第三章：存储与检索
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建立秩序，省却搜索
—— 德国谚语
[TOC]
一个数据库在最基础的层次上需要完成两件事情：当你把数据交给数据库时，它应当把数据存储起来；而后当你向数据库要数据时，它应当把数据返回给你。
在 第二章 中，我们讨论了数据模型和查询语言，即程序员将数据录入数据库的格式，以及再次要回数据的机制。在本章中我们会从数据库的视角来讨论同样的问题：数据库如何存储我们提供的数据，以及如何在我们需要时重新找到数据。
作为程序员，为什么要关心数据库内部存储与检索的机理？你可能不会去从头开始实现自己的存储引擎，但是你 确实 需要从许多可用的存储引擎中选择一个合适的。而且为了让存储引擎能在你的工作负载类型上运行良好，你也需要大致了解存储引擎在底层究竟做了什么。
特别需要注意，针对 事务性 负载优化的和针对 分析性 负载优化的存储引擎之间存在巨大差异。稍后我们将在 “事务处理还是分析？” 一节中探讨这一区别，并在 “列式存储” 中讨论一系列针对分析性负载而优化的存储引擎。
但首先，我们将从你可能已经很熟悉的两大类数据库（传统的关系型数据库和很多所谓的 “NoSQL” 数据库）中使用的 存储引擎 来开始本章的内容。我们将研究两大类存储引擎：日志结构（log-structured） 的存储引擎，以及 面向页面（page-oriented） 的存储引擎（例如 B 树）。
世界上最简单的数据库可以用两个 Bash 函数实现：
这两个函数实现了键值存储的功能。执行 db_set key value 会将 键（key） 和 值（value） 存储在数据库中。键和值（几乎）可以是你喜欢的任何东西，例如，值可以是 JSON 文档。然后调用 db_get key 会查找与该键关联的最新值并将其返回。
麻雀虽小，五脏俱全：
底层的存储格式非常简单：一个文本文件，每行包含一条逗号分隔的键值对（忽略转义问题的话，大致与 CSV 文件类似）。每次对 db_set 的调用都会向文件末尾追加记录，所以更新键的时候旧版本的值不会被覆盖 —— 因而查找最新值的时候，需要找到文件中键最后一次出现的位置（因此 db_get 中使用了 tail -n 1 )。
db_set 函数对于极其简单的场景其实有非常好的性能，因为在文件尾部追加写入通常是非常高效的。与 db_set 做的事情类似，许多数据库在内部使用了 日志（log），也就是一个 仅追加（append-only） 的数据文件。真正的数据库有更多的问题需要处理（如并发控制，回收硬盘空间以避免日志无限增长，处理错误与部分写入的记录），但基本原理是一样的。日志极其有用，我们还将在本书的其它部分重复见到它好几次。
日志（log） 这个词通常指应用日志：即应用程序输出的描述正在发生的事情的文本。本书在更普遍的意义下使用 日志 这一词：一个仅追加的记录序列。它可能压根就不是给人类看的，它可以使用二进制格式，并仅能由其他程序读取。
另一方面，如果这个数据库中有着大量记录，则这个 db_get 函数的性能会非常糟糕。每次你想查找一个键时，db_get 必须从头到尾扫描整个数据库文件来查找键的出现。用算法的语言来说，查找的开销是 O(n) ：如果数据库记录数量 n 翻了一倍，查找时间也要翻一倍。这就不好了。
为了高效查找数据库中特定键的值，我们需要一个数据结构：索引（index）。本章将介绍一系列的索引结构，并在它们之间进行比较。索引背后的大致思想是通过保存一些额外的元数据作为路标来帮助你找到想要的数据。如果你想以几种不同的方式搜索同一份数据，那么你也许需要在数据的不同部分上建立多个索引。
索引是从主数据衍生的 额外的（additional） 结构。许多数据库允许添加与删除索引，这不会影响数据的内容，而只会影响查询的性能。维护额外的结构会产生开销，特别是在写入时。写入性能很难超过简单地追加写入文件，因为追加写入是最简单的写入操作。任何类型的索引通常都会减慢写入速度，因为每次写入数据时都需要更新索引。
这是存储系统中一个重要的权衡：精心选择的索引加快了读查询的速度，但是每个索引都会拖慢写入速度。因为这个原因，数据库默认并不会索引所有的内容，而需要你，也就是程序员或数据库管理员（DBA），基于对应用的典型查询模式的了解来手动选择索引。你可以选择那些能为应用带来最大收益而且又不会引入超出必要开销的索引。
让我们从 键值数据（key-value Data） 的索引开始。这不是你可以索引的唯一数据类型，但键值数据是很常见的。在引入更复杂的索引之前，它是重要的第一步。
