大数据之路 读书笔记 Day8 数据存储

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数据存储

1 数据类型

实时任务在运行过程中，会计算很多维度和指标，这些数据需要放在一个存储系统中作为恢复或者关联使用。其中会涉及三种类型的数据：

• 中间计算结果——在实时应用处理过程中，会有一些状态的保存（比如去重指标的明细数据），用于在发生故障时，使用数据库中的数据恢复内存现场。
• 最终结果数据——指的是通过 ETL 处理后的实时结果数据，这些数据是实时更新的，写的频率非常高，可以被下游直接使用。
• 维表数据——在离线计算系统中，通过同步工具导入到在线存储系统中，供实时任务来关联实时流数据。

维表数据在实时数据处理任务中扮演着关键角色，尤其是在构建实时数据仓库或实时分析系统时。维表，即Dimension Tables，是数据仓库架构中的重要组成部分，它们包含了描述性的信息，用来给事实表中的数据提供上下文。在实时任务中，维表数据的使用主要体现在以下几个方面：

1. 上下文丰富： 维表提供了对事实数据的详细描述，如产品类别、客户信息、地理位置等，这些都是在事实表中通过外键引用的。当实时流数据到达时，通过与维表的关联，可以增加数据的维度，从而让数据更加丰富和有意义。
2. 实时关联： 实时任务需要快速地将流数据与维表数据进行关联，以提供即时的分析结果。这通常涉及到高效的关联算法和存储结构，如内存中的哈希表，以减少延迟并提高处理速度。
3. 数据更新： 维表数据可能随时间变化，如产品分类调整、客户地址变更等。实时任务必须能够及时反映这些更新，以确保分析结果的准确性。这通常要求维表具有良好的更新机制，如增量更新或全量更新策略。
4. 存储选择： 为了满足实时关联的需求，维表数据往往存储在高性能的存储系统中，如内存数据库（如Redis）、列式存储数据库（如Druid）或关系型数据库（如MySQL）。选择合适的存储系统对于保证实时性能至关重要。
5. 资源管理： 如果维表数据量较大，全量加载到内存可能不现实，这时可能需要采用部分加载、缓存策略或按需从后端存储系统查询数据的方法。
6. 容错性： 实时任务中维表数据的使用还需要考虑系统的容错性，即在数据源不可用或数据损坏时，如何保证数据处理的连续性和正确性。

总之，维表数据在实时任务中提供了必要的上下文信息，使数据更具可解释性，并且需要通过高效的设计和实施策略来确保实时性和准确性。

2 数据库类型

数据库包括关系数据库、列式数据库、文档数据库等，在选择实时任务所用的数据库时，应该注意哪些特征呢？
前面的文章中提到过实时任务是

多线程处理

的，意味着使用的数据存储系统必须能较好的执行

多并发读写

，并且

延时需要在毫秒级别

。
实践中用得较多的有HBase\Tair\MongoDB等列式存储系统，它们基本满足需求。

列式存储系统是一种专门设计用于优化数据分析工作负载的数据存储技术。与传统的行式存储不同，列式存储将数据按照列（属性）进行组织和存储，而不是按照行（记录）。这种存储方式尤其适用于数据仓库和大数据分析场景，因为在这种场景中，查询往往针对特定的列执行聚合或筛选操作，而不需要访问整行数据。
以下是列式存储的一些关键优势：

1. 压缩效率高： 列式存储可以更有效地进行数据压缩，因为相同类型的数值存储在一起，压缩算法能更好地识别和消除冗余，从而节省存储空间。
2. 查询性能： 在分析型查询中，由于只需要读取感兴趣的列，列式存储可以显著减少磁盘I/O操作，提高查询速度。例如，在计算所有用户的平均年龄时，只需要读取“年龄”这一列，而无需读取其他列的数据。
3. 支持并发读取： 列式存储设计通常支持并发读取，这意味着多个查询可以同时运行而不会互相阻塞，提高了系统的吞吐量。
4. 聚合和过滤操作优化： 对于常见的聚合和过滤操作，列式存储可以只处理相关的列，而忽略其他列，从而加快处理速度。
5. 适合大数据处理： 列式存储系统，如Apache Parquet、Google BigQuery、Amazon Redshift等，专为大规模数据集设计，可以高效地处理PB级数据。

然而，列式存储也存在一些缺点：

• 写入操作成本高： 更新或插入操作可能需要重写整个列，因此写入性能可能不如行式存储。
• 不适合随机行访问： 如果应用程序需要频繁随机访问单个行，则列式存储可能不是最佳选择，因为这会涉及读取所有列才能重组一行数据。
• 复杂性： 列式存储系统的实现和管理可能比行式存储系统更复杂，特别是在需要支持多种数据类型和复杂查询的情况下。 总体而言，列式存储非常适合那些需要大量读取和分析操作的场景，而对写入操作的要求相对较低。

但是这些系统也有明显的缺点，以HBase为例，一张表必须有rowkey。rowkey是按照ASCII码来排序的，这种规则限制了数据读取的方式，如果业务方需要采用其他方式读取数据则需要重新输出rowkey,从这个角度看HBase甚至没有关系型数据库方便，但HBase一张表能存几到几十TB，而关系型数据库需要采用分库分表的处理（Day5讲过）才能做到。因此，对于海量数据的实时计算，一般会采用非关系型数据库，以应对大量的多并发读写。

