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深度干货!一篇 Paper 带您读懂 HTAP | StoneDB 学术分享会第①期

2022-08-31 17:00 https://my.oschina.net/StoneDB/blog/5571673 StoneDB 次阅读 条评论
在最新一届国际数据库顶级会议 ACM SIGMOD 2022 上,来自清华大学的李国良和张超两位老师发表了一篇论文:《HTAP Database: What is New and What is Next》,并做了 《HTAP Database:A Tutorial》 的专项报告。 本篇文章,我们将系统地梳理一下两位老师的报告,带读者了解 HTAP 的发展现状和未来趋势。
这个报告主体上分为5个章节,分别是:
  1. 背景介绍
  2. HTAP Databases :分享最新的 HTAP 数据库技术,总结它们主要的应用场景与优缺点,并根据存储架构对它们进行分类。
  3. HTAP Tecniques :介绍主流的 HTAP 数据库关键技术,包括事务处理技术、查询分析技术、数据组织技术、数据同步技术、查询优化技术以及资源调度技术等。
  4. HTAP Benchmarks :介绍目前现有的主流 HTAP 基准测试。
  5. Challenges and Open Problems :讨论 HTAP 技术未来的研究方向与挑战。
本文仅作精选分享,会省略一些非必要内容,如想了解更多,请阅读原报告。
 

Part1 背景介绍

1. Motivation

开头还是一个老生常谈的 HTAP 起源动机问题,这个其实大家看过我们之前的文章
 
也就很清楚了:HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)的概念和定义是 Gartner 在 2014 年第一次给出的,注意,这里特别提到了 in-memory 技术,在其定义中,HTAP 是通过 内存计算 技术在 同一份内存数据 上同时支持事务和分析的处理。
如上图所示,左边是传统架构,要做OLAP必须先得把OLTP的数据通过ETL导过去,很麻烦,复杂度高、延迟高、运维难度大,总之一系列水深问题,一般人把握不住。
 
但是右边的HTAP架构就很酷了,我一个数据库采用行列共存的方式,同时进行事务和分析的处理,So easy,老板再也不用担心我做个BI报表需要“ T+1 ”甚至“ T+N ”了,数据一进来就能做到实时地分析,没错,这就是我们常说的 Real-Time

Gartner envisioned that, HTAP techniques will<br>be widely adopted in the business applications<br>with real-time data analytics by 2024.

Gartner 预计 HTAP 这个技术将会在 2024 年被需要实时分析的商业应用广泛采用,因为它在很多行业都有应用场景,包括电商、财务、银行和风控等等。这里举两个栗子:
  • 在购物节这种高并发的情形下,如果电商卖家能够实时地分析用户行为数据,并根据分析结果针对性地投放品类广告,这无疑会给卖家带来更多的收益。
  • 银行在线上处理用户事务时还能实时地分析数据,从而检测判断该用户及其行为是否异常或者存在风险,这会让风控系统更加智能化。
实现上述的应用,HTAP 技术就是不可或缺的基础设施底座。
可以看到,过去10年里,HTAP数据库不断涌现,本篇报告作者这里根据 HTAP 数据库发展时间线梳理成三个阶段:
  • 第一阶段(2010-2014) :HTAP 数据库主要是采用主列存(primary column store)的方式。如SAP HANA、HyPer、DB2和BLU等。
  • 第二阶段(2014-2020) :HTAP 数据库主要是扩展了以前主行存的技术,在行存上加上了列存。如SQL Server,Oracle和L-store等。
  • 第三阶段(2020-present) :HTAP 数据库主要是开启了分布式的架构实现,满足高并发的请求。如SingleStore、MySQL Heatwave和Greenplum等。
PS:StoneDB 属于第三阶段,是具有分布式架构、内存计算和行列混存的HTAP数据库。
 
在数据库领域,有两个公认的经验法则:
 
  1. 行存(Row Store) :比较适合OLTP。
  • Row-wise,update-heavy(重更新),short-lived transactions(短时延事务)
  1. 列存(Column Store) :比较适合OLAP。
  • column-wise,read-heavy,bandwidth-intensive queries(带宽敏感查询)
在本篇报告主要研究采用行列共存的HTAP数据库。

