网易视频云： Infobright 初探

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Infobright 是一个有多年历史的开源的 adhoc 数据仓库软件。它首次发布于 2005 年，并于 2008 年开源社区版本。 并在 2009 年成为 MySQL 合作伙伴，并集成到 MySQL 中 。

Infobright 虽然集成到 MySQL 中，默认有一个 BrightHouse 引擎，但是与 InnoDB ／ MyISAM 这类引擎不同在于， Infobright 有自己的查询优化层，它仅仅是利用的 MySQL 原有的一些查询解析以及重写机制。

Infobright 最大的特点是列式存储，数据压缩以及基于它独有的知识网格（ Knowledge grid ）查询优化方式。暂时撇开列存以及压缩不表，本文着重分析知识网格的实现方式，以及它的查询优化器如何进行 SQL 优化。

传统的数据库利用创建索引进行查询优化，无论是 MyISAM 这样堆表索引或者是 InnoDB 主键的聚蔟索引，都是建立表中的若干列到整条表纪录的映射关系，目的就是为了已较小的访问代价尽快的定位符合查询条件的数据行，为控制访问代价，最流行的数据库索引是由 B 树，以及 B 树的变种来实现。

B 树一般使用二分查找的方式从根节点到叶子节点定位纪录。当索引能完全存储在内存中时，索引查询的速度会非常的快。然而当索引需要内外存换入换出时，性能会有明显的下降。不仅是性能， B 树索引本身占用的空间也相对较大，常见的索引键构成为索引列加行号或者是索引列加主键，一条索引键对应一条记录，当数据库使用不当，或者是为查询建立过多索引或者索引中含有过多的列时，索引本身的体积会很快成为一个现实的问题。此外， B 树索引也不适合 unique 键值较少的列（效率低），同时也不支持前导模糊查询。所以 B 树索引最适合的是小数据量的 OLTP 场景。

Infobright 为 OLAP 设计，它没有索引的概念，而是利用知识网格进行数据的筛选，从而达到降低数据访问代价的目的。在说明知识网格之前首先需要说明一些基础的概念：

1.DataPack （ DP ）： BrightHouse 引擎将数据按照 64k 行的大小切分成一个个 Rough rows ， Rough rows 根据列由分为一个个 DP ， DP 是 BrightHouse 底层的数据存储单元，也是基本压缩解压单元。

2.DataPackNode （ DPN ）： 一个 DPN 与一个 DP 对应，存储了一些基本信息，最大值，最小值，平均值、记录值总和， null 值的数量以及记录的总数量

3.Knowlege Node （ KN ）： 相比 DPN 更高层次的一些智能化的信息，包括有直方图、字符位图、 pack-to-pack 。

在存储引擎层， DPN 和 KN 组成了知识网格， DP 是底层的存储。 DP 包含 65536 条数据，而且根据 DP 内数据分布的不同会采用不同的压缩方式，部分压缩算法的解压代价是较高的，知识网格的作用类似于索引能有效地过滤查询中不符合条件的数据，从而加快查询响应速度。

知识网格采用了一种模糊处理的概念，因此以相对较小的代价来定位以 DP 为最小单位的数据，根据 Infobright 的白皮书上的说明，知识网格只占据数据总大小的 1 ％以下，因此在绝大多数情况下可以轻松装入内存。而且知识网格是一个“智能”的查询过滤器，能根据线上查询的负载优化自身的内容。接下来我们来看一下知识网格的实现。

KN 有三种基本的类型：

现实中，数据对于上述的三种 KN 的影响较大，比如 HIST 中数据的稠密性，并且列内的 DP 之间的依赖关系没有涉及，根据机器学习或者数据挖掘的理论，尚可引入更多的信息来帮助加速查询。

