技术学习分享_一航技术 技术资讯 一体化实时HTAP数据库StoneDB,如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的提升

一体化实时HTAP数据库StoneDB,如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的提升

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众所周知,MySQL 是世界上最流行的 OLTP 数据库之一,截至2022年它在整个数据库行业的市场占有率达到了43.04%(数据来源:Slintel网站)。许多企业将各种业务系统应用于 MySQL 上。然而,随着企业数据量的不断增加,除了在线业务逻辑的读写,数据库还要面对日益复杂的分析性业务需求,比如BI报表、可视化、大数据应用等。而 MySQL 原生的架构(基于流式迭代器模型 Volcano Iterator 的执行引擎,没有利用现代多核 CPU 并行处理能力,按行存储的存储引擎)在 AP 场景中存在天然的缺陷。针对这种情况,为了补足 MySQL 的 AP 能力缺陷,业内围绕 MySQL 做了很多解决方案。主要是围绕 MySQL 搭建的异构 HTAP 数据库系统。什么是 HTAP ?在2014年,Gartner 给出了 HTAP 的严格定义:其目的是为了打破,事务型负载和分析型负载之间的“壁垒”, 使系统能够支持更多的“数据”在两个系统之间流动,以及以这些数据为基础的 “实时业务”的决策。传统架构形式下,为了解决同时处理 TP 负载和 AP 负载的问题,通常采用一套 TP 系统加上一套 AP 系统的方式,TP 和 AP 之间通过 ETL 的方式进行数据同步的来满足业务对实时性的需求,这也是当前业界搭建 HTAP 的主流方案。

 


 

业内围绕 MySQL 搭建 HTAP 主流方案

我们先来看看业界主流的基于 MySQL 的 HTAP 解决方案。

1. MySQL + Hadoop

借助 Hadoop 体系,将MySQL的业务数据,通过 ETL 工具同步至开源大数据系统(如 Hive,Hadoop,Spark 等)搭建的数据仓库,再基于该数仓做数据分析。

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2. MySQL + 数据湖

借助数据湖平台,通过 ETL 工具将 MySQL 数据同步至数据湖,再基于数据湖进行数据、报表、BI 等分析。

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3. MySQL + ClickHouse/Greenplum

通过ETL等数据迁移工具将 MySQL 数据迁移到 ClickHouse/Greenplum 做分析。ClickHouse 官方在 20 年下半年发布了社区版 MaterializeMySQL 引擎 ,可以将 ClickHouse 作为 MySQL 的一个从库同步主节点数据,除了 ETL 工具,业内也有直接将 ClickHouse 作为一个 MySQL 从库直接挂载的方案。

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4. 基于多副本的 Divergent Design

比如兼容 MySQL 协议的 TiDB,在一个 Raft Group 其中一个副本上,通过自研列式存储 (TiFlash) 来响应复杂 AP 查询,并通过 TiDB 的智能路由功能来自动选取数据源,实现一套分布式 HTAP 数据库系统,在分布式领域这块做的是比较好的。

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图片来自 TiDB 官网

以上方案存在的问题

以上几种 HTAP 解决方案,虽然是行业内的主流,但依然存在着一些问题,包括:

  1. 系统架构过重,运维复杂度较高;
  2. TP 数据通过 ETL 方式同步到 AP 系统中,数据延时较大,难以满足服务对分析的实时性要求;
  3. 异构数据库组合,技术上需要维护两套数据库系统,涉及到众多技术栈,对技术人员要求较高;
  4. NewSQL 系统,需要进行各种兼容性适配,适配工作会比较复杂,对技术人员要求也比较高。
  5. 为此,我们带来了在 HTAP 方面的解决方案:StoneDB,一款开源的一体化实时 HTAP 数据库。

 


 

StoneDB:完全兼容 MySQL 生态的一体化行列混合存储 HTAP 数据库

StoneDB 是一款刚刚开源的基于原生 MySQL 的一体化实时 HTAP 数据库,用国内首创的一体化行列混存架构,以极低成本实现高性能的实时HTAP。StoneDB 采用一体化的行列混合存储,跟分布式多副本 Divergent Design 做法不同,是在同一个数据库实例中采用行列混合存储的方案,高度集成,运维复杂度较低,用户使用体验更好。这套架构的设计初衷是用一套数据库,同时解决 TP 和 AP 的问题,更轻量,更优雅,更便捷。目前国外厂商如 Oracle / SQL Server / DB2 等都采用了类似的方案,但是它们都不开源。

