Apache Druid 底层存储设计(列存储与全文检索)

导读：首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式。其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的特点。最后将学习到一种优雅的底层数据文件结构。

今日格言：优秀的软件，从模仿开始的原创。

了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。那么为什么其可以具有这些能力，Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力？

Druid 的底层数据存储方式就是其可以实现这些能力的关键。本篇文章将为你详细讲解 Druid 底层文件 Segment 的组织方式。

带着问题阅读：

1. Druid 的数据模型是怎样的？
2. Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？
3. Segment 文件标识组成部分？
4. Segment 如何分片存储数据？
5. Segment 新老版本数据怎么生效？

Segment 文件

Druid 将数据存储在 segment 文件中，segment 文件按时间分区。在基本配置中，将为每一个时间间隔创建一个 segment 文件，其中时间间隔可以通过granularitySpec的segmentGranularity参数配置。为了使 Druid 在繁重的查询负载下正常运行，segment 的文件大小应该在建议的 300mb-700mb 范围内。如果你的 segment 文件大于这个范围，那么可以考虑修改时间间隔粒度或是对数据分区，并调整partitionSpec的targetPartitonSize参数(这个参数的默认值是 500 万行)。

数据结构

下面将描述 segment 文件的内部数据结构，该结构本质上是列式的，每一列数据都放置在单独的数据结构中。通过分别存储每个列，Druid 可以通过仅扫描实际需要的那些列来减少查询延迟。

Druid 共有三种基本列类型：时间戳列，维度列和指标列，如下图所示：

timestamp和metric列很简单：在底层，它们都是由 LZ4 压缩的 interger 或 float 的数组。一旦查询知道需要选择的行，它就简单的解压缩这些行，取出相关的行，然后应用所需的聚合操作。与所有列一样，如果查询不需要某一列，则该列的数据会被跳过。

维度列就有所不同，因为它们支持过滤和分组操作，所以每个维度都需要下列三种数据结构：

1. 将值(始终被视为字符串)映射成整数 ID 的字典，
2. 用 1 编码的列值列表，以及
3. 对于列中每一个不同的值，用一个bitmap指示哪些行包含该值。

为什么需要这三种数据结构？字典仅将字符串映射成整数 id，以便可以紧凑的表示 2 和 3 中的值。3 中的

bitmap也称为反向索引，允许快速过滤操作（特别是，位图便于快速进行 AND 和 OR 操作）。最后，group by和TopN需要 2 中的值列表，换句话说，仅基于过滤器汇总的查询无需查询存储在其中的维度值列表。

为了具体了解这些数据结构，考虑上面示例中的“page”列，下图说明了表示该维度的三个数据结构。

1: 编码列值的字典
  {
    "Justin Bieber": 0,
    "Ke$ha": 1
  }

2: 列数据
  [0,0,1,1]

3: Bitmaps - 每个列唯一值对应一个
  value="Justin Bieber": [1,1,0,0]
  value="Ke$ha":         [0,0,1,1]

注意bitmap和前两种数据结构不同：前两种在数据大小上呈线性增长（在最坏的情况下），而 bitmap 部分的大小则是数据大小和列基数的乘积。压缩将在这里为我们提供帮助，因为我们知道，对于“列数据”中的每一行，只有一个位图具有非零的条目。这意味着高基数列将具有极为稀疏的可压缩高度位图。Druid 使用特别适合位图的压缩算法来压缩 bitmap，如roaring bitmap compressing（有兴趣的同学可以深入去了解一下）。

如果数据源使用多值列，则 segment 文件中的数据结构看起来会有所不同。假设在上面的示例中，第二行同时标记了“ Ke $ ha” 和 “ Justin Bieber”主题。在这种情况下，这三个数据结构现在看起来如下：

1: 编码列值的字段
  {
    "Justin Bieber": 0,
    "Ke$ha":         1
  }

2: 列数据
  [0,
   [0,1],  <--Row value of multi-value column can have array of values
   1,
   1]

3: Bitmaps - one for each unique value
  value="Justin Bieber": [1,1,0,0]
  value="Ke$ha":         [0,1,1,1]
                            ^
                            |
                            |
    Multi-value column has multiple non-zero entries

注意列数据和Ke$ha位图中第二行的更改，如果一行的一个列有多个值，则其在“列数据“中的输入是一组值。此外，在”列数据“中具有 n 个值的行在位图中将具有 n 个非零值条目。

命名约定

segment 标识通常由数据源，间隔开始时间(ISO 8601 format)，间隔结束时间(ISO 8601 format)和版本号构成。如果数据因为超出时间范围被分片，则 segment 标识符还将包含分区号。如下：
segment identifier=datasource_intervalStart_intervalEnd_version_partitionNum

Segment 文件组成

在底层，一个 segment 由下面几个文件组成：

• version.bin
  4 个字节，以整数表示当前 segment 的版本。例如，对于 v9 segment，版本为 0x0, 0x0, 0x0, 0x9。