2. A trade-off for HTAP databases

HTAP 数据库也有需要解决的问题,正所谓鱼和熊掌不可兼得,很多时候我们需要找到一个权衡点,既然是权衡,就有天平的两端,在HTAP数据库领域里,主要讨论的是 工作负载隔离(Workload isolation)数据新鲜度(Data freshness) 这两个重要特性的权衡。
工作负载隔离,就是指OLTP和OLAP之间的负载隔离程度;数据新鲜度,就是指OLAP到底能读到多新的事务性数据。
从现有的观测数据来看:
  • 高的工作负载隔离会导致较低的数据新鲜度
  • 低的工作负载隔离会获得较高的数据新鲜度
​Trade-off for workload isolation and data freshness
 
这里关于Trade-off的相关思考我们之前在对外的分享会上也屡次提及,感兴趣的同学可以前往B站观看我们最近一期的线上Meetup视频:

3. Challenges for HTAP databases

作者这里提出了HTAP数据库面临的四大挑战,这里也和我们的第二篇文章里的观点不谋而合,
 
可以说完全在我们提出的8点挑战范围之内:
  • 挑战一: 数据组织 (Data Organization)
  • 挑战二: 数据同步 (Data Synchronization)
  • 挑战三: 查询优化 (Query Optimization)
  • 挑战四: 资源调度 (Resource Scheduling)
​Challenges for HTAP databases

Part2 HTAP 数据库

这一章节主要调研现有 HTAP 数据库的主要架构,作者这里分成了四大架构:
  • 主行存储+内存中列存储 (Primary Row Store + InMemory Column Store)
  • 分布式行存储+列存储副本 (Distributed Row Store + Column Store Replica)
  • 磁盘行存储+分布式列存储 (Disk Row Store + Distributed Column Store)
  • 主列存储+增量行存储 (Primary Column Store + Delta Row Store)

a. 主行存储+内存中列存储

​主行存储+内存中列存储
 
这类 HTAP 数据库利用主行存储作为 OLTP 工作负载的基础,并使用内存列存储处理 OLAP 工作负载。所有数据都保存在主行存储中。行存储也是内存优化的,因此可以有效地处理数据更新。更新也会附加到增量存储中,增量存储将合并到列存储中。例如,Oracle 内存双格式数据库结合了基于行的缓冲区和基于列的内存压缩单元 (IMCU) 来一起处理 OLTP 和 OLAP 工作负载。文件和更改缓存在快照元数据单元 (SMU) 中。另一个例子是 SQL Server,它在 Hekaton 行引擎中的内存表上开发了列存储索引 (CSI),以实现实时分析处理。这种类型的 HTAP 数据库具有高吞吐量,因为所有工作负载都在内存中处理。
优势:
  • TP 吞吐量高
  • AP 吞吐量高
  • 数据新鲜度高
劣势:
  • AP 扩展能力低
  • 负载隔离性低
应用:
高吞吐、低扩展(比如需要实时分析的银行系统)
 

案例研究1:Oracle Dual-Format

​Lahiri, Tirthankar, et al. "Oracle database in-memory: A dual format in-memory<br>database." In ICDE, 2015.
 
  • SIMD:单指令多数据
  • Max-Min Zone Map
  • Vector Group By:向量化

 

案例研究2:SQL Server

​Larson, Per-Åke, et al. "Real-time analytical processing with<br>SQL server.” PVLDB 8(12), 2015: 1740-1751.
 
  • Persistent Column Store:持久化列存
  • Updatable:可更新

 

总结

​架构(a)的两个HTAP数据库对比

b. 分布式行存储+列存储副本

​分布式行存储+列存储副本
 
此类别依赖于分布式架构来支持 HTAP。主节点在处理事务请求时将日志异步复制到从节点。主存储为行存储,选择一些从节点作为列存储服务器进行查询加速。事务以分布式方式处理以实现高可扩展性;复杂查询在具有列存储的服务器节点中执行。
优势:
  • 负载隔离性高
  • 扩展性高
劣势:
  • 数据新鲜度低
应用:
对TP和AP扩展性要求比较高,同时能够容忍相对较低的数据新鲜度(比如需要实时分析的大规模电商系统)
 

案例研究:F1 Lightning

​Yang, Jiacheng, et al. "F1 Lightning: HTAP as a Service." PVLDB 13(12), 2020: 3313-3325.

