C-Store: A Column-oriented DBMS（1）

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翻译最新推荐文章于 2026-08-01 12:08:49 发布 5.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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1．介绍

大部分的DBMS实现都采用面向记录（record-oriented）的存储方式，即把一条记录的所有属性（列）存储在一起。在这种行存储（row store）体系里，单次磁盘写操作就能把一条记录的所有列刷到磁盘里。这样能优化写操作，我们称这种存储体系为写优化（write-optimized）系统。

与之相反的是，面向ad-hoc大数据量查询的系统应该是读优化（read-optimized）的。例如数据仓库，常常是短时间内写入大批新数据，然后长时间的进行ad-hoc查询操作。其他以读操作为主的应用系统包括customer relationship management (CRM)系统，electronic library card catalogs和其他ad-hoc查询系统。在这些系统里，采用列存储体系，把同一列（或属性）的数据连续存储在一起，会更有效率。现有的数据仓库产品如Sybase IQ [FREN95, SYBA04]，Addamark[ADDA04]和KDB [KDB04]都能证明这个观点。在本文里，我们讨论一种叫做C-Store的列存储系统的设计，以及它的一些新颖特性。

在列存储体系里，DBMS只需要读取指定列的数据，避免了把不相干的数据带到内存里。在数据仓库里，查询一般是针对大量数据元素的集合型操作，列存储就有很大的性能优势。不过，还是需要仔细看看读优化系统和写优化系统之间的一些本质区别。

当前的关系型DBMS都把属性（列）填充到字节或双字节的边界，以本地格式存储数据。原因是他们认为在处理时进行数据的移位操作太耗时了。但是，CPU越来越快，而磁盘速度却没怎么增长。所以，用CPU时间交换磁盘带宽是有意义的，特别是在以读为主的环境里。

采用列存储，一般有2种途径用CPU时间交换磁盘带宽。第一种方法是采用高效的编码技术。比如存储一个客户的住址，可以用6bits来编码所有的US州名，如果采用州名缩写，则需要16bits；如果用全称则更多。第二种方法是浓缩存储的数据。比如把N个数据，每个K bits，直接打包成N*K bits。列存储里，编码和浓缩技术比在行存储里更有效，这一点[FREN95]已经指出来了。当然DBMS还是需要一些未压缩的数据副本（即cache），尽量避免解压操作。

商用关系型DBMS一般单独存储一行数据的所有列，用B树来索引。索引可以是主的（primary），记录会尽量按这个索引的顺序、接近的存储；或副的（secondary），记录不需要任何特殊的顺序。这些索引在OLTP的写优化系统里是高效的，但是在读优化系统里则不是。后者使用其他的数据结构会更好，比如bit map indexes [ONEI97]，cross table indexes [ORAC04]，和and materialized views[CERI91]。在读优化的DBMS里，只能使用读优化的数据结构，而完全不进行写优化。

所以，C-Store在物理上存储列的集合，每个集合都按照一些属性来排序。以同一个属性进行排序的列，组成“projections”（不知道翻译成什么，就用“列族”吧）。同一个列可能在多个列族里，按照不同的属性进行了排序。我们用强力的压缩技术，在得到多种排序方式的同时，避免存储空间的激增。多种排序方式还为我们打开了优化的大门。

显然，大计算量和大存储量应用系统最廉价的硬件和体系结构，就是普通PC机集群。所有，任何新的DBMS体系都要支持网格环境，支持拥有自己磁盘和内存的G nodes。我们建议在“shared nothing”体系下对磁盘数据进行水平分区。未来的网格计算机集群可能有成千上万个节点，所以任何新系统都需要支持这样的规模。当然，网格中的一个节点可能重合或由另一个计算机集群组成。优化网格环境已经给数据库管理员造成了很大压力，所以为网格节点分配资源必须要自动进行。在水平分区基础上，我们按照Gamma[DEWI90]的方法实现了内部的并行查询。

许多数据仓库系统（比如Walmart [WEST00]）维护2份数据拷贝，因为通过DBMS的日志来恢复TB级的数据代价太高了。这个方案随着磁盘效率的提高而越来越有吸引力。在网格环境里，可以在多个节点里放置数据副本，所以也支持Tandem风格的高可靠系统[TAND89]。但也不是非要这样存储多个备份。C-Store允许多余对象按照不同的排序形式存储，以得到好的读取效率和高的可靠性。基本上，在列族里存储多余的列能很好的改善性能，即使某个G site挂了也能从多余的数据里寻找。一个系统允许K个失败，我们称之为K-safe。C-Store通过可配参数调整K的范围。