• meta.smoosh
  存储关于其他 smooth 文件的元数据（文件名和偏移量）。

• XXXXX.smooth

  这些文件中存储着一系列二进制数据。

  这些smoosh文件代表一起被“ smooshed”的多个文件，分成多个文件可以减少必须打开的文件描述符的数量。它们的大小最大 2GB（以匹配 Java 中内存映射的 ByteBuffer 的限制）。这些smoosh文件包含数据中每个列的单独文件，以及index.drd带有有关该 segment 的额外元数据的文件。

  还有一个特殊的列，称为__time，是该 segment 的时间列。

在代码库中，segment 具有内部格式版本。当前的 segment 格式版本为v9。

列格式

每列存储为两部分：

1. Jackson 序列化的 ColumnDescriptor
2. 该列的其余二进制文件

ColumnDescriptor 本质上是一个对象。它由一些有关该列的元数据组成（它是什么类型，它是否是多值的，等等），然后是可以反序列化其余二进制数的序列化/反序列化 list。

分片数据

分片

对于同一数据源，在相同的时间间隔内可能存在多个 segment。这些 segment 形成一个block间隔。根据shardSpec来配置分片数据，仅当block完成时，Druid 查询才可能完成。也就是说，如果一个块由 3 个 segment 组成，例如：

sampleData_2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z_v1_0
sampleData_2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z_v1_1
sampleData_2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z_v1_2

在对时间间隔的查询2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z完成之前，必须装入所有 3 个 segment。

该规则的例外是使用线性分片规范。线性分片规范不会强制“完整性”，即使分片未加载到系统中，查询也可以完成。例如，如果你的实时摄取创建了 3 个使用线性分片规范进行分片的 segment，并且系统中仅加载了两个 segment，则查询将仅返回这 2 个 segment 的结果。

模式变更

替换 segment

Druid 使用 datasource，interval，version 和 partition number 唯一地标识 segment。如果在一段时间内创建了多个 segment，则分区号仅在 segment ID 中可见。例如，如果你有一个一小时时间范围的 segment，但是一个小时内的数据量超过单个 segment 所能容纳的时间，则可以在同一小时内创建多个 segment。这些 segment 将共享相同的 datasource，interval 和 version，但 partition number 线性增加。

foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_0
foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_1
foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_2

在上面的示例 segment 中，dataSource = foo，interval = 2015-01-01 / 2015-01-02，version = v1，partitionNum =0。如果在以后的某个时间点，你使用新的模式重新索引数据，新创建的 segment 将具有更高的版本 ID。

foo_2015-01-01/2015-01-02_v2_0
foo_2015-01-01/2015-01-02_v2_1
foo_2015-01-01/2015-01-02_v2_2

Druid 批量索引（基于 Hadoop 或基于 IndexTask 的索引）可确保每个间隔的原子更新。在我们的示例中，在将所有v2segment2015-01-01/2015-01-02都加载到 Druid 集群中之前，查询仅使用v1segment。一旦v2加载了所有 segment 并可以查询，所有查询将忽略v1segment 并切换到这些v2segment。之后不久，v1segment 将被集群卸载。

请注意，跨越多个 segment 间隔的更新仅是每个间隔内具有原子性。在整个更新过程中，它们不是原子的。例如，当你具有以下 segment：

foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_0
foo_2015-01-02/2015-01-03_v1_1
foo_2015-01-03/2015-01-04_v1_2

在v2构建完并替换掉v1segment 这段时间期内，v2segment 将被加载进集群之中。因此在完全加载v2segment 之前，群集中可能同时存在v1和v2segment。

foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_0
foo_2015-01-02/2015-01-03_v2_1
foo_2015-01-03/2015-01-04_v1_2

在这种情况下，查询可能会同时出现v1和和v2segment。

segment 多个不同模式

同一数据源的 segment 可能具有不同的 schema。如果一个 segment 中存在一个字符串列（维），但另一个 segment 中不存在，则涉及这两个 segment 的查询仍然有效。缺少维的 segment 查询将表现得好像维只有空值。同样，如果一个 segment 包含一个数字列（指标），而另一部分则没有，则对缺少该指标的 segment 的查询通常会“做正确的事”。缺少该指标的聚合的行为就好像该指标缺失。

最后

一、文章开头的问题，你是否已经有答案

1. Druid 的数据模型是怎样的？（时间戳列，维度列和指标列）
2. Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？（编码映射表、列值列表、Bitmap）
3. Segment 文件标识组成部分？(datasource，interval，version 和 partition numbe)
4. Segment 如何分片存储数据？
5. Segment 新老版本数据怎么生效？

二、知识扩展

1. 什么是列存储？列存储和行存储的区别是什么？
2. 你了解 Bitmap 数据结构吗？
3. 深入了解roaring bitmap compressing压缩算法。
4. Druid 是如何定位到一条数据的？详细流程是怎样的？

*请持续关注，后期将为你拓展更多知识。对 Druid 感兴趣的同学也可以回顾我之前的系列文章。

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