开源的MySQL数据仓库解决方案:Infobright

Infobright   2014-08-31 18:34:37 发布
您的评价:
     
5.0
收藏     3收藏
文件夹
标签
(多个标签用逗号分隔)

1.  概述


       Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright简单易用,快速安装部署,使用中无需复杂操作,能大幅度减少管理工作;在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时,更能够显示出令人惊叹的速度。相比于MySQL,其查询速度提升了数倍甚至数十倍,在同类产品中单机性能处于领先地位。为企业剧增的数据规模、增长的客户需求以及较高的用户期望提供了全面的解决方案。

Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案,引入了列存储方案,高强度的数据压缩,优化的统计计算(类似sum/avg/group by之类),
infobright 是基于mysql的,但不装mysql亦可,因为它本身就自带了一个。mysql可以粗分为逻辑层和物理存储引擎,infobright主要实现的就是一个存储引擎,但因为它自身存储逻辑跟关系型数据库根本不同,所以,它不能像InnoDB那样直接作为插件挂接到mysql,它的逻辑层是mysql的逻辑 层加上它自身的优化器。

2.  Infobright特征

优点:
1)大数据量查询性能强劲、稳定:查询性能高,如百万、千万、亿级记录数条件下,同等的SELECT查询语句,速度比MyISAM、InnoDB等普通的MySQL存储引擎快5~60倍。高效查询主要依赖特殊设计的存储结构对查询的优化,但这里优化的效果还取决于数据库结构和查询语句的设计。
2)存储数据量大:TB级数据大小,几十亿条记录。数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具(百G/小时)和高数据压缩比(>10:1)
3)高数据压缩比:号称平均能够达到 10:1 以上的数据压缩率。甚至可以达到40:1,极大地节省了数据存储空间。高数据压缩比主要依赖列式存储和 patent-pending 的灵活压缩算法。
4)基于列存储:无需建索引,无需分区。即使数据量十分巨大,查询速度也很快。用于数据仓库,处理海量数据没一套可不行。不需要建索引,就避免了维护索引及索引随着数据膨胀的问题。把每列数据分块压缩存放,每块有知识网格节点记录块内的统计信息,代替索引,加速搜 索。
5)快速响应复杂的聚合类查询:适合复杂的分析性SQL查询,如SUM, COUNT, AVG, GROUP BY

限制:
1)不支持数据更新:社区版Infobright只能使用“LOAD DATA INFILE”的方式导入数据,不支持INSERT、UPDATE、DELETE。

       这使对数据的修改变得很困难,这样就限制了它作为实时数据服务的数据仓库来使用。用户要么忍受数据的非实时或非精确,这样对最(较)新数据的分析准确性就降低了许多;要么将它作为历史库来使用,带来的问题是实时库用什么?很多用户选择数据仓库系统,不是因为存储空间不够,而是数据加载性能和查询性能无法满足要求。
2)不支持高并发:只能支持10多个并发查询

        虽然单库 10 多个并发对一般的应用来说也足够了,但较低的机器利用率对投资者来说总是一件不爽的事情,特别是在并发小请求较多的情况下。

3). 没有提供主从备份和横向扩展的功能。

       如果没有主从备份,想做备份的话,也可以主从同时加载数据,但只能校验最终的数据一致性,这会使得从机在数据加载时停服务的时间较长;横向扩展方面,倒不是 Infobright 的错,它本身就不是分布式的存储系统,但如果把它搞成一个分布式的系统,应该是一件比较好玩的事情。



与MySQL对比:
  1、infobright适用于数据仓库场合:即非事务、非实时、非多并发;分析为主;存放既定的事实(基本不会再变),例如日志,或汇总的大量的 数据。所以它并不适合于应对来自网站用户的请求。实际上它取一条记录比mysql要慢很多,但它取100W条记录会比mysql快。
  2、mysql的总数据文件占用空间通常会比实际数据多,因为它还有索引。infobright的压缩能力很强大,按列按不同类型的数据来压缩。
  3、服务形式与接口跟mysql一致,可以用类似mysql的方式启用infobright服务,然后原来连接mysql的应用程序都可以以类似的 方式连接与查询infobright。这对熟练mysql者来说是个福音,学习成本基本为0。
  infobright有两个发布版:开源的ICE及闭源商用的IEE。ICE提供了足够用的功能,但不能 INSERT,DELETE,UPDATE,只能LOAD DATA INFILE。IEE除提供更充分的功能外,据说查询速度也要更快。

3.  架构

基于MySQL的内部架构 – Infobright采取与MySQL相似的内部架构

     下面是Infobright的架构图:

20130921132649421.png
灰色部分是mysql原有的模块,白色与蓝色部分则是 infobright自身的。

系统结构分析:
跟mysql一样的两层结构:
上面一层是逻辑层,处理查询逻辑(服务及应用管理),下面一层是存储引擎。
一逻辑层:
逻辑层右端的loader与unloader是infobright的数据导入导出模块,也即处理SQL语句里LOAD DATA INFILE … 与SELECT … INTO FILE任务,由于infobright面向的是海量数据环境,所以这个数据导入导出模块是一个独立的服务,并非直接使用mysql的模块。逻辑层的 infobright优化器包在mysql查询优化器的外面,如下面将会提到的,因为它的存储层有一些特殊结构,所以查询优化方式也跟 mysql有很大差异。
存储引擎
Infobright 的默认存储引擎是brighthouse,但是Infobright还可以支持其他的存储引擎,比如MyISAM、MRG_MyISAM、Memory、 CSV。Infobright通过三层来组织数据,分别是DP(Data Pack)、DPN(Data Pack Node)、KN(Knowledge Node)。而在这三层之上就是无比强大的知识网络(Knowledge Grid)。
Data Pack(数据块)压缩层:存储引擎最底层是一个个的Data Pack(数据块)。每一个Pack装着某一列的64K个元素,所有数据按照这样的形式打包存储,每一个数据块进行类型相关的压缩(即根据不同数据类型采 用不同的压缩算法),压缩比很高。它上层的压缩器与解压缩器就做了这个事情。
压缩层再向上就是infobright最重要的概念:Knowledge Grid(知识网格)这也是infobright放弃索引却能应用于大量数据查询的基础。它包含两类结点:
1)Data Pack Node(数据块节点):Data Pack NodeData Pack是一一对应的关系。DPN记录着每一个DP里面存储和压缩的一些统计数据,包括最大值(max)、最小值(min)、null的个数、单元总数count、sum。avg等等。至不同值的量等等;Knowledge Node则存储了一些更高级的统计信息,以及与其它表的连接信息,这里面的信息有些是数据载入时已经算好的,有些是随着查询进行而计算的,所以说是具备一 定的“智能”的。

2)Knowledge Node里面存储着指向DP之间或者列之间关系的一些元数据集合,比如值发生的范围(MIin_Max)、列数据之间的关联。大部分的KN数据是装载数据的时候产生的,另外一些事是查询的时候产生。

Knowledge Grid构架是Infobright高性能的重要原因。

20130921133747203.jpg

Knowledge Grid可分为四部分,DPN、Histogram、CMAP、P-2-P。

DPN如上所述。Histogram用来提高数字类型(比如date,time,decimal)的查询的性能。Histogram是装载数据的时候就产生的。DPN中有mix、max,Histogram中把Min-Max分成1024段,如果Mix_Max范围小于1024的话,每一段就是就是一个单独的值。这个时候KN就是一个数值是否在当前段的二进制表示。

20130921133853765.jpg

Histogram的作用就是快速判断当前DP是否满足查询条件。如上图所示,比如select id from customerInfo where id>50 and id<70。那么很容易就可以得到当前DP不满足条件。所以Histogram对于那种数字限定的查询能够很有效地减少查询DP的数量。

CMAP是针对于文本类型的查询,也是装载数据的时候就产生的。CMAP是统计当前DP内,ASCII在1-64位置出现的情况。如下图所示

  20130921134027296.jpg

 比如上面的图说明了A在文本的第二个、第三个、第四个位置从来没有出现过。0表示没有出现,1表示出现过。查询中文本的比较归根究底还是按照字节进行比较,所以根据CMAP能够很好地提高文本查询的性能。

 Pack-To-Pack是Join操作的时候产生的,它是表示join的两个DP中操作的两个列之间关系的位图,也就是二进制表示的矩阵。

 Knowledge Grid还是比较复杂的,里面还有很多细节的东西,可以参考官方的白皮书和Brighthouse: an analytic data warehouse for ad-hoc queries这篇论文。

