**列式存储（Column-oriented Storage）**并不是一项新技术，最早可以追溯到 1983 年的论文 Cantor。然而，受限于早期的硬件条件和使用场景，主流的事务型数据库（OLTP）大多采用行式存储，直到近几年分析型数据库（OLAP）的兴起，列式存储这一概念又变得流行。

总的来说，列式存储的优势一方面体现在存储上能节约空间、减少 IO，另一方面依靠列式数据结构做了计算上的优化。本文中着重介绍列式存储的数据组织方式，包括数据的布局、编码、压缩等。在下一篇文章中将介绍计算层以及 DBMS 整体架构设计。

什么是列式存储

传统 OLTP 数据库通常采用行式存储。以下图为例，所有的列依次排列构成一行，以行为单位存储，再配合以 B+ 树或 SS-Table 作为索引，就能快速通过主键找到相应的行数据。

行式存储对于 OLTP 场景是很自然的：大多数操作都以实体（entity）为单位，即大多为增删改查一整行记录，显然把一行数据存在物理上相邻的位置是个很好的选择。

然而，对于 OLAP 场景，一个典型的查询需要遍历整个表，进行分组、排序、聚合等操作，这样一来按行存储的优势就不复存在了。更糟糕的是，分析型 SQL 常常不会用到所有的列，而仅仅对其中某些感兴趣的列做运算，那一行中那些无关的列也不得不参与扫描。

列式存储就是为这样的需求设计的。如下图所示，同一列的数据被一个接一个紧挨着存放在一起，表的每列构成一个长数组。

显然，列式存储对于 OLTP 不友好，一行数据的写入需要同时修改多个列。但对 OLAP 场景有着很大的优势：

• 当查询语句只涉及部分列时，只需要扫描相关的列
• 每一列的数据都是相同类型的，彼此间相关性更大，对列数据压缩的效率较高

BigTable（HBase）是列式存储吗？

很多文章将 BigTable 归为列式存储。但严格地说，BigTable 并非列式存储，虽然论文中提到借鉴了 C-Store 等列式存储的某些设计，但 BigTable 本身按 Key-Value Pair 存储数据，和列式存储并无关系。

有一点迷惑的是 BigTable 的列簇（column family）概念，列簇可以被指定给某个 locality group，决定了该列簇数据的物理位置，从而可以让同一主键的各个列簇分别存放在最优的物理节点上。由于 column family 内的数据通常具有相似性，对它做压缩要比对整个表压缩效果更好。

另外，值得强调的一点是：列式数据库可以是关系型、也可以是 NoSQL，这和是否是列式并无关系。本文中讨论的 C-Store 就采用了关系模型。
Column Families in BigTable

起源：DSM 分页模式

我们知道，由于机械磁盘受限于磁头寻址过程，读写通常都以一块（block）为单位，故在操作系统中被抽象为块设备，与流设备相对。这能帮助上层应用是更好地管理储存空间、增加读写效率等。这一特性直接影响了数据库储存格式的设计：数据库的 Page 对应一个或几个物理扇区，让数据库的 Page 和扇区对齐，提升读写效率。

那如何将数据存放到页上呢？

大多数服务于在线查询的 DBMS 采用 NSM (N-ary Storage Model) 即按行存储的方式，将完整的行（即关系 relation）从 Header 开始依次存放。页的最后有一个索引，存放了页内各行的起始偏移量。由于每行长度不一定是固定的，索引可以帮助我们快速找到需要的行，而无需逐个扫描。

NSM 的缺点在于，如果每次查询只涉及很小的一部分列，那多余的列依然要占用掉宝贵的内存以及 CPU Cache，从而导致更多的 IO；为了避免这一问题，很多分析型数据库采用 DSM (Decomposition Storage Model) 即按列分页：将 relation 按列拆分成多个 sub-relation。类似的，页的尾部存放了一个索引。