即使在读频繁的系统里，也需要更新数据。数据仓库需要在线更新来更正错误数据，同样也不断有数据需要加入实际的数据仓库里，而且数据更新的反应时间要尽量接近0。最终的需求就是数据仓库的在线更新。显然，读频繁的世界，比如CRM，需要通用的在线更新方案。

在“提供更新”和“优化读取”之间，有一个矛盾。比如，在KDB和Addamark里，数据列按照插入的顺序排列，这样插入新元素就非常高效。但是代价就是读取效率的下降，因为更有效的读取只有在另一种顺序下才能达到。不过，如果不按照插入顺序排列数据列，又会导致插入操作非常耗时。

C-Store用一种全新的视角解决了这个问题。我们结合了读优化的列存储系统和写优化的存储系统，用一个tuple mover来联系它们，如下图所示。在顶层，有一个小的可写存储组件（WS），支持高性能的插入和更新。还有一个大些的读优化组件（RS），支持大数据量读取。RS对数据读取进行了优化，只能进行特殊的插入，比如从WS到RS的批量记录转移。这个转移工作就是由tuple mover来完成的。

当然，数据访问操作需要2个存储系统的合作。插入操作交给WS，删除操作则在RS里做标记，然后由tuple mover来清理。更新操作分离为插入和删除2个操作。为了提高tuple mover的速度，我们应用了LSM树理论[ONEI96]的一个变体，采用merge out操作来从WS向RS移动大量数据。merge out用有效的方式把排好序的WS数据对象合并到大的RS块中，生成新的RS拷贝，在操作完成的时候使用。

上图的体系必须支持多ad-hoc复杂查询事务，小的更新事务，和可能的连续插入。显然盲目的支持动态锁定会导致阻塞和死锁，进而导致读写冲突和性能下降。

所以我们希望只读的查询运行在historical模式下。在这种模式下，查询操作选择一个时间戳T，它应该比最后提交的事务时间戳小，然后查询操作能保证产生的结果在那个时间点是正确的。为了提供这种snapshot isolation [BERE95]特性，C-Store需要在元素插入时标记时间戳，并在程序里小心的处理时间戳在T以后的元素。

最后，大部分商用的优化器和执行器（executors）都是建立在行存储体系之上的，而WS和RS都是面向列的，于是有必要实现面向列的优化器和执行器。我们将看到，这样的软件与当前的传统设计完全不同。

本文描述一个可更新的列存储系统，C-Store。它对数据仓库式的查询达到高性能的同时，还能在快速处理OLTP式的事务。C-Store是一个面向列的DBMS，旨在减少查询时的磁盘访问次数。C-Store的革新点包括：

1．一种由WS和RS混合的架构，前者优化频繁的插入和更新，后者优化查询；

2．同一列以不同的顺序在多个列族里存在，这样查询能选择最有效的顺序；

3．强力的列压缩技术；

4．面向列的优化器和执行器，和独有的特性；

5．通过列族的重叠调整K-safe级别，达到高可靠性和高性能；

6．使用snapshot isolation避免2PC和查询阻塞；

这里需要强调的是，虽然这些特点在过去可能被独立的研究过，但是现在我们把它们合在了一起，于是让C-Store变得有趣和与众不同。

本文第2部分展示C-Store的数据模型，第3部分介绍RS组件，第4部分介绍WS组件，第5部分考虑对网格节点的数据结构分配，第6部分是C-Store的更新和事务处理，第7部分介绍tuple mover组件，第8部分介绍查询优化器和执行器。第9部分给出C-Store和流行的商用行存储系统和列存储系统之间的性能比较。对于TPC-H式的查询，C-Store比其他系统明显要快。不过需要指出的是性能比较并不完整，我们没有整合WS和tuple mover，他们的耗时不可忽略。最后，第10和11部分讨论未来的改进工作和结论。

2．数据模型

C-Store支持标准的关系型逻辑数据模型（logical data model），即一个由表格组成的数据库，每个表格都有一些属性（列）。和其他多数关系型系统一样，C-Store里的属性（或属性集合）能作为唯一的主键，或作为外键引用其他表的主键。C-Store的查询语言是标准的SQL语言。但是C-Store里的数据在物理上不是按逻辑数据模型存储的。大多数行存储系统以直观的方式实现表格，然后加入许多索引来提高访问速度，但是C-Store只实现列族。比如，一个C-Store列族由一个逻辑表格T锚定，且包含一个或多个T的属性（列）。一个列族甚至可以包含任意个表格里的任意个属性，只要从锚定表格到包含其他属性的表格之间有一系列的n:1（即外键）关系。