分析型数据仓库中读写分离的实现

和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比，数据仓库有一个很大的特点，就是主要面向批量写和查询进行优化，可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。

神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。

为什么要进行读写分离

分析性数据仓库一般有如下几个特点：

1. 面临着复杂的多维分析需求，能够进行任意维度的上卷下钻；
2. 存储的数据维度一般较多，所以是宽表，而且一般比较稀疏；
3. 数据量比较大，一次写入，多次查询。

针对这样特点，分析性数据库一般选择列存储数据格式，例如 Parquet 等。优点是对于统计分析效率很高，而且对于稀疏的宽表具有很高的存储压缩比。所以我们可以认为列存储格式是一种面向读进行优化的存储格式，我们称为 ReadOptimized Store（ROS）。

但是列存储格式也有一个缺点：这种格式的数据一旦生成，就很难进行修改，也很难往已有的数据文件当中插入新数据，只能增加新的数据文件。像 MySQL 这种传统的数据库，使用的行存储文件格式是一种适合修改和插入的存储格式，我们可以认为这种行存储格式是面向写进行优化的存储格式，称为 WriteOptimized Store（WOS）。

综上所诉，要实现一个可以秒级导入、秒级查询的分析型数据库，如果只选用 ROS，则很难支持大数据量的秒级导入。如果只选用 WOS，则很难实现任意维度的秒级查询，所以我们需要进行读写分离。

读写分离的实现原理

数据仓库当中需要同时存在 WOS 和 ROS，这样对于所有的写操作我们都生成 WOS 型文件；同时所有的读操作，则主要依赖于 ROS 文件，但也要查询少量的 WOS 文件。整体示意图如下：

图1 读写分离原理图

如图所示，WOS 文件需要定期转换为 ROS 文件，同时因为 ROS 在数据仓库当中一般是分为多个 Partition 存在，所以一个 WOS 可能转化为多个 ROS。转化的过程需要是原子操作，因为对上层查询引擎来说，同一时刻，同样的数据只能有一份。

开源方案的操作

前面简单介绍了读写分离方案的原理，具体的工程实践过程中，神策数据的工程师还面临着很多方案的选择和实践难点。下面简单介绍一下神策数据在搭建数据仓库的实践中啃过的“硬骨头”。

ROS 的选择比较简单，我们的工程师选择了 Parquet+ Impala 的查询方案，同时结合我们的业务特点做了很多代码级别的优化。（相关链接：付力力: 基于Impala构建实时用户行为分析引擎）WOS 的选择可能会比较多，我们可以选择常用的 HDFS 行存储文件格式，例如 TextFile、SequenceFile、Avro 等。

以 SequenceFile 为例，我们在定义自己的 Impala 表的时候，可以指定一个特殊的 Partition 文件的存储格式为 SequenceFile，同时其它的 Partition 作为正常的按照日期 Partition 的数据，指定格式为 Parquet，这种方式的优势体现在始终只有一个表。

后来基于查询效率和未来架构升级方面的考虑，我们最终选择了 Kudu 作为 WOS，架构实现示意图如下：

图2 读写分离的实现图

如图所示，我们会建立三张物理表，其中两张 Kudu 表作为 WOS，一张 Parquet 表作为 ROS。所有的写操作都会写入到 Ingesting 状态的 Kudu 表中，当 Ingesting 表写到一定大小之后，会自动转换为 Staging 状态。

这时我们一方面生成一张新的 Kudu 表作为 Ingesting 表，另一方面开始 WOS 到 ROS 的转换，通过一个叫做 Mover 的任务执行这个操作。将 Staging 状态的 Kudu 表中的数据全部转换到对应 Partition 的 Parquet 表当中。

Staging 状态的表转换完成且 Ingesting 状态的表写满时，会触发一个切表操作，需要更新元数据，告诉 Impala 使用新的数据进行查询，整个切表的操作是原子的。而且已经转化的 Staging 表还需要保留一段时间，避免切表之前发起的查询操作没有及时执行完成。

对于查询请求来说我们会建立一个包含 Staging 表、Ingesting 表和 ROS 表的虚拟表，即一个 View。用户的查询始终指向一个 View，但是下面的物理表会经常发生变化。这样就兼顾查询数据的不断更新及查询性能的优化两方面了。

在实现的过程中还有很多具体的工作，例如如何对表进行加列操作，保证各个表的结构一致；Parquet 表中碎文件较多影响查询效率，如何定期合并等。限于篇幅，这里不再具体介绍。神策数据最终的技术架构如下图：

图3 神策数据技术架构图

综上所述，神策数据为了实现数据驱动，在数据仓库的读写效率方面做了比较深入的探索，也参考了众多优秀的开源项目，做了适配产品的优化，累计十万行代码以上，大数据行业技术才是企业的核心竞争力，也希望大家在技术和业务层面进行开放性的探讨。