顺便一提，2001 年 Ailamaki 等人提出 PAX (Partition Attributes Cross) 格式，尝试将 DSM 的一些优点引入 NSM，将两者的优点相结合。具体来说，NSM 能更快速的取出一行记录，这是因为一行的数据相邻保存在同一页；DSM 能更好的利用 CPU Cache 以及使用更紧凑的压缩。PAX 的做法是将一个页划分成多个 minipage，minipage 内按列存储，而一页中的各个 minipage 能组合成完整的若干 relation。

如今，随着分布式文件系统的普及和磁盘性能的提高，很多先进的 DBMS 已经抛弃了按页存储的模式 ，但是其中的某些思想，例如数据分区、分区内索引、行列混合等，仍然处处可见于这些现代的系统中。

分布式储存系统虽然不再有页的概念，但是仍然会将文件切割成分块进行储存，但分块的粒度要远远大于一般扇区的大小（如 HDFS 的 Block Size 一般是 128MB）。更大的读写粒度是为了适应网络 IO 更低的带宽以获得更大的吞吐量，但另一方面也牺牲了细粒度随机读写。

列数据的编码与压缩

无论对于磁盘还是内存数据库，IO 相对于 CPU 通常都是系统的性能瓶颈，合理的压缩手段不仅能节省空间，也能减少 IO 提高读取性能。列式存储在数据编码和压缩上具有天然的优势。

以下介绍的是 C-Store 中的数据编码方式，具有一定的代表性。根据 1) 数据本身是否按顺序排列（self-order） 2) 数据有多少不同的取值（distinct values），分成以下 4 种情况讨论：

• 有序且 distinct 值不多 。使用一系列的三元组 对列数据编码，表示数值 v 从第 f 行出现，一共有 n 个（即 f 到 f+n−1 行）。例如：数值 4 出现在 12-18 行，则编码为 (4,12,7)。
• 无序且 distinct 值不多 。对于每个取值 v 构造一个二进制串 b，表示 v 所在位置的 bitmap。例如：如果一列的数据是 0,0,1,1,2,1,0,2,1，则编码为 (0, 110000100)、(1, 001101001) 和 (2,000010010)。由于 bitmap 是稀疏的，可以对其再进行行程编码。
• 有序且 distinct 值多。对于这种情况，把每个数值表示为前一个数值加上一个变化量（delta），当然第一个数值除外。例如，对于一列数据 1,4,7,7,8,12，可以表示为序列 1,3,3,0,1,4。显然编码后的数据更容易被 dense pack，且压缩比更高。
• 无序且 distinct 值多。对于这种情况没有很好的编码方式。

编码之后，还可以对数据进行压缩。由于一列的数据本身具有相似性，即使不做特殊编码，也能取得相对较好的压缩效果。通常采用 Snappy 等支持流式处理、吞吐量高的压缩算法。

最后，编码和压缩不仅是节约空间的手段，更多时候也是组织数据的手段。在 PowerDrill、Dremel 等系统中，我们会看到很多编码本身也兼具了索引的功能，例如在扫描中跳过不需要的分区，甚至完全改表查询执行的方式。

列式存储与分布式文件系统

在现代的大数据架构中，GFS、HDFS 等分布式文件系统已经成为存放大规模数据集的主流方式。分布式文件系统相比单机上的磁盘，具备多副本高可用、容量大、成本低等诸多优势，但也带来了一些单机架构所没有的问题：

1. 读写均要经过网络，吞吐量可以追平甚至超过硬盘，但是延迟要比硬盘大得多，且受网络环境影响很大。
2. 可以进行大吞吐量的顺序读写，但随机访问性能很差，大多不支持随机写入。为了抵消网络的 overhead，通常写入都以几十 MB 为单位。

上述缺点对于重度依赖随机读写的 OLTP 场景来说是致命的。所以我们看到，很多定位于 OLAP 的列式存储选择放弃 OLTP 能力，从而能构建在分布式文件系统之上。

