实时入库不用愁,HStore帮分忧
本文分享自华为云社区《直播回顾 | 实时入库不用愁,HStore帮分忧》,作者:汀丶。
海量数据时代,如何实现数据实时入库与实时查询?GaussDB(DWS) HStore表为数据高效存储与查询提供了哪些助力?本期《数仓实时入库利器—HStore表原理与应用实践详解》的主题直播中,我们邀请到华为云EI DTSE技术布道师马俊松,针对GaussDB(DWS)HStore表与开发者和伙伴朋友们展开交流互动。通过4部分内容帮助开发者快速了解HStore表。
GaussDB(DWS)表存储类型演进
传统的数据存储类型有行存储和列存储,GaussDB(DWS) 基于列存储格式设计和实现了全新的HStore表,同时提供高效的并发插入、更新入库,以及高性能实时查询。
行存储:数据以行为单位存储在数据块中,适用于传统OLTP场景,数据需要进行频繁的增删改查,数据量不会很大。行存储的优点是:点查性能好,更新效率高。实时并发入库使用行存表,能获得较好的并发更新入库性能,但分析查询性能与空间压缩往往不及预期
列存储:为了解决行存表的分析查询性能问题以及空间压缩问题,GaussDB(DWS)自研了列存储,适用于传统OLAP场景,数据量大,更新删除少。列存储能带来很好的空间压缩与批量查询性能提升,对于一些涉及多表关联的分析类复杂查询、数据不经常更新的表,推荐使用列存表。实时并发入库使用列存表,能获得较好的分析查询性能与数据压缩,但无法支持小批量入库。
列存表带Delta:为了解决小批量入库问题,GaussDB(DWS)自研了列存表带Delta,
适用于OLAP场景的小批量数据入库,导入后主要做查询分析业务,更新删除少。实时并发入库使用带Delta的列存表,能避免小批量入库的小CU问题,但基本无法支持并发更新入库。
HStore表:虽然列存表带Delta解决了小批量入库产生的小CU问题,但是没有解决同一个CU上的并发更新产生的锁冲突问题。而实时入库的场景下,需要将insert+upsert+update操作实时并发入库,数据来源于上游的其他数据库或者应用,同时要求入库后的数据要能及时查询,且对于查询的效率要求很高。目前的列存表由于锁冲突的原因无法支持并发upsert/update入库,导致这些有需要的局点只能使用行存表,但是行存表因为格式的天然劣势,在AP查询场景下一方面性能较慢,另一方面由于压缩差导致占用了大量的磁盘空间,对用户产生额外成本。GaussDB(DWS)中的HStore表, 在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时,支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。面向对于实时入库和实时查询有较强诉求的场景,同时拥有处理传统TP场景的事务能力。
GaussDB(DWS)几种表类型对比
HStore表的解决方案
对于实时入库场景,数据通过Kafka、Flink导入到DWS中,同时下游实时应用,对数据入库的操作进行实时查询。入库后的数据支持热转冷,可以存储到obs上,进一步为客户节约成本,也支持外表导入,导入通过ORC/Parquet/text等格式,导出进行AI挖掘等操作。HStore表相当于同时满足上游的并发入库,以及下游的实时查询。
HStore表的技术特点
- 完整的事务一致性
支持全面的事务能力,数据插入或者更新提交后即可见不存在时延,保证数据ACID一致性。
- 全面的功能支持
提供和当前列存一样全面的功能和语法支持。
- 查询性能好
多表关联等复杂AP查询场景下,更完善的分布式查询计划与分布式执行器带来的性能优势,支持复杂的子查询和存储过程。
支持主键等传统索引能力去重和加速点查,也支持分区、全局字典、局部排序等方式进一步加速AP查询。
- 入库快
彻底解决列存CU锁冲突问题,支持高并发的更新入库操作,典型场景下,并发更新性能是之前的百倍以上。
- 高压缩
数据在MERGE进入列存主表后,按列存储具有天然的压缩优势,能极大地节省磁盘空间与IO资源。
HStore的Delta表与列存老Delta表的对比
HStore表的使用实践
当前HStore表提供了视图,可以用来观察Delta表的给类型元组数量以及Delta的膨胀情况。同时也提供了函数可以对Delta表做轻量清理以及全量清理。
关于压缩效率验证、并发更新入库验证、查询性能验证操作,感兴趣的开发者可以观看直播视频,学习后操作一下。
HStore表的使用注意事项
- 参数设置
HStore依赖后台常驻线程对HStore表进行MERGE清理操作,才能保证查询性能与压缩效率,所以使用HStore表务必设置相关GUC,推荐的配置如下:
- 并发同一行
当前HStore并发更新同一行仍然是不支持的,其中同一行上并发update/delete操作会先等锁然后报错,同一行上的并发upsert操作会先等锁然后继续执行。由于等待开销也是会影响业务的入库性能,甚至可能产生死锁,所以需要在入库时保证不会并发更新到同一行或者同一个key。
