当前位置: 首页 > news >正文

大数据实时数仓Hologres(三):存储格式介绍

文章目录

存储格式介绍

一、格式

二、使用建议

三、技术原理

1、列存

2、行存

3、行列共存

四、使用示例 


存储格式介绍

一、格式

在Hologres中支持行存、列存和行列共存三种存储格式,不同的存储格式适用于不同的场景。在建表时通过设置orientation属性指定表的存储格式,语法如下:

-- 2.1版本起支持
CREATE TABLE <table_name> (...) WITH (orientation = '[column | row | row,column]');-- 所有版本支持
BEGIN;
CREATE TABLE <table_name> (...);
call set_table_property('<table_name>', 'orientation', '[column | row | row,column]');
COMMIT;

 注意事项:

  • orientation:指定了数据库表在Hologres中的存储模式是列存还是行存,Hologres从 V1.1版本开始支持行列共存的模式。
  • 建表时默认为列存(column storage)形式。行存或行列共存需要在建表时显式指定。修改表的存储格式需要重新建表,不能直接转换。

二、使用建议

表的存储模式使用建议如下:

三、技术原理

1、列存

begin;
create table public.tbl_col (
id text NOT NULL,
name text NOT NULL,
class text NOT NULL,
in_time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
call set_table_property('public.tbl_col', 'orientation', 'column');
call set_table_property('public.tbl_col', 'clustering_key', 'class');
call set_table_property('public.tbl_col', 'bitmap_columns', 'name');
call set_table_property('public.tbl_col', 'event_time_column', 'in_time');
commit;
select * from public.tbl_col where id ='3333';
select id, class,name from public.tbl_col where id < '3333' order by id;

示意图如下图:

2、行存

如果Hologres的表设置的是行存,那么数据将会按照行存储。行存默认使用SST格式,数据按照Key有序分块压缩存储,并且通过Block Index、Bloom Filter等索引,以及后台Compaction机制对文件进行整理,优化点查查询效率。

  • PK和Clustering Key一致 

系统会为每张表在底层存储一个主键索引文件,详情请参见主键Primary Key。行存表设置了Primary Key(PK)的场景,系统会自动生成一个Row Identifier(RID),RID用于定位整行数据,同时系统也会将PK设置为Distribution Key和Clustering Key,这样就能快速定位到数据所在的Shard和文件,在基于主键查询的场景上,只需要扫描一个主键就能快速拿到所有列的全行数据,提升查询效率。

  • PK和Clustering Key不一致

如果在建表时,设置表为行存表,且将PK和Clustering Key设置为不同的字段,查询时,系统会根据PK定位到Clustering Key和RID,再通过Clustering Key和RID快速定位到全行数据,相当于扫描了两次,有一定的性能牺牲。

  • (推荐)设置主键Primary Key
begin;
create table public.tbl_row (id text NOT NULL,name text NOT NULL,class text ,
PRIMARY KEY (id)
);
call set_table_property('public.tbl_row', 'orientation', 'row');
call set_table_property('public.tbl_row', 'clustering_key', 'id');
call set_table_property('public.tbl_row', 'distribution_key', 'id');
commit;--基于PK的点查示例
select * from public.tbl_row where id ='1111';--查询多个key
select * from public.tbl_row where id in ('1111','2222','3333'); 
begin;
create table public.tbl_row (id text NOT NULL,name text NOT NULL,class text ,
PRIMARY KEY (id)
);
call set_table_property('public.tbl_row', 'orientation', 'row');
call set_table_property('public.tbl_row', 'clustering_key', 'id');
call set_table_property('public.tbl_row', 'distribution_key', 'id');
commit;--基于PK的点查示例
select * from public.tbl_row where id ='1111';

  • 设置的PK和Clustering Key不一致(不建议使用) 
begin;
create table public.tbl_row (id text NOT NULL,name text NOT NULL,class text ,
PRIMARY KEY (id)
);
call set_table_property('public.tbl_row', 'orientation', 'row');
call set_table_property('public.tbl_row', 'clustering_key', 'name');
call set_table_property('public.tbl_row', 'distribution_key', 'id');
commit;

行存总结: 

