悉數(shù)那些“巨型”數(shù)據(jù)倉庫

最早的商業(yè)列式數(shù)據(jù)庫是在1995年發(fā)布的Sybase IQ,但是一直到1999年左右才慢慢穩(wěn)定到能夠投入生產(chǎn)環(huán)境?，F(xiàn)在的大多數(shù)分析型數(shù)據(jù)庫都是在2003-2005年從Postgresql 分支出來的。其中尤其是Vertica 為代表的列數(shù)據(jù)庫已經(jīng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中證明其特別為數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境設(shè)計(jì)的思路在一些領(lǐng)域具有競爭優(yōu)勢。這篇文章解釋介紹列式數(shù)據(jù)庫的幾大特點(diǎn)。
　　高效的儲存空間利用率
　　傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫由于每個(gè)列的長度不一，為了預(yù)防更新的時(shí)候不至于出現(xiàn)一行數(shù)據(jù)跳到另一個(gè)block 上去， 所以往往會預(yù)留一些空間。而面向列的數(shù)據(jù)庫由于一開始就完全為分析而存在，不需要考慮少量的更新問題，所以數(shù)據(jù)完全是密集儲存的。
　　行式數(shù)據(jù)庫為了表明行的id 往往會有一個(gè)偽列rowid 的存在。列式數(shù)據(jù)庫一般不會保存rowid.
　　列式數(shù)據(jù)庫由于其針對不同列的數(shù)據(jù)特征而發(fā)明的不同算法使其往往有比行式數(shù)據(jù)庫高的多的壓縮率，普通的行式數(shù)據(jù)庫一般壓縮率在3:1 到5:1 左右，而列式數(shù)據(jù)庫的壓縮率一般在8:1到30:1 左右。（InfoBright 在特別應(yīng)用可以達(dá)到40:1 , Vertica 在特別應(yīng)用可以達(dá)到60:1 , 一般是這么高的壓縮率都是網(wǎng)絡(luò)流量相關(guān)的）
　　列式數(shù)據(jù)庫由于其特殊的IO 模型所以其數(shù)據(jù)執(zhí)行引擎一般不需要索引來完成大量的數(shù)據(jù)過濾任務(wù)（Sybase IQ 除外） .這又額外的減少了數(shù)據(jù)儲存的空間消耗。
　　列式數(shù)據(jù)庫不需要物化視圖，行式數(shù)據(jù)庫為了減少IO 一般會有兩種物化視圖，常用列的不聚合物化視圖和聚合的物化視圖。列式數(shù)據(jù)庫本身列是分散儲存所以不需要第一種，而由于其他特性使其極為適合做普通聚合操作。（另外一種物化視圖是不能實(shí)時(shí)刷新的，比如排名函數(shù)，不規(guī)則連接connect by 等等，這部分列數(shù)據(jù)庫不包括。）
　　不可見索引
　　列式數(shù)據(jù)庫由于其數(shù)據(jù)的每一列都按照選擇性進(jìn)行排序，所以并不需要行式數(shù)據(jù)庫里面的索引來減少IO 和更快的查找值的分布情況。如下圖所示： 當(dāng)數(shù)據(jù)庫執(zhí)行引擎進(jìn)行where 條件過濾的時(shí)候。只要它發(fā)現(xiàn)任何一列的數(shù)據(jù)不滿足特定條件，整個(gè)block 的數(shù)據(jù)就都被丟棄。最后初步的過濾只會掃描可能滿足條件的數(shù)據(jù)塊。

