        数据库自主可控的技术攻坚、高并发场景下的性能极致优化，俨然已是当下技术社区的核心热议命题，尤其在政企、电信这类对数据可靠性、处理效率有严苛要求的领域，更成了开发者们反复打磨的关键课题。作为常年扎根一线的全栈开发者，我始终紧盯各类数据库技术的演进脉络，而上个月，一个源自中国电信的开源项目让我眼前一亮 —— 基于 PostgreSQL 17 打造的企业级数据库 OpenTeleDB。

        云原生、分布式数据库的浪潮正席卷行业，各路方案各显神通，而这份来自传统电信行业的 “硬核出品”，却自带不一样的想象空间：深耕通信领域的技术沉淀，结合 PG17 的原生优势，这个企业级数据库究竟藏着怎样的技术巧思？又能否在真实业务场景中扛起高要求的算力与数据管理重任？

        带着这份好奇，我决定以实操者的视角，从零开始走完 OpenTeleDB 的完整部署流程，再用模拟真实业务的测试环境，对它的核心能力来一次深度拆解与验证。

一、初识OpenTeleDB——从源代码开始

我的部署环境是一台搭载鲲鹏处理器的云服务器，规格为4 vCPUs 8 GB内存，操作系统为Ubuntu。按照OpenTeleDB官方仓库的说明，我首先安装了必要的依赖：

sudo apt-get update
sudo apt install -y \
    build-essential \
    gcc g++ make \
    flex bison \
    libreadline-dev \
    zlib1g-dev \
    libssl-dev \
    libxml2-dev libxslt1-dev \
    libcurl4-openssl-dev \
    uuid-dev \
    libicu-dev \
    libpam0g-dev \
    libkrb5-dev \
    libldap2-dev \
    libsystemd-dev \
    gettext \
    perl \
    tcl-dev \
    libperl-dev \
    asciidoc xmlto \
    libtool \
    libboost-all-dev \
    libyaml-dev \
    lcov \
    cmake \
    golang-go \
    pkg-config

接着克隆了OpenTeleDB的源码仓库,代码仓库版本为

cd ~ && git clone https://github.com/OpenTeleDB/openteledb.git && cd openteledb && export DB=$PWD

让我意外的是，仓库的代码结构相当清晰。与原生PostgreSQL相比，OpenTeleDB在保持PG核心架构的同时，增加了若干企业级特性模块。

编译过程基本遵循了PostgreSQL的标准流程，但我在配置阶段发现了一些有趣的选项：

# 源码路径
export codes_dir=$DB/openteledb
# 安装路径
export pg_install_dir=$DB/openteledb_home
配置项./configure --prefix=${pg_install_dir} --with-libxml --with-openssl --with-xstore  #在解压出来的源码目录下执行，配置编译选项编译make && make installcd $DB/contrib/xstore

make && make install

整个编译过程持续了大约10分钟，期间没有出现明显的错误。我在编译日志中注意到了Xstore相关模块的编译信息，这应该就是官方文档中提到的原位更新存储引擎。

二、部署初体验——启动第一个OpenTeleDB实例

创建数据目录并初始化数据库：

cd $DB/openteledb_home

sudo mkdir -p ./openteledb

sudo chown -R $USER:$USER .

chmod 700 ./openteledb

./bin/initdb -D ./openteledb -U $USER

初始化过程顺利完成后，我调整了postgresql.conf中的几个关键参数：

listen_addresses = ‘*’

port = 5433

shared_preload_libraries = ‘xstore.so’ # 启用xstore

#shared_buffers = 2GB

#work_mem = 16MB

./bin/pg_ctl -D ./openteledb -l logfile start

如图：通过ps命令确认OpenTeleDB进程已正常运行

如图：OpenTeleDB启动日志，显示数据库已就绪，监听在5433端口

三：深入核心——heap与xstore存储比较

./bin/psql -p 5433 -U developer -d postgres

CREATE DATABASE test_xstore;

\c test_xstore

– 传统 heap 表（默认，不指定 USING）

CREATE TABLE heap_orders (

id          BIGSERIAL PRIMARY KEY,

user_id     BIGINT NOT NULL,

amount      DECIMAL(12,2),

status      VARCHAR(20),

update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

payload     TEXT   – 加个大字段，模拟真实场景更容易观察膨胀

);

– XStore 表（显式指定 USING xstore）

CREATE TABLE xstore_orders (

id          BIGSERIAL PRIMARY KEY,

user_id     BIGINT NOT NULL,

amount      DECIMAL(12,2),

status      VARCHAR(20),

update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

payload     TEXT

) USING xstore;

– 也可以设置整个数据库默认使用 XStore（可选）

– ALTER DATABASE test_xstore SET default_table_access_method = ‘xstore’;

分别向XStore表和Heap表各插入100万条测试数据，用于后续对比两种存储引擎在空间膨胀和性能方面的差异

– 插入 100 万行（可根据机器调大）

INSERT INTO heap_orders (user_id, amount, status, payload)