- 索引相关
索引会占用额外的空间,同时带来的点查性能提升有限,所以HStore表只建议在需要做Upsert或者有点查(这里指唯一性与接近唯一的点查) 的诉求下创建一个主键或者btree索引。
- MERGE相关
由于HStore表依赖后台autovacuum来将操作MERGE到主表,所以入库速度不能超过MERGE速度,否则会导致delta表的膨胀,可以通过控制入库的并发来控制入库速度。同时由于Delta表本身的空间复用受oldestXmin的影响,如果有老事务存在可能会导致Delta空间复用不及时而产生膨胀。
- UPSERT性能
HStore表虽然相比普通列存,并发upsert入库性能得到了很大提升,但相比行存还是有差距,大概只有行存的1/3。所以在不追求压缩率以及批量查询性能、只追求单点查询性能的场景下,还是推荐行存表入库。
欢迎感兴趣的开发者观看直播回放,了解详细信息。更多关于GaussDB(DWS)产品技术解析、数仓产品新特性的介绍,请关注GaussDB(DWS)论坛,技术博文分享、直播安排将第一时间发布在GaussDB(DWS)论坛。
论坛链接:https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-598-1.html
直播回放链接:https://bbs.huaweicloud.com/live/DTT_live/202308021630.html

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
Partition Key:从一个社区提问走出来的新功能
说起今年科技圈里最热闹的话题,一定非大模型莫属:似乎每天都会涌现无数基于大模型开发的应用、各类知识库、记忆助手、智能 Agent ……当然,也包括向量数据库这一原本小众的领域。 向量数据库不仅承担着“大模型记忆体”的职能,也是 AIGC 应用开发新范式的重要组成部分。Milvus 作为向量数据库赛道的领先者,自 2019 年正式开源以来,已经成长为全球最大、最活跃的向量数据库开源项目与开发者社区。 随着 Milvus 社区的不断壮大,用户的需求也越来越多样化。今年 4 月的某天,有位基于大模型做知识库开发的社区用户提出了这样一个问题: 跟这位朋友详细沟通后,了解到他们的具体场景如下: 向量维度: 1536 租户:10K - 20K 个 每个租户数据量 1G 数据总容量: 10 - 20T 总结下来上述场景有 2 个核心特点:一是租户数量多,二是单个租户数据少。 01.三种解决方案 这个问题提出的时候,Milvus 的最新版本是 2.2.8,我们做个角色互换,在当时站在这个用户的角度,留在我们面前的选择有这么几个: 为每个租户创建一个 collection 为每个租户创建一个 parti...
- 下一篇
Jupyter Notebook 遇上 NebulaGraph,可视化探索图数据库
在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中,除了介绍了 ngai 这个小工具之外,还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql,可以更便捷地操作 NebulaGraph。 本文就手把手教你咋在 Jupyter Notebook 中,愉快地玩图数据库。 只要你仔细读完本文,一条 %ngql MATCH p=(n:player)->() RETURN p 命令就可以直接查询出数据,再接上 %ng_draw 就可以画出返回结果。 下面,进入今天的主菜——Jupyter Notebook 扩展:ipython-ngql。 其实,ipython-ngql 这个扩展断断续续地开发了两年,我一直没有开发完成。恰好之前有空,并完成了一直以来的心愿,把 ipython-ngql 重构并正式发布了。它除了完全适配 NebulaGrpah 3.x 所有查询之外,还支持了 Notebook 内的返回结果可视化。 在介绍 ipython-ngql 是什么之前,我先做个简单的 Jupy...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- CentOS7安装Docker,走上虚拟化容器引擎之路
- Linux系统CentOS6、CentOS7手动修改IP地址
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- CentOS关闭SELinux安全模块
- CentOS7编译安装Gcc9.2.0,解决mysql等软件编译问题
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启