行存储的写入是一次完成的，如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，可以保证数据的完整性。列式存储需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多(因为磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际消耗更大。

数据修改实际上也是一次写入过程，不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。

所以，行式存储在数据写入和修改上具有很大优势。

列式存储在数据读取和解析、分析数据上具有优势

数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题。

列式存储中的每一列数据类型是相同的，不存在二义性问题，例如，某列类型为整型int,那么它的数据集合一定是整型数据，这种情况使数据解析变得十分容易。相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。

所以，列式存储在数据读取和解析数据做数据分析上更具优势。

综上所述，行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略，数量大可能会影响到数据的处理效率。列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域比较重要。一般来说一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万或者几十亿行的数据，但是OLAP分析时只是获取少数的列，对于这种场景列式数据库只需要读取对应的列即可，行式数据库需要读取所有的数据列，因此这种场景更适合列式数据库，可以大大提高OLAP数据分析的效率。

在存储引擎方面，Doris 采用列式存储，按列进行数据的编码压缩和读取，能够实现极高的压缩比，同时减少大量非相关数据的扫描，从而更加有效利用 IO 和 CPU 资源。

3、支持丰富的索引结构

Doris 也支持比较丰富的索引结构，来减少数据的扫描：

Sorted Compound Key Index，可以最多指定三个列组成复合排序键，通过该索引，能够有效进行数据裁剪，从而能够更好支持高并发的报表场景。

Z-order Index ：使用 Z-order 索引，可以高效对数据模型中的任意字段组合进行范围查询。

Min/Max ：有效过滤数值类型的等值和范围查询。

Bloom Filter ：对高基数列的等值过滤裁剪非常有效。

Invert Index ：能够对任意字段实现快速检索。

4、支持多种存储模型

在存储模型方面，Doris 支持多种存储模型，针对不同的场景做了针对性的优化：

Aggregate Key 模型：相同 Key 的 Value 列合并，通过提前聚合大幅提升性能。

Unique Key 模型：Key 唯一，相同 Key 的数据覆盖，实现行级别数据更新。

Duplicate Key 模型：明细数据模型，满足事实表的明细存储。

5、支持物化视图

Doris 也支持强一致的物化视图，物化视图的更新和选择都在系统内自动进行，不需要用户手动选择，从而大幅减少了物化视图维护的代价。

6、MPP架构设计

在查询引擎方面，Doris 采用 MPP 的模型，节点间和节点内都并行执行，也支持多个大表的分布式 Shuffle Join，从而能够更好应对复杂查询。

7、支持向量化查询引擎

在计算机系统的体系结构中，存储系统是一种层次结构，典型服务器计算机的存储层次结构如上图，上图表述了CPU、CPU三级缓存、内存、磁盘数据容量与数据读取速度对比，我们可以看出存储媒介距离CPU越近，则访问数据的速度越快。

注意：缓存就是数据交换的缓冲区，缓存往往都是RAM(断电即掉的非永久储存),它们的作用就是帮助硬件更快地响应。CPU缓存的定义为CPU与内存之间的临时数据交换器，它的出现是为了解决CPU运行处理速度与内存读写速度不匹配的矛盾，CPU缓存一般直接跟CPU芯片集成或位于主板总线互连的独立芯片上，现阶段的CPU缓存一般直接集成在CPU上。CPU往往需要重复处理相同的数据、重复执行相同的指令，如果这部分数据、指令，CPU能在CPU缓存中找到，CPU就不需要从内存或硬盘中再读取数据、指令，从而减少了整机的响应时间。

由上图可知，从内存读取数据速度比磁盘读取数据速度要快1000倍，从CPU缓存中读取数据的速度比从内存中读取数据的速度最快要快100倍，从CPU寄存器中读取数据的速度为300ps(1000ps 皮秒 = 1ns)，比CPU缓存要快3倍还多。从寄存器中访问数据的速度，是从内存访问数据速度的300倍，是从磁盘中访问数据速度的30万倍。

