导读

　　TP与AP融合的HTAP数据库正成为业内的发展趋势。但由于大规模数据场景下TP与AP系统本身的复杂性，要在一套数据库系统中融合两种使用场景的功能并不容易。浪潮推出的HTAP云溪数据库采用多模存储引擎的方案实现 HTAP特性，在OLTP的基础上引入列存引擎支撑OLAP场景。本文将着重介绍列存引擎技术在HTAP数据库-云溪数据库中扮演的重要角色。

　　OLTP 与 OLAP

　　名词释义

　　OLTP，全称 On-Line Transaction Processing，翻译为联机事务处理

　　OLAP，全称 On-Line Analytical Processing，翻译为联机分析处理

　　从上个世纪60年代开始，计算机系统就被人们用于执行薪资结算、会计和计费等领域的任务。那时，用户输入数据，计算机系统再对数据进行处理，从而完成一系列的增删改查操作，这就是早期的OLTP。随着计算机技术与数据库技术的进一步发展，OLTP在政府、银行和企业信息系统中被广泛应用至今。如今，OLTP被认为是一种低延迟、高容量、高并发工作负载，通常用于开展业务，例如接订单和履行订单，进行装运，为客户开账单，收款等事务处理。

　　而OLAP被认为是分析工作负载。OLAP面对的场景是相对较高的延迟，较低的数量和较低的并发工作负载，这些负载通常用于通过分析运营，历史和大数据，制定战略决策或采取措施来提高公司绩效，提升产品质量，改善客户体验，进行市场预测等。随着近年来大数据技术的兴起，企业对数据分析的场景在时效性方面有了更高的要求，大规模数据下的 OLAP也开始成为众多企业的刚需。

　　在互联网流量爆发之后，在面对海量数据时，OLTP和OLAP系统的信息体系结构和基础结构各不相同，同时又具备各自的复杂性，因此这两种应用场景分别有不同的产品来满足用户需求。这一时期，企业通常采取“事务型数据库系统+分析型数据库系统+ETL工具”的组合方案来实现大规模数据存储事务+分析的业务需求。

　　HTAP 的出现

　　这种采用不同系统来针对不同场景进行数据处理的方案也带来了相应的难题。因为TP和AP是跨平台的，所以在搭配使用时就会有数据传输的过程，这就带来了两个挑战：数据同步、数据冗余。

　　数据同步的核心是数据时效性问题，过期的数据往往会丧失价值。以往的做法是，OLTP系统中的数据变化，通过日志的形式暴露出来；通过消息队列解耦传输；后端的ETL消费拉取，将数据同步到OLAP中，形成一套TP到AP的数据传输链条。由于整个链条较长，这就对时效性要求较高的场景提出了考验。

　　另一方面，数据在链条中流动，存在多份的数据冗余保存。在常规的高可用环境下，数据会进一步保存多份。因此带来了更大的技术、人力成本以及数据同步成本。同时横跨如此多的技术栈、数据库产品，每个技术栈背后又需要单独的团队支持和维护，如DBA、大数据、基础架构等，这些都带来了巨大的人力、技术、时间、运维成本。

　　2014年，Gartner提出了一种混合事务/分析处理的新型数据库模型HTAP，旨在打破OLTP与OLAP系统间的隔阂，将二者融合到一个数据库系统中，避免 ETL 跨平台数据传输带来的高昂成本。

　　随着软硬件基础设施和数据库技术不断发展，兼顾OLTP和OLAP负载的HTAP数据库系统逐步替代传统“事务型数据库系统+分析型数据库系统+ETL工具”方案的趋势已经形成。

　　云溪数据库和列存引擎

　　云溪数据库是由浪潮自主研发的一款HTAP分布式数据库，该数据库系统为应对日益剧增的混合负载场景研发，能够混合事务和分析场景，适用更多数据应用需求。为实现 HTAP的特性，该数据库系统中的列存引擎子系统在整个系统架构中扮演了重要的角色。

　　支撑云溪数据库的HTAP功能的是多模存储引擎，在其中结构化数据的处理上，存储可以分成行存和列存，是分别针对 OLTP和OLAP场景的优化，而支撑OLAP场景的就是的列存引擎。

