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96SEO 2026-02-20 04:04 20
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为了提升用户使用体验#xff0c;提高查询效率#xff0c;在实现存算分离的同时#xff0c;PieCloudDB
设计与打造了全新的存储引擎「简墨」等模块#xff0c;并针对云场景和分析型场景设计了高效…拓数派首款数据计算引擎
是一款全新的云原生虚拟数仓。
为了提升用户使用体验提高查询效率在实现存算分离的同时PieCloudDB
设计与打造了全新的存储引擎「简墨」等模块并针对云场景和分析型场景设计了高效的「Data
依赖于云计算所提供的基础设施服务包括大规模分布式集群、虚拟机、容器等。
通过利用这些服务PieCloudDB
可以更好地适应动态的和不断变化的工作负载需求并将实现高可用、易扩展、异地多活和弹性伸缩等特性。
索引是数据库系统提升查询效率的关键技术其设计与存储息息相关。
为了更好地适应云原生和分析型场景的要求PieCloudDB
必须使用合理的存储架构及技术打造一款全新的存储引擎并实现高效的云上索引技术满足用户查询需求。
PieCloudDB
的存储作为将应用程序和用户数据连接起来的关键桥梁是云原生虚拟数仓应用的核心组成部分。
PieCloudDB
全新存储引擎「简墨」是一款专为云原生和分析型场景设计的高效存储引擎旨在提供优异的查询性能和灵活的索引技术以满足用户在云上的数据查询需求。
其命名源自「竹简墨书」。
等。
持久层具有高可用性、持久性等特点能够安全地保持数据并保证数据的长期存储。
数据层数据层是
的上层抽象提供面向应用程序的标准访问接口包括半结构化数据、结构化数据和支持
可以满足许多不同类型的应用程序需求。
同时在云计算基础设施的帮助下PieCloudDB
已实现容器化部署、自动化运维、微服务架构等功能这样的架构设计为企业用户提供更高效、更可靠、更灵活以及成本更低的解决方案。
元存储模型即通常所说的行存分解存储模型即通常所说的列存混合存储模型
采用了第三种混合存储模型。
混合存储模型是将一组数据水平分组然后将它们的属性垂直划分为列。
通过这样的存储模型PieCloudDB
得以获得列式存储高效处理和压缩友好等优势同时保留行存储的空间局部性优势降低数据重组的开销。
这一存储模型的选择也影响了
使用对象存储技术作为云原生虚拟数仓存储底层。
对象存储可以带来可伸缩性、弹性扩展和高度容错性等优点。
然而在实际的使用过程中往往也遇到一些限制主要包括以下几个方面
延迟与传统的块存储技术相比对象存储技术往往具有较高的延迟因此在某些应用场景下可能会对数据库的性能产生一定影响。
大规模重写操作难以支持对象存储基于分布式系统实现而复杂的存储操作如大规模数据的重写实现起来是比较困难的但是这类操作在关系型数据库中常常会遇到。
事务管理对象存储通常提供了乐观并发控制等简单的事务管理机制但是它们在处理分布式事务时很复杂并且由于分散在多处难以跨所有节点维护一个全局锁或者其他的协调机制。
数据一致性尽管对象存储具有高可靠性和冗余性但其异步特性意味着分布式数据的一致性需要通过额外的手段来维护远比其他的分布式数据库解决方案更为复杂同时也存在较高的管理成本。
在存储的打造过程中进行了大量设计来弥补这些限制保证用户的使用体验。
例如针对其中第二个方面PieCloudDB
的持久化文件在生成后无法进行原地修改。
因此PieCloudDB
删除时会生成新的文件在新文件中将包含未修改的数据和新增的修改后的数据并将保留旧的数据文件。
相关细节将在未来的技术文章中进行说明欢迎关注。
场景中数据库通常处理大量的短期事务需要高效地执行单个记录的读写操作。
为了避免对数据进行全量扫描采用基于树的索引结构如
BTree可以加速少量数据的查询。
这些索引帮助数据库引擎快速定位到特定记录从而提高读取和写入的性能。
随着数据的增量更新索引也需要随之更新以保持数据的一致性和性能。
场景中数据库通常面对大量数据的分析查询例如数据仓库和数据分析。
在这种情况下很少涉及单个记录的查找而是涉及到对大量数据的聚合、过滤和分析。
传统的索引结构可能不再适用因为对大规模数据集的全量扫描可能会变得非常耗时。
Skipping技术。
数据跳跃是一种先进的优化技术用于尽可能减少扫描数据时的
开销。
它的主要思想是在执行查询时跳过对那些不符合查询条件的数据块或分区的扫描。
这样可以有效地减少
Skipping技术的具体实现方式。
它们都利用了预先计算的统计信息来跳过不符合查询条件的数据块从而加速查询的执行。
是通过存储每个数据块的选定列的预先计算统计信息例如最小值和最大值以及其他聚合信息。
在查询期间数据库可以使用这些统计信息来裁减要访问的数据块从而减少不必要的
中每个数据块即是一组记录的列存数据。
在数据导入时每个文件将会统计对应数据块所需列的统计信息得益于数据存储的实现每列的统计过程和存储也变得更为简单高效。
中当用户进行查询时对于每一个数据块首先会通过查询条件对应列的统计信息判断是否满足条件如果满足则访问该数据块如果不满足则跳过该数据块。
接下来我们将通过一个示例为大家详细演示
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Lookup的需求较少而全表扫描和大规模数据跳跃技术更为重要。
因此一些
中我们也不能完全排除其对查询的实际意义我们将持续对这一领域进行探索。
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