各位同行朋友，本篇是本系列的最后一篇，也是最舒服的一篇，因?yàn)橹v內(nèi)容是自動(dòng)優(yōu)化，也就是不需要DBA主動(dòng)干預(yù)，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)沒(méi)事就給自己做優(yōu)化！是不是有種躺贏的感覺(jué)？讓本人給大家匯報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)到底是怎么實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化的？

柏睿數(shù)據(jù)內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫(kù)RapidsDB的自動(dòng)優(yōu)化體現(xiàn)在2個(gè)階段：

數(shù)據(jù)入庫(kù)過(guò)程

入庫(kù)過(guò)程的自動(dòng)優(yōu)化解決2個(gè)常見(jiàn)的OLAP型MPP數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)題，傳統(tǒng)的數(shù)控則需要外部手段或者手工執(zhí)行命令來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的優(yōu)化效果：

1、自動(dòng)優(yōu)化小批量寫(xiě)入（比如單行插入）過(guò)程，解決高頻小數(shù)據(jù)量寫(xiě)入的性能低下問(wèn)題；

2、自動(dòng)優(yōu)化數(shù)據(jù)入庫(kù)前排序入庫(kù)過(guò)程，解決因新數(shù)據(jù)無(wú)序?qū)懭氘a(chǎn)生的查詢性能不高問(wèn)題。

RapidsDB實(shí)現(xiàn)的方式如下：

跟其他友商分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的列存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)不同，RapidsDB將新寫(xiě)入的數(shù)據(jù)先將它們以跳表的方式臨時(shí)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。這個(gè)操作由數(shù)據(jù)庫(kù)后臺(tái)自動(dòng)處理的，這些以行存方式的跳過(guò)列表數(shù)據(jù)，可以對(duì)讀取可見(jiàn)。

具體一點(diǎn)，向列存表插入數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)先寫(xiě)入臨時(shí)的行存跳表或創(chuàng)建新的列存儲(chǔ)支持行段。至于是臨時(shí)表還是新建行段，數(shù)據(jù)庫(kù)引擎需要由根據(jù)插入數(shù)據(jù)量大小和列存儲(chǔ)索引的當(dāng)前狀態(tài)的自動(dòng)觸發(fā)確定的。每個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)16 MB，是 INSERT 或 LOAD DATA 寫(xiě)入數(shù)據(jù)優(yōu)化的默認(rèn)閾值。當(dāng)超過(guò)這個(gè)閾值時(shí)，當(dāng)前外部寫(xiě)入的數(shù)據(jù)就會(huì)在內(nèi)存經(jīng)過(guò)排序后，直接寫(xiě)入新建的行段，反之則臨時(shí)存放在行存跳表中，經(jīng)過(guò)超時(shí)或者新來(lái)數(shù)據(jù)達(dá)到閾值后，寫(xiě)入列存行段中。

經(jīng)過(guò)上述操作，數(shù)據(jù)入庫(kù)過(guò)程的自動(dòng)優(yōu)化完成。

數(shù)據(jù)入庫(kù)后

入庫(kù)過(guò)程后的自動(dòng)優(yōu)化，就是為了解決傳統(tǒng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)甚至Hadoop平臺(tái)也非常常見(jiàn)的：在用戶使用一段時(shí)間后，發(fā)現(xiàn)如果沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)進(jìn)行人工定時(shí)維護(hù)，則會(huì)引起性能大幅下降的問(wèn)題，RapidsDB的3個(gè)自動(dòng)優(yōu)化手段，就是解決核心的3個(gè)性能影響因素：

1、無(wú)論做增刪改操作，數(shù)據(jù)庫(kù)都會(huì)自動(dòng)對(duì)相關(guān)的列存行段中的數(shù)據(jù)自動(dòng)重新排序，保證最佳的查詢性能；

2、當(dāng)列存行段內(nèi)重新排序完成后，其外的行段組會(huì)重新做排序組織，進(jìn)一步使數(shù)據(jù)有序，二次優(yōu)化性能；

3、經(jīng)過(guò)上述2點(diǎn)的優(yōu)化，有序數(shù)據(jù)使壓縮率得到提升，數(shù)據(jù)文件也得到合并，數(shù)據(jù)文件個(gè)數(shù)同時(shí)也會(huì)減少。IO讀寫(xiě)性能可以在整個(gè)使用過(guò)程中，一直保存在極高的狀態(tài)中。

基本實(shí)現(xiàn)手段如下：

我們都知道如果表中的行在所有行段中都是全局排序的，那么列式表的性能最好。實(shí)際上，在連續(xù)寫(xiě)入的情況下，維持這樣的順序是極難的。

RapidsDB使用了一種高級(jí)的算法，允許它在新增或更新數(shù)據(jù)時(shí)盡可能保持有序。這個(gè)過(guò)程被稱為background merger，并且為使行段的數(shù)據(jù)順序能夠得到持續(xù)優(yōu)化，則該過(guò)程會(huì)一直在后臺(tái)自動(dòng)運(yùn)行。

當(dāng)background merger在運(yùn)行過(guò)程中，在庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)被增刪改等改變時(shí)，它會(huì)停止到當(dāng)前任務(wù)并且重新開(kāi)始。鑒于每次只處理一小塊行段數(shù)據(jù)，所以被停止的任務(wù)影響的只是少量的數(shù)據(jù)。只有在大量的更新工作負(fù)載下，重新排序處理效率才會(huì)顯著減慢，這是因?yàn)榱硪粋€(gè)機(jī)制pessimistic merger會(huì)鎖定當(dāng)前正在處理的行段。用戶也可以通過(guò)運(yùn)行命令OPTIMIZE TABLE手動(dòng)觸發(fā)pessimistic merger。我們將在下面解釋如何決定是否有必要進(jìn)行該指令，并如何運(yùn)行它。

