为什么 OLAP 需要列式存储

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-09-09 01:51 229阅读 0赞

### 1. OLTP和OLAP简介 ###

对数据库稍有了解的读者都知道，在`线事务处理（Online Transaction Processing，OLTP）`和`在线分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）`是数据库最常见的两种场景，这两种场景不是唯二的两种，从中衍生出来的还有`混合事务分析处理（Hybrid Transactional/Analytical Processing、HTAP）`等概念。

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在线事务处理是最常见的场景，在线服务需要为用户实时提供服务，提供服务的过程中可能要查询或者创建一些记录；而在线分析处理的场景需要批量处理用户数据，数据分析师会根据用户产生的数据分析用户行为和画像、产出报表和模型。

### 2. 行存与列存的区别 ###

标题中提到的列式存储与传统关系型数据库的行式存储相对应，如下图所示，其中行式存储以数据行或者实体为逻辑单元管理数据，数据行的存储都是连续的，而列式存储以数据列为逻辑单元管理数据，相邻的数据都是具有相同类型的数据。

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既然我们已经了解了标题中提到的两个概念：`OLAP` 和`列式存储`，那么接下来将从以下两个方面分析为什么列式存储更适合 `OLAP` 的场景。

*  列式存储可以满足快速读取特定列的需求，在线分析处理往往需要在上百列的宽表中读取指定列分析；
 *  列式存储就近存储同一列的数据，使用压缩算法可以得到更高的压缩率，减少存储占用的磁盘空间；

### 3. 按需读取 ###

在线服务需要应对用户发起的增删改查需求，虽然查询的需求往往都是写入请求的几倍、甚至几十倍，但是写操作带来的负责一致性问题成为了在线服务数据存储不得不解决的问题，`MySQL` 和 `PostgreSQL` 等使用关系型数据库提供的事务可以提供很好的方案。

正是因为 `OLTP` 场景中大多数的操作都是以记录作为单位的，所以将经常被同时使用的数据相邻存储也是很符合逻辑的，但是如果我们将 `MySQL` 等数据库用于 `OLAP` 场景，最常见的查询也可能需要遍历整张表中的全部数据。

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如上图所示，当我们仅需要获取上表中年龄的分布时，也仍然需要读取表中的全部数据并在内存中丢弃不需要的数据行，其中黄色部分都是我们不关心的数据，这浪费了大量的 `I/O` 和内存资源。虽然我们可以使用辅助索引解决这些问题，但是对于 `OLAP` 中常见的几十列甚至上百列的宽表就捉襟见肘了。

列式存储会按列存储数据，这也意味着在读取数据表中的特定列时，我们只需要找到相应内存空间的起始位置，然后读取这片连续的内存空间就可以获得关心的全部数据。  
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哪怕在几百列的大表中找到几个特定列也不需要遍历整张表，只需要找到列的起始位置就可以快速获取相关的数据，减少了 `I/O` 和内存资源的浪费，这也是为什么面向列的存储系统更适合在 `OLAP` 的场景中使用。

### 4. 数据压缩 ###

因为列式存储将同一列的数据存储在一起，所以使用压缩算法可以得到更高的压缩率，减少存储占用的磁盘空间。压缩算法的基本原理其实很简单，它使用基于特定规则的数据表示原数据，如下所示的字符串中包含连续的相同字符，我们使用最符合直觉的压缩算法就可以减少字符串的长度：

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上图中所有的黄色方块表示前面字符串的重复次数，这种简单的压缩策略可以在保证无损的情况下将字符串的长度压缩 `33%`，然而压缩率是由压缩算法和数据的特性共同决定的。与面向行的数据存储相比，面向列的数据存储会将相同类型的数据就近存储，这也给压缩算法的提供了更多发挥的空间。

虽然压缩算法实际上是一种使用 `CPU 时间换取 I/O 时间和空间`的策略，但是在多数情况下，这种生意都是稳赚不赔的。压缩算法通过减少数据的大小、减少磁盘的寻道时间提高 I/O 的性能、减少数据的传输时间并提高缓冲区的命中率，节省的 I/O 时间可以轻易补偿它带来的 CPU 额外开销。

### 5. 总结 ###

在线分析处理的场景虽然一直都存在，不过随着数字化浪潮的演进，我们也只是在最近才采集到了海量的用户数据。因为过去的系统无法满足今天海量数据的分析和处理需求，所以才出现了为细分场景设计的系统，面向列的存储系统也因为它的以下特性在 `OLAP` 的场景中焕发了光彩：

*  列式存储可以满足快速读取特定列的需求，在线分析处理往往需要在上百列的宽表中读取指定列分析，而传统的行式存储在分析数据时往往需要使用索引或者遍历整张表，带来了非常大的额外开销；
 *  列式存储就近存储同一列的数据，使用压缩算法可以得到更高的压缩率，减少存储占用的磁盘空间，虽然带来了 CPU 时间的额外开销，但是节省的 I/O 时间比带来的额外开销更多；

列式存储在 OLAP 的场景中有着种种优势，不过它也不是数据存储中的银弹，仍然有很多缺点，不过在这里就不做讨论了。

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