火山引擎ByteHouse：分析型数据库如何设计列式存储

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列式存储通过支持按列存储数据，提供高性能的数据分析和查询。作为云原生数据仓库的 ByteHouse，也采用列式存储设计，保证读写性能、支持事务一致性，又适用大规模的数据计算，为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力，提升企业数字化转型能力。

列式存储介绍

分析型数据库中的列式存储，是一种数据库的物理存储结构，它是根据数据的列而不是行来存储数据的。列式存储的主要优势在于它能够提高数据分析和查询的性能，尤其是在处理大规模数据集时。

以下是列式存储的一些主要特点：

1. 数据压缩: 由于同一列中的数据往往具有相似或相同的数据模式（例如日期、时间、地址等），因此列式存储可以更有效地进行数据压缩，从而节省存储空间。

2. 数据筛选性能: 列式存储使得只读取查询所需的列变得非常高效。在执行大量涉及多列的复杂查询时，可以显著减少磁盘 I/O 操作，从而提高查询性能。

3. 计算局部性: 由于数据按列存储，在进行某些计算（如数学运算或统计函数）时，数据可以直接在内存中进行局部操作，而不需要频繁地访问磁盘，从而提高了计算效率。

4. 数据独立性: 列式存储允许独立地更新表中的列，这使得增量更新和数据维护变得更加简单和高效。

5. 数据分片和分布式处理: 由于列式存储的特性，它非常适合于分布式计算环境。数据可以按列进行分片，并分布到不同的计算节点上进行并行处理，从而实现大规模数据的分布式处理和分析。

6. 灵活的数据模型: 列式存储通常支持多种数据模型，如行存储、列存储和键-值存储，这使得它能够适应不同的数据处理需求。

ByteHouse 的列式存储设计

ByteHouse 是一款云原生数据仓库，为用户提供极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析，便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性，助力客户数字化转型。

通常事务型数据库采用行存便于支持事务和高并发读写，分析型数据库采用列存减少 IO 和便于压缩。ByteHouse 采用列存的方式，保证读写性能、支持事务一致性，又适用大规模的数据计算。

Data layout

表数据物理上按 Partition Key 切分为多个 Parts 存储在统一的云存储的逻辑存储路径下，每个 Part 的大小有数据量和行数限制，计算组根据服务节点分配的策略（预先分配和实时分配）获得其对应的部分 parts。

Part Delta

Part 数据最初构建之后是一个行列混合存储的 Part 数据文件，随着 DML/数据字典/Bitmap index 等构建工作的进行 Part 存在增量数据，这部分数据可以有以下两种存储方式：

1. 每次构建都会 Rewrite Part 数据

2. 生成增量数据，后台异步合并成一个大的 Part 文件

方案一对整个集群的可用性可能会有一定的影响：

1.每次 DML/数据字典等构建都可能涉及到整个表 Parts 的全量 IO 操作，这个代价比较大。

2. 构建时间比较长 DML 等操作会比较长的时间才能做完，对用户不友好，我们采用方案二。

Part 文件内容

part 数据分为两个部分：

一是整个 Part 包括 rows/schema/column data 在数据文件中的 Offset 等元信息，这部分信息持久化存储并被计算节点缓存

二是实际的数据信息，这部分信息包含实际的 column bin 数据/column mrk 数据/Map key bin/Map key index/数据字典数据/bitmap index 数据等，数据按元信息中的 Offset 信息在 Part 的数据文件依次存储。

Compaction

ByteHouse 支持将一个 part 文件拆分为多个小文件，通过配置 Part 的最大 Size 和最大行数，Compact 之后的 Part 需要满足这个限制。

ByteHouse 中的 Compaction 是在全局做的，与前面提高的全局的 block ID 保持一致。

不仅仅是列式存储能力，ByteHouse 还在元数据管理、自研表引擎等技术点深度优化，为用户提供更极致的分析体验。

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