　　列存引擎是云溪数据库系统HTAP形态的核心组件，用于存储和管理数据的列存副本，是行存引擎的扩展，列存引擎在提供良好隔离性的同时，也兼顾了读时强一致性。列存副本通过Raft Learner协议异步复制，但是在读取的时候通过 Raft 校对索引方式达到Learner和Leader的同步。这个架构很好地解决了HTAP场景的隔离性以及列存同步的问题。

　　列存引擎架构介绍

　　列存引擎逻辑架构

　　列存引擎逻辑架构包含四个部分：

　　1） DDL模块；

　　2） SQL层矢量计算模块；

　　3） 副本层Raft协议模块；

　　4） 存储层的透明访问模块和列存数据库模块。

　　· DDL模块负责对表的列存副本进行管理，它驱动元数据模块、Raft协议模块和列存数据库模型协同工作。

　　· 矢量计算模块负责从列存副本中读取数据并进行矢量计算，它读取元数据模块，从合适的列存副本中读取数据，完成计算并返回结果。

　　· Raft协议模块负责处理行列副本一致性问题。

　　· 透明访问模块负责对上层提供统一存储访问接口，并屏蔽下层异构存储引擎的差异，实现上层与存储引擎的解耦；列存数据库是列存引擎最底层存储组件，负责以列存格式实际存储列存副本数据。

　　列存引擎物理架构

　　列存引擎的物理架构分为三层：

　　1） 应用层：包括所有调用数据库服务的客户端应用程序；

　　2） 网关层：数据库网关负责通过优化SQL路由，提升集群整体执行性能。数据库集群采用全对等网络拓扑，集群中的任何一个节点实例都可以处理SQL，数据库网关根据节点实例负载和数据分布情况对SQL路由进行优化，将SQL发送给较为合适的节点实例，例如将纯OLAP负载发送到某一组列存节点上。

　　3） 集群层：集群由角色和作用相同的多个节点实例组成，接收SQL的实例节点临时充当Master的角色，负责驱动SQL的执行流程，与其他节点实例交互，并返回计算结果。每个节点实例可拥有多个Store，每个Store可以被标记为不同的类型，目前可标记行存Store或列存Store。列存Store底层采用列存数据库，只能存储列存副本。如果节点实例拥有的Store均为列存，则成为列存节点实例。从资源隔离的角度出发，可以将所有列存节点实例组成一个虚拟 OLAP 数据库集群，专门负责处理OLAP负载，且不对其他行存节点实例造成过大影响。

　　列存引擎的功能特性

　　列存引擎有几大功能特性，矢量计算、计算下推、列式存储和异步复制。

　　在具体实现上，列存引擎采用了Clickhouse并在其基础上进行吸收优化。ClickHouse本身是一套高效的列式存储引擎，并且实现了数据有序存储、主键索引、稀疏索引、数据 Sharding、数据 Partitioning、TTL 等丰富功能。

　　总结

　　作为一款新型的HTAP分布式数据库系统，云溪数据库可以同时满足事务、分析场景，避免繁琐且昂贵的ETL操作。而列存引擎技术在这其中发挥了重要的作用。

　　列存引擎作为实现HTAP的关键技术，其异步复制功能可以在保证事务处理性能的基础上，达到分析场景准实时的效果，满足用户需求，优化用户体验。列存引擎植根于云溪数据库中，继承其强大的产品特性，使得其在原有高性能的OLTP 能力基础上，增强了对OLAP场景的处理能力，丰富了产品功能。

　　对于大部分数据库用户来说，最好的产品体验就是开箱即用，无论是TP还是AP场景，如果能够在同一个黑盒系统中完成所有操作，就能降低用户心智负担和运维成本。所以不难理解为何统一TP和AP处理的HTAP数据库能够成为受市场和用户追捧的产品趋势。

　　关于云溪数据库的更多详情可以查看：

　　云溪数据库官网：http://www.znbase.com/

　　对相关技术或产品有任何问题欢迎在社区中留言讨论。同时欢迎广大对分布式数据库感兴趣的开发者共同参与云溪数据库项目的建设。