分级存储

时间:2022-06-29 00:57:08

1.简介

在数据库领域,分级存储是一种常见的需求,即将一部分较旧的数据转存至本地其他磁盘卷(通常是更低速的磁盘卷)或对象存储方案中。较旧的数据(冷数据)通常不会被用户频繁查询或计算,但是存储在本地会占用大量磁盘资源,因此将不常用的数据存储在对象存储中,或将其从高速磁盘(如 ssd)转存至较低速的磁盘(如 hdd),可以有效节约资源开销。本文将介绍 DolphinDB 的分级存储功能的基本原理和如何使用。


2.使用介绍


2.1 参数配置

在使用分级存储前,需要先配置相应的参数:

冷数据磁盘卷配置项 ​​coldVolumes​

coldVolumes=file:/{your_local_path},s3://{your_bucket_name}/{s3_path_prefix}

我们使用 ​​coldVolumes​​ 配置项来指定存储冷数据的文件目录。该参数支持配置为本地路径(以 file:/ 开头)或者 s3 路径(以 s3:// 开头)。也可指定多个路径,路径间用逗号隔开。

例如:

coldVolumes=file://home/mypath/hdd/<ALIAS>,s3://bucket1/data/<ALIAS>

注意

不同数据节点需要配置不同的 ​​coldVolumes​​​ 路径,否则可能会造成不同 ​​datanode​​​ 间数据的相互覆盖。这里通过 ​​<ALIAS>​​​ 宏定义,让每个 ​​datanode​​ 将数据放到 /home/mypath/hdd/ 目录下按照节点别名命名的目录中。

如果您配置了 S3 路径,那么还需要配置 AWS S3 插件,以及 S3 的 ​​AccessKeyId​​​,​​SecretAccessKey​​​,​​Region​​ 等信息:

pluginDir=plugins //指定节点的插件目录,需要将AWS S3插件放到plugins目录下
preloadModules=plugins::awss3 //系统启动后自动加载AWS S3插件
s3AccessKeyId={your_access_key_id}
s3SecretAccessKey={your_access_screet_key}
s3Region={your_s3_region}


2.2 设置数据迁移范围

在 DolphinDB 中,您可以使用 ​​setRetentionPolicy​​函数的参数 hoursToColdVolume 来配置数据的保留时间。

假设在上文中,我们已经配置了 ​​coldVolumes​​:

coldVolumes=file://home/dolphindb/tiered_store/<ALIAS>

DolphinDB 通过数据的时间列来确定需要迁移的数据,所以需要对应的数据库存在时间分区的分区方案。首先,我们先创建一个时间列 ​​VALUE​​ 分区的数据库,并写入最近十五天的数据:

db = database("dfs://db1", VALUE, (date(now()) - 14)..date(now())) //创建一个按照时间列VALUE分区的数据库
data = table((date(now()) - 14)..date(now()) as cdate, 1..15 as val) //创建一个table,时间列为最近15天
tbl = db.createPartitionedTable(data, "table1", `cdate)
tbl.append!(data)

接着,我们使用 ​​setRetentionPolicy​​函数做如下配置:

超过五天(120h)的数据将会被迁移至冷数据层,超过三十天(720h)的数据将会删除。因为 ​​database​​​ 只有一层 ​​VALUE​​ 分区,所以时间列分区维度为0。

setRetentionPolicy(db, 720, 0, 120)

2.3 触发数据迁移

设置之后,DolphinDB 会在后台每隔1小时检查并迁移范围内的数据。这里为了演示方便,我们使用 ​​moveHotDataToColdVolume​​函数来手动触发迁移。

pnodeRun(moveHotDataToColdVolume) //在每个datanode上执行函数,手动触发迁移

之后,DolphinDB 会发起最近15天到最近7天的分区的数据迁移任务。DolphinDB 使用原有的 recovery 机制实现数据的迁移,可以通过 ​​getRecoveryTaskStatus​​函数来查看 recovery 任务的执行状态:

rpc(getControllerAlias(), getRecoveryTaskStatus) //可以看到创建了最近15天到最近7天的数据迁移任务

可能的结果样式(省略某些列):

TaskId

TaskType

ChunkPath

Source

Dest

Status

2059a13f-00d7-1c9e-a644-7a23ca7bbdc2

LoadRebalance

/db1/20230209/4

NODE0

NODE0

Finish

  1. 如果配置了多个 ​​coldVolumes​​​,会随机将分区迁往不同的 ​​coldVolumes​​。
  2. 如果 ​​coldVolumes​​ 是本地路径,会使用文件拷贝的方式进行迁移。
  3. 如果 ​​coldVolumes​​ 是 S3 路径,会使用 AWS S3 插件进行多线程的上传,速度相对于本地路径可能较慢。
  4. 在迁移时,分区会暂时不可用。