（from InfoBright : Blazing Queries Using an Open Source Columnar Database for High Performance Analytics and Reporting ）
　　另外在已經(jīng)讀取了可能的數(shù)據(jù)塊之后，對于類似age < 65 或 job = 'Axx' 的，列式數(shù)據(jù)庫并不需要掃描完整個(gè)block,因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)排序了。如果讀到第一個(gè)age=66 或者 Job = 'Bxx' 的時(shí)候就會停止掃描了。這相當(dāng)與行式數(shù)據(jù)庫索引里的范圍掃描。[page]
　　數(shù)據(jù)迭代 （Tuple Iteration）
　　現(xiàn)在的多核CPU 提供的L2 緩存在短時(shí)間執(zhí)行同一個(gè)函數(shù)很多次的時(shí)候能更好的利用CPU 的二級緩存和多核并發(fā)的特性。而行式數(shù)據(jù)庫由于其數(shù)據(jù)混在一起沒法對一個(gè)數(shù)組進(jìn)行同一個(gè)簡單函數(shù)的調(diào)用，所以其執(zhí)行效率沒有列式數(shù)據(jù)庫高。
　　壓縮算法
　　列式數(shù)據(jù)庫由于其每一列都是分開儲存的。所以很容易針對每一列的特征運(yùn)用不同的壓縮算法。常見的列式數(shù)據(jù)庫壓縮算法有Run Length Encoding , Data Dictionary , Delta Compression , BitMap Index , LZO , Null Compression 等等。根據(jù)不同的特征進(jìn)行的壓縮效率從10W:1 到10:1 不等。而且數(shù)據(jù)越大其壓縮效率的提升越為明顯。
　　延遲物化
　　列式數(shù)據(jù)庫由于其特殊的執(zhí)行引擎，在數(shù)據(jù)中間過程運(yùn)算的時(shí)候一般不需要解壓數(shù)據(jù)而是以指針代替運(yùn)算，直到最后需要輸出完整的數(shù)據(jù)時(shí)。

（from McKnight : Columnar Database : Data Does the Twist and Analytics Shout）
　　傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫運(yùn)算， 在運(yùn)算的一開始就解壓縮所有數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行后面的過濾，投影，連接，聚合操作
　　而列式數(shù)據(jù)庫的執(zhí)行計(jì)劃卻是這樣的。

（from McKnight : Columnar Database : Data Does the Twist and Analytics Shout）[page]

在整個(gè)計(jì)算過程中， 無論過濾，投影，連接，聚合操作，列式數(shù)據(jù)庫都不解壓數(shù)據(jù)直到最后數(shù)據(jù)才還原原始數(shù)據(jù)值。這樣做的好處有減少CPU 消耗，減少內(nèi)存消耗，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸消耗，減少最后儲存的需要。
　　列式數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點(diǎn)
　　列式數(shù)據(jù)庫從一開始就是面向大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)分析而產(chǎn)生，它跟行式數(shù)據(jù)庫相比當(dāng)然也有一些前提條件和優(yōu)缺點(diǎn)。
　　列式數(shù)據(jù)庫優(yōu)點(diǎn)：
　　極高的裝載速度 （最高可以等于所有硬盤IO 的總和，基本是極限了）
　　適合大量的數(shù)據(jù)而不是小數(shù)據(jù)
　　實(shí)時(shí)加載數(shù)據(jù)僅限于增加（刪除和更新需要解壓縮Block 然后計(jì)算然后重新壓縮儲存）
　　高效的壓縮率，不僅節(jié)省儲存空間也節(jié)省計(jì)算內(nèi)存和CPU.
　　非常適合做聚合操作。
　　缺點(diǎn)：
　　不適合掃描小量數(shù)據(jù)
　　不適合隨機(jī)的更新
　　批量更新情況各異，有的優(yōu)化的比較好的列式數(shù)據(jù)庫（比如Vertica）表現(xiàn)比較好，有些沒有針對更新的數(shù)據(jù)庫表現(xiàn)比較差。
　　不適合做含有刪除和更新的實(shí)時(shí)操作。
　　常見誤區(qū)
　　一個(gè)常見的誤區(qū)認(rèn)為如果每次掃描較多行或者全列全表掃描的時(shí)候，行式數(shù)據(jù)庫比列式數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢。事實(shí)上這只是行式數(shù)據(jù)庫認(rèn)識上的一個(gè)誤區(qū)，即認(rèn)為列式數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)勢在于其列分開儲存，而忽略了列式數(shù)據(jù)庫上面提到的其他幾大特征，這個(gè)才是列式數(shù)據(jù)庫高性能的核心。