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C-Store的特点有哪些

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背景知识

行式存储是当时数据库的主流,由于适用 OLTP 场景,于是叫做 write-optimized,而针对 OLAP 场景的系统叫做 read-optimized,如数据仓库。

CPU的增速比磁盘带宽快很多,于是可以牺牲一定的 CPU 来换取磁盘带宽。

有两种方式干这个事:(1)编码(2)densepack,紧凑存储,我理解就是压缩。

当时关系数据库不能很好的支持 OLAP 查询密集场景。于是作者提出了一个新的列存数据库 C-Store,这篇文章里包含很多内容,是个大杂烩,其中有几个新的特点:(1)write-optimized 和 read-optimized 混合架构 (2)存储模型,冗余的数据按不同顺序存储,来支持快速检索。(3)高效的压缩,直接处理压缩的数据(4)列式查询优化器(5)数据恢复(6)快照隔离避免 2PC

本文介绍其中的(1)(2)(5)

(1)混合架构

优化写入和优化查询是比较互斥的,比如直接按写入顺序存储数据,就像日志追加一样,但是这种方式对查询不友好,因为查询可能在另一种顺序下比较快。

一个模型适用两个场景是很难的,因此本文的架构是搞两个模块。一个模块负责处理快速写入,就是上边的 WS,一个模块负责提供高效的查询,就是下边的 RS,这样就需要一些连接器,就是 Tuple Mover,将 WS 中的数据同步到 RS 中。

作者的预期是 WS 相比 RS 而言是很小的一部分,可以全部放在内存中,其实这个架构就类似 LSM 了。

C-Store的特点有哪些

为了实现简便,C-Store 用同一套列存引擎来管理 WS 和 RS,只不过在 WS 中多存一些索引信息用来快速定位数据。

(2)存储模型

projection:

每一个表可以绑定多个 projection,这是什么概念呢?每个 projection 是这张表的某些列的组合,是实际存储在磁盘上的,每个 projection 可以按不同顺序存储,一张表的每个列必须出现在至少一个 projection 中。一个表绑定的 projection 也可能包括其他表中的列(相当于重新划分表了)。

比如一张用户表(姓名,年龄,工资),可以绑定两个 projection,P1(姓名,年龄) order by 年龄,P2(姓名,工资),order by工资。

这样,按年龄查找姓名和按工资查找姓名这两种查询就可以分别分配到 P1 和 P2 里,每个都很快。

由于把各个列分散开了,就需要重组一行数据。这里涉及三个概念

SID:Segment id,每个 projection 水平分成多个 segment 分区,SID 就是分区号。

SK:Storage keys,每个分区中,给每行数据分配的一个自增的主键,用来将不同的 projection 对齐,其实就是行号、下标。

下图就是一个示例:

C-Store的特点有哪些

join index:为了重建一行完整的数据,需要将这些按不同顺序的记录映射到同一个顺序上,也就是 join index 的作用。比如将 projection2 映射到 projection1 上,这是个一对一映射。

C-Store的特点有哪些

这个 join index 可以是一条路径,比如还有一个 projection3 到 projection2 的映射,有传递性。这样,就能根据 join index 重组数据了。

在对数据的遍历过程中,将传统的按点返回的 Iterator 接口改成了批量返回的 iterator ,每个批次 64KB,避免了方法的过多调用。

数据恢复

当节点挂掉但是数据没丢时,可以直接重启机器,把其他机器的执行队列中的操作拿过来执行。

当一个节点的 RS 和 WS 都丢了,就需要从其他节点的 projections 和 join indexes 重建这个节点的数据。

当仅仅 WS 丢了,可以快速从 RS 恢复出来,这个涉及快照隔离,不详细说了。

局限

projection 是如何生成的没有具体说明,没有讲如何做负载均衡

join index 的维护比较麻烦,尤其是加入update,在恢复数据时候也需要 join index,没有做错误恢复的性能。

在完成这篇论时系统还没开发完,功能不全,还是个单机系统。

到此,关于“C-Store的特点有哪些”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


文章题目:C-Store的特点有哪些
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