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列式存储是数据分析性能杀手锏

2018年04月19日 15:43 次阅读

  看似非常简单的一条 SQL,如下图,我们求解的无非就是月总销售量

  SELECT OrderMonth, SUM( OrderAmount) AS Amount

  FROM FctOrderSales WITH(NOLOCK)

  WHERE OrderMonth BETWEEN ‘2017-01-01’ AND ‘2018-12-31’

  GROUP BY OrderMonth

  一旦 FctOrderSales 的数据量增长,恐怕不等个半把个小时,是出不来的。

  再加上,我们的用户不会那么轻易的放过“折磨”我们 IT 工程师的机会,就仅仅围绕月份来做统计,可能还会加上,产品类型,地区等等维度。这样一来,就更加麻烦了,眼珠子恨不得贴到屏幕上,一分一秒的看着时间的流逝,可惜了青春啊~

 列式存储是数据分析性能杀手锏

  事实上,大家肯定会出一定的方案来解决这种效率奇慢的查询,比如:

  1 加个索引

  2 加个分区

  3 ETL 先算好聚合数据

  4 。。。

  解决方案总是有的。在这里我们来看看另一种玩法,列式存储。

  上图中,表格中的数据,就是典型的row-based data page 行式存储数据页。一行相邻一行的存储在一个数据页上,一列肩并着一列存储在一行上。而 Columnar Storage Layout 就是列式存储, 每一个列的数据都被存在一个数据文件中,比如date_key 按照顺序存储在 date_key file 中,Product_sk 也一样,按照二维表中的顺序,存储在 product_sk 文件中。每个列式存储文件中,对应行号上存储的数据,都是表结构中相应行号的列数据。即要获取原表结构中,第20行的数据,那么要分别从这些列式存储的文件中,取得各自的第20行数据,集合起来!

  考虑以下场景,比如我们就要分析 2013年,每个月,某两个品种,69,31 的销量:

  SELECT

  getMonth(date_Key) AS Month

  getProductName(product_sk) AS Product

  SUM(quanTIty) AS QuanTIty

  FROM FctSalesOrdinary

  GROUP BY getMonth(date_Key), getProductName(product_sk)

  在这里,让我们做出这些假设:

  1 date_key是存在一个数据文件里面的,product_sk 是存在另一个数据文件里面的。2013年整年的销售数据有 200W 条,每个文件的段能存储100W,(按照 SQL Server 的存储容量来计算),这样就总共抓取 2个段, 按照每次读取一个segment的机制,连续读取 2个连续段就只有一次读取,因此磁头读取不需要再次寻址。

  2 假设2013年第一条数据在源数据表中,是第100万条数据,2013年最后一条数据是第299万条数据。

  按照上面的图解释,我们读取2013年数据的时候,读取product_sk的字段,即读取 第100万条数据到 299万条数据,然后根据product_sk做限制。比起row-based data page(行式存储数据页),其他字段store,promoTIon,customer字段统统舍去,少读了很多的无效数据。

  列式存储还带有一个压缩的选项。因为每个列式存储文件都是存储的同质数据,那么对这些同质数据进行压缩,会有很好的压缩效率。压缩带来的好处是,减少了吞吐量,使得内存容下了更多的数据,并且还可以有效使用 CPU L1 Cache, 这种技术称为 vectorized processing.

  *参考The Design and ImplementaTIon of Modern Column-Oriented Database systems.

  为什么列式存储更适合分析性数据仓库:

  1. 分析决定了一定是读取大范围连续属性的数据。不是随机读,而是顺序读,速度快很多

  2. 请求基本上是采取多个维度同时读的方式,而不会读取所有的列。这样很多row-based data page (行式存储数据页)都会舍去不必要的相邻列的数据。

  3. 列式存储的机制:一个数据文件中单独存储的是整个列的数据,按照segment来分段,一次至少读取一个段。一个段中可以存储大量的同质数据。

  目前支持列式存储的数据有:

  Greenplum

  PostgreSQL

  MariaDB

  Microsoft Azure SQL Data Warehouse

  Microsoft SQL Server 2012 及以上

  BIRT Analytics ColumnarDB

  IBM Db2

  Oracle Database/Exadata

  SAP HANA

  TeraData

  Apache HBase

  ClickHouse

  Apache Parquet

  以上是我们常用的数据库品牌,还有一些小众数据库,比如 MonetDB,kdb+ 等也支持。所以趁早用起来吧

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重拳出击,江波龙推出一体化模块产品SDP

深入读懂半导体存储技术及市场,鄙文即可!

