走进列数据库Infobright的世界

ㄣ负二代

Sysbase可以说是列式数据库的先驱，Sysbase IQ 15 就是Sybase 目前最新的列式数据库。它具有强大的功能，包括数据的快速加载、超高速的分析性能、强大的业务智能分析、领先的数据建模能力等等。 Infobright是一个基于MySQL的数据仓库系统，共工的不周山的blog上有挺详细的介绍。
同样是列式数据库，但是Infobright和Sybase IQ系列还是有很大的不同。Infobright采用的Knowledge Grid来组织数据，Infobright内部是没有索引，就这点就节省了不少的空间。而Sybase IQ系列还是使用了索引，而这些索引我个人的理解就是位图索引的改进版。白皮书上说，Infobright的数据压缩比可以是10：1到40：1，个人拿庞大的日志数据库做了个小小实验，感觉压缩也没那么夸张。如果依据位图索引的思想，每列数据的相似度越高就会具有越高的压缩比。Infobright应该也是满足这一点的，但是具体Knowledge Grid内部如何实现还不清楚，有待继续考究。  
Infobright的优点有很多，简单列举如下：
Infobright的优点：
（1）高压缩比率
（2）快速响应复杂的分析查询语句
（3）随着数据库的逐渐增大，查询和装载性能基本保持稳定
（4）没有特殊的数据仓库模型（比如星状模型、雪花模型）要求
（5）无需要物化视图、复杂的数据分区策略、索引
（6）实施和管理简单，需要极少的管理
（7）和众多的BI套件相容，比如Pentaho、Cognos、Jaspersoft。
Infobright有两个版本ICE和IEE，目前ICE的版本是3.3.1，支持64位Linux和32位windows。ICE不支持DML，也就是不支持insert、update等操作。
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：

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。

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