要想将分布式文件系统的性能发挥到极致，无非有几种方法：按块（分片）读取数据、流式读取、追加写入等。我们在后面会看到一些开源界流行的列式存储模型，将这些优化方法体现在存储格式的设计中。

列式存储系统案例

C-Store (2005) / Vertica

大多数 DBMS 都是为写优化，而 C-Store 是第一个为读优化的 OLTP 数据库系统，虽然从今天的视角看它应当算作 HTAP 。在 ad-hoc 的分析型查询、ORM 的在线查询等场景中，大多数操作都是查询而非写入，在这些场景中列式存储能取得更好的性能。像主流的 DBMS 一样，C-Store 支持标准的关系型模型。

就像本文开头即提到------列式存储不是新鲜事。C-Store 的主要贡献有以下几点：通过精心设计的 projection 同时实现列数据的多副本和多种索引方式；用读写分层的方式兼顾了（少量）写入的性能 。此外，C-Store 可能是第一个现代的列式存储数据库实现，其的设计启发了无数后来的商业或开源数据库，就比如 Vertica。

数据模型

C-Store 是关系型数据库，它的逻辑表和其他数据库中的并没有什么不同。但是在 C-Store 内部，逻辑表被纵向拆分成 projections，每个 projection 可以包含一个或多个列，甚至可以包含来自其他逻辑表的列（构成索引）。当然，每个列至少会存在于一个 projections 上。

下图的例子中，EMP 表被存储为 3 个 projections，DEPT 被存储为 1 个 projection。每个 projection 按照各自的 sort key 排序，在图中用下划线表示 sort key。

Projection 内是以列式存储的：里面的每个列分别用一个数据结构存放。为了避免列太长引起问题，也支持每个 projection 以 sort key 的值做横向切分。

查询时 C-Store 会先选择一组能覆盖结果中所有列的 projections 集合作为 covering set，然后进行 join 计算重构出原来的行。为了能高效地进行 projections 的 join（即按照另一个 key 重新排序），引入 join index 作为辅助，其中存储了 proj1 到 proj2 的下标映射关系。

Projection 是有冗余性的 ，常常 1 个列会出现在多个 projection 中，但是它们的顺序也就是 sort key 并不相同，因此 C-Store 在查询时可以选用最优的一组 projections，使得查询执行的代价最小。

巧妙的是，C-Store 的 projection 冗余性还用来实现 K-safe 高可用（容忍最多 K 台机器故障），当部分节点当机时，只要 C-Store 还能找到某个 covering set 就能执行查询，虽然不一定是最优的 covering set 组合。

从另一个角度看，C-Store 的 Projection 可以看作是一种物化（materialized）的查询结果，即查询结果在查询执行前已经被预先计算好；并且由于每个列至少出现在一个 Projection 当中，没有必要再保存原来的逻辑表。

为任意查询预先计算好结果显然不现实，但是如果物化某些经常用到的中间视图，就能在预计算代价和查询代价之间获得一个平衡。C-Store 物化的正是以某个 sort key 排好序（甚至 JOIN 了其他表）的一组列数据，同时预计算的还有 join index。

C-Store 对写入的处理将在下一篇文章中呈现。

Apache ORC

Apache ORC 最初是为支持 Hive 上的 OLAP 查询开发的一种文件格式，如今在 Hadoop 生态系统中有广泛的应用。ORC 支持各种格式的字段，包括常见的 int、string 等，也包括 struct、list、map 等组合字段；字段的 meta 信息就放在 ORC 文件的尾部（这被称为自描述的）。