键值存储与在大多数编程语言中可以找到的 字典（dictionary） 类型非常相似，通常字典都是用 散列映射（hash map） 或 散列表（hash table） 实现的。散列映射在许多算法教科书中都有描述【1,2】，所以这里我们不会讨论它的工作细节。既然我们已经可以用散列映射来表示 内存中 的数据结构，为什么不使用它来索引 硬盘上 的数据呢？
假设我们的数据存储只是一个追加写入的文件，就像前面的例子一样，那么最简单的索引策略就是：保留一个内存中的散列映射，其中每个键都映射到数据文件中的一个字节偏移量，指明了可以找到对应值的位置，如 图 3-1 所示。当你将新的键值对追加写入文件中时，还要更新散列映射，以反映刚刚写入的数据的偏移量（这同时适用于插入新键与更新现有键）。当你想查找一个值时，使用散列映射来查找数据文件中的偏移量，寻找（seek） 该位置并读取该值即可。
图 3-1 以类 CSV 格式存储键值对的日志，并使用内存散列映射进行索引。
听上去简单，但这是一个可行的方法。现实中，Bitcask 实际上就是这么做的（Riak 中默认的存储引擎）【3】。Bitcask 提供高性能的读取和写入操作，但要求所有的键必须能放入可用内存中，因为散列映射完全保留在内存中。而数据值可以使用比可用内存更多的空间，因为可以在硬盘上通过一次硬盘查找操作来加载所需部分，如果数据文件的那部分已经在文件系统缓存中，则读取根本不需要任何硬盘 I/O。
像 Bitcask 这样的存储引擎非常适合每个键的值经常更新的情况。例如，键可能是某个猫咪视频的网址（URL），而值可能是该视频被播放的次数（每次有人点击播放按钮时递增）。在这种类型的工作负载中，有很多写操作，但是没有太多不同的键 —— 每个键有很多的写操作，但是将所有键保存在内存中是可行的。
到目前为止，我们只是在追加写入一个文件 —— 所以如何避免最终用完硬盘空间？一种好的解决方案是，将日志分为特定大小的 段（segment），当日志增长到特定尺寸时关闭当前段文件，并开始写入一个新的段文件。然后，我们就可以对这些段进行 压缩（compaction），如 图 3-2 所示。这里的压缩意味着在日志中丢弃重复的键，只保留每个键的最近更新。
图 3-2 键值更新日志（统计猫咪视频的播放次数）的压缩，只保留每个键的最近值
而且，由于压缩经常会使得段变得很小（假设在一个段内键被平均重写了好几次），我们也可以在执行压缩的同时将多个段合并在一起，如 图 3-3 所示。段被写入后永远不会被修改，所以合并的段被写入一个新的文件。冻结段的合并和压缩可以在后台线程中完成，这个过程进行的同时，我们仍然可以继续使用旧的段文件来正常提供读写请求。合并过程完成后，我们将读取请求转换为使用新合并的段而不是旧的段 —— 然后旧的段文件就可以简单地删除掉了。
图 3-3 同时执行压缩和分段合并
每个段现在都有自己的内存散列表，将键映射到文件偏移量。为了找到一个键的值，我们首先检查最近的段的散列映射；如果键不存在，我们就检查第二个最近的段，依此类推。合并过程将保持段的数量足够小，所以查找过程不需要检查太多的散列映射。
要让这个简单的想法在实际中能工作会涉及到大量的细节。简单来说，下面几点都是实现过程中需要认真考虑的问题：
文件格式
CSV 不是日志的最佳格式。使用二进制格式更快，更简单：首先以字节为单位对字符串的长度进行编码，然后是原始的字符串（不需要转义）。
删除记录
如果要删除一个键及其关联的值，则必须在数据文件中追加一个特殊的删除记录（逻辑删除，有时被称为墓碑，即 tombstone）。当日志段被合并时，合并过程会通过这个墓碑知道要将被删除键的所有历史值都丢弃掉。
崩溃恢复
如果数据库重新启动，则内存散列映射将丢失。原则上，你可以通过从头到尾读取整个段文件并记录下来每个键的最近值来恢复每个段的散列映射。但是，如果段文件很大，可能需要很长时间，这会使服务的重启比较痛苦。Bitcask 通过将每个段的散列映射的快照存储在硬盘上来加速恢复，可以使散列映射更快地加载到内存中。
部分写入记录
数据库随时可能崩溃，包括在将记录追加到日志的过程中。Bitcask 文件包含校验和，允许检测和忽略日志中的这些损坏部分。
并发控制
由于写操作是以严格的顺序追加到日志中的，所以常见的实现是只有一个写入线程。也因为数据文件段是仅追加的或者说是不可变的，所以它们可以被多个线程同时读取。
乍一看，仅追加日志似乎很浪费：为什么不直接在文件里更新，用新值覆盖旧值？仅追加的设计之所以是个好的设计，有如下几个原因：
追加和分段合并都是顺序写入操作，通常比随机写入快得多，尤其是在磁性机械硬盘上。在某种程度上，顺序写入在基于闪存的 固态硬盘（SSD） 上也是好的选择【4】。我们将在“比较 B 树和 LSM 树”中进一步讨论这个问题。
