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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...

当“电子表格”的标准答案遇到新问题:Excel是终点,SpreadJS是起点 | 葡萄城技术团队

当“电子表格”的标准答案遇到新问题:Excel是终点,SpreadJS是起点 在企业办公和数据处理的领域,Microsoft Excel无疑是当之无愧的“标准答案”。数十年来,它以其强大的计算能力、灵活的表格功能和深厚的用户基础,成为个人数据处理和分析的首选工具。无论是制作报表、分析数据还是进行简单的图表可视化,Excel都游刃有余。然而,当企业数字化转型进入深水区,当应用开发的主战场从个人桌面转向Web、移动端和云端时,我们面临着一套全新的竞赛规则。在这个新赛场上,比拼的是无缝集成、实时协同、个性化定制和快速迭代。这时,我们会尴尬地发现,作为“文件”的Excel,与需要深度融入业务流的“应用组件”之间,存在一道难以逾越的鸿沟。问题的本质,在于 “软件”与“控件” 的根本区别:软件是一个独立的应用实体;而控件,则是可以任意嵌入、灵活调配的活模块。下面,就让我们通过三个回合的对比,看清SpreadJS这款纯前端表格控件,如何在新赛道上解决Excel作为文件所无法应对的挑战。 第一回合:集成与部署能力对比——孤立的岛屿 vs. 无缝的拼图 Excel(文件):依赖本地安装,体验割裂的“孤岛...

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