DPN 、 HIST 以及 CMAP 在数据导入的时候伴随着生成，而 Pack-to-Pack 则是在查询的过程中生成，知识网格数是持久化到外存的， DPN 存储于表目录.bht 文件中，与数据文件隔离，随着数据加载同时 load 到内存中。而 KN 由配置文件指定位置， HIST.xxx.yyy.rsi 为直方图文件， CMAP.xxx.yyy.rsi 为 CMAPs 文件， JPP.xxx.yyy.xxx.yyy.rsi 为 Pack-to-Pack 文件， xxx 是表的编号， yyy 为列号，当查询需要时才 load 到一个专门的内存 KN Pool 中 。 KN 这些持久化的数据会随着新的导入／更新／删除操作（后两者为企业版特有功能）做一些 append 操作，也会随着新的 Join 查询进行更新。如果要保证知识网格与数据的强同步，会极大程度的降低数据导入／更新的速度，比如针对 Pack-to-Pack ，新增的数据需要扫描对应表中所有的数据，这对用户来说是难以忍受的。针对这个问题， Infobright 采 用的是延时计算的方法，即为了保证数据装载速度，部分的知识网格在查询的时候再进行计算。

有了条件过滤器知识网格，接下来就要看 Infobright 是如何去进行优化以及执行的了。 Infobright 的查询优化基于 Rough set 粗糙集的理论，主要思想是通过一些先验知识库，将知识理解对数据进行划分，将不确定或不精确的知识用于已知的知识进行刻画， Infobright 的查询优化器根据查询条件，通过知识网格对 DP 进行分类：

• 无关 DP ： DP 中没有符合查询条件的数据, 对应 Negative region

• 强相关 DP ： DP 中所有数据都符合查询条件，对应 Positive region

• 待定 DP ：可能部分数据符合条件，根据知识网格还无法区分， 对应 Boundary region

针对一个普通查询，只有 select 的列相关的 DP 以及过滤条件中的待定 DP 需要进行解压。看一个例子：

在一个拥有 Salary,Age, Job, State 四列组成的表中进行查询，查询条件中 4 列的都进行了限制，并且用 And 连接，根据 DPN 、 HIST ， CMAPs 的帮助下，很快能划分出表中的无关 DP （红色）、强相关 DP （绿色）、待定 DP （黄色），因为是 AND 条件，所以能看到 Salary(1), Salary(2), Salary(4)这三个 DP 对应的行都无法满足查询条件，因此只需要考虑 Salary(3)这个 DP 对应的行，又由于 Salary (3), Age(3), Job(3)都是强相关，只有 State(3)是待定，因此只需要解压 State(3)即可。

再来看一个真实的查询，看一下知识网格是如何进行 DP 筛选的：

Query: SELECT MIN(T'.D) FROM T , T' WHERE T.A > 15 AND T.B = T'.C;

Infobright 依靠强大的知识网格以及高效的列式压缩在大数据量的环境下提供高效的批量查询服务。目前 IB 的营销策略和 MySQL 一样提供免费的社区版以及收费昂贵的企业版。不过不如 MySQL 厚道的是， Infobright 社区版的功能被阉割严重，例如不支持 DML 语句，不支持并发导入数据，不支持并发查询，这使得社区版的实用价值大打折扣。虽然开源版功能打折，并且在使用上有诸多注意点（见附注），不过作为列存数据仓库的技术以及源码研究来说依然是相当有价值的产品。

附注：

1.Infobright 不能使用 MySQL 的 query cache ， 在多次执行相同的 SQL 时， Infobright 会缓存那些已经解压的 Pack 以及知识网格，因此可以大幅减少访问开销（主要是解压）

2.Infobright 对 binary ／ varbinary ／ float/double ／ text 等类型的数据没有做过多的优化

3.Infobright 尽量将一切数据转化为 Integer 进行实际存储，这也是在一些 unique 值不多的 char ／ varchar 列， IB 可以声明 LookUp 关键词将字符转化为整形以提高压缩率，但如果 unique 值超过 10000 ，会影响查询速度

4.Infobright 的外存存储，每张表都有独立的目录

5.Infobright 的一张表的行数上限是 140.7 兆，列数上限是 100000

6.Infobright 目前只支持关库拷贝文件的冷备及恢复

7.Infobright 只支持 HashJoin

8.由于知识网格文件关系到查询速度，因此在内存不足的情况下有条件使用 SSD 专门存储这些文件

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