如果段文件是仅追加的或不可变的，并发和崩溃恢复就简单多了。例如，当一个数据值被更新的时候发生崩溃，你不用担心文件里将会同时包含旧值和新值各自的一部分。
合并旧段的处理也可以避免数据文件随着时间的推移而碎片化的问题。
但是，散列表索引也有其局限性：
散列表必须能放进内存。如果你有非常多的键，那真是倒霉。原则上可以在硬盘上维护一个散列映射，不幸的是硬盘散列映射很难表现优秀。它需要大量的随机访问 I/O，而后者耗尽时想要再扩充是很昂贵的，并且需要很烦琐的逻辑去解决散列冲突【5】。
范围查询效率不高。例如，你无法轻松扫描 kitty00000 和 kitty99999 之间的所有键 —— 你必须在散列映射中单独查找每个键。
在下一节中，我们将看到一个没有这些限制的索引结构。
在 图 3-3 中，每个日志结构存储段都是一系列键值对。这些键值对按照它们写入的顺序排列，日志中稍后的值优先于日志中较早的相同键的值。除此之外，文件中键值对的顺序并不重要。
现在我们可以对段文件的格式做一个简单的改变：要求键值对的序列按键排序。乍一看，这个要求似乎打破了我们使用顺序写入的能力，我们将稍后再回到这个问题。
我们把这个格式称为 排序字符串表（Sorted String Table），简称 SSTable。我们还要求每个键只在每个合并的段文件中出现一次（压缩过程已经保证）。与使用散列索引的日志段相比，SSTable 有几个大的优势：
即使文件大于可用内存，合并段的操作仍然是简单而高效的。这种方法就像归并排序算法中使用的方法一样，如 图 3-4 所示：你开始并排读取多个输入文件，查看每个文件中的第一个键，复制最低的键（根据排序顺序）到输出文件，不断重复此步骤，将产生一个新的合并段文件，而且它也是也按键排序的。
图 3-4 合并几个 SSTable 段，只保留每个键的最新值
如果在几个输入段中出现相同的键，该怎么办？请记住，每个段都包含在一段时间内写入数据库的所有值。这意味着一个输入段中的所有值一定比另一个段中的所有值都更近（假设我们总是合并相邻的段）。当多个段包含相同的键时，我们可以保留最近段的值，并丢弃旧段中的值。
为了在文件中找到一个特定的键，你不再需要在内存中保存所有键的索引。以 图 3-5 为例：假设你正在内存中寻找键 handiwork，但是你不知道这个键在段文件中的确切偏移量。然而，你知道 handbag 和 handsome 的偏移，而且由于排序特性，你知道 handiwork 必须出现在这两者之间。这意味着你可以跳到 handbag 的偏移位置并从那里扫描，直到你找到 handiwork（或没找到，如果该文件中没有该键）。
图 3-5 具有内存索引的 SSTable
你仍然需要一个内存中的索引来告诉你一些键的偏移量，但它可以是稀疏的：每几千字节的段文件有一个键就足够了，因为几千字节可以很快地被扫描完 。
由于读取请求无论如何都需要扫描所请求范围内的多个键值对，因此可以将这些记录分组为块（block），并在将其写入硬盘之前对其进行压缩（如 图 3-5 中的阴影区域所示）[^ 译注 i] 。稀疏内存索引中的每个条目都指向压缩块的开始处。除了节省硬盘空间之外，压缩还可以减少对 I/O 带宽的使用。
到目前为止还不错，但是如何让你的数据能够预先排好序呢？毕竟我们接收到的写入请求可能以任何顺序发生。
虽然在硬盘上维护有序结构也是可能的（请参阅 “B 树”），但在内存保存则要容易得多。有许多可以使用的众所周知的树形数据结构，例如红黑树或 AVL 树【2】。使用这些数据结构，你可以按任何顺序插入键，并按排序顺序读取它们。
现在我们可以让我们的存储引擎以如下方式工作：
有新写入时，将其添加到内存中的平衡树数据结构（例如红黑树）。这个内存树有时被称为 内存表（memtable）。
当 内存表 大于某个阈值（通常为几兆字节）时，将其作为 SSTable 文件写入硬盘。这可以高效地完成，因为树已经维护了按键排序的键值对。新的 SSTable 文件将成为数据库中最新的段。当该 SSTable 被写入硬盘时，新的写入可以在一个新的内存表实例上继续进行。
收到读取请求时，首先尝试在内存表中找到对应的键，如果没有就在最近的硬盘段中寻找，如果还没有就在下一个较旧的段中继续寻找，以此类推。
时不时地，在后台运行一个合并和压缩过程，以合并段文件并将已覆盖或已删除的值丢弃掉。
这个方案效果很好。它只会遇到一个问题：如果数据库崩溃，则最近的写入（在内存表中，但尚未写入硬盘）将丢失。为了避免这个问题，我们可以在硬盘上保存一个单独的日志，每个写入都会立即被追加到这个日志上，就像在前面的章节中所描述的那样。这个日志没有按排序顺序，但这并不重要，因为它的唯一目的是在崩溃后恢复内存表。每当内存表写出到 SSTable 时，相应的日志都可以被丢弃。