半导体存储器是一个高度垄断的市场,其三大主流产品DRAM,NAND Flash,NOR Flash更...

发表于 2016-08-29 10:56 6372次阅读
深入读懂半导体存储技术及市场,鄙文即可!

入门级SSD井喷在即,Marvell加强与中国厂...

“Marvell是独立SSD控制器厂商的NO.1,是行业创新的领导者,Marvell选择与longs...

发表于 2016-08-11 10:52 1115次阅读
入门级SSD井喷在即,Marvell加强与中国厂...

物联网万亿市场形成 挖掘红利的最佳方式是啥?

物联网浪潮近几年持续发烧,引爆巨大的市场商机。调研机构Gartner的市场调研报告称,全球每秒接入物...

发表于 2016-08-03 16:26 356次阅读
物联网万亿市场形成 挖掘红利的最佳方式是啥?

MATLAB 简化了控制系统的设计和分析

MathWorks设计自动化部门的总监Paul Barnard说道:“Control System ...

发表于 2016-06-29 13:51 458次阅读
MATLAB 简化了控制系统的设计和分析

一种嵌入式系统的内存分配方案

嵌入式系统中对实时性的保证,要求内存分配过程要尽可能地快。因此在嵌入式系统中,不可能采用通用操作系统...

发表于 2016-05-24 14:30 735次阅读
一种嵌入式系统的内存分配方案

核“芯”存储技术弥补中国的主控短板

业界普遍担心中国企业在核心技术上相对落后的局面,想在市场上突破面临诸多困难。“Marvell在存储控...

发表于 2016-05-23 10:10 243次阅读
核“芯”存储技术弥补中国的主控短板

三个HDD新技术能够回应未来严苛资料储存需求

在新兴的HDD技术中,能够回应未来严苛资料储存需求的储存技术包括叠瓦式磁记录 (Shingled M...

发表于 2016-05-13 13:56 487次阅读
三个HDD新技术能够回应未来严苛资料储存需求

DNA存储技术优劣解析 微软为何深耕?

DNA存储技术究竟是什么?与传统的存储技术相比,它具备哪些优势,存在哪些缺点?未来DNA存储技术又是...

发表于 2016-04-29 14:48 604次阅读
DNA存储技术优劣解析 微软为何深耕?

新一代存储技术特点、比较和研发进展介绍

目前具有突破性的存储技术有铁电RAM(FRAM)、磁性RAM(MRAM)、相变RAM(PRAM)或其...

发表于 2016-04-22 11:10 372次阅读
新一代存储技术特点、比较和研发进展介绍

MRAM接班主流存储器指日可待

  存储产业中的每一家厂商都想打造一种兼具静态随机存取存储(SRAM)的快速、快闪存储的高密度以及如...

发表于 2016-03-09 09:14 1409次阅读
MRAM接班主流存储器指日可待

三大热门存储技术带你飞

 管理来自多种工具同一数据的繁多物理副本依然费用昂贵,而且是件麻烦事儿还可能造成安全威胁。这就是副本...

发表于 2016-01-08 09:51 1801次阅读
三大热门存储技术带你飞

视频监控存储技术进化史

除了上帝,谁都离不开数据,所以,大数据时代数据存储量呈现爆炸式增长。同时,随着IT网络技术的蓬勃发展...

发表于 2016-01-08 09:34 1589次阅读
视频监控存储技术进化史

开创获利新模式 传感器结合数据分析趋势兴

感测器已成为物联网装置的标准配备,其所采集的各种数据,不仅有助实现智慧应用,若再结合云端资料库的巨量...

发表于 2015-11-12 08:26 222次阅读
开创获利新模式 传感器结合数据分析趋势兴

为什么说苹果应收购SanDisk?

据国外媒体报道,美国一投行分析师周六指出,财大气粗的苹果应当考虑竞购SanDisk,打乱西部数据和美...

发表于 2015-10-19 08:30 491次阅读
为什么说苹果应收购SanDisk?