如果能从CPU寄存器中访问数据对程序的性能提升意义非凡，向量化执行就是在寄存器层面操作数据，为上层应用程序的性能带来了指数级的提升。

何为向量化执行？向量化执行，可以简单地看作一项消除程序中循环的优化。 这里用一个形象的例子比喻。小胡经营了一家果汁店，虽然店里的鲜榨苹果汁深受大家喜爱，但客户总是抱怨制作果汁的速度太慢。小胡的店里只有一台榨汁机，每次他都会从篮子里拿出一个苹果，放到榨汁机内等待出汁。如果有8个客户，每个客户都点了一杯苹果汁，那么小胡需要重复循环8次上述的榨汁流程，才能榨出8杯苹果汁。如果制作一杯果汁需要5分钟，那么全部制作完毕则需要40分钟。为了提升果汁的制作速度，小胡想出了一个办法。他将榨汁机的数量从1台增加到了8台，这么一来，他就可以从篮子里一次性拿出8个苹果，分别放入8台榨汁机同时榨汁。此时，小胡只需要5分钟就能够制作出8杯苹果汁。为了制作n杯果汁，非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次，而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。

为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令，SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据。现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式(其他的还有指令级并行和线程级并行)，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。

Doris 查询引擎是向量化的查询引擎，所有的内存结构能够按照列式布局，能够达到大幅减少虚函数调用、提升 Cache 命中率，高效利用 SIMD 指令的效果。在宽表聚合场景下性能是非向量化引擎的 5-10 倍。

8、动态调整执行计划

Doris 采用了 Adaptive Query Execution 技术，可以根据 Runtime Statistics 来动态调整执行计划，比如通过 Runtime Filter 技术能够在运行时生成 Filter 推到 Probe 侧，并且能够将 Filter 自动穿透到 Probe 侧最底层的 Scan 节点，从而大幅减少 Probe 的数据量，加速 Join 性能。Doris 的 Runtime Filter 支持 In/Min/Max/Bloom Filter。

9、采用CBO和RBO 查询优化器

数据库SQL语句执行流程如下：

在SQL优化器中最重要的一个组件是查询优化器（Query Optimization），在海量数据分析中一条SQL生成的执行计划搜索空间非常庞大，查询优化器的目的就是对执行计划空间进行裁剪减少搜索空间的代价，查询优化器对于SQL的执行来说非常重要，不管是关系型数据库系统Oracle、MySQL还是大数据领域中的Hive、SparkSQL、Flink SQL都会有一个查询优化器进行SQL执行计划优化。

有的数据库系统会采用自研的查询优化器，而有的则会采用开源的查询优化器插件，比如Apache Calcite就是一个优秀的开源查询优化器插件。而像Oracle数据库的查询优化器，则是Oracle公司自研的一个核心组件，负责解析SQL，其目的是按照一定的原则来获取目标SQL在当前情形下执行的最高效执行路径。

查询优化器主要解决的是多个连接操作的复杂查询优化，负责生成、制定SQL的执行计划，目前主要有2种查询优化器：基于规则的优化器（RBO）与基于代价的优化器（CBO），下面分别大致了解RBO和CBO优化器原理:

RBO(Rule-Based Optimization):

RBO即基于规则的优化器，该优化器按照硬编码在数据库中的一系列规则来决定SQL的执行计划，只要求我们按照这套规则来写SQL语句，无论表中的数据分布和数据量如何都不会影响这套规则下的执行计划。以Oracle数据库为例，RBO根据Oracle指定的优先顺序规则，对指定的表进行执行计划的选择。比如在规则中：索引的优先级大于全表扫描。

通过以上可以了解到在RBO对数据不“敏感”，但在实际的场景中，数据的量级以及数据的分布会严重影响同样的SQL执行性能，这也是RBO的缺点所在，所以RBO生成的执行计划往往不是最优的。

CBO(Cost-Based Optimization)：

CBO即基于代价的优化器，该优化器通过根据优化规则对关系表达式进行转换，按照表、索引、列等信息生成多个执行计划，然后CBO会通过根据统计信息(Statistics)和代价模型(Cost Model)计算各种可能“执行计划”的“代价”，即COST，从中选用COST最低的执行方案，作为实际运行方案。