这里描述的算法本质上是 LevelDB【6】和 RocksDB【7】这些键值存储引擎库所使用的技术，这些存储引擎被设计嵌入到其他应用程序中。除此之外，LevelDB 可以在 Riak 中用作 Bitcask 的替代品。在 Cassandra 和 HBase 中也使用了类似的存储引擎【8】，而且他们都受到了 Google 的 Bigtable 论文【9】（引入了术语 SSTable 和 memtable ）的启发。
这种索引结构最早由 Patrick O'Neil 等人发明，且被命名为日志结构合并树（或 LSM 树）【10】，它是基于更早之前的日志结构文件系统【11】来构建的。基于这种合并和压缩排序文件原理的存储引擎通常被称为 LSM 存储引擎。
Lucene，是一种全文搜索的索引引擎，在 Elasticsearch 和 Solr 被使用，它使用类似的方法来存储它的关键词词典【12,13】。全文索引比键值索引复杂得多，但是基于类似的想法：在搜索查询中，由一个给定的单词，找到提及单词的所有文档（网页、产品描述等）。这也是通过键值结构实现的：其中键是 单词（term），值是所有包含该单词的文档的 ID 列表（postings list）。在 Lucene 中，从词语到记录列表的这种映射保存在类似于 SSTable 的有序文件中，并根据需要在后台执行合并【14】。
与往常一样，要让存储引擎在实践中表现良好涉及到大量设计细节。例如，当查找数据库中不存在的键时，LSM 树算法可能会很慢：你必须先检查内存表，然后查看从最近的到最旧的所有的段（可能还必须从硬盘读取每一个段文件），然后才能确定这个键不存在。为了优化这种访问，存储引擎通常使用额外的布隆过滤器（Bloom filters）【15】。（布隆过滤器是一种节省内存的数据结构，用于近似表达集合的内容，它可以告诉你数据库中是否存在某个键，从而为不存在的键节省掉许多不必要的硬盘读取操作。）
还有一些不同的策略来确定 SSTables 被压缩和合并的顺序和时间。最常见的选择是 size-tiered 和 leveled compaction。LevelDB 和 RocksDB 使用 leveled compaction（LevelDB 因此得名），HBase 使用 size-tiered，Cassandra 同时支持这两种【16】。对于 sized-tiered，较新和较小的 SSTables 相继被合并到较旧的和较大的 SSTable 中。对于 leveled compaction，key （按照分布范围）被拆分到较小的 SSTables，而较旧的数据被移动到单独的层级（level），这使得压缩（compaction）能够更加增量地进行，并且使用较少的硬盘空间。
即使有许多微妙的东西，LSM 树的基本思想 —— 保存一系列在后台合并的 SSTables —— 简单而有效。即使数据集比可用内存大得多，它仍能继续正常工作。由于数据按排序顺序存储，你可以高效地执行范围查询（扫描所有从某个最小值到某个最大值之间的所有键），并且因为硬盘写入是连续的，所以 LSM 树可以支持非常高的写入吞吐量。
前面讨论的日志结构索引看起来已经相当可用了，但它们却不是最常见的索引类型。使用最广泛的索引结构和日志结构索引相当不同，它就是我们接下来要讨论的 B 树。
从 1970 年被引入【17】，仅不到 10 年后就变得 “无处不在”【18】，B 树很好地经受了时间的考验。在几乎所有的关系数据库中，它们仍然是标准的索引实现，许多非关系数据库也会使用到 B 树。
像 SSTables 一样，B 树保持按键排序的键值对，这允许高效的键值查找和范围查询。但这也就是仅有的相似之处了：B 树有着非常不同的设计理念。
我们前面看到的日志结构索引将数据库分解为可变大小的段，通常是几兆字节或更大的大小，并且总是按顺序写入段。相比之下，B 树将数据库分解成固定大小的 块（block） 或 分页（page），传统上大小为 4KB（有时会更大），并且一次只能读取或写入一个页面。这种设计更接近于底层硬件，因为硬盘空间也是按固定大小的块来组织的。
每个页面都可以使用地址或位置来标识，这允许一个页面引用另一个页面 —— 类似于指针，但在硬盘而不是在内存中。我们可以使用这些页面引用来构建一个页面树，如 图 3-6 所示。
图 3-6 使用 B 树索引查找一个键
一个页面会被指定为 B 树的根；在索引中查找一个键时，就从这里开始。该页面包含几个键和对子页面的引用。每个子页面负责一段连续范围的键，根页面上每两个引用之间的键，表示相邻子页面管理的键的范围（边界）。