HBase 是一个分布式、版本化的 NoSQL 数据库，它基于 Google 的 Bigtable 论文设计，主要用于处理海量的半结构化或非结构化数据。在 HBase 中，数据是以表格的形式存储的，每个表由一系列的行组成，而每一行都由一个唯一的行键（RowKey）来标识。

RowKey 的概念

RowKey 在 HBase 中起着至关重要的作用，它是数据的主键，用于唯一标识表中的每一条记录。HBase 不提供传统的 SQL 式的索引，所以所有的数据检索和查询都直接或间接依赖于 RowKey。

RowKey 的特点

1. 唯一性：每个 RowKey 必须是唯一的，以便区分表中的不同行。
2. 排序：RowKey 是按字典顺序排序的，这意味着 HBase 可以高效地进行范围查询，即查找介于两个 RowKey 值之间的所有行。
3. 长度：RowKey 的最大长度可以达到 64KB，但实际上，为了性能考虑，RowKey 应该尽量短小。
4. 二进制格式：RowKey 是以二进制格式存储的，这意味着它可以是任何二进制数据，包括数字、字符串或者更复杂的组合。

RowKey 的设计原则

设计 RowKey 时，应考虑到以下几点：

• 查询模式：RowKey 应该反映最常见的查询模式，以优化查询性能。
• 分布性：RowKey 的设计应该尽可能均匀分布，避免热点问题，确保数据在集群中均匀分布。
• 时间戳：有时，RowKey 包含时间戳，这样可以方便地按照时间顺序检索数据。
• 复合 RowKey：RowKey 可以由多个字段组成，称为复合 RowKey，以包含更多的信息和优化查询。

RowKey 的示例

假设有一个用户行为日志表，常见的查询是根据用户 ID 和日期来获取数据，那么 RowKey 可能设计为

<UserID>:<Date>

的形式，例如

12345:20230101

。

总结

RowKey 是 HBase 中最重要的概念之一，它的设计直接影响到数据的存储效率和查询性能。合理设计 RowKey 可以帮助最大化 HBase 的性能，满足特定的应用需求。

3 表名设计和rowkey设计

表名设计示例

设计规则：汇总层标识+数据域+主维度+时间维度
例如： dws_trd_slr_dtr
表示：汇总层交易数据，根据卖家（slr）主维度+0点截至当日（dtr）进行统计汇总
这样做的好处：

• 减少表数量：将具有相同主维度的数据放在同一张物理表中，可以有效减少表的数量，使得数据库结构更加简洁，易于维护。
• 直观易懂：通过表名可以直接看出存储的是什么类型的数据内容，这对于排查问题非常有帮助，因为开发者不需要花费太多的时间去理解表的结构和用途。

rowkey设计

设计规则：MD5 + 主维度 + 维度标识 + 子维度 1 + 时间维度 + 子维度 2

例如：卖家 ID 的 MD5 前四位 + 卖家 ID + app + 一级类目 ID + ddd + 二级类目 ID。

以 MD5 的前四位作为 rowkey 的第一部分，可以把数据散列，让服务器整体负载是均衡的，避免热点问题。在上面的例子中，卖家 ID 属于主维度，在查数据时是必传的。每个统计维度都会生成一个维度标识，以便在rowkey上做区分。

• MD5: 这里指的是MD5哈希算法，它会将任意长度的数据转换成一个固定长度（通常是128位）的哈希值。MD5的前四位（通常是指哈希值的前几位字符）被用作rowkey的一部分，目的是为了散列数据，使得数据均匀地分布在多个服务器上，从而避免数据热点（即某些服务器上的数据访问远高于其他服务器）。
• 主维度: 指的是数据中的主要分类或最重要的属性，比如这里的“卖家ID”。主维度在查询数据时通常是必填项，意味着大部分查询操作会基于这个维度进行。
• 维度标识: 是对不同统计维度的标记，用于区分不同的统计数据类型或来源，确保即使主维度相同，不同的数据类型也能通过不同的维度标识进行区分。
• 子维度: 子维度是对主维度的进一步细分，这里提到了“子维度1”和“子维度2”，例如“app”（应用程序）和“类目ID”（产品类别），它们可以提供更详细的分类信息。
• 时间维度: 指的是与时间相关的部分，这可以是日期、时间戳或者特定的时间周期，例如“ddd”可能代表某一天或者某一时间段，这样可以方便进行时间范围内的数据查询。

按照上述规则设计的rowkey示例：“卖家ID的MD5前四位+卖家ID+app+一级类目ID+ddd+二级类目ID”。

这种设计的好处在于：

1. 数据分散: MD5的前四位确保数据均匀分布在存储集群中，防止单点过载。
2. 查询优化: 主维度和其他维度的组合可以帮助快速定位和检索特定的数据记录。
3. 灵活性: 设计允许根据不同的查询需求进行扩展，同时保持数据的组织性和可读性。

总之，rowkey的设计应该考虑到数据的分布、查询模式以及可能的扩展需求，以确保数据库系统的高效运行。

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