什么是列式存储 与OLTP对比有什么优势？

列式存储（Column-oriented Storage）并不是一项新技术，最早可以追溯到 1983 年的论文 Cantor。然而，受限于早期的硬件条件和使用场景，主流的事务型数据库（OLTP）大多采用行式存储，直到近几年分析型数据库（OLAP）的兴起，列式存储这一概念又变得流行。

总的来说，列式存储的优势一方面体现在存储上能节约空间、减少 IO，另一方面依靠列式数据结构做了计算上的优化。本文将着重介绍列式存储的数据组织方式，包括数据的布局、编码、压缩等。

一、什么是列式存储

传统 OLTP 数据库通常采用行式存储。以下图为例，所有的列依次排列构成一行，以行为单位存储，再配合以 B+ 树或 SS-Table 作为索引，就能快速通过主键找到相应的行数据：

行式存储对于 OLTP 场景是很自然的：大多数操作都以实体（Entity）为单位，即大多为增删改查一整行记录，显然把一行数据存在物理上相邻的位置是个很好的选择。

然而，对于 OLAP 场景，一个典型的查询需要遍历整个表，进行分组、排序、聚合等操作，这样一来按行存储的优势就不复存在了。更糟糕的是，分析型 SQL 常常不会用到所有的列，而仅仅对其中某些感兴趣的列做运算，那一行中无关的列也不得不参与扫描。

列式存储就是为这样的需求设计的。如下图所示，同一列的数据被一个接一个紧挨着存放在一起，表的每列构成一个长数组：

显然，列式存储对于 OLTP 不友好，一行数据的写入需要同时修改多个列。但对 OLAP 场景有着很大的优势：

当查询语句只涉及部分列时，只需要扫描相关的列

每一列的数据都是相同类型的，彼此间相关性更大，对列数据压缩的效率较高

小贴士：

BigTable（HBase）是列式存储吗？

很多文章将 BigTable 归为列式存储。但严格地说，BigTable 并非列式存储，虽然论文中提到借鉴了 C-Store 等列式存储的某些设计，但 BigTable 本身按 Key-Value Pair 存储数据，和列式存储并无关系。

有一点迷惑的是 BigTable 的列簇（Column Family）概念，列簇可以被指定给某个 Locality Group，决定了该列簇数据的物理位置，从而可以让同一主键的各个列簇分别存放在最优的物理节点上。由于 Column Family 内的数据通常具有相似性，对它做压缩要比对整个表压缩效果更好。

另外，值得强调的一点是：列式数据库可以是关系型、也可以是 NoSQL，这和是否是列式并无关系。本文中讨论的 C-Store 就采用了关系模型。

Column Families in BigTable

二、起源：DSM 分页模式

我们知道，由于机械磁盘受限于磁头寻址过程，读写通常都以一块（Block）为单位，故在操作系统中被抽象为块设备，与流设备相对。这能帮助上层应用更好地管理储存空间、增加读写效率等。

这一特性直接影响了数据库储存格式的设计：数据库的 Page 对应一个或几个物理扇区，让数据库的 Page 和扇区对齐，提升读写效率。

那如何将数据存放到页上呢？

大多数服务于在线查询的 DBMS 采用 NSM （N-ary Storage Model），即按行存储的方式，将完整的行（即关系 relation）从 Header 开始依次存放。页的最后有一个索引，存放了页内各行的起始偏移量。由于每行长度不一定是固定的，索引可以帮助我们快速找到需要的行，而无需逐个扫描。

NSM 的缺点在于：如果每次查询只涉及很小的一部分列，那多余的列依然要占用掉宝贵的内存以及 CPU Cache，从而导致更多的 IO。为了避免这一问题，很多分析型数据库采用 DSM（Decomposition Storage Model），即按列分页：将 Relation 按列拆分成多个 Sub-relation。类似的，页的尾部存放了一个索引：

顺便一提，2001 年 Ailamaki 等人提出 PAX （Partition Attributes Cross） 格式，尝试将 DSM 的一些优点引入 NSM，将两者的优点相结合。

具体来说，NSM 能更快速地取出一行记录，这是因为一行的数据相邻，保存在同一页；DSM 能更好地利用 CPU Cache 以及使用更紧凑的压缩。PAX 的做法是将一个页划分成多个 Minipage，Minipage 内按列存储，而一页中的各个 Minipage 能组合成完整的若干 Relation。

如今，随着分布式文件系统的普及和磁盘性能的提高，很多先进的 DBMS 已经抛弃了按页存储的模式。但是其中的某些思想，例如数据分区、分区内索引、行列混合等，仍然处处可见于这些现代的系统中。