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StoneDB 一体化架构图概览(v1.0)

StoneDB 以插件的方式接入 MySQL,通过查询/写入接口和 MySQL server 层进行交互, 当前一体化架构主要特性有:

  • 按列式存储方式组织数据,并结合高效压缩算法,使得 StoneDB 在获得高性能的同时也具有存储成本优势。
  • 基于知识网格(Knowledge Grid)的近似查询及并行处理等机制,使得 StoneDB 在处理海量数据以及复杂查询时候,能够最大限度的减少无关数据的 IO。
  • 利用直方图,数据块位图等众多统计信息来进一步加速查询处理的速度。
  • 采用带有延后重构模型的 Column-at-a-time 的面向列式存储的执行引擎,又进一步提高执行引擎的效率。
  • 提供高速的数据载入能力。

接下来我们看一下 StoneDB 的架构设计:

架构设计:数据组织形式

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在 StoneDB 中,数据按列进行组织。这种数据组织形式,对各类压缩算法友好,可依据各列类型、数据等因素选择合适的高效压缩算法,以达到节约 IO 和 Memory 资源的目的。另外还具备以下优点 :

  • Cache Line 友好。
  • 查询过程中,针对各列的运算并发执行,最后在内存中聚合完整记录集。
  • 即席查询时,只需扫描特定列即可,无需消耗 IO 资源去读取其他列的值。
  • 无需维护索引,支持任意列组合的即席查询。
  • 可以提供基于知识网格能力, 提升数据查找效率。

架构设计:基于列的数据压缩

正如上面所提到的,数据按列进行组织,列中所有记录的类型一致,可以根据数据类型选择对应的高效压缩算法,因为:

  • 列中重复值出现概率高,压缩效果明显。
  • 数据节点大小固定,可以最大化压缩性能和效率。
  • 根据特定的数值类型压缩(int,float,date/time,string 等)。

StoneDB 可以支持多达20+种自适应压缩算法,目前主要使用:

  • PPM
  • LZ4
  • B2
  • Delta等等

架构设计:数据组织结构与知识网格

 

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StoneDB 的查询处理部分如上图所示。查询处理作为整个数据库的大脑,查询优化算法好坏,直接影响查询效率。我们再来讨论一下数据组织结构和知识网格。之前在介绍架构的时候,我们也提到数据的按列组织,而且在每个列中,数据又按更细粒度的数据块进行划分。该种方式所带来的优点有:

  1. 物理数据按固定数据块,进行存储,通常称之为:Data Node,通常为:128KB,系统方便进行 IO 效率的优化。同时,也可为系统提供基于块(Block)的高效压缩/加密算法。
  2. 知识网格可以为查询优化器,执行和压缩算法等提供支持。例如:基于知识网格的查询,优化器会利用知识网格来决定需要抓取哪些 Data Node 来执行数据操作。

我们解释一下相关概念,以下数据节点、元数据节点皆为逻辑概念:

  • 数据节点(Data Node,DN):数据块大小固定(典型值128KB),优化 IO 效率,提供基于块(Block)的高效压缩/加密算法。
  • 知识网格(Knowledge Grid,KG):用于元数据存储。
  • 元数据节点(Metadata Node,MDN):描述数据节点的元数据信息。由知识节点(Knowledge Node,KN)组成,为查询优化器,计划执行和压缩算法等提供支持。

架构设计-查询:知识网格( Knowlegde Grid )概览

 

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架构设计-查询:基于 Knowlegde Grid 的优化器

 

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如上图所示:首先由查询优化器进行基于知识网格的优化,对其所需要处理的数据进行剪枝,其采取的策略为:对于满足查询条件的数据节点,即关联性数据节点,对其采取直接读取并返回的策略;对不确定性数据节点,先进行解压,然后在进行基于查询条件的处理,最后返回处理结果;而对与查询条件完全不相关的数据节点,则直接忽略。