在 图 3-6 的例子中，我们正在寻找键 251 ，所以我们知道我们需要跟踪边界 200 和 300 之间的页面引用。这将我们带到一个类似的页面，进一步将 200 到 300 的范围拆分到子范围。
最终，我们将到达某个包含单个键的页面（叶子页面，leaf page），该页面或者直接包含每个键的值，或者包含了对可以找到值的页面的引用。
在 B 树的一个页面中对子页面的引用的数量称为 分支因子（branching factor）。例如，在 图 3-6 中，分支因子是 6。在实践中，分支因子的大小取决于存储页面引用和范围边界所需的空间，但这个值通常是几百。
如果要更新 B 树中现有键的值，需要搜索包含该键的叶子页面，更改该页面中的值，并将该页面写回到硬盘（对该页面的任何引用都将保持有效）。如果你想添加一个新的键，你需要找到其范围能包含新键的页面，并将其添加到该页面。如果页面中没有足够的可用空间容纳新键，则将其分成两个半满页面，并更新父页面以反映新的键范围分区，如 图 3-7 所示 。
图 3-7 通过分割页面来生长 B 树
这个算法可以确保树保持平衡：具有 n 个键的 B 树总是具有 $O (log n)$ 的深度。大多数数据库可以放入一个三到四层的 B 树，所以你不需要追踪多个页面引用来找到你正在查找的页面（分支因子为 500 的 4KB 页面的四层树可以存储多达 256TB 的数据）。
B 树的基本底层写操作是用新数据覆写硬盘上的页面，并假定覆写不改变页面的位置：即，当页面被覆写时，对该页面的所有引用保持完整。这与日志结构索引（如 LSM 树）形成鲜明对比，后者只追加到文件（并最终删除过时的文件），但从不修改文件中已有的内容。
你可以把覆写硬盘上的页面对应为实际的硬件操作。在磁性硬盘驱动器上，这意味着将磁头移动到正确的位置，等待旋转盘上的正确位置出现，然后用新的数据覆写适当的扇区。在固态硬盘上，由于 SSD 必须一次擦除和重写相当大的存储芯片块，所以会发生更复杂的事情【19】。
而且，一些操作需要覆写几个不同的页面。例如，如果因为插入导致页面过满而拆分页面，则需要写入新拆分的两个页面，并覆写其父页面以更新对两个子页面的引用。这是一个危险的操作，因为如果数据库在系列操作进行到一半时崩溃，那么最终将导致一个损坏的索引（例如，可能有一个孤儿页面没有被任何页面引用） 。
为了使数据库能处理异常崩溃的场景，B 树实现通常会带有一个额外的硬盘数据结构：预写式日志（WAL，即 write-ahead log，也称为 重做日志，即 redo log）。这是一个仅追加的文件，每个 B 树的修改在其能被应用到树本身的页面之前都必须先写入到该文件。当数据库在崩溃后恢复时，这个日志将被用来使 B 树恢复到一致的状态【5,20】。
另外还有一个更新页面的复杂情况是，如果多个线程要同时访问 B 树，则需要仔细的并发控制 —— 否则线程可能会看到树处于不一致的状态。这通常是通过使用 锁存器（latches，轻量级锁）保护树的数据结构来完成。日志结构化的方法在这方面更简单，因为它们在后台进行所有的合并，而不会干扰新接收到的查询，并且能够时不时地将段文件切换为新的（该切换是原子操作）。
由于 B 树已经存在了很久，所以并不奇怪这么多年下来有很多优化的设计被开发出来，仅举几例：
不同于覆写页面并维护 WAL 以支持崩溃恢复，一些数据库（如 LMDB）使用写时复制方案【21】。经过修改的页面被写入到不同的位置，并且还在树中创建了父页面的新版本，以指向新的位置。这种方法对于并发控制也很有用，我们将在 “快照隔离和可重复读” 中看到。
我们可以通过不存储整个键，而是缩短其大小，来节省页面空间。特别是在树内部的页面上，键只需要提供足够的信息来充当键范围之间的边界。在页面中包含更多的键允许树具有更高的分支因子，因此也就允许更少的层级 。
通常，页面可以放置在硬盘上的任何位置；没有什么要求相邻键范围的页面也放在硬盘上相邻的区域。如果某个查询需要按照排序顺序扫描大部分的键范围，那么这种按页面存储的布局可能会效率低下，因为每个页面的读取都需要执行一次硬盘查找。因此，许多 B 树的实现在布局树时会尽量使叶子页面按顺序出现在硬盘上。但是，随着树的增长，要维持这个顺序是很困难的。相比之下，由于 LSM 树在合并过程中一次性重写一大段存储，所以它们更容易使顺序键在硬盘上连续存储。
额外的指针被添加到树中。例如，每个叶子页面可以引用其左边和右边的兄弟页面，使得不用跳回父页面就能按顺序对键进行扫描。
B 树的变体如 分形树（fractal trees）【22】借用了一些日志结构的思想来减少硬盘查找（而且它们与分形无关）。
