美团大数据查询技术
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文章目录
- 系列文章
- 一、应用场景
- 二、系统架构
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- 2.1.系统架构 Review - Presto
- 2.2.分布式 OLAP 系统扩展技术
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- 2.2.1 Kylin 与 Cube 预聚合
- 2.2.2 Druid 与 流式写入隔离，维度列倒排
- 2.2.3 Clickhouse 与 SIMD
- 2.2.4 Doris 与 我们的融合计划
- 三、改造案例
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- 3.1 Presto on Yarn
- 3.2 统一ADhoc查询One SQL
- 3.3 统一OLAP建设
- 3.4 数据库对比方法
本文主要涉及数据资源与服务中的数据产品和数据服务部分。
本文目录如下：
一、应用场景
背景：电子公交卡的业务试点，想要了解这个业务对整个美团 App 有什么样的影响。
《增长黑客》中提到了一个海盗模型的方法，本质上是对流量的转换做一个漏斗形的拆解和分析。包含了从获取用户到用户转化和激活的步骤和对应的分析方法。
但是仅有方法是不够的，还要有对应的数据支撑。那数据是怎么组织的呢？这里分为5个部分。
那我们要做这些分析的时候该怎么办呢？
就要看下面这种 SQL。
先看 FROM，关联订单表、城市表和城市维度表
然后看 WHERE，选出来在 18 年 8 月到 19 年 8 月之间的公交业务和复购的订单
再看 GROUP BY 和 SUM，基本就清楚了。
这里用到了之前说到的 OLAP 分析。OLAP 分析有哪些方法呢？这里提到了 5 种。
- 钻取(下钻)：增加维度，能够通过更细的粒度去分析问题。（假设一个长方体有一层，扩展成三层）
- 上卷(上钻)：减少维度，能够从宏观（相对）的角度看待问题。（假设一个立方体有三层，压缩成一层）
- 切片：同一个维度，只看其某一个值。（假设一个立方体有三层，只保留一层）
- 切块：同一个维度，只看其某几个值。（假设一个立方体有三层，只保留两层）
- 旋转：行列变换。
一些商业 BI 系统
二、系统架构
2.1.系统架构 Review - Presto
重点介绍一下使用比较广，也比较有代表性的数据库来看一下分布式 SQL 语句是怎么跑起来的。
首先介绍一下美团这边的数据库选型思路。主要分为三种以下场景：
我们下一阶段介绍的 Presto 主要是在即席查询这个部分。先来看下 Presto 的演化历史，如果有兴趣的话。
设计理念一言以蔽之的话就是用可靠性换性能，之前我们说到的 Spark 和 Map Reduce 在 shuffle 的过程中是落盘的，这样即使一个节点挂了，也能在之前的基础上很快的跑起来，尽可能的复用之前的数据。但是 Presto 并没有考虑这个问题，他的定位相对于 Hive 和 Spark 超大规模的场景。
然后如果扛不住了就尽快挂掉（fail fast)。也可以关联其他类型数据库的数据。
然后宏观来看，整体架构如上图。蓝色的是 Presto 本身的服务， 前置呢是一个客户端类型的控件，类似 MySQL 的命令行。MetaStore 基本上存的是数据在 HDFS 上的表、库怎么组织的元数据。（禁止套娃）
Presto 内部还是主从架构，Cordinator 是协调者， Worker 是打工人。
详细架构如图：
Client 提交一个 SQL，在 Coordinator 内做分析、计划、拆分、调度，然后提交每个 Worker 管理的模块，每个 Worker 拿到任务之后从 HDFS 去扫数据然后计算，每个 Worker 聚合之后再通过一个流接口返回给 Client。
重要的部分是 Coordinator 内部的处理过程。
语法解析怎么解析呢？这里其实涉及编译原理的知识，通过词法分析、语法分析等生成语法树。
语法树长什么样呢？大概就是这个样子
在 SQL 语句打一个 explain 数据库会告诉你接下来怎么执行。根据上面得到的语法树去构造一个执行过程的逻辑计划。