总结

​架构(b)的两个HTAP数据库对比

c. 磁盘行存储+分布式列存储

​磁盘行存储 + 分布式列存储
 
这种数据库利用基于磁盘的 RDBMS 和分布式内存列存储 (IMCS) 来支持 HTAP。 RDBMS 保留了 OLTP 工作负载的全部容量,并且深度集成了 IMCS 集群以加速查询处理。列数据从行存储中提取,热数据驻留在 IMCS 中,冷数据将被驱逐到磁盘。例如,MySQL Heatwave将 MySQL 数据库与称为 Heatwave 的分布式 IMCS 集群相结合,以实现实时分析。事务在 MySQL 数据库中完全执行。经常访问的列将被加载到 Heatwave。当复杂查询进来时,可以下推到IMCS引擎进行查询加速。
优势:
  • 负载隔离性高
  • AP吞吐量和扩展性高
劣势:
  • 数据新鲜度不高
  • Medium(On-premise):部署在本地,在不同机器上会有数据新鲜度的牺牲
  • Low(Cloud-based):部署在云端,网络延迟会影响数据新鲜度
应用:
对AP扩展性要求比较高,同时能够容忍相对较低的数据新鲜度(比如需要实时分析的IoT应用)
 

案例研究1:MySQL Heatwave

​MySQL Heatwave. Real-time Analytics for MySQL Database Service, August 2021, Version 3.0
 
  • Auto-pilot service:自动调优(一些云服务,可以在系统中自动帮客户实现数据分区、查询优化和资源调度等等)
  • Auto-Sunc:自动同步(可实现定时定量同步数据)

案例研究2:Oracle RAC

​Lahiri, Tirthankar, et al. "Oracle database in-memory: A dual format in-memory<br>database." In ICDE, 2015.
 
  • Auto-Sunc:自动同步(基于阈值的方式)
 

总结

​架构(c)的两个HTAP数据库对比
 

d. 主列存储+增量行存储

​主列存储+增量行存储
 
此类数据库利用主列存储作为 OLAP 的基础,并使用增量行存储处理 OLTP。内存中的 delta-main HTAP 数据库将整个数据存储在主列存储中。数据更新附加到基于行的增量存储。OLAP 性能很高,因为列存储是高度读取优化的。但是,由于 OLTP 工作负载只有一个增量行存储,因此 OLTP 的可伸缩性很低。一个代表是 SAPHANA 。它将内存中的数据存储分为三层:L1-delta、L2-delta 和 Main。 L1-delta以逐行格式保持数据更新。当达到阈值时,将 L1-delta 中的数据附加到 L2-delta。 L2-delta 将数据转换为列数据,然后将数据合并到主列存储中。最后,将列数据持久化到磁盘存储。
优势:
  • 数据新鲜度高
  • AP吞吐量高
劣势:
  • TP可扩展性不高
  • 负载隔离性不高
应用:
高AP吞吐量、高数据新鲜度(比如需要实时分析的风控系统)

 

案例1:SAP HANA

​Sikka, Vishal, et al. "Efficient transaction processing in SAP HANA database: the end of a column store myth.” In SIGMOD. 2012.

 

案例2:Hyper(Column)

​Neumann, Thomas, Tobias Mühlbauer, and Alfons Kemper. "Fast serializable multi-version concurrency<br>control for main-memory database systems." In SIGMOD ,2015.

总结

​架构(d)的两个HTAP数据库对比

四种架构HTAP数据库的对比

Part3 HTAP 技术

HTAP的相关技术包括(1)事务处理; (2)分析处理; (3) 数据同步;(4) 查询优化; (5)资源调度。这些关键技术被最先进的 HTAP 数据库采用。然而,它们在各种指标上各有利弊,例如效率、可扩展性和新鲜度等等。
 
这个部分我们留到下一篇文章再做讨论。
 
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