AliSQL：带 DuckDB 与向量检索的 MySQL 分支

项目简介

AliSQL 是由阿里云数据库团队维护的开源 MySQL 分支，当前版本基于 MySQL 8.0.44，自 2016 年 8 月起开源并持续维护。它在保留 MySQL 客户端协议的前提下，增加了 DuckDB 分析型存储引擎、HNSW 向量索引、Native Flashback、binlog 实时复制（BRR）以及多项 binlog 优化。

使用 MySQL 协议连接的应用程序可以继续使用现有的 MySQL 客户端和驱动。

主要功能

• DuckDB 存储引擎：为分析型表提供列式执行与列式存储，并支持自动压缩。README 中给出的 TPC-H SF100 测试结果显示，在该测试环境下部分查询相比 InnoDB 有 200 倍以上的加速。
• 向量索引（VIDX）：VECTOR(N) 类型配合 HNSW 索引，支持最多 16,383 维的向量，提供原生向量存储与 ANN 近似检索，支持 COSINE 与 EUCLIDEAN 距离。
• Native Flashback：通过 AS OF TIMESTAMP 与保留的 undo 快照查询 InnoDB 的历史数据。
• 大事务优化：Binlog Cache Free Flush 降低大事务提交时的 I/O 放大（仅针对符合条件的 InnoDB 事务，DuckDB 模式未开启时生效）。
• Binlog 持久化：Persist Binlog Into Redo V2 在保留崩溃恢复能力的同时减少同步 binlog I/O。
• Binlog 实时复制（BRR）：可在提交前传输符合条件的大事务，并可选地在备库上提前应用受支持的 DDL 与事务（需主动开启）。
• 规划中的特性：Instant DDL、并行 B+tree 构建、非阻塞锁以及崩溃恢复加速（RTO 优化）。

安装与使用

方式一：从源码构建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/alibaba/AliSQL.git
cd AliSQL

# 构建（release 模式）
sh build.sh -t release -d ~/alisql

# 安装
make install

构建选项：

选项	说明	默认值
-t release|debug	构建类型	debug
-d <dir>	安装目录	可写时为 /usr/local/alisql，否则为 $HOME/alisql
-g asan|tsan	启用 sanitizer（内存/线程）	关闭
-c	启用代码覆盖率（gcov）	关闭

构建前置要求：CMake 3.x+、Python 3、GCC 7+ 或 Clang 5+。

方式二：使用预编译包或 Docker 镜像

最新版本为 Linux x86_64 与 aarch64（glibc 2.17）提供了预编译二进制包，并提供 Docker 镜像：

docker pull songhuaxiong/alisql:8.0.44-3

初始化并启动服务

# 初始化数据目录
~/alisql/bin/mysqld --initialize-insecure --datadir=~/alisql/data

# 启动服务，并为下文示例开启 DuckDB
~/alisql/bin/mysqld --datadir=~/alisql/data --duckdb_mode=ON

DuckDB 分析示例

-- 创建使用 DuckDB 引擎的分析表
CREATE TABLE sales_analytics (
    sale_date DATE,
    product_id INT,
    revenue DECIMAL(10,2),
    quantity INT
) ENGINE=DuckDB;

-- 通过 DuckDB 执行分析聚合
SELECT
    DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') as month,
    SUM(revenue) as total_revenue,
    COUNT(*) as transactions
FROM sales_analytics
GROUP BY month
ORDER BY total_revenue DESC;

向量检索示例

-- 向量特性默认关闭，且向量索引需要 RC 隔离级别
SET GLOBAL vidx_disabled = OFF;
SET SESSION transaction_isolation = 'READ-COMMITTED';

CREATE TABLE embeddings (
    id INT PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding VECTOR(3)
) ENGINE=InnoDB;

INSERT INTO embeddings VALUES
    (1, 'first document', VEC_FROMTEXT('[0.1,0.2,0.3]')),
    (2, 'second document', VEC_FROMTEXT('[0.2,0.1,0.4]'));

-- 创建 HNSW 索引以加速 ANN 检索
CREATE VECTOR INDEX idx_embedding ON embeddings(embedding) DISTANCE=COSINE;

SELECT id, content,
       VEC_DISTANCE_COSINE(
           embedding, VEC_FROMTEXT('[0.1,0.2,0.3]')
       ) AS distance
FROM embeddings
ORDER BY distance
LIMIT 10;

注意事项

• 向量特性默认关闭，需要先设置 vidx_disabled = OFF；创建向量索引要求会话隔离级别为 READ-COMMITTED。
• Free Flush 只针对符合条件的 InnoDB 事务，并且仅在 DuckDB 模式未启用时生效；开启 DuckDB 模式后提交走专用的 DuckDB 路径。BRR 会复用 Free Flush 的缓存文件，但这本身并不意味着走 Free Flush 提交。
• BRR 属于需要主动开启（opt-in）的特性，其传输、提前应用、配置、监控与限制请参阅对应文档。
• 阿里云 RDS MySQL 提供部分 AliSQL 特性的托管版本，其支持的版本与参数默认值可能与本仓库不同，操作 RDS 实例时请以产品文档为准。
• 官方文档包括 DuckDB 集成指南、向量索引指南、Native Flashback 指南、Binlog in Redo 指南、Binlog Cache Free Flush 指南与 Binlog 实时复制指南，均位于仓库 wiki 目录。

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本作品整理自 GitHub 开源项目 alibaba/AliSQL，原作者 @alibaba。中文介绍由 AI 根据项目 README 整理，以原仓库为准。