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[最新] 几张图看懂列式存储

tyyh08 1月前 0

转字 http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/41143175

最近看到一篇很好资料,里面三言两语配上几个图就把列式存储(Column-based Storage)讲明白了,牛啊!最喜欢的就是这种浅显易懂就把背景知识讲得明明白白,而不是长篇大论的讲概念。

1 为什么要按列存储

列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表(翻译不好,直接抄原文了):

Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows.

Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns.

 

下面来看一个例子:

 

从上图可以很清楚地看到,行式存储下一张表的数据都是放在一起的,但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点:

最近看到一篇很好资料,里面三言两语配上几个图就把列式存储(Column-based Storage)讲明白了,牛啊!最喜欢的就是这种浅显易懂就把背景知识讲得明明白白,而不是长篇大论的讲概念。

1 为什么要按列存储

列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表(翻译不好,直接抄原文了):

Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows.

Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns.

 

下面来看一个例子:

 

从上图可以很清楚地看到,行式存储下一张表的数据都是放在一起的,但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点:

                             

行式存储

列式存储

优点

Ø  数据被保存在一起

Ø  INSERT/UPDATE容易

Ø  查询时只有涉及到的列会被读取

Ø  投影(projection)很高效

Ø  任何列都能作为索引

缺点

Ø  选择(Selection)时即使只涉及某几列,所有数据也都会被读取

Ø  选择完成时,被选择的列要重新组装

Ø  INSERT/UPDATE比较麻烦

注:关系型数据库理论回顾 - 选择(Selection)和投影(Projection)

 

2补充:数据压缩

刚才其实跳过了资料里提到的另一种技术:通过字典表压缩数据。为了方面后面的讲解,这部分也顺带提一下了。

下面中才是那张表本来的样子。经过字典表进行数据压缩后,表中的字符串才都变成数字了。正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩的目的(有点像规范化和非规范化Normalize和Denomalize)

 

3查询执行性能

下面就是最牛的图了,通过一条查询的执行过程说明列式存储(以及数据压缩)的优点:

 

关键步骤如下:

1.     去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。

2.     用数字去列表里匹配,匹配上的位置设为1。

3.     把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。

4.     使用这个下标组装出最终的结果集。

   
     
     

注:关系型数据库理论回顾 - 选择(Selection)和投影(Projection)

 

2补充:数据压缩

刚才其实跳过了资料里提到的另一种技术:通过字典表压缩数据。为了方面后面的讲解,这部分也顺带提一下了。

下面中才是那张表本来的样子。经过字典表进行数据压缩后,表中的字符串才都变成数字了。正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩的目的(有点像规范化和非规范化Normalize和Denomalize)

 

3查询执行性能

下面就是最牛的图了,通过一条查询的执行过程说明列式存储(以及数据压缩)的优点:

 

关键步骤如下:

1.     去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。

2.     用数字去列表里匹配,匹配上的位置设为1。

3.     把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。

4.     使用这个下标组装出最终的结果集。

 

 

从Dremel和Impala的学习引申出了SQL查询的并行执行问题,于是借此机会深入学习一下关系数据库以及关系代数的并行计算。

Speedup和Scaleup

Speedup指用两倍的硬件换来一半的执行时间。Scaleup指两倍的硬件换来同等时间内执行两倍的任务。但往往事情不是那么简单,两倍的硬件也会带来其他问题:更多CPU带来的长启动时间和通信开销,以及并行计算带来的数据倾斜问题。

多处理器架构

共享内存:任意CPU都能访问任意的内存(全局共享)和磁盘。优点是简单,缺点是扩展性差,可用性低。

共享磁盘:任意CPU都能访问任何的磁盘,但是只能访问自己的主存。优点是可用性和扩展性比较好,缺点是实现复杂以及潜在的性能问题。

不共享:任意CPU都只能访问自己的主存和磁盘。优点也是扩展性和可用性,缺点是实现复杂以及复杂均衡。

混合型:系统整体上是shared nothing架构,但结点内部可能是其他架构。这样就混合了多种架构的优点。

数据分区

数据分区的目的就是:让数据库能够并行地读写数据,最大程度地挖掘I/O的潜力。常见的分区算法有:round-robin、范围索引、哈希。

关系运算并行化

关系代数自身的属性允许关系操作的并行化

并行查询处理主要分为四步:

Ø  翻译:将关系代数表达式翻译成查询树。

Ø  优化:重排join顺序,并选择不同join算法来最小化执行开销。

Ø  并行:将查询树转换成物理操作树,并加载到处理器。

Ø  执行:并行运行最终的执行计划。

首先将一条SQL语句翻译成查询树。

然后根据表大小、索引等情况,重新排列join顺序,并选择合适的算法。

关于join算法,常见的有以下几种:

Ø  Nested Loop join:思路很简单,相当于两层循环遍历,外层是驱动表,返回满足关联条件的行。适用于驱动表小(经过条件过滤后),而被驱动表上join字段有索引的情况。在两表都很大时效率很差。

for each row R1 in the outer table
    for each row R2 in the inner table
        if R1 joins with R2
            return (R1, R2)

Ø  Sort-merge join:思路也很简单,就是按join字段排序,然后进行归并排序。当join字段存在重复值时,相当于每个重复值形成了一个分区。Join字段是否排序和重复值的多少决定了sort-merge的效率。适用于两表都很大的情况,尤其当join字段上存在聚集索引时(相当于已经排好序了),效率很高。算法主要消耗在磁盘上。

Ø  Hash join:类似于存在重复值情况时的sort-merge,只不过是人为的使用哈希函数进行分区。思路是扫描小表建立哈希表(build阶段,小表也叫build表),然后逐行扫描大表进行比较(probe阶段,大表也叫probe表)。适用于两表都很大又没有索引的情况,限制是只适用于等值连接。算法主要消耗在CPU上。

此外,对于子查询还有semi joinanti join等算法。

 

最后将查询树变成物理操作树,也就是真正的执行计划。然后根据集群的资源情况,调度到合适的结点上进行并行计算。

参考资料

1 Parallel Query Processing

 

 

五大存储模型

 

昨天跟一同事讨论Sybase是不是关系型数据库,同事说Sybase是列式存储,应该属于NoSQL,我一直的记忆Sybase是关系型数据库,后来专门去查了资料,才发现同事所说的Sybase IO是列式存储;而我说的是Sybase SQL Server,是关系型数据库。网上看到这篇文章,算是对几种数据库模型补补课。

数据库市场需要细分,行式数据库不再满足所有的需求,而有很多需求需要通过本内存数据库和列式数据库解决,列式数据库在数据分析、海量存储、BI这三个领域有自己独到。

1. 关系型数据库(行式数据库) MySQL Sybase Oracle

定义:关系模型使用记录(行或者元祖)进行存储,记录存储在表中,表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型,表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言,提供相应的语法查找符合条件的记录,如表联接(Join)。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。

存储格式:行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一行的数据,以此类推。

例如以下的一个表:

 

EmpId Lastname Firstname Salary
1 Smith Joe 40000
2 Jones Mary 50000
3 Johnson Cathy 44000

 



 

1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;

特点:据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合与小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。不能满足后面三个需求:对数据库高并发读写要求,对海量数据的高效率存储和访问需求,对数据库高可扩展性和高可用性。 一句话不适合分布式、高并发和海量。

2. 列式存储 Sybase IQ, C-Store, Vertica,Hbase

定义:什么是列式数据库?列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库。列式存储以流的方式在列中存储所有的数据,主要适合与批量数据处理和即席查询。

存储格式 :

列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来,然后再存储下一列的数据,以此类推。

1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000;

特点:包括查询快,由于查询需要读取的blocks少;数据压缩比高,正因为同一类型的列存储在一起。Load快。 简化数据建模的复杂性。但是插入更新慢,不太适合数据老是变化,它是按列存储的。这时候你就知道它适做DSS(决策支持系统),BI的优秀选择,数据集市,数据仓库,它不适合OLTP。

Examples are Sybase IQ, C-Store, Vertica, VectorWise,MonetDB, ParAccel, and Infobright.

具体请参考如下地址:http://en.wikipedia.org/wiki/Column-oriented_DBMS.

3. 键值存储 Cassandra, Hbase, Bigtable

即Key-Value存储,简称KV存储。它是NoSQL存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织,索引和存储。KV存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能。

典型例子 Sorted String Table即SSTable。其实STL 库中map和hash_map, JAVA中hash_table, hash_map就是键值存储。 但是他们值只支持内存操作,而且map的查询效率太低,关键是他们只是简单的数据结构,不能实现较大规模存储和分布式,而且数据的修改效率比较低。 而SSTalbe就解决了这些问题。

键值存储实际是分布式表格系统的一种。

分布式key-value 系统有cassandra, hbase, bigtable etc

注:其实Hbase也属于列式存储

4. 文档存储

文档存储支持对结构化数据的访问,不同于关系模型的是,文档存储没有强制的架构。

事实上,文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下,应用对要检索的封包采取一些约定,或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合,以管理数据。

与关系模型不同的是,文档存储模型支持嵌套结构。例如,文档存储模型支持XML和JSON文档,字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。

与键值存储不同的是,文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引,从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力,使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力,XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。

MongoDB 对SQL 和ACID 支持的比较全面的数据库了。不过, 比较多的还是介绍日志的采集和存储,小文件的分布式存储,类似互联网微博应用的数据存储等方面的内容。

 

5.图形数据库

图形数据库存储顶点和边的信息,有的支持添加注释。

图形数据库可用于对事物建模,如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB(Internet MovieDatabase)站点的内容就组成了一幅复杂的图像,演员与电影彼此交织在一起。

图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径,或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。

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