尽管 B 树实现通常比 LSM 树实现更成熟，LSM 树由于其性能特征的关系，仍然引起了不少关注。根据经验，通常 LSM 树的写入速度更快，而 B 树的读取速度更快【23】。LSM 树上的读取通常比较慢，因为它们必须检查几种不同的数据结构和不同压缩（Compaction）层级的 SSTables。
然而，基准测试的结果通常和工作负载的细节相关。你需要用你特有的工作负载来测试系统，以便进行有效的比较。在本节中，我们将简要讨论一些在衡量存储引擎性能时值得考虑的事情。
B 树索引中的每块数据都必须至少写入两次：一次写入预先写入日志（WAL），一次写入树页面本身（如果有分页还需要再写入一次）。即使在该页面中只有几个字节发生了变化，也需要接受写入整个页面的开销。有些存储引擎甚至会覆写同一个页面两次，以免在电源故障的情况下页面未完整更新【24,25】。
由于反复压缩和合并 SSTables，日志结构索引也会多次重写数据。这种影响 —— 在数据库的生命周期中每笔数据导致对硬盘的多次写入 —— 被称为 写入放大（write amplification）。使用固态硬盘的机器需要额外关注这点，固态硬盘的闪存寿命在覆写有限次数后就会耗尽。
在写入繁重的应用程序中，性能瓶颈可能是数据库可以写入硬盘的速度。在这种情况下，写放大会导致直接的性能代价：存储引擎写入硬盘的次数越多，可用硬盘带宽内它能处理的每秒写入次数就越少。
进而，LSM 树通常能够比 B 树支持更高的写入吞吐量，部分原因是它们有时具有较低的写放大（尽管这取决于存储引擎的配置和工作负载），部分是因为它们顺序地写入紧凑的 SSTable 文件而不是必须覆写树中的几个页面【26】。这种差异在机械硬盘上尤其重要，其顺序写入比随机写入要快得多。
LSM 树可以被压缩得更好，因此通常能比 B 树在硬盘上产生更小的文件。B 树存储引擎会由于碎片化（fragmentation）而留下一些未使用的硬盘空间：当页面被拆分或某行不能放入现有页面时，页面中的某些空间仍未被使用。由于 LSM 树不是面向页面的，并且会通过定期重写 SSTables 以去除碎片，所以它们具有较低的存储开销，特别是当使用分层压缩（leveled compaction）时【27】。
在许多固态硬盘上，固件内部使用了日志结构化算法，以将随机写入转变为顺序写入底层存储芯片，因此存储引擎写入模式的影响不太明显【19】。但是，较低的写入放大率和减少的碎片仍然对固态硬盘更有利：更紧凑地表示数据允许在可用的 I/O 带宽内处理更多的读取和写入请求。
日志结构存储的缺点是压缩过程有时会干扰正在进行的读写操作。尽管存储引擎尝试增量地执行压缩以尽量不影响并发访问，但是硬盘资源有限，所以很容易发生某个请求需要等待硬盘先完成昂贵的压缩操作。对吞吐量和平均响应时间的影响通常很小，但是日志结构化存储引擎在更高百分位的响应时间（请参阅 “描述性能”）有时会相当长，而 B 树的行为则相对更具有可预测性【28】。
压缩的另一个问题出现在高写入吞吐量时：硬盘的有限写入带宽需要在初始写入（记录日志和刷新内存表到硬盘）和在后台运行的压缩线程之间共享。写入空数据库时，可以使用全硬盘带宽进行初始写入，但数据库越大，压缩所需的硬盘带宽就越多。
如果写入吞吐量很高，并且压缩没有仔细配置好，有可能导致压缩跟不上写入速率。在这种情况下，硬盘上未合并段的数量不断增加，直到硬盘空间用完，读取速度也会减慢，因为它们需要检查更多的段文件。通常情况下，即使压缩无法跟上，基于 SSTable 的存储引擎也不会限制传入写入的速率，所以你需要进行明确的监控来检测这种情况【29,30】。
B 树的一个优点是每个键只存在于索引中的一个位置，而日志结构化的存储引擎可能在不同的段中有相同键的多个副本。这个方面使得 B 树在想要提供强大的事务语义的数据库中很有吸引力：在许多关系数据库中，事务隔离是通过在键范围上使用锁来实现的，在 B 树索引中，这些锁可以直接附加到树上【5】。在 第七章 中，我们将更详细地讨论这一点。
B 树在数据库架构中是非常根深蒂固的，为许多工作负载都提供了始终如一的良好性能，所以它们不可能在短期内消失。在新的数据库中，日志结构化索引变得越来越流行。没有简单易行的办法来判断哪种类型的存储引擎对你的使用场景更好，所以需要通过一些测试来得到相关经验。
到目前为止，我们只讨论了键值索引，它们就像关系模型中的 主键（primary key） 索引。主键唯一标识关系表中的一行，或文档数据库中的一个文档或图形数据库中的一个顶点。数据库中的其他记录可以通过其主键（或 ID）引用该行 / 文档 / 顶点，索引就被用于解析这样的引用。
次级索引（secondary indexes）也很常见。在关系数据库中，你可以使用 CREATE INDEX 命令在同一个表上创建多个次级索引，而且这些索引通常对于有效地执行联接（join）而言至关重要。例如，在 第二章 中的 图 2-1 中，很可能在 user_id 列上有一个次级索引，以便你可以在每个表中找到属于同一用户的所有行。