4.  数据类型

Infobright里面支持所有的MySQL原有的数据类型。其中Integer类型比其他数据类型更加高效。尽可能使用以下的数据类型:
TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT
DECIMAL(尽量减少小数点位数)
DATE ,TIME
效率比较低的、不推荐使用的数据类型有:
BINARY VARBINARY
FLOAT
DOUBLE
VARCHAR
TINYTEXT TEXT
Infobright数据类型使用的一些经验和注意点:
(1)Infobright的数值类型的范围和MySQL有点不一样,比如Infobright的Int的最小值是-2147483647,而MySQl的Int最小值应该是-2147483648。其他的数值类型都存在这样的问题。
(2)能够使用小数据类型就使用小数据类型,比如能够使用SMALLINT就不适用INT,这一点上Infobright和MySQL保持一致。
(3)避免效率低的数据类型,像TEXT之类能不用就不用,像FLOAT尽量用DECIMAL代替,但是需要权衡毕竟DECIMAL会损失精度。
(4)尽量少用VARCHAR,在MySQL里面动态的Varchar性能就不强,所以尽量避免VARCHAR。如果适合的话可以选择把VARCHAR改成CHAR存储甚至专程INTEGER类型。VARCHAR的优势在于分配空间的长度可变,既然Infobright具有那么优秀的压缩性能,个人认为完全可以把VARCHAR转成CHAR。CHAR会具有更好的查询和压缩性能。
(5)能够使用INT的情况尽量使用INT,很多时候甚至可以把一些CHAR类型的数据往整型转化。比如搜索日志里面的客户永久id、客户id等等数据就可以用BIGINT存储而不用CHAR存储。其实把时间分割成year、month、day 三列存储也是很好的选择。在我能见到的系统里面时间基本上是使用频率最高的字段,提高时间字段的查询性能显然是非常重要的。当然这个还是要根据系统的具体情况,做数据分析时有时候很需要MySQL的那些时间函数。
(6)varchar和char字段还可以使用comment lookup,comment lookup能够显著地提高压缩比率和查询性能。

5.  工作原理

  粗糙集(Rough Sets)是Infobright的核心技术之一。Infobright在执行查询的时候会根据知识网络(Knowledge Grid)把DP分成三类:

  相关的DP(Relevant Packs),满足查询条件限制的DP

  不相关的DP(Irrelevant Packs),不满足查询条件限制的DP

  可疑的DP(Suspect Packs),DP里面的数据部分满足查询条件的限制

  下面是一个案例:

  20130921135943718.jpg

  如图所示,每一列总共有5个DP,其中限制条件是A>6。所以A1、A2、A4就是不相关的DP,A3是相关的DP,A5是可疑的DP。那么执行查询的时候只需要计算B5中满足条件的记录的和然后加上Sum(B3),Sum(B3)是已知的。此时只需要解压缩B5这个DP。从上面的分析可以知道,Infobright能够很高效地执行一些查询,而且执行的时候where语句的区分度越高越好。where区分度高可以更精确地确认是否是相关DP 或者是不相关DP亦或是可以DP,尽可能减少DP的数量、减少解压缩带来的性能损耗。在做条件判断的使用,一般会用到上一章所讲到的Histogram和 CMAP,它们能够有效地提高查询性能。

  多表连接的的时候原理也是相似的。先是利用Pack-To-Pack产生join的那两列的DP之间的关系。

  比如:SELECT MAX(X.D) FROM T JOIN X ON T.B = X.C WHERE T.A > 6。Pack-To-Pack产生T.B和X.C的DP之间的关系矩阵M。假设T.B的第一个DP和X.C的第一个DP之间有元素交叉,那么 M[1,1]=1,否则M[1,1]=0。这样就有效地减少了join操作时DP的数量。

  前面降到了解压缩,顺便提一提DP的压缩。每个DP中的64K个元素被当成是一个序列,其中所有的null的位置都会被单独存储,然后其余的non- null的数据会被压缩。数据的压缩跟数据的类型有关,infobright会根据数据的类型选择压缩算法。infobright会自适应地调节算法的参数以达到最优的压缩比。

6.  压缩比例

      Infobright号称数据压缩比率是10:1到40:1。前面我们已经说过了Infobright的压缩是根据DP里面的数据类型,系统自动选择压缩算法,并且自适应地调节算法的参数以达到最优的压缩比。

  先看看在我的实验环境下的压缩比率,如下图所示:

  20130921140531890.jpg

  相信读者可以很清楚地看到,整体的压缩比率是20.302。但是这里有一个误区,这里的压缩比率指的是数据库中的原始数据大小/压缩后的数据大小,而不是文本文件的物理数据大小/压缩后的数据大小。很明显前者会比后者大出不少。在我的实验环境下,后者是7:1左右。一般来说文本数据存入数据库之后大小会比原来的文本大不少,因为有些字段被设置了固定长度,占用了比实际更多的空间。还有就是数据库里面会有很多的统计信息数据,其中就包括索引,这些统计信息数据占据的空间绝对不小。Infobright虽然没有索引,但是它有KN数据,通常情况下KN数据大小占数据总大小的1%左右。

  既然Infobright会根据具体的数据类型进行压缩,那我们就看看不同的数据类型具有什么样的压缩比率。如下表所示:

  20130921140733578.jpg

 

  首先看看Int类型的压缩比率,结果是压缩比率上Int<mediumint<smallint。细心地读者会很容易发现tinyint 的压缩比率怎么会比int还小。数据压缩比率除了和数据类型有关之外,还和数据的差异性有特别大关系,这是显而易见。posFlag只有0,1,-1三种可能,这种数据显然不可能取得很好的压缩比率。

  再看看act字段,act字段使用了comment lookup,比简单的char类型具有更佳的压缩比率和查询性能。comment lookup的原理其实比较像位图索引。对于comment lookup的使用下一章节将细细讲述。

  在所有的字段当中date字段的压缩比率是最高的,最后数据的大小只有0.1M。varchar的压缩比率就比较差了,所以除非必要,不然不建议使用varchar。

 

  上面的数据很清楚地展示了Infobright强大的压缩性能。在此再次强调,数据的压缩不只是和数据类型有关,数据的差异程度起了特别大的作用。在选择字段数据类型的时候,个人觉得性能方面的考虑应该摆在第一位。比如上面表中一些字段的选择就可以优化,ip可以改为bigint类型,date甚至可以根据需要拆分成year/month/day三列。

6.  comment lookup的使用

    comment lookup只能显式地使用在char或者varchar上面。Comment Lookup可以减少存储空间,提高压缩率,对char和varchar字段采用comment lookup可以提高查询效率。

  Comment Lookup实现机制很像位图索引,实现上利用简短的数值类型替代char字段已取得更好的查询性能和压缩比率。CommentLookup的使用除了对数据类型有要求,对数据也有一定的要求。一般要求数据类别的总数小于10000并且当前列的单元数量/类别数量大于10。Comment Lookup比较适合年龄,性别,省份这一类型的字段。

  comment lookup使用很简单,在创建数据库表的时候如下定义即可:

  act   char(15)   comment 'lookup',

  part  char(4) comment 'lookup',

7.  查询优化

  20130921141103062.png

(1)配置环境

    在Linux下面,Infobright环境的配置可以根据README里的要求,配置brighthouse.ini文件。

(2) 选取高效的数据类型

    参见前面章节。

(3)使用comment lookup

    参见前面章节。

(4)尽量有序地导入数据

    前面分析过Infobright的构架,每一列分成n个DP,每个DPN列面存储着DP的一些统计信息。有序地导入数据能够使不同的DP的DPN 内的数据差异化更明显。比如按时间date顺序导入数据,那么前一个DP的max(date)<=下一个DP的min(date),查询的时候就能够减少可疑DP,提高查询性能。换句话说,有序地导入数据就是使DP内部数据更加集中,而不再那么分散。

(5)使用高效的查询语句。

    这里涉及的内容比较多了,总结如下:

        尽量不适用or,可以采用in或者union取而代之

    减少IO操作,原因是infobright里面数据是压缩的,解压缩的过程要消耗很多的时间。

    查询的时候尽量条件选择差异化更明显的语句

           Select中尽量使用where中出现的字段。原因是Infobright按照列处理的,每一列都是单独处理的。所以避免使用where中未出现的字段可以得到较好的性能。

           限制在结果中的表的数量,也就是限制select中出现表的数量。

          尽量使用独立的子查询和join操作代替非独立的子查询

     尽量不在where里面使用MySQL函数和类型转换符

          尽量避免会使用MySQL优化器的查询操作

     使用跨越Infobright表和MySQL表的查询操作

    尽量不在group by 里或者子查询里面使用数学操作,如sum(a*b)。

    select里面尽量剔除不要的字段。

  Infobright执行查询语句的时候,大部分的时间都是花在优化阶段。Infobright优化器虽然已经很强大,但是编写查询语句的时候很多的细节问题还是需要程序员注意。  

 

7.  数据导入

    对于DW系统而言,庞大数据的迁移成本很高;所以导入和导出的速率及容忍性也是考量数据仓库产品的重要标准。Infobright基于MySQL所以在数据格式上有比较成型的解决办法,IB原厂对速率进行了优化。在4.0企业版中推出了DLP分布式导入选件,极大的减少了迁移时间,目前世界最大的光通信提供商JDSU也选用了IB产品,并以DLP为主要选件进行配置。

1、简介

IB提供了专用的高性能loader,不同于传统的mysql。IB loader是为了提高导入速度而设计的,所以仅支持特有的mysql loader语法,而且只支持导入格式化的变量和文本源文件.IEE版也支持mysqlloader和insert语句。infobright对txt的格式有非常严格的要求,格式不对是不能导入数据的。