这里是 Presto 对数据源的接入抽象，在读数据这一层对于 SQL 本身是屏蔽了的，这要做一些配置就能去访问数据源。
这里说的是 SQL 的优化部分。pv 是用户浏览的表。
正常我们写一个 SQL 的过程是关联 pv 和 user，然后选出符合条件的行。那这里能不能优化呢？如果能又要怎么优化呢？
当数据很多的时候，如果我们在关联表之前筛选出我们需要的数据就好了。在 Presto 中，在关联之前，扫描表的时候，并不拿出全部的数据，只用 siteId 和 userid 进行关联，这样变得更高效了。
那怎么做到这些优化呢？首先会定义一些规则，然后基于这些逻辑计划的树结构，一遍遍的去跑这些优化的策略，但凡是发现类似的结构，就可以去调逻辑计划的树，让整个 SQL 更高效。
对逻辑计划优化完之后，我们就要考虑如何将逻辑计划进行物理实现。
划分主要是基于 Optimizer 的抽象做的。然后切分完之后会做一些 Shuffle 和 Group by 以及 HashJoin。
这里的 Shuffle 是不落盘的。
提问：如果在 Shuffle 的时候不落盘了， SQL 会收什么限制？（提示：在 join / groupby 的时候）
答：在关联的时候或者合并的时候，我们想要把同一个 key
的数据在同一个节点计算，但是如果发生了数据倾斜，某一个节点的数据特别多这个节点的内存就会爆炸。
然后我们得到了分布式的执行计划，调度到每个节点分别执行。这就是 Coordinator 内部的详细执行逻辑。
下面是物理计划的调度。
Presto 也会做一些物理层面的计划，比如 codegen，主要特点是 运行时编译。
另外一个优化是偏存储层的，数据索引和数据组织结构的优化。从只按行存储的结构衍生出按列存储的结构（如 ORC、parquet等）。
2.2.分布式 OLAP 系统扩展技术
介绍一些系统在实现架构设计的时候的一些权衡。主要介绍四个系统：Kylin，Druid，Clickhouse 和 Doris。
2.2.1 Kylin 与 Cube 预聚合
有开源和商业版本。具体特点的是预聚合。什么意思呢？
假设一个事实表有很多维度，经常需要根据这些维度进行聚合，然后 Kylin 在我们查找之前就会聚合好，当我们查找到时候去到 Kylin 里面刷选就好。在数据立方体分析的时候很常用。
2.2.2 Druid 与 流式写入隔离，维度列倒排
本身 Druid 也是列式存储，更极致的是做了一个倒排索引——用一个 bitmap 存储一个列的值的索引。
比如在列 advertiser 中有两个值，我们扫描整列可以得到一个 bitmap,{"bing.com” :[0,0,0,1], “google.com” : [1, 1, 1, 0]}。数组的长度是列的行数，bing.com 对应的 [0,0,0,1] 的意思是在第 4 行出现的 bing.com 这个值。为什么是 4 呢？因为数组中 1 的位置/索引是 4 （索引 1 开始）。我们也很容易看出 google.com 对应的 [1, 1, 1, 0] 意思是在第1，2，3 行出现了 google.com。
这样当我们 WHERE 之后有多个条件的时候就可以直接取 and 操作，使运算变得高效。
2.2.3 Clickhouse 与 SIMD
主要是通过利用硬件和内存提高现场计算能力，能够充分利用CPU。
2.2.4 Doris 与 我们的融合计划
Doris 是内聚的，没有大的外部依赖。兼容 MySQL 协议。（之前叫Palo，OLAP的反写）
Frontend 可以认为是 Presto 横向扩展的 Coordinator，Bankend 可以认为是横向扩展的 Worker 加一些存储。
使用 LSM-Tree 的模式。解决了在快速大批量写入的时候，我希望在整体吞吐能力提升的同时，对 KV 的查询有一个比较快的结果的问题。
三、改造案例
3.1 Presto on Yarn
把 Presto 的弹性伸缩，查询调度以及 YARN 绑定在一起。
3.2 统一ADhoc查询One SQL
主要是解决多引擎的方言不同等问题
改造后的架构如图：
（竟然还有训练决策树模型，抽取特征判断语句在那个数据库上更快，再生成对应的引擎方言）
3.3 统一OLAP建设
3.4 数据库对比方法
通过多维角度对比数据库，有两个方法可以帮你构建数据库的内容和 SQL 的结构，后拿着结构去测试数据库的实现。
这是改造完之后的性能对比：
学习不易，且赞且收藏。