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压缩率提升 48%,详解 Apache Doris 存储压缩优化之道|Deep Dive

摘要 本文基于 ClickBench 数据集,展示了 Apache Doris 如何通过选择压缩算法、调整数据页大小与分桶数、优化编码策略以及改进数据排序来提升压缩效率。最终,相同数据集的压缩空间从 16.08 GB 降至 8.2 GB,压缩率提升 48.6%。通过合理的调整与优化,Doris 成功在保持查询性能的同时显著降低了存储成本。 在分析型数据库中,列式存储是压缩和查询性能的核心基础。它按列组织数据,同一列值类型一致且分布相似,为编码与压缩算法提供极高空间局部性和可预测性。当存储的值变化较小或重复频繁时,列式布局能够减少冗余存储,并提升向量化扫描的 CPU 效率。 Apache Doris 作为一款典型的列式存储引擎,可独立存储每一列数据。导入时,每列数据写入近似固定大小的数据页,经过编码和压缩处理,以实现更紧凑的存储。在 Doris 中,数据的压缩和解压均以数据页为单位,压缩算法的上下文限制在单个数据页内。因此,数据页大小、编码方式及压缩算法都直接影响最终的压缩效率和查询性能。 在接下来的章节中,我们将结合基于 ClickBench 数据集,较为直观的展示 Apache Do...

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