2、默认Loader

    1)ICE仅支持IB lorder

    2)IEE默认使用的是是mysql loader,它能更多的容错,但速度稍慢。为了最快的导入,使用IB loader,做以下环境的设置

导入步骤:

1)、建表:

mysql>

    create table example2 (  
    id int not null,  
    textfield varchar(20) not null,  
    number int not null  
    )engine=birghthouse;  

2)、建立txt/csv数据:

 txt/csv内容:
        1,"one,two or three",1234
 注意:
     (1)“”是为了将列区分开,
     (2)每行写好后必须回车,不然导不进去。
3)、将txt导入到infobright:
mysql> load data infile 'F:\\in2.txt' into table example2 fields terminated by ',' enclosed by '"';


Mysql>

set @bh_dataformat = ‘txt_variable’;

–使用IB loader来导入CSV格式的变量定长文本

set @bh_dataformat = ‘binary’;

–二进制文件

set @bh_dataformat = ‘mysql’;

–使用mysql loader

3,IB loader语法

IB仅支持load data infile,其他的mysql导入方式不支持

LOAD DATA INFILE ‘/full_path/file_name’

INTO TABLE tbl_name

[FIELDS

[TERMINATED BY 'char']

[ENCLOSED BY 'char']

[ESCAPED BY 'char']

];

导入前关闭

set AUTOCOMMIT=0;

完成后

COMMIT;

set AUTOCOMMIT=1;

4,区域分隔符

.区域分隔符是可选的,默认设置为

CLAUSE DEFAULT VALUE

FIELDS TERMINATED BY ‘;’ (semicolon)

FIELDS ENCLOSED BY ‘”‘ (double quote)

FIELDS ESCAPED BY ” (none)

5,导入经验

a. 当导入表格列数很多时,修改brighthouse.ini中LoaderMainHeapSize

b  使用并发导入

c   容忍性排序为txt_variables<binary<mysql

d bh_loader不支持多分隔符

e 大量数据时,DLP是必要选择

1.妥善处理字符集,在导入和迁移时,尽量将所有%character%均改为与原库相同的字符集
2.选择合适分隔符,infobright自己缺省默认loader为bh_loader,仅支持单个字节分隔符,不支持如’,,’  ‘||’等
3.IEE企业版还可以使用MySQL_loader,基本上和MySQL一样,具备所有功能,使用前set @bh_dataformat=’mysql’;
4.遗留问题:
a.白发渔樵江楮上
今天在试用infobright-4.0.4版本的时候,load data 的时候出现错误“ERROR 1598 (HY000): Binary logging not possible. Message: Statement cannot be logged to the binary log in row-based nor statement-based format”,当然可用“SET SQL_LOG_BIN = 0”不记录日志,但是我岂不是用不了复制了?
b.stronghearted:infobright导入数据时,选latin1,刚才选gbk,中文总是乱码。
stronghearted:回复@W维西:导出innodb的表是gbk,如果建IB的表是gbk,导入的中文会是乱码。选latin1就正确
W维西:Hi,做了个测试,两边GBK在我这边比较正常,请看http://t.cn/akbcDH 可能还是字符集的问题,所有的变量都要改下:)

mysql数据导入到infobright中 

mysql数据导入到infobright中

1,在mysql中建一张表:

    create table t_mis(  
      
    uid mediumint not null,  
      
    cid smallint not null,  
      
    rating tinyint not null)engine=MyISAM;  

  插入数据:

  insert into t_mis(uid,cid,rating) values('70000','3600','5');

2,将数据导出csv文件:

  select * from t_mis into outfile 'F:\\mytable.csv' fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' lines terminated by '\n';

3,在infobright中建一个表:

    create table t_ib(  
      
    uid mediumint not null,  
      
    cis smallint not null,  
      
    rating tinyint not null)engine=brighthouse;  

4,导入csv到表t_ib中:

load data infile 'F:\\mytable.csv' into table t_ib fields terminated by ',' optionally enclosed by  '"' lines terminated by '\n';

来自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/11848411

扩展阅读

开源MySQL数据仓库解决方案:Infobright
数据仓库中的 SQL 性能优化(MySQL篇)
MySQL存储引擎及其面向的数据库应用
MySQL 数据库存储引擎
分布式大规模数据库系统 HadoopDB 简介

为您推荐

非常实用的CSS使用技巧
[原]Spring Boot(1)-快速构建应用
java发送内嵌图片邮件
基于jQuery的一个简单的图片查看器
CSS学习总结

更多

Infobright
数据挖掘
相关文档  — 更多
相关经验  — 更多
相关讨论  — 更多