分布式储存系统虽然不再有页的概念，但是仍然会将文件切割成分块进行储存，但分块的粒度要远远大于一般扇区的大小（如 HDFS 的 Block Size 一般是128MB）。更大的读写粒度是为了适应网络 IO 更低的带宽以获得更大的吞吐量，但另一方面也牺牲了细粒度随机读写。

三、列数据的编码与压缩

无论对于磁盘还是内存数据库，IO 相对于 CPU 通常都是系统的性能瓶颈，合理的压缩手段不仅能节省空间，也能减少 IO 、提高读取性能。列式存储在数据编码和压缩上具有天然的优势。

以下介绍的是 C-Store 中的数据编码方式，具有一定的代表性。

根据：数据本身是否按顺序排列（Self-Order）以及数据有多少不同的取值（Distinct Values），我们分成以下 4 种情况讨论：

有序且Distinct值不多。使用一系列的三元组（v，f，n）对列数据编码，表示数值v从第f行出现，一共有n个（即f到f+n？1行）。例如：数值4出现在12-18行，则编码为 （4，12，7）。

无序且Distinct值不多。对于每个取值v构造一个二进制串b，表示v所在位置的Bitmap。例如：如果一列的数据是0，0，1，1，2，1，0，2，1，则编码为（0，110000100）、（1，001101001）和（2，000010010）。由于Bitmap是稀疏的，可以对其再进行行程编码。

有序且Distinct值多。对于这种情况，把每个数值表示为前一个数值加上一个变化量（Delta），当然第一个数值除外。例如，对于一列数据1，4，7，7，8，12，可以表示为序列1，3，3，0，1，4。显然编码后的数据更容易被Dense Pack，且压缩比更高。

无序且Distinct值多。对于这种情况没有很好的编码方式。

编码之后，还可以对数据进行压缩。由于一列的数据本身具有相似性，即使不做特殊编码，也能取得相对较好的压缩效果。通常采用 Snappy 等支持流式处理、吞吐量高的压缩算法。

最后，编码和压缩不仅是节约空间的手段，更多时候也是组织数据的手段。在 PowerDrill、Dremel 等系统中，我们会看到很多编码本身也兼具了索引的功能，例如在扫描中跳过不需要的分区，甚至完全改表查询执行的方式。

四、列式存储与分布式文件系统

在现代的大数据架构中，GFS、HDFS 等分布式文件系统已经成为存放大规模数据集的主流方式。分布式文件系统相比单机上的磁盘，具备多副本高可用、容量大、成本低等诸多优势，但也带来了一些单机架构所没有的问题：

读写均要经过网络，吞吐量可以追平甚至超过硬盘，但是延迟却要比硬盘大得多，且受网络环境影响很大；

可以进行大吞吐量的顺序读写，但随机访问性能很差，大多不支持随机写入。为了抵消网络的 Overhead，通常写入都以几十MB为单位。

上述缺点对于重度依赖随机读写的 OLTP 场景来说是致命的。所以我们看到，很多定位于 OLAP 的列式存储选择放弃 OLTP 能力，从而能构建在分布式文件系统之上。

要想将分布式文件系统的性能发挥到极致，无非有几种方法：按块（分片）读取数据、流式读取、追加写入等。我们在后面会看到一些开源界流行的列式存储模型，将这些优化方法体现在存储格式的设计中。

五、列式存储系统案例

1、C-Store （2005） / Vertica

大多数 DBMS 都是为了写优化，而 C-Store 是第一个为了读优化的 OLTP 数据库系统，虽然从今天的视角看它应当算作 HTAP 。在 Ad-Hoc 的分析型查询、ORM 的在线查询等场景中，大多数操作都是查询而非写入，在这些场景中列式存储能取得更好的性能。像主流的 DBMS 一样，C-Store 支持标准的关系型模型。

就像本文开头即提到——列式存储不是新鲜事。C-Store 的主要贡献有以下几点：

通过精心设计的 Projection 同时实现列数据的多副本和多种索引方式；

用读写分层的方式兼顾了（少量）写入的性能；

此外，C-Store 可能是第一个现代的列式存储数据库实现，其设计启发了无数后来的商业或开源数据库，就比如 Vertica。

数据模型

C-Store 是关系型数据库，它的逻辑表和其他数据库中的并没有什么不同。但是在 C-Store 内部，逻辑表被纵向拆分成 Projections，每个 Projection 可以包含一个或多个列，甚至可以包含来自其他逻辑表的列（构成索引）。当然，每个列至少会存在于一个 Projection 上。

