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Snova架构篇（一）：Greenplum MPP核心架构

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snova-最佳实践

修改于 2019-12-27 09:33:36

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本节主要从MPP架构入手，结合gp核心架构设计理念为深入理解snova打基础。

参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣

目录：

Postgresql基础
Greenplum数仓平台概览
Greenplum核心架构设计

基本概念：


MPP	大规模并行处理

1.psql基础

客户端应用通过libpq协议连接到PostMaster进程
PostMaster收到连接请求后，fork出一个子进程Postgres Server来处理来自这个连接的查询语句
Postgres Server进程的功能组件可以分成两大类：查询执行和存储管理

2.gp数仓平台概览

大致上可以分为四层：从下至上依次为

核心架构层

服务层

多级容错	在线扩展	任务管理

产品特性

客户端访问和工具

3.核心架构设计：MPP无共享架构

主从节点，主节点负责协调整个集群
一个数据节点可以配置多个节点实例（segment instances）
节点实例并行处理查询（sql）
数据节点有自己的cpu、磁盘和内存（share nothing）
告诉interconnect处理连续数据流（pipeline）

（一）数据均匀分布

在Greenplum数据库中所有表都是分布式的，所以每一张表都会被切片，每个segment实例数据库会存放相应的数据片段。切片（分布）规则可以由用户定义，可选的方案有根据用户对每一张表指定的hash key进行的Hash分布或者选择随机分布。

在决定分布策略时，考虑下列最佳实践：
为所有的表明确定义一个分布列或者随机分布。不要使用默认分布。
理想情况下，使用单个将数据在所有Segment之间均匀分布的列。
不要在查询的WHERE子句中将要使用的列上进行分布。
不要在日期或者时间戳上分布。
分布键列数据应该含有唯一值或者非常高的势。
如果单个列无法实现均匀分布，则使用多列分布键，但不要超过两列。额外的列值通常不会得到更均匀的分布，而且它们要求额外的哈希处理时间。
如果两个列的分布键无法实现数据的均匀分布，则使用随机分布。大部分情况中的多列分布键都要求移动操作来连接表，因此它们对于随机分布来说没有优势。

（二）分布和分区分布（DISTRIBUTE）与分区（PARTITION）

目的：

1. 把大数据切片,便于查询
2. 便于数据库维护
分区创建时，每个分区会自带一个Check约束，来限定数据的范围。Check约束也用于执行查询时定位分区。
支持分区类型：
1. 范围分区 range partition
2. 列表分区 list partition
3. 组合分区

无论是分区表还是非分区表，通过GP的DISTRIBUTE功能，都会把数据分散到各个SEGMENT上去。
分布，是从物理上把数据分散到各个SEGMENT上，这样更有利于并行查询。
分区，是从逻辑上把一个大表分开，这样可以优化查询性能。分区是不会影响数据在各个SEGMENT上的分布情况的

（三）存储：多级分区表

（四）多态存储< 用户自定义存储格式>

行存小结：
全表扫描要扫描更多的数据块。
压缩比较低。
读取任意列的成本不一样，越靠后的列，成本越高。
不适合向量计算、JIT架构。（简单来说，就是不适合批处理形式的计算）
需要REWRITE表时，需要对全表进行REWRITE，例如加字段有默认值。
列存小结：
压缩比高。
仅仅支持AO存储（后面会将）。
读取任意列的成本是一样的。
非常适合向量计算、JIT架构。对大批量数据的访问和统计，效率更高。
读取很多列时，由于需要访问更多的文件，成本更高。例如查询明细。
需要REWRITE表时，不需要对全表操作，例如加字段有默认值，只是添加字段对应的那个文件。

（五）大规模并行数据加载

copy命令

copy工具源于PostgreSQL数据库，copy命令支持文件与表之间的数据加载和表对文件的数据卸载。使用copy命令进行数据加载，数据需要经过Master节点分发到Segment节点，同样使用copy命令进行数据卸载，数据也需要由Segment发送到Master节点，由Master节点汇总后再写入外部文件，这样就限制了数据加载与卸载的效率，但是数据量较小的情况下，copy命令就非常方便。