数据结构及索引

为分区构造索引是一种常见的优化方案，ORC 的数据结构分成以下 3 个层级，在每个层级上都有索引信息来加速查询。

• File Level ：即一个 ORC 文件，Footer 中保存了数据的 meta 信息，还有文件数据的索引信息，例如各列数据的最大最小值（范围）、NULL 值分布、布隆过滤器等，这些信息可用来快速确定该文件是否包含要查询的数据。每个 ORC 文件中包含多个 Stripe。
• Stripe Level 对应原表的一个范围分区，里面包含该分区内各列的值。每个 Stripe 也有自己的一个索引放在 footer 里，和 file-level 索引类似。
• Row-Group Level ：一列中的每 10000 行数据构成一个 row-group，每个 row-group 拥有自己的 row-level 索引，信息同上。

ORC 里的 Stripe 就像传统数据库的页，它是 ORC 文件批量读写的基本单位。这是由于分布式储存系统的读写延迟较大，一次 IO 操作只有批量读取一定量的数据才划算。这和按页读写磁盘的思路也有共通之处。

像其他很多储存格式一样，ORC 和都选择将统计数据和 Metadata 放在 File 和 Stripe 的尾部而不是头部。

但 ORC 在 Stripe 的读写上还有一点优化，那就是把分区粒度小于 Stripe 的结构（如 Column 和 Row-Group）的索引统一抽取出来放到 Stripe 的头部。这是因为在批处理计算中一般是把整个 Stripe 读入批量处理的，将这些索引抽取出来可以减少在批处理场景下需要的 IO（批处理读取可以跳过这一部分）。

ACID 支持

Apache ORC 提供有限的 ACID 事务支持。受限于分布式文件系统的特点，文件不能随机写，那如何把修改保存下来呢？

类似于 LSM-Tree 中的 MVCC 那样，writer 并不是直接修改数据，而是为每个事务生成一个 delta 文件，文件中的修改被叠加在原始数据之上。当 delta 文件越来越多时，通过 minor compaction 把连续多个 delta 文件合成一个；当 delta 变得很大时，再执行 major compaction 将 delta 和原始数据合并。

这种保持基线数据不变、分层叠加 delta 数据的优化方式在列式存储系统中十分常见，是一种通用的解决思路。

别忘了 ORC 的 delta 文件也是写入到分布式储存中的，因此每个 Delta 文件的内容不宜过短。这也解释了 ORC 文件虽然支持事务，但是主要是对批量写入的事务比较友好，不适合频繁且细小的写入事务的原因。

Dremel (2010) / Apache Parquet

Dremel 是 Google 研发的用于大规模只读数据的查询系统，用于进行快速的 ad-hoc 查询，弥补 MapReduce 交互式查询能力的不足。为了避免对数据的二次拷贝，Dremel 的数据就放在原处，通常是 GFS 这样的分布式文件系统，为此需要设计一种通用的文件格式。

Dremel 的系统设计和大多 OLAP 的列式数据库并无太多创新点，但是其精巧的存储格式却变得流行起来，Apache Parquet 就是它的开源复刻版。注意 Parquet 和 ORC 一样都是一种存储格式，而非完整的系统。

嵌套数据模型

Google 内部大量使用 Protobuf 作为跨平台、跨语言的数据序列化格式，相比 JSON 要更紧凑并具有更强的表达能力。Protobuf 不仅允许用户定义必须（required）和可选（optinal）字段，还允许用户定义 repeated 字段，意味着该字段可以出现 0～N 次，类似变长数组。

Dremel 格式的设计目的就是按列来存储 Protobuf 的数据。由于 repeated 字段的存在，这要比按列存储关系型的数据困难一些。一般的思路可能是用终止符表示每个 repeat 结束，但是考虑到数据可能很稀疏，Dremel 引入了一种更为紧凑的格式。

作为例子，下图左半边展示了数据的 schema 和 2 个 Document 的实例，右半边是序列化之后的各个列。序列化之后的列多出了 R、D 两列，分别代表 Repetition Level 和 Definition Level，通过这两个值就能确保唯一地反序列化出原本的数据。

Repetition Level 表示当前值在哪一个级别上重复。对于非 repeated 字段只要填上 trivial 值 0 即可；否则，只要这个字段可能出现重复（无论本身是 repeated 还是外层结构是 repeated），应当为 R 填上当前值在哪一层上 repeat。