当 recovery 任务结束之后,已经被迁移的分区权限变为 ​​READ_ONLY​​​,我们可以使用 ​​select​​​ 语句进行查询,但是不能使用 ​​update​​​, ​​delete​​​, ​​append!​​ 等语句进行更新、删除或写入。

select * from tbl where cdate = date(now()) - 10 //查询迁移后的数据
update tbl set val = 0 where cdate = date(now()) - 10 //更新迁移后的数据。会报错 “chunk {ChunkID} is not allowed to write.”

特殊地,我们使用 ​​dropTable​​​,​​dropParititon​​​,​​dropDatabase​​ 等 drop DDL 操作来进行数据的整体删除时,对象存储上对应的分区数据也会被删除。这里不再赘述。

您可以使用 ​​getClusterChunksStatus​​ 函数查看对应分区的权限:

rpc(getControllerAlias(), getClusterChunksStatus)

可能的结果样式(省略了某些列):

chunkId

file

permission

ef23ce84-f455-06b7-6842-c85e46acdaac

/db1/20230216/4

READ_ONLY(已经被迁移的分区)

260ab856-f796-4a87-3d4b-993632fb09d9

/db1/20230223/4

READ_WRITE(没有被迁移的分区)

3 机制介绍


3.1 自动数据迁移触发机制

使用 ​​setRetentionPolicy​​ 函数设置好后,DolphinDB 会使用后台工作线程,每隔1小时按照数据库的时间分区检查在(当前时间 - hoursToColdVolume - 10天,当前时间 - hoursToColdVolume)范围内是否存在需要被迁移的数据,如果存在,则触发数据迁移,生成对应的 recovery 任务。在触发时,工作线程可能不会一次性将所有的符合条件的分区全部迁移,而是以 DB 为单位,每隔一小时迁移一部分 DB 的数据。这样可以减少 recovery 的压力,提高可用性。

举例来说,假设有两个DB:​​dfs://db1​​​,​​dfs://db2​​。它们都按照时间分区。hoursToColdVolume 设置120h,即保留5天内的数据:

  • 在2023.02.20 17:00时,工作线程可能会将 db1 下所有2023.02.05~2024.02.15(但不包含02.15)的分区进行迁移。
  • 在2023.02.20 18:00时,可能会将 db2 下的所有2023.02.05~2024.02.15(但不包含02.15)的分区进行迁移。
  • 如果工作线程的检查覆盖完整的一天,会保证在2023.02.20这一天结束前将所有 db 的2023.02.05~2024.02.15(但不包含02.15)的分区进行迁移。


3.2 数据迁移机制

分级存储依托于 DolphinDB 的 recovery 机制,以分区为单位,将每个节点的分区副本迁移到低速磁盘或者 S3 对象存储中。数据迁移内部的大致流程:

  1. 用户使用 ​​setRetentionPolicy​​ 函数设置 hoursToColdVolume 来配置数据的保留时间
  2. DDB 后台线程根据时间分区检查需要被迁移的数据,创建 recovery 任务
  3. recovery 任务执行,上传或拷贝对应的数据文件到对应的 S3/ 本地路径。
  4. 修改分区元数据,更新分区路径,修改分区权限为 ​​READ_ONLY​​。


3.3 数据读取机制

当使用 ​​select​​ 语句读取数据时,如果对应的分区文件位于 S3 上,我们会使用 S3 插件的相关 API 来代替本地文件 API 来进行数据读取、获取文件长度、获取目录下的所有文件等文件操作,其余读取流程与正常的引擎读取流程一致。

因为 S3 的网络请求相比于本地磁盘读取过于慢,且保存到 S3 上的文件不会被修改。基于此,DolphinDB 将文件长度等部分元数据以及读取的文件数据存入缓存。如果读取的数据已经被缓存,则不需要再通过 S3 文件 API 创建网络请求,而是从缓存中读取返回,从而节省了昂贵的网络开销。


4. 总结

DolphinDB 的分级存储功能,能够将冷数据定期迁移至低速磁盘或云端,同时支持 ​​select​​ 语句进行正常的读取、计算,能够满足金融及物联网用户节省高速存储资源,降低无谓资源开销的需求。