  1. 行存表非常适用于基于PK的点查场景,能够实现高QPS的点查。
  2. 建表时建议只设置PK,系统会自动将PK设置为Distribution Key和Clustering Key,以提升查询性能。
  3. 不建议将PK和Clustering Key设置为不同的字段,设置为不同的字段会有一定的性能牺牲。

3、行列共存

在实际应用场景中,一张表可能用于主键点查,又用于OLAP查询,因此Hologres在V1.1版本支持了行列共存的存储格式。行列共存同时拥有行列和列存的能力,既支持高性能的基于PK点查,又支持OLAP分析。数据在底层存储时会存储两份,一份按照行存格式存储,一份按照列存格式存储,因此会带来更多的存储开销。

  • 数据写入时,会同时写一份行存格式和写一份列存格式,只有两份数据都写完了才会返回成功,保证数据的原子性。
  • 数据查询时,优化器会根据SQL,解析出对应的执行计划,执行引擎会根据执行计划判断走行存还是列存的查询效率更高,要求行列共存的表必须设置主键。

因此行列共存表在通常查询场景,尤其是非主键点查场景,查询效率更好,示例:

begin;
create table public.tbl_row_col (
id text NOT NULL,
name text NOT NULL,
class text ,
PRIMARY KEY (id)
);
call set_table_property('public.tbl_row_col', 'orientation','row,column');
call set_table_property('public.tbl_row_col', 'distribution_key','id');
call set_table_property('public.tbl_row_col', 'clustering_key','class');
call set_table_property('public.tbl_row_col', 'bitmap_columns','name');
commit;SELECT * FROM public.tbl_row_col where id ='2222'; --基于主键的点查
SELECT * FROM public.tbl_row_col where class='二班';--非主键点查
SELECT * FROM public.tbl_row_col where id ='2222' and class='二班'; --普通OLAP查

示意图如下:

四、使用示例 

创建不同存储模式的表使用示例如下:

--建行存表
begin;
create table public.tbl_row (a integer NOT NULL,b text NOT NULL,PRIMARY KEY (a)
);
call set_table_property('public.tbl_row', 'orientation', 'row');
commit;--建列存表
begin;
create table tbl_col (a int not null, b text not null);
call set_table_property('tbl_col', 'orientation', 'column');
commit;--建行列共存
begin;
create table tbl_col_row (pk  text  not null, col1 text, col2 text, col3 text, PRIMARY KEY (pk)); 
call set_table_property('tbl_col_row', 'orientation', 'row,column');
commit;

  • 📢博客主页:https://lansonli.blog.csdn.net
  • 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正!
  • 📢本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客🙉
  • 📢停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨
http://www.lryc.cn/news/449703.html

相关文章:

  • 关于vue2+uniapp+uview+vuex 私募基金项目小程序总结
  • 多线程(一):线程的基本特点线程安全问题ThreadRunnable
  • 启动hadoop集群出现there is no HDFS_NAMENODE_USER defined.Aborting operation
  • Redis实现短信登录解决状态登录刷新的问题
  • 33. java快速排序
  • 普通二叉搜索树的模拟实现【C++】
  • unity 介绍Visual Scripting Scene Variables
  • linux服务器部署filebeat
  • 个人获取Wiley 、ScienceDirect、SpringerLink三个数据库文献的方法
  • Java五子棋
  • 【从0开始自动驾驶】用python做一个简单的自动驾驶仿真可视化界面
  • 一拖二快充线:单接与双接的多场景应用
  • 接口自动化测试概述
  • Fingerprint.js:精准用户识别的浏览器指纹技术
  • Gson将对象转换为JSON(学习笔记)
  • 什么是IPv6
  • python画图|放大和缩小图像
  • Mac优化清理工具CleanMyMac X 4.15.6 for mac中文版
  • 资质申请中常见的错误有哪些?
  • 基于单片机的多路温度检测系统
  • 面试题:通过栈实现队列
  • 网络战时代的端点安全演变
  • 雷池 WAF 如何配置才能正确获取到源 IP
  • libcrypto.so.10内容丢失导致sshd无法运行
  • DTH11温湿度传感器
  • 【Linux系列】CMA (Contiguous Memory Allocator) 简单介绍
  • 基于单片机餐厅呼叫控制系统仿真设计
  • 详细分析Mysql中的定时任务(Event事件)
  • SpinalHDL之语义(Semantic)(三)
  • SpringBoot 请求和响应