次级索引可以很容易地从键值索引构建。次级索引主要的不同是键不是唯一的，即可能有许多行（文档，顶点）具有相同的键。这可以通过两种方式来解决：将匹配行标识符的列表作为索引里的值（就像全文索引中的记录列表），或者通过向每个键添加行标识符来使键唯一。无论哪种方式，B 树和日志结构索引都可以用作次级索引。
索引中的键是查询要搜索的内容，而其值可以是以下两种情况之一：它可以是实际的行（文档，顶点），也可以是对存储在别处的行的引用。在后一种情况下，行被存储的地方被称为 堆文件（heap file），并且存储的数据没有特定的顺序（它可以是仅追加的，或者它可以跟踪被删除的行以便后续可以用新的数据进行覆盖）。堆文件方法很常见，因为它避免了在存在多个次级索引时对数据的复制：每个索引只引用堆文件中的一个位置，实际的数据都保存在一个地方。
在不更改键的情况下更新值时，堆文件方法可以非常高效：只要新值的字节数不大于旧值，就可以覆盖该记录。如果新值更大，情况会更复杂，因为它可能需要移到堆中有足够空间的新位置。在这种情况下，要么所有的索引都需要更新，以指向记录的新堆位置，或者在旧堆位置留下一个转发指针【5】。
在某些情况下，从索引到堆文件的额外跳跃对读取来说性能损失太大，因此可能希望将被索引的行直接存储在索引中。这被称为聚集索引（clustered index）。例如，在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，表的主键总是一个聚集索引，次级索引则引用主键（而不是堆文件中的位置）【31】。在 SQL Server 中，可以为每个表指定一个聚集索引【32】。
在 聚集索引（在索引中存储所有的行数据）和 非聚集索引（仅在索引中存储对数据的引用）之间的折衷被称为 覆盖索引（covering index） 或 包含列的索引（index with included columns），其在索引内存储表的一部分列【33】。这允许通过单独使用索引来处理一些查询（这种情况下，可以说索引 覆盖（cover） 了查询）【32】。
与任何类型的数据重复一样，聚集索引和覆盖索引可以加快读取速度，但是它们需要额外的存储空间，并且会增加写入开销。数据库还需要额外的努力来执行事务保证，因为应用程序不应看到任何因为使用副本而导致的不一致。
至今讨论的索引只是将一个键映射到一个值。如果我们需要同时查询一个表中的多个列（或文档中的多个字段），这显然是不够的。
最常见的多列索引被称为 连接索引（concatenated index） ，它通过将一列的值追加到另一列后面，简单地将多个字段组合成一个键（索引定义中指定了字段的连接顺序）。这就像一个老式的纸质电话簿，它提供了一个从（姓氏，名字）到电话号码的索引。由于排序顺序，索引可以用来查找所有具有特定姓氏的人，或所有具有特定姓氏 - 名字组合的人。但如果你想找到所有具有特定名字的人，这个索引是没有用的。
多维索引（multi-dimensional index） 是一种查询多个列的更一般的方法，这对于地理空间数据尤为重要。例如，餐厅搜索网站可能有一个数据库，其中包含每个餐厅的经度和纬度。当用户在地图上查看餐馆时，网站需要搜索用户正在查看的矩形地图区域内的所有餐馆。这需要一个二维范围查询，如下所示：
一个标准的 B 树或者 LSM 树索引不能够高效地处理这种查询：它可以返回一个纬度范围内的所有餐馆（但经度可能是任意值），或者返回在同一个经度范围内的所有餐馆（但纬度可能是北极和南极之间的任意地方），但不能同时满足两个条件。
一种选择是使用 空间填充曲线（space-filling curve） 将二维位置转换为单个数字，然后使用常规 B 树索引【34】。更普遍的是，使用特殊化的空间索引，例如 R 树。例如，PostGIS 使用 PostgreSQL 的通用 GiST 工具【35】将地理空间索引实现为 R 树。这里我们没有足够的地方来描述 R 树，但是有大量的文献可供参考。
有趣的是，多维索引不仅可以用于地理位置。例如，在电子商务网站上可以使用建立在（红，绿，蓝）维度上的三维索引来搜索特定颜色范围内的产品，也可以在天气观测数据库中建立（日期，温度）的二维索引，以便有效地搜索 2013 年内的温度在 25 至 30°C 之间的所有观测资料。如果使用一维索引，你将不得不扫描 2013 年的所有记录（不管温度如何），然后通过温度进行过滤，或者反之亦然。二维索引可以同时通过时间戳和温度来收窄数据集。这个技术被 HyperDex 所使用【36】。
