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数据库列存储:设计最佳压缩算法的捷径

2010年08月04日
网络/网络

  其实列存储并不是什么新概念,早在1985年SIGMOD会议上就有文章” A decomposition storage model”对DSM(decomposition storage model)做了比较详细的介绍,而Sybase更在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统(见200年VLDB文章” Sybase iq multiplex - designed for analytics”),主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。

  列存储,缩写为DSM,相对于NSM(N-ary storage model),其主要区别在于,DSM将所有记录中相同字段的数据聚合存储,而NSM将每条记录的所有字段的数据聚合存储,如下图所示:

  

  列存储有什么优点?

  就我目前比较肤浅的理解,列存储的主要优点有两个:

  1) 每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量,据C-Store, MonetDB的作者调查和分析,查询密集型应用的特点之一就是查询一般只关心少数几个字段,而相对应的,NSM中每次必须读取整条记录;

  2) 既然是一个字段的数据聚集存储,那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。

  列存储适合用在什么场合?

  OLAP,数据仓库,数据挖掘等查询密集型应用。当然,列存储数据库并不是说完全不能进行更新操作,其实它们的更新操作性能并不是很差,一般也够用,但是一方面不如自己的查询性能,另外一方面也不如Oracle这种专门搞OLTP的数据库,所以一般就不提这个。

  列存储不适合用在什么场合?

  相对来说,不适合用在OLTP,或者更新操作,尤其是插入、删除操作频繁的场合。

  为啥上世纪80年代就出现的概念现在又重新炒起来了呢?

  2005年VLDB有篇文章(“One Size Fits All - An Idea Whose Time Has Come and Gone”),就是那个老牛M. Stonebraker写的,明确指出,时代变了,指望一个数据库产品就统一天下的日子已经一去不复还了。于是,这个老牛在2005年左右做了C- Store,一个列存储的数据库原型系统,在VLDB, SIGMOD等顶级国际会议上灌了几桶水后,拉了一伙人出去开了个公司叫Vertica,将其商业化,专注于数据仓库、在线分析等市场,最近貌似还挺红火 的;顺便说一下,为了贯彻上面的思想,这个老牛在同一时期又做了H-Store,一个主内存数据库原型系统,没怎么灌水就又招呼了一帮人开了个公司叫 VoltDB,将其商业化,专注于联机事务处理,但是近况貌似不怎么样,可能是跟Oracle老大大直接冲突了吧。

  联想到 M. Stonebraker在上世纪70年代带头开展关系数据库管理系统的实现工作,做出来了Ingres,其中灌水无数,从这个原型系统基础上产生了很多商 业数据库软件,包括 Sybase、Microsoft SQL Server、NonStop SQL、Informix 等,而所谓的最先进的开源数据库系统PostgreSQL也是Ingres的一个后继分支。

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