SELECT

(random() * 1000000)::BIGINT,

(random() * 10000)::DECIMAL(12,2),

CASE (random()*3)::INT WHEN 0 THEN ‘pending’ WHEN 1 THEN ‘paid’ ELSE ‘shipped’ END,

repeat(‘x’, 200)   – 模拟 200 字节左右的 payload

FROM generate_series(1, 1000000);

– 同等数据插入 XStore 表

INSERT INTO xstore_orders (user_id, amount, status, payload)

SELECT user_id, amount, status, payload FROM heap_orders;   – 直接复制数据

结果显示可见数据新插入的数据量所占用的空间大小(100w数据量)

这里最重要,xstore主要就是为了解决如下问题:、 PostgreSQL的MVCC（多版本并发控制）机制和索引设计本质上导致了存储空间膨胀。每次更新操作，都会产生一个新版本的数据，但旧版本并不会立即被删除，而是积压在数据页中，等待扫表来进行垃圾回收(vacuum)清理。索引页也存在同样的问题。PostgreSQL的垃圾回收机制会周期性地扫描数据库，这一过程对性能影响巨大。尤其是在高并发、大数据量的环境下，每次垃圾回收会导致tpmc性能波动，甚至超过40%以上，这极大影响了数据库的稳定性。

SELECT now() AS start_time;

– 模拟高频更新：更新 100 万行 × 10 次（可调次数）

DO $$

BEGINFOR i IN 1…10 LOOP

UPDATE heap_orders

SET amount = amount * 1.01,

status = CASE WHEN random() > 0.5 THEN ‘paid’ ELSE ‘shipped’ END,

update_time = CURRENT_TIMESTAMP

WHERE id % 10 = 0;   – 更新 10% 的行

UPDATE xstore_orders

SET amount = amount * 1.01,

status = CASE WHEN random() > 0.5 THEN ‘paid’ ELSE ‘shipped’ END,

update_time = CURRENT_TIMESTAMP

WHERE id % 10 = 0;

RAISE NOTICE ‘Round % completed’, i;

END LOOP;

END $$;

– 对 heap 表执行 vacuum（会花时间，且期间性能抖动）

VACUUM VERBOSE ANALYZE heap_orders;

– XStore 基本不需要 vacuum，也几乎没效果

VACUUM VERBOSE xstore_orders;

– 通常很快，几乎无死元组

heap_orders：n_dead_tup 几十万 ~ 上百万，表大小膨胀2倍(原269MB 现539MB)甚至更高

xstore_orders：n_dead_tup 始终 ≈ 0，表大小基本不变(原269MB 现269MB)（膨胀率 <5%）

从这个对比测试中可以看到，XStore实现了真正的原位更新，表大小没有任何变化，Heap表产生了空间膨胀。这证实了Xstore原位更新存储引擎在处理高频更新场景时的显著优势！

四、实际应用思考与开发者实用参考

经过一段时间的深度实操与测试，我对 OpenTeleDB 的核心能力形成了三个关键认知，也是其相较于社区版 PG 及其他同类方案的核心优势：

4.2 基于实操体验的开发者实用建议

这次从零到一的 OpenTeleDB 实操体验，让我对数据库技术选型有了更务实的认知：在云原生、分布式的技术浪潮中，我们往往容易追逐架构的 “新颖性”，却忽略了业务对数据库

OpenTeleDB 的核心价值，正是在 PostgreSQL 这一成熟架构上，结合电信行业的高可用、高并发实战经验做深度优化和特性创新 —— 这种 “站在巨人肩膀上的深耕”，远比推倒重来的架构创新更具落地价值。

对于正在做数据库选型的技术团队而言，如果你的业务符合

高频 UPDATE 操作、对数据一致性 / 高可用要求严苛、基于 PostgreSQL 生态开发且遇到性能瓶颈

这几个特征，OpenTeleDB 绝对值得纳入选型清单做深度测试。它并非解决所有数据库问题的 “银弹”，但在适配的业务场景中，能带来实实在在的性能提升和成本优化，而随着开源社区的持续建设，其潜力也值得期待。

OpenTeleDB完整部署过程体验，PG表膨胀性能优化提升明显

数据库自主可控的技术攻坚、高并发场景下的性能极致优化，俨然已是当下技术社区的核心热议命题，尤其在政企、电信这类对数据可靠性、处理效率有严苛要求的领域，更成了开发者们反复打磨的关键课题。作为常年扎根一线的全栈开发者，我始终紧盯各类数据库技术的演进脉络，而上个月，一个源自中国电信的开源项目让我眼前一亮 —— 基于 PostgreSQL 17 打造的企业级数据库 OpenTeleDB。

鸿蒙开发工程师

云计算

后端

数据库

OpenTeleDB是基于PostgreSQL17打造的企业级开源数据库，专为高并发场景优化。其核心Xstore存储引擎有效解决传统PG的存储膨胀问题，在高频更新场景下性能稳定。兼容PG生态，支持无缝迁移，特别适合政企、电信等高可靠性要求的业务场景。

分布式数据库

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数据管理

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OpenTeleDB完整部署过程体验，PG表膨胀性能优化提升明显

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