digoal
2019-02-16
PostgreSQL , 列存 , 混合存储 , 列存索引 , 向量化存储 , 混合索引 , ros , wos , cstore , ocr , vector index , roadmap
1、列存没有行存1666列的限制
2、列存的大量记录数扫描比行存节约资源
3、列存压缩比高，节约空间
4、列存的大量数据计算可以使用向量化执行，效率高
1、行存查询多列时快
2、行存DML效率高
简单来说，行存适合OLTP业务，列存适合OLAP业务。
Oracle的做法：
in memory column store，实际上是两份存储，一份在磁盘（行存），一份在内存中使用列存。
根据SQL，优化器选择扫描列存还是行存。(通常看planNODE中数据扫描的行选择性，输出的行数，输出的列数等)
Oracle in memory column store是两份存储的思路。
PostgreSQL如何应对混合业务场景呢？
当前PG已经有了SMP并行执行的优化器功能，丰富的聚合函数，窗口函数等，已经有很好的OLAP处理能力。如果能在数据存储组织形式上支持到位，势必会给OLAP的能力带来更大的质的飞跃，以更好的适合OLTP OLAP混合业务场景。
1、PG roadmap
https://www.postgresql.org/developer/roadmap/
https://wiki.postgresql.org/wiki/PostgreSQL11_Roadmap
里面有提到postgres pro, fujsut 都有计划要开发列存储或者读、写优化索引。
2、PostgreSQL 12 可能会开放storage pluggable API，以支持列存组织形式表。
https://commitfest.postgresql.org/22/1283/
3、ROS, WOS
读优化和写优化存储，适合TP AP混合业务
4、citus开发的PG支持向量化执行的代码，在使用列存储时，AP查询的性能有巨大的提升。
https://github.com/citusdata/postgres_vectorization_test
5、《Extending PostgreSQL with Column Store Indexes》
6、cstore, citusdata(已被微软收购)，开源的列存储FDW插件
https://www.citusdata.com/blog/2014/04/03/columnar-store-for-analytics/
7、2ndquadrant 公司的PG列存开发计划
https://blog.2ndquadrant.com/column-store-plans/
8、PG 列存储开发计划讨论wiki
https://wiki.postgresql.org/wiki/ColumnOrientedSTorage
9、《Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really？
10、custom scan provide接口，pg_strom插件使用csp接口实现了gpu加速，其中GPU加速支持数据加载到GPU缓存、或者文件中以列形式组织，加速AP请求的SQL。(这种为非实时维护的数据组织形式，而是读时组织的形式)
http://heterodb.github.io/pg-strom/
11、In-Memory Columnar Store extension for PostgreSQL，PG的内存列存表插件
https://github.com/knizhnik/imcs
12、vops，PG的瓦片式存储（不改变现有HEAP存储接口），以及向量化执行组合的插件。
https://github.com/postgrespro/vops/blob/master/vops.html
《PostgreSQL VOPS 向量计算 + DBLINK异步并行 - 单实例 10亿 聚合计算跑进2秒》
《PostgreSQL 向量化执行插件(瓦片式实现-vops) 10x提速OLAP》
根据以上资料，可以总结出得到一个结论：
一份数据，多种组织形式存储。不同的组织形式存储适合于不同的业务，不同的数据组织形式存储，有不同的数据扫描方法，根据SQL的统计信息,PLAN等信息判断选择采用什么样的组织形式的数据访问。
而恰好PG的可扩展性，非常适合于扩展出一份数据，多份存储的功能。
1、AM扩展接口，用于索引的扩展，例如当前PG以及支持了9种索引接口（btree, hash, gin, gist, spgist, brin, bloom, rum, zombodb）。
2、plugable storage接口。PG 12可能会发布这个新功能。
1、写优化
2、读优化
1、表组织形式
多份表的组织形式（多个数据副本），例如以HEAP存储为主(DML， OLTP业务)，以列存储为辅（OLAP业务），数据落HEAP存储后返回，以保障SQL的响应速度，后台异步的合并到列存储。
不同的组织形式存储适合于不同的业务，不同的数据组织形式存储，有不同的数据扫描方法，根据SQL的统计信息,PLAN等信息判断选择采用什么样的组织形式的数据访问。
主，辅形式类似GIN索引的思路，fast update 方法，使用pending list区域，降低GIN索引引入的写RT升高，导致数据写入吞吐下降的问题。
2、索引组织形式
数据存储格式为一份（行存储，OLTP），增加一种索引接口（列组织形式（OLAP业务）），例如叫做VCI。
当有OLAP业务需求是，创建VCI索引，优化器根据SQL请求，决定使用VCI索引，还是TP型的索引。
3、分区表混合组织
不同的分区使用不同的组织形式。
例如，这种情况适合不同时间区间有不同的访问需求的场景。比如1个月以前的数据，大多数适合都是AP型的请求，1个月内的数据基本上是高并发的OLTP请求。可以针对不同的分区，采用不同的数据组织形式存储。
4、分区索引混合组织
不同的分区使用不同的索引组织形式。
类似分区表混合组织。
1、扩展AM，即数据使用行存，索引使用列存储。扩展列存索引接口。
2、扩展存储接口，一份数据，多份表存储的形式。不同的表存储形式，可以有自己独立的索引体系。优化器根据SQL请求，选择不同的数据存储形式，进行访问，以适合OLTP OLAP的混合请求。
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