CK介绍

CK是目前社区里面比较热门的，应用场景也比较广泛。

首先，在架构上，集群内划分为多个分片，通过分片的线性扩展能力，支持海量数据的分布式存储计算，每个分片内包含一定数量的节点node，即进程，Node之间互为副本，通过ZooKeeper进行数据同步。

其次，CK的数据模型主要使用MergeTree表引擎——一种LSM Tree的实现，同时支持分布式表，写入时进行数据转发，读取时进行数据收集。

再者，在存储上，CK采用了列存、分区、数据排序和分块、主键索引等方式。最后，在计算上，CK采用向量化执行方式，利用SIMD指令加速。

存储引擎

在存储引擎上来看，TDsql-A和CK各有自己鲜明的特点。

TDSQL-A采用的是典型的列存设计，功能完备，包括完整的事务能力，同时还设计一些特殊的优化来加速数据读写操作。

SQL引擎

在SQL引擎上，TDSQL-A继承了PG原生的SQL能力，SQL完备且兼容性好，支持多表关联、存储过程等复杂查询，另外TDSQL-A在分布式架构上对优化器和执行器具有很多优化。我们也在分布式架构上做了一些并发器和执行器的优化，左图实际上就是分布式的一个重要例子。

CK也具有出色的向量化执行引擎，特别是在AGG计算中，针对不同数据类型设计不同的数据结构和算法，将CPU和内存能力发挥到极致。右图中列了一下针对于Hash AGG计算设计的不同数据结构。

对比

整体来看，TDSQL-A相比于CK，在SQL能力、事务能力、优化器能力、分布式管控能力以及高可用能力上具有优势，而CK则在计算引擎执行效率上表现突出。

TDSQL-A受惠于PG社区的长期积累，同时经过我们团队长时间的功能增强、性能优化以及在多个应用领域的实践，已经具备了全面和强大的能力，可以提供企业级一站式解决方案，可以把事务、高可用以及部分业务逻辑放到数据库中来处理，大大降低业务的复杂程度。我们也将继续与PG社区、CK社区等优秀开源社区保持紧密联系，吸收改进新的发展技术和研究成果，不断地提高TDSQL-A的能力并开放给我们的用户。