RapidsDB使用sorted row segment group（排序行段組）的概念來(lái)描述參與排序的一組行段。即行段重新排序的過(guò)程，并且對(duì)于一個(gè)行段而言，其最小的行號(hào)不小于其之前的任何行段中最大的行號(hào)，則這些行段形成排序的行段組。這里所描述的一行比另一行小，是代表該行的CLUSTERED COLUMNSTORE鍵的列值比另一行的列值小。

如果數(shù)據(jù)有一個(gè)完美的全局順序，它將由一個(gè)排序的行段組組成。如果剛?cè)霂?kù)的原始數(shù)據(jù)是以完全隨機(jī)的順序排列的，那么它會(huì)包含與行段一樣多的排序行段組。background merger的任務(wù)邏輯就是重新組織行段之間的行，即盡量減少排序的行段組的數(shù)量。

以下面的例子直觀介紹：

要檢查特定表的已排序行段組的當(dāng)前狀態(tài)，請(qǐng)?jiān)贑LI環(huán)境中運(yùn)行SHOW COLUMNAR MERGE STATUS FOR來(lái)查看：

讓我們仔細(xì)看結(jié)果的第一行，我們知道存儲(chǔ)在分區(qū)0上的表的切片具有3個(gè)有序的行段組，一個(gè)由741個(gè)行段組成，一個(gè)由16個(gè)行段組成，最后一個(gè)由1行段組成，共計(jì)758個(gè)行段?？紤]這種有序的行段組對(duì)非常簡(jiǎn)單查詢的影響：

根據(jù)排序行段組的定義，第一個(gè)排序的行段組最多包含一個(gè)包含user_group = 15的行的行段，除非user_group = 15位于兩個(gè)行段的邊界上，或者如果存在較大數(shù)據(jù)傾斜并且?guī)讉€(gè)行段僅由user_group = 15的行組成。類似的，第二排序行段組中最多一個(gè)行段包含相關(guān)行。這樣，總共758個(gè)行段中只有三個(gè)將被打開(kāi)和具體化。雖然本例中的查詢非常簡(jiǎn)單，但類似的推理同樣適用于復(fù)雜查詢中。

現(xiàn)在我們看一下分區(qū)2上有序的行段組。很明顯，它的優(yōu)化程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于剩下的2個(gè)，類似上面所示的選擇查詢將會(huì)導(dǎo)致物化8個(gè)行段。如果啟用了background merger，并且沒(méi)有或者少量工作負(fù)載同時(shí)運(yùn)行，那么這個(gè)分區(qū)將會(huì)在幾秒鐘內(nèi)得到優(yōu)化。然而，在數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行大量的增刪改任務(wù)時(shí)，background merger的處理性能會(huì)被影響。在這種情況下，不如通過(guò)手動(dòng)觸發(fā)pessimistic merger，讓增刪改任務(wù)和后臺(tái)優(yōu)化任務(wù)前后腳獨(dú)立完成更合理：

如果當(dāng)我們執(zhí)行OPTIMIZE TABLE時(shí)運(yùn)行SHOW COLUMNAR MERGE STATUS，那么我們將會(huì)看見(jiàn)其作用：

新出現(xiàn)的一行代表分區(qū)3上正在進(jìn)行一個(gè)手動(dòng)合并，此時(shí)已經(jīng)完成了53.12%的工作任務(wù)。

當(dāng)完成合并任務(wù)后，現(xiàn)在情況更好了：

請(qǐng)注意，在本例中，沒(méi)有任何分區(qū)被合并到單個(gè)有序的行段組中。其原因是，兩種不同的合并方式均采用一種高級(jí)算法，該算法被優(yōu)化為在并發(fā)寫(xiě)入的情況下進(jìn)行小的分批次工作，并將數(shù)據(jù)保持在幾個(gè)有序的行段組中，而不是試圖將所有數(shù)據(jù)合并到單個(gè)有序的行段組中。如果可以犧牲一些數(shù)據(jù)處理時(shí)間來(lái)獲得更高的查詢性能，則可以運(yùn)行手動(dòng)命令，將每個(gè)分區(qū)上的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)有序的行段組中：

此時(shí)，任何選擇查詢將只具體化每一個(gè)分區(qū)的一個(gè)行段。

當(dāng)向列式表中插入少量行時(shí)，使用內(nèi)存中行存儲(chǔ)支持的段來(lái)存儲(chǔ)行。當(dāng)這個(gè)以行存儲(chǔ)為基礎(chǔ)的段被填滿時(shí)，后臺(tái)刷新程序background flusher會(huì)定期將這些行刷新到磁盤中。通過(guò)運(yùn)行OPTIMIZE TABLEFLUSH，可以手動(dòng)將受行存儲(chǔ)支持的段刷新到磁盤中。

至此，例子中數(shù)據(jù)表t的后臺(tái)自動(dòng)排序完成了。整個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)須用戶干預(yù)，僅通過(guò)自動(dòng)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了高性能。

目前，RapidsDB已經(jīng)在國(guó)有某大行普惠金融項(xiàng)目應(yīng)用中運(yùn)行超過(guò)10個(gè)月，產(chǎn)品自動(dòng)優(yōu)化證明了它的能力和價(jià)值。中間經(jīng)歷過(guò)幾次10TB級(jí)的數(shù)據(jù)加載，每天10GB級(jí)的數(shù)據(jù)新增和更新，以及定時(shí)的滾動(dòng)式刪除。過(guò)程中，技術(shù)團(tuán)隊(duì)無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)做任何優(yōu)化干預(yù)，相同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)操作沒(méi)有任何性能下降的跡象！

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