Apache Druid设计——Segment

短命女 2023-06-10 07:24 2阅读 0赞

Apache Druid在segment文件中存储数据指标，segment文件用时间参数划分分区。在基础设置中，会为每一个时间间隔创建一个segment文件，该时间间隔可以在`granularitySpec`的`segmentGranularity`参数中配置。为了让Druid在繁重的查询压力下保持良好的操作性能，应该让segment文件的大小在300mb至700mb之间。如果segment的文件大小超出了该值，就应该去改变时间间隔或者分区数据，并且对`partitionsSpec`中的`targetPartitionSize`参数做出调整（推荐优先设置这个参数为500万行）。

# Segment文件的核心数据结构 #

接下来描述segment文件的内部结构：每一列的数据被存储在单独的数据结构中。通过分别存储每一列，Druid可以通过仅扫描某些真正会用到的列以达到降低查询延迟的目的。这里有三个基本的列类型，`timestamp`列，`dimension`列，`metric`列，如下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h0eTQ2NTY1_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
`timestamp`列和`metric`列非常简单：在后端都是用LZ4压缩的整型或浮点型数组。一旦某个查询知道其该选择哪一个列后，它就会解压这些数据，拿出相关的行并执行其所需的聚合操作。如果该查询不需要某个列，那么这个列的数据就会被跳过。  
`Dimension`列则不同，因为它支持过滤和Group by操作，所以每一个Dimension需要以下三个数据结构：

1.  一个将值（作为string类型来对待）映射为ID的字典。
2.  一个经过“1”中字典值映射后的list。
3.  对于每个列中不同的值，用位图表示哪些行包含这个值。

那么，为什么是这样三个数据结构呢？  
字典将字符串值映射为整型ID，是为了让“2”、“3”中的值可以被方便的表示出来。“3”中的位图，可以看作是用于快速过滤操作的反向索引（具体来说，位图可以快速处理AND和OR操作）。“2”中存储的值可用于Group by和TopN查询。换句话说，基于过滤且仅仅聚合指标的查询是不需要用“2”中存储的值的。  
为了让大家对这些数据结构有个直观的感受，看一下上面示例数据中的“page”列。表示该`Dimension`的三个数据结构如下所示：

1: 对列值进行编码的字典
      {
        "Justin Bieber": 0,
        "Ke$ha":         1
      }
    
    2: 编码后的列值
      [0,
       0,
       1,
       1]
    
    3: 位图
      value="Justin Bieber": [1,1,0,0]
      value="Ke$ha":         [0,0,1,1]

需要注意的是位图与前两个数据结构不同，前两个数据的大小是会随着列数据大小增加而线性增加的，位图部分的数据大小依赖于列基数量。若高基数列非常稀少，则可高度压缩位图。Druid使用专用于位图压缩的压缩算法开发而成，如`roaring`位图压缩算法。

# 多值列 #

如果一个数据源使用了多值列，那么segment文件的数据结构则会看起来有所不同。接着以上述为例，第二行标记为 `Justin Bieber`和`Ke$ha`，在该例中，三个数据结构应该如下所示：

1: Dictionary that encodes column values
      {
        "Justin Bieber": 0,
        "Ke$ha":         1
      }
    
    2: Column data
      [0,
       [0,1],  <--Row value of multi-value column can have array of values
       1,
       1]
    
    3: Bitmaps - one for each unique value
      value="Justin Bieber": [1,1,0,0]
      value="Ke$ha":         [0,1,1,1]
                                ^
                                |
                                |
        Multi-value column has multiple non-zero entries

注意“2”数据结构的第二行数据与“3”数据结构的`Ke$ha`位图的改变。如果数据某列中的某行有多个值，那么它在“2”数据结构中的那行是一个数组。另外，若在“2”数据结构中的某行有n个值，那么在位图中就会有n个非零值条目。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h0eTQ2NTY1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/f4c4d1a19deb4bb08283e979fecbfc45.png