到目前为止所讨论的所有索引都假定你有确切的数据，并允许你查询键的确切值或具有排序顺序的键的值范围。他们不允许你做的是搜索类似的键，如拼写错误的单词。这种模糊的查询需要不同的技术。
例如，全文搜索引擎通常允许搜索目标从一个单词扩展为包括该单词的同义词，忽略单词的语法变体，搜索在相同文档中的近义词，并且支持各种其他取决于文本的语言分析功能。为了处理文档或查询中的拼写错误，Lucene 能够在一定的编辑距离内搜索文本【37】（编辑距离 1 意味着单词内发生了 1 个字母的添加、删除或替换）。
正如 “用 SSTables 制作 LSM 树” 中所提到的，Lucene 为其词典使用了一个类似于 SSTable 的结构。这个结构需要一个小的内存索引，告诉查询需要在排序文件中哪个偏移量查找键。在 LevelDB 中，这个内存中的索引是一些键的稀疏集合，但在 Lucene 中，内存中的索引是键中字符的有限状态自动机，类似于 trie 【38】。这个自动机可以转换成 Levenshtein 自动机，它支持在给定的编辑距离内有效地搜索单词【39】。
其他的模糊搜索技术正朝着文档分类和机器学习的方向发展。更多详细信息请参阅信息检索教科书，例如【40】。
本章到目前为止讨论的数据结构都是对硬盘限制的应对。与主内存相比，硬盘处理起来很麻烦。对于磁性硬盘和固态硬盘，如果要在读取和写入时获得良好性能，则需要仔细地布置硬盘上的数据。但是，我们能容忍这种麻烦，因为硬盘有两个显著的优点：它们是持久的（它们的内容在电源关闭时不会丢失），并且每 GB 的成本比 RAM 低。
随着 RAM 变得更便宜，每 GB 成本的论据被侵蚀了。许多数据集不是那么大，所以将它们全部保存在内存中是非常可行的，包括可能分布在多个机器上。这导致了内存数据库的发展。
某些内存中的键值存储（如 Memcached）仅用于缓存，在重新启动计算机时丢失的数据是可以接受的。但其他内存数据库的目标是持久性，可以通过特殊的硬件（例如电池供电的 RAM）来实现，也可以将更改日志写入硬盘，还可以将定时快照写入硬盘或者将内存中的状态复制到其他机器上。
内存数据库重新启动时，需要从硬盘或通过网络从副本重新加载其状态（除非使用特殊的硬件）。尽管写入硬盘，它仍然是一个内存数据库，因为硬盘仅出于持久性目的进行日志追加，读取请求完全由内存来处理。写入硬盘同时还有运维上的好处：硬盘上的文件可以很容易地由外部程序进行备份、检查和分析。
诸如 VoltDB、MemSQL 和 Oracle TimesTen 等产品是具有关系模型的内存数据库，供应商声称，通过消除与管理硬盘上的数据结构相关的所有开销，他们可以提供巨大的性能改进【41,42】。RAM Cloud 是一个开源的内存键值存储器，具有持久性（对内存和硬盘上的数据都使用日志结构化方法）【43】。Redis 和 Couchbase 通过异步写入硬盘提供了较弱的持久性。
反直觉的是，内存数据库的性能优势并不是因为它们不需要从硬盘读取的事实。只要有足够的内存即使是基于硬盘的存储引擎也可能永远不需要从硬盘读取，因为操作系统在内存中缓存了最近使用的硬盘块。相反，它们更快的原因在于省去了将内存数据结构编码为硬盘数据结构的开销【44】。
除了性能，内存数据库的另一个有趣的地方是提供了难以用基于硬盘的索引实现的数据模型。例如，Redis 为各种数据结构（如优先级队列和集合）提供了类似数据库的接口。因为它将所有数据保存在内存中，所以它的实现相对简单。
最近的研究表明，内存数据库体系结构可以扩展到支持比可用内存更大的数据集，而不必重新采用以硬盘为中心的体系结构【45】。所谓的 反缓存（anti-caching） 方法通过在内存不足的情况下将最近最少使用的数据从内存转移到硬盘，并在将来再次访问时将其重新加载到内存中。这与操作系统对虚拟内存和交换文件的操作类似，但数据库可以比操作系统更有效地管理内存，因为它可以按单个记录的粒度工作，而不是整个内存页面。尽管如此，这种方法仍然需要索引能完全放入内存中（就像本章开头的 Bitcask 例子）。
如果 非易失性存储器（non-volatile memory, NVM） 技术得到更广泛的应用，可能还需要进一步改变存储引擎设计【46】。目前这是一个新的研究领域，值得关注。
在早期的业务数据处理过程中，一次典型的数据库写入通常与一笔 商业交易（commercial transaction） 相对应：卖个货、向供应商下订单、支付员工工资等等。但随着数据库开始应用到那些不涉及到钱的领域，术语 交易 / 事务（transaction） 仍留了下来，用于指代一组读写操作构成的逻辑单元。
事务不一定具有 ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）属性。事务