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然后再基于知识网格中的信息进行粗糙集(Rough Set)构建,并确定此次请求所需使用到的数据节点。基于 KN 和 MD ,确定查询涉及到的 DN 节点集合,并将 DN 节点分类。执行计划构建时,会完全规避非关联 DN,仅读取并解压关联 DN,按照特定情况决定是否读取不确定的 DN。如果查询请求的结果可以直接从元数据节点(MDN)中产生(例如 count,max,min 等操作),则直接返回元数据节点中的数据,无需访问物理数据文件。

架构设计-查询:处理流程

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例如对于一个查询请求,通过 KG(知识网格)可以确定3个关联性 DN 和1个不确定性 DN。如果,此请求包含聚合函数。此时只需要解压不确定性 DN,并计算聚合值,再结合3个关联性 DN 中 MDN 上的统计值即可得出最终结果。如果,此请求需要返回具体数据,那么无论关联性 DN 还是不确定性 DN,都需要读取数据块并进行并行解压缩,以便获得最终结果集。

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比如,执行一条select * from xx where seller = 86,内部执行流程如下:

  1. 执行计划优化与执行:
  • 基于知识网格进行 Cost-based 优化
  • IO 线程池维护
  • 内存分配与管理
  1. SMP 支持(并发查询)
  2. 向量化执行

 


 

完全兼容 MySQL 生态的 StoneDB 一体化 HTAP 系统的优势

 

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完全兼容 MySQL 的 StoneDB 一体化 HTAP 数据库。其具有以下几个特点 :

  • 完全兼容 MySQL。无论是语法还是生态 MySQL 用户均可以无缝切换至 StoneDB。
  • 事务、分析一体化。无需ETL,事务型数据实时同步到分析引擎。使得用户可以获取实时业务分析结果。
  • 完全开源。
  • 相较于 MySQL 提供10-100倍的 AP 能力。亿级多表关联急速响应,决策结果无需等待。
  • 10倍导入速度。由于AP场景下,分析数据量巨大,高效导入速度,能给带来良好的用户体验。
  • 1/10的 TCO 成本,StoneDB 拥有高效的压缩算法,无缝的业务迁移能力,还有它的简单架构,都能为用户带来 TCO 的降低。

 


 

StoneDB 2.0 将带来全新架构

 

一体化实时HTAP数据库StoneDB,如何替换MySQL并实现近百倍分析性能的提升

上文介绍的是 StoneDB 单机版本的 1.0 架构。虽然 StoneDB 基于磁盘的列存引擎在AP场景下的表现已经非常出色,但是毕竟其是基于磁盘的解决方案。我们知道,IO和内存在数据库领域又属于极度宝贵的资源,以为进一步提升 StoneDB 的性能,同时也为了减少 AP 负载在执行时候对于 TP 负载的影响。未来我们将在 2.0 版本中将推出了类似于 HEATWAVE 的基于内存计算的列存引擎的全新架构。该版本将基于 MySQL 8.0 构建,基于此引擎我们将实现 AP 负载的全内存计算。有关于 2.0 更多的信息欢迎关注 StoneDB 的官方网站:https://stonedb.io同时,StoneDB 在6月29日已宣布正式开源。如果您感兴趣,可以通过下方链接查看 StoneDB 源码、阅读文档,期待你的贡献!

StoneDB 开源仓库

https://github.com/stoneatom/stonedb

作者:

李浩 StoneDB PMC、StoneDB 首席架构师

曾在华为、爱奇艺、北大方正从事数据库内核核心架构设计。超过10年数据库内核开发经验,擅长查询引擎,执行引擎,大规模并行处理等技术。拥有数十项数据库发明专利,著有《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》。现担任 StoneDB 的首席架构师及 StoneDB 项目 PMC。

高日耀 StoneDB PMC、HTAP 内核架构师

毕业于华中科技大学,喜欢研究主流数据库架构和源码。8年的数据库内核开发经验,曾从事分布式数据库CirroData 、RadonDB 和 TDengine 的内核研发工作,现担任 StoneDB 的内核架构师及 StoneDB 项目 PMC。

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作者: 一航技术

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