下图的例子中，EMP 表被存储为 3 个 Projections，DEPT 被存储为 1 个 Projection。每个 Projection 按照各自的 Sort key 排序，在图中用下划线表示 Sort key。

Projection 内是以列式存储的：里面的每个列分别用一个数据结构存放。为了避免列太长引起问题，也支持每个 Projection 以 Sort key 的值做横向切分。

查询时 C-Store 会先选择一组能覆盖结果中所有列的 Projections 集合作为 Covering set，然后进行 Join 计算重构出原来的行。为了能高效地进行 Projections 的 Join（即按照另一个 Key 重新排序），引入 Join Index 作为辅助，其中存储了 Proj1 到 Proj2 的下标映射关系。

Projection 是有冗余性的，常常 1 个列会出现在多个 Projections 中，但是它们的顺序也就是 Sort key 并不相同，因此 C-Store 在查询时可以选用最优的一组 Projections，使得查询执行的代价最小。

巧妙的是，C-Store 的 Projection 冗余性还用来实现 K-safe 高可用（容忍最多 K 台机器故障），当部分节点宕机时，只要 C-Store 还能找到某个 Covering set 就能执行查询，虽然不一定是最优的 Covering set 组合。

从另一个角度看，C-Store 的 Projection 可以看作是一种物化（Materialized）的查询结果，即查询结果在查询执行前已经被预先计算好。并且由于每个列至少出现在一个 Projection 当中，没有必要再保存原来的逻辑表。

为任意查询预先计算好结果显然不现实，但是如果物化某些经常用到的中间视图，就能在预计算代价和查询代价之间获得一个平衡。C-Store 物化的正是以某个 Sort key 排好序（甚至 JOIN 了其他表）的一组列数据，同时预计算的还有 Join Index。

2、Apache ORC

Apache ORC 最初是为支持 Hive 上的 OLAP 查询开发的一种文件格式，如今在 Hadoop 生态系统中有广泛的应用。ORC 支持各种格式的字段，包括常见的 Int、String 等，也包括 Struct、List、Map 等组合字段，字段的 meta 信息就放在 ORC 文件的尾部（这被称为自描述的）。

数据结构及索引

为分区构造索引是一种常见的优化方案，ORC 的数据结构分成以下 3 个层级，在每个层级上都有索引信息来加速查询：

File Level：即一个 ORC 文件，Footer 中保存了数据的 meta 信息，还有文件数据的索引信息，例如各列数据的最大最小值（范围）、NULL 值分布、布隆过滤器等，这些信息可用来快速确定该文件是否包含要查询的数据。每个 ORC 文件中包含多个 Stripe。

Stripe Level：对应原表的一个范围分区，里面包含该分区内各列的值。每个 Stripe 也有自己的一个索引放在 Footer 里，和 File-Level 索引类似。

Row-Group Level ：一列中的每 10000 行数据构成一个 Row-Group，每个 Row-Group 拥有自己的 Row-Level 索引，信息同上。

ORC 里的 Stripe 就像传统数据库的页，它是 ORC 文件批量读写的基本单位。这是由于分布式储存系统的读写延迟较大，一次 IO 操作只有批量读取一定量的数据才划算。这和按页读写磁盘的思路也有共通之处。

像其他很多储存格式一样，ORC 选择将统计数据和 Metadata 放在 File 和 Stripe 的尾部而不是头部。

但 ORC 在 Stripe 的读写上还有一点优化，那就是把分区粒度小于 Stripe 的结构（如 Column 和 Row-Group）的索引统一抽取出来放到 Stripe 的头部。这是因为在批处理计算中一般是把整个 Stripe 读入批量处理的，将这些索引抽取出来可以减少在批处理场景下需要的 IO（批处理读取可以跳过这一部分）。

ACID 支持

Apache ORC 提供有限的 ACID 事务支持。受限于分布式文件系统的特点，文件不能随机写，那如何把修改保存下来呢？

类似于 LSM-Tree 中的 MVCC 那样，Writer 并不是直接修改数据，而是为每个事务生成一个 Delta 文件，文件中的修改被叠加在原始数据之上。当 Delta 文件越来越多时，通过 Minor Compaction 把连续多个 Delta 文件合成一个；当 Delta 变得很大时，再执行 Major Compaction 将Delta 和原始数据合并。

这种保持基线数据不变、分层叠加 Delta 数据的优化方式在列式存储系统中十分常见，是一种通用的解决思路。

别忘了 ORC 的 Delta 文件也是写入到分布式储存中的，因此每个 Delta 文件的内容不宜过短。这也解释了 ORC 文件虽然支持事务，但主要是对批量写入的事务比较友好，不适合频繁且细小地写入事务的原因。

