分析型資料庫管理系統中的資料格式：效能取捨與未來方向

核心概念

本文評估了 Apache Arrow、Parquet 和 ORC 作為分析型資料庫管理系統中資料格式的適用性，發現每種格式都有其優缺點，並指出共同設計統一的記憶體與磁碟資料表示法的機會。

摘要

標題： 分析型資料庫管理系統中的資料格式：效能取捨與未來方向
作者： Chunwei Liu, Anna Pavlenko, Matteo Interlandi, Brandon Haynes

本研究旨在評估 Apache Arrow、Parquet 和 ORC 三種常見開放式資料格式作為分析型資料庫管理系統 (DBMS) 原生格式的適用性，並探討其在效能、壓縮率、編碼方式等方面的優缺點。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Data Formats in Analytical DBMSs: Performance Trade-offs and Future Directions

by Chunwei Liu,... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14331.pdf

深入探究

隨著硬體技術的進步，例如非揮發性記憶體的出現，這些資料格式的未來發展方向是什麼？

隨著非揮發性記憶體 (Non-volatile Memory, NVM) 技術的進步，例如 3D XPoint 和 NVMe SSD，資料格式的未來發展方向將會圍繞著如何更好地利用這些新型硬體的特性來提升效能和效率。以下是一些可能的發展方向：

針對 NVM 優化的資料格式: NVM 的讀寫延遲和成本介於 DRAM 和傳統儲存設備之間，這為資料格式設計帶來了新的可能性。未來可能會出現專門針對 NVM 特性進行優化的資料格式，例如採用混合式資料佈局、更細粒度的資料編碼和壓縮，以及利用 NVM 的持久化特性來減少資料複製和移動。
融合記憶體和儲存的資料格式: NVM 的出現模糊了記憶體和儲存之間的界限，未來可能會出現能夠同時在記憶體和儲存中高效運作的資料格式。這些格式可以根據資料的訪問模式動態地將資料在不同層級的儲存設備之間移動，以達到最佳的效能和成本效益。
硬體加速的資料處理: 未來資料格式可能會與硬體加速器（例如 GPU、FPGA）更緊密地結合，以加速資料的編碼、解碼、壓縮和解壓縮等操作。這將有助於進一步提升資料處理的效能，特別是在處理大規模資料集時。
針對特定應用場景優化的資料格式: 隨著機器學習、深度學習等應用場景的普及，未來可能會出現更多針對這些特定應用場景優化的資料格式。這些格式可能會針對特定資料類型（例如向量、張量）進行優化，以提升資料處理和分析的效率。
總之，硬體技術的進步將會推動資料格式不斷發展和演進，以更好地滿足未來資料處理和分析的需求。

是否可以設計一種混合資料格式，結合 Arrow、Parquet 和 ORC 的優點，以滿足更廣泛的應用需求？

設計一種結合 Arrow、Parquet 和 ORC 優點的混合資料格式是可行的，並且對於滿足更廣泛的應用需求具有重要意義。這種混合格式可以兼顧資料在記憶體和儲存中的高效表示，並提供靈活的資料佈局和編碼方式，以適應不同的應用場景。
以下是一些設計混合資料格式的思路：

統一的資料模型: 混合格式可以採用類似 Arrow 的統一資料模型，以支援各種資料類型，包括結構化資料、半結構化資料和非結構化資料。
分層式的資料佈局: 混合格式可以採用分層式的資料佈局，類似於 Parquet 和 ORC，以支援資料的塊級別訪問和壓縮。
靈活的編碼和壓縮方式: 混合格式可以支援多種資料編碼和壓縮方式，例如字典編碼、行程編碼、位元封裝和通用壓縮演算法，並允許根據資料特徵和應用需求選擇最佳的編碼和壓縮方式。
可擴展的元資料: 混合格式可以支援可擴展的元資料，以儲存資料的統計資訊、索引資訊和其他與資料管理相關的資訊。
與硬體加速器的整合: 混合格式可以設計為與硬體加速器（例如 GPU、FPGA）相容，以加速資料處理和分析。
通過結合 Arrow、Parquet 和 ORC 的優點，混合資料格式可以提供以下優勢：

更高的資料處理效率: 混合格式可以通過優化的資料佈局、編碼和壓縮方式，以及與硬體加速器的整合，提升資料處理的效率。
更低的儲存成本: 混合格式可以通過高效的資料壓縮方式，降低資料的儲存成本。
更廣泛的應用範圍: 混合格式可以支援各種資料類型和應用場景，包括資料分析、機器學習、深度學習等。
然而，設計和實現一種高效、穩定和易於使用的混合資料格式也面臨著諸多挑戰，例如如何平衡不同設計目標之間的取捨、如何確保格式的相容性和可擴展性，以及如何獲得社區的廣泛支援等。

如何在資料庫設計階段就考慮到資料格式的選擇，以最大程度地提高查詢效能和資源利用率？

在資料庫設計階段就考慮資料格式的選擇對於最大程度地提高查詢效能和資源利用率至關重要。以下是一些需要考慮的關鍵因素：

資料特性: 不同的資料格式適用於不同類型的資料。例如，Parquet 適合於具有較高列相似性的資料，而 ORC 適合於具有較高行相似性的資料。在選擇資料格式時，需要考慮資料的基數、資料分佈、資料類型等因素。
查詢模式: 不同的資料格式支援不同的查詢模式。例如，Arrow 適合於需要對資料進行快速迭代的查詢，而 Parquet 和 ORC 適合於需要進行列式投影和謂詞下推的查詢。在選擇資料格式時，需要考慮資料庫的主要查詢模式，例如是點查詢、範圍查詢還是聚合查詢。
儲存系統: 不同的資料格式可能與不同的儲存系統相容。例如，Parquet 和 ORC 被廣泛應用於 Hadoop 生態系統，而 Arrow 則被廣泛應用於 Spark 和 Pandas 等資料分析工具。在選擇資料格式時，需要考慮資料庫所使用的儲存系統。
硬體平台: 不同的資料格式可能在不同的硬體平台上表現不同。例如，Arrow 在具有較大記憶體的機器上表現良好，而 Parquet 和 ORC 在具有較多 CPU 核心的機器上表現良好。在選擇資料格式時，需要考慮資料庫所運行的硬體平台。
除了以上因素外，還需要考慮資料格式的成熟度、社區支援、開發成本等因素。
以下是一些在資料庫設計階段選擇資料格式的最佳實踐：

進行基準測試: 使用真實資料和查詢負載對不同的資料格式進行基準測試，以比較它們的效能和資源利用率。
使用混合資料格式: 對於不同的資料集或查詢模式，可以使用不同的資料格式。例如，可以使用 Parquet 儲存歷史資料，使用 Arrow 儲存即時資料。
持續評估和優化: 隨著資料量和查詢負載的變化，需要持續評估和優化資料格式的選擇。
總之，在資料庫設計階段就考慮資料格式的選擇，並根據具體情況選擇最合適的資料格式，對於最大程度地提高查詢效能和資源利用率至關重要。