网易视频云： PowerDrill 论文读书笔记

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PowerDill 是 Google 内部的一款 BI 产品， 支持交互式 OLAP 查询， 根据 google 论文数据 powerdrill 性能惊人， 30~40 秒内能够处理近 8000 亿行数据。 Powerdrill 的超强处理能力得益于 Google 自研的列存引擎， 号称性能是普通列存的 10~100 倍。

PowerDrill 列存引擎的主要特点：

• 列存储。 与 MonetDB, Vetica 等数据库类似， 按照列组织数据库。 查询只需读取所需的列， 且超强存储压缩能力强是列存的两大优势。 正因为数据量较小， 列存广泛采用全表扫表技术进行查询， 较好地支持了无法事先建索引的 adhoc 类查询。

• 分区。 按照多个列将表分区成差不多大小的 Chunk ， 查询时可检测 Chunk 是否符合查询条件， 跳过不必要 chunk 。 由于分区策略和查询性能相关性比较大， 事先考虑好查询模式，根据查询模式进行分区， 才能获得较大优化。

• 双字典编码。 双字典方式编码如上图所示， 表范围对列值全局编号， chunk 范围对列值重新本地编号， 记录全局编号和 chunk 内本地编号的映射关系到全局字典。 这种编码压缩率较高， 编码后的数据量相当于普通列存压缩后的数据量。 双字典编码采用连续的整数编码列植， 单列 group by 查询时可采用数组替代哈希表存储中间结果， 性能提升较大， 这也是双字典编码的另外一个好处。

• 数据压缩，双字典编码之后， chunk 中包含大量数值相近的正数，可压缩性仍然比较高。 PowerDrill 采用的压缩技术主要有： trie 压缩全局字典， snappy 压缩， 用更短的位来编码列值等。 双字典编码搭配上这些压缩算法， 数据压缩比能做到 50 倍。

• 内存处理。在普通列存储数据库中， 扫描磁盘代价与查询执行代价相近， 所以采用磁盘扫描技术。 与它们不同， PowerDrill 查询处理相比磁盘扫描更快， 所以尽量把数据 Cache 到内存， 用内存处理， 否则会被磁盘性能拖累。

与 Google 自家的 Dremel 类似， PowerDrilll 采用树状查询执行方式， 查询尽量下推到存储（ leaf node ）上去执行， leaf node 查询结果交给中间节点汇总， 中间节点再汇总到根节点， 根节点计算最终查询结果。 PowerDilll 界面的典型操作触发 20 条 SQL ， 1000 台服务器（共计 4T 内存的）集群中， 这些 SQL 在 30~40 秒内完成， 处理近 8000 亿行数据， 平均每个 SQL 查询 2s ， 这比 Dremel 还要快 1 个数量级。

可能的缺点：

• 双字典编码需要做 load 操作。 双字典编码需要全局编码， 所以需要针对全量数据预处理， load 到数据库， 数据导入的代价比较高，数据实时性较差。

• 占资源较多。 Powerdrill 需要大量的内存做计算， 成本较大， 当然 powerdrill 磁盘处理也不会慢， 只是会被磁盘拖累，性能优势损失很多。

• 复杂查询性能未知。 轮文中只是以 3 个单列 group by 查询作为例子， 没有提到 join 等复杂查询， 复杂场景下性能未知。