3、Dremel （2010） / Apache Parquet

Dremel 是 Google 研发的用于大规模只读数据的查询系统，用于进行快速的 Ad-Hoc 查询，弥补 MapReduce 交互式查询能力的不足。为了避免对数据的二次拷贝，Dremel 的数据就放在原处，通常是 GFS 这样的分布式文件系统，为此需要设计一种通用的文件格式。

Dremel 的系统设计和大多 OLAP 的列式数据库相比，并无太多创新点，但是其精巧的存储格式却变得流行起来，Apache Parquet 就是它的开源复刻版。要注意的是，Parquet 和 ORC 一样都是一种存储格式，而非完整的系统。

嵌套数据模型

Google 内部大量使用 Protobuf 作为跨平台、跨语言的数据序列化格式，相比 JSON 要更紧凑并具有更强的表达能力。Protobuf 不仅允许用户定义必须（Required）和可选（Optinal）字段，还允许用户定义 Repeated 字段，意味着该字段可以出现 0～N 次，类似变长数组。

Dremel 格式的设计目的就是按列来存储 Protobuf 的数据。由于 Repeated 字段的存在，这要比按列存储关系型的数据困难一些。一般的思路可能是用终止符表示每个 Repeat 结束，但是考虑到数据可能很稀疏，Dremel 引入了一种更为紧凑的格式。

作为例子，下图左半边展示了数据的 Schema 和 2 个 Document 的实例，右半边是序列化之后的各个列：

序列化之后的列多出了 R、D 两列，分别代表 Repetition Level 和 Definition Level，通过这两个值就能确保唯一地反序列化出原本的数据。

Repetition Level 表示当前值在哪一个级别上重复。对于非 Repeated 字段只要填上 Trivial 值 0 即可；否则，只要这个字段可能出现重复（无论本身是 Repeated 还是外层结构是 Repeated），应当为 R 填上当前值在哪一层上 Repeat。

举个例子说明，对于 Name.Language.Code 我们一共有三条非 NULL 的记录：

第一个是 en-us，出现在第一个 Name 的第一个 Lanuage 的第一个 Code 里面。在此之前，这三个元素是没有重复过的，都是第一次出现。所以其 R=0

第二个是 en，出现在下一个 Language 里面。也就是说 Language 是重复的元素。Name.Language.Code 中Language 排第二个，所以其 R=2

第三个是 en-gb，出现在下一个 Name 中，Name 是重复元素，排第一个，所以其 R=1

注意到 en-gb 是属于第3个 Name 的而非第2个Name，为了表达这个事实，我们在 en 和 en-gb中间放了一个 R=1 的 NULL。

Definition Level 是为了说明 NULL 被定义在哪一层，也就宣告那一层的 Repeat 到此为止。对于非 NULL 字段只要填上 Trivial 值，即数据本身所在的 Level 即可。

同样举个例子，对于 Name.Language.Country 列：

us 非 NULL 值填上 Country 字段的 Level 即 D=3

NULL 在 R1 内部，表示当前 Name 之内、后续所有 Language 都不含有 Country 字段，所以D为2。

NULL 在 R1 内部，表示当前 Document 之内、后续所有 Name 都不含有 Country 字段，所以D为1。

gb 非 NULL 值填上 Country 字段的 Level 即 D=3

NULL 在 R2 内部，表示后续所有 Document 都不含有 Country 字段，所以D为0。

可以证明，结合 R、D 两个数值一定能唯一构建出原始数据。为了高效编解码，Dremel 在执行时首先构建出状态机，之后利用状态机处理列数据。不仅如此，状态机还会结合查询需求和数据的 Structure 直接跳过无关的数据。

状态机实现可以说是 Dremel 论文的最大贡献。但是受限于篇幅，有兴趣的同学请参考文末的“文章参考”。

六、总结

本文介绍了列式存储的存储结构设计。抛开种种繁复的细节，我们看到，以下这些思想或设计是具有共性的：

跳过无关的数据。从行存到列存，就是消除了无关列的扫描；ORC 中通过三层索引信息，能快速跳过无关的数据分片。

编码既是压缩，也是索引。Dremel 中用精巧的嵌套编码避免了大量 NULL 的出现；C-Store 对 Distinct 值的编码同时也是对 Distinct 值的索引；PowerDrill 则将字典编码用到了极致。

假设数据不可变。无论 C-Store、Dremel 还是 ORC，它们的编码和压缩方式都完全不考虑数据更新。如果一定要有更新，暂时写到别处、读时合并即可。

数据分片。处理大规模数据，既要纵向切分也要横向切分，不必多说。