举个例子说明：对于 Name.Language.Code 我们一共有三条非 NULL 的记录。

1. 第一个是 en-us，出现在第一个 Name 的第一个 Lanuage 的第一个 Code 里面。在此之前，这三个元素是没有重复过的，都是第一次出现。所以其 R=0
2. 第二个是 en，出现在下一个 Language 里面。也就是说 Language 是重复的元素。Name.Language.Code 中Language 排第二个，所以其 R=2
3. 第三个是 en-gb，出现在下一个 Name 中，Name 是重复元素，排第一个，所以其 R=1

注意到 en-gb 是属于第3个 Name 的而非第2个Name，为了表达这个事实，我们在 en 和 en-gb中间放了一个 R=1 的 NULL。

Definition Level 是为了说明 NULL 被定义在哪一层，也就宣告那一层的 repeat 到此为止。对于非 NULL 字段只要填上 trivial 值，即数据本身所在的 level 即可。

同样举个例子，对于 Name.Language.Country 列

1. us 非 NULL 值填上 Country 字段的 level 即 D=3
2. NULL 在 R1 内部，表示当前 Name 之内、后续所有 Language 都不含有 Country 字段。所以D为2。
3. NULL 在 R1 内部，表示当前 Document 之内、后续所有 Name 都不含有 Country 字段。所以D为1。
4. gb 非 NULL 值填上 Country 字段的 level 即 D=3
5. NULL 在 R2 内部，表示后续所有 Document 都不含有 Country 字段。所以D为0。

可以证明，结合 R、D 两个数值一定能唯一构建出原始数据。为了高效编解码，Dremel 在执行时首先构建出状态机，之后利用状态机处理列数据。不仅如此，状态机还会结合查询需求和数据的 structure 直接跳过无关的数据。

状态机实现可以说是 Dremel 论文的最大贡献。但是受限于篇幅，有兴趣的同学请参考原论文。

总结

本文介绍了列式存储的存储结构设计。抛开种种繁复的细节，我们看到，以下这些思想或设计是具有共性的。

1. 跳过无关的数据。从行存到列存，就是消除了无关列的扫描；ORC 中通过三层索引信息，能快速跳过无关的数据分片。
2. 编码既是压缩，也是索引。Dremel 中用精巧的嵌套编码避免了大量 NULL 的出现；C-Store 对 distinct 值的编码同时也是对 distinct 值的索引；PowerDrill 则将字典编码用到了极致（见下一篇文章）。
3. 假设数据不可变。无论 C-Store、Dremel 还是 ORC，它们的编码和压缩方式都完全不考虑数据更新。如果一定要有更新，暂时写到别处、读时合并即可。
4. 数据分片。处理大规模数据，既要纵向切分也要横向切分，不必多说。

下一篇文章中，将会结合 C-Store、MonetDB、Apache Kudu、PowerDrill 等现代列式数据库系统，侧重描述列式 DBMS 的整体架构设计以及独特的查询执行过程。敬请期待！

References

1. Distinguishing Two Major Types of Column-Stores - Daniel Abadi
2. Columnar Storage - Amazon Redshift
3. Weaving Relations for Cache Performance - A Ailamaki, DJ DeWitt, MD Hill, M Skounakis
4. C-Store and Google BigTable - Greg Linden
5. The Design and Implementation of Modern Column-Oriented Database Systems - D Abadi, P Boncz, S Harizopoulos...
6. C-store: a column-oriented DBMS - M Stonebraker, DJ Abadi, A Batkin, X Chen...
7. Apache ORC Docs
8. Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets - S Melnik, A Gubarev, JJ Long, G Romer...

最后，特别感谢 @张茄子 同学为本文提出的各种建议和见解！

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原文链接： https://ericfu.me/columnar-storage-overview-storage/