CBO依赖数据库对象的统计信息，这些信息包括：SQL执行路径的I/O，网络开销、CPU使用情况等，目前各大数据库和大数据的计算引擎都倾向于使用CBO，或者 两者结合（可以基于两者选择最优的执行计划，提高效率） 。像在Oracle10g开始彻底放弃了RBO，MySQL使用的也是CBO优化器；在大数据领域中 Hive也在0.14版本引入CBO，Spark计算框架使用的是Catalyst查询引擎（基于Scala开发），这种查询引擎支持RBO和CBO优化器，Flink计算框架使用的是Calcite查询引擎（开源），这种查询引擎也是同时支持RBO和CBO优化器。

同样，Doris中在优化器方面也是使用 CBO 和 RBO 结合的优化策略，RBO 支持常量折叠、子查询改写、谓词下推等，CBO 支持 Join Reorder。目前 CBO 还在持续优化中，主要集中在更加精准的统计信息收集和推导，更加精准的代价模型预估等方面。

二、整体架构

Doris主要整合了Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式，编码和压缩) 的技术。

为什么要将这三种技术整合？

Mesa可以满足我们许多存储需求的需求，但是Mesa本身不提供SQL查询引擎。
Impala是一个非常好的MPP SQL查询引擎，但是缺少完美的分布式存储引擎。
自研列式存储：存储层对存储数据的管理通过storage_root_path路径进行配置，路径可以是多个。存储目录下一层按照分桶进行组织，分桶目录下存放具体的tablet，按照tablet_id命名子目录。

因此选择了这三种技术的组合。

Doris的系统架构如下，Doris主要分为FE和BE两个组件：

Doris的架构很简洁，使用MySQL协议，用户可以使用任何MySQL ODBC/JDBC和MySQL客户端直接访问Doris，只设FE(Frontend)、BE(Backend)两种角色、两个进程，不依赖于外部组件，方便部署和运维。
- FE：Frontend，即 Doris 的前端节点。主要负责接收和返回客户端请求、元数据以及集群管理、查询计划生成等工作
- BE：Backend，即 Doris 的后端节点。主要负责数据存储与管理、查询计划执行等工作。
- FE,BE都可线性扩展
FE主要有两个角色，一个是follower，另一个是observer。多个follower组成选举组，会选出一个master，master是follower的一个特例，Master跟follower，主要是用来达到元数据的高可用，保证单节点宕机的情况下，元数据能够实时地在线恢复，而不影响整个服务。
Observer节点仅从 leader 节点进行元数据同步，不参与选举。可以横向扩展以提供元数据的读服务的扩展性。
数据的可靠性由BE保证，BE会对整个数据存储多副本或者是三副本。副本数可根据需求动态调整。

三、元数据结构

Doris采用==Paxos协议以及Memory+ Checkpoint + Journal的机制==来确保元数据的高性能及高可靠。元数据的每次更新，都会遵照以下几步：

首先写入到磁盘的日志文件中
然后再写到内存中
最后定期checkpoint到本地磁盘上

相当于是一个纯内存的一个结构，也就是说所有的元数据都会缓存在内存之中，从而保证FE在宕机后能够快速恢复元数据，而且不丢失元数据。

Leader、follower和 observer它们三个构成一个可靠的服务，如果发生节点宕机的情况，一般是部署一个leader两个follower，目前来说基本上也是这么部署的。就是说三个节点去达到一个高可用服务。单机的节点故障的时候其实基本上三个就够了，因为FE节点毕竟它只存了一份元数据，它的压力不大，所以如果FE太多的时候它会去消耗机器资源，所以多数情况下三个就足够了，可以达到一个很高可用的元数据服务。

四、数据分发

数据主要都是存储在BE里面，BE节点上物理数据的可靠性通过多副本来实现，默认是3副本，副本数可配置且可随时动态调整,满足不同可用性级别的业务需求。FE调度BE上副本的分布与补齐。
如果说用户对可用性要求不高，而对资源的消耗比较敏感的话，我们可以在建表的时候选择建两副本或者一副本。比如在百度云上我们给用户建表的时候，有些用户对它的整个资源消耗比较敏感，因为他要付费，所以他可能会建两副本。但是我们一般不太建议用户建一副本，因为一副本的情况下可能一旦机器出问题了，数据直接就丢了，很难再恢复。一般是默认建三副本，这样基本可以保证一台机器单机节点宕机的情况下不会影响整个服务的正常运作。

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大数据Doris（二）：Doris原理篇

Doris原理篇

一、Doris 特点

1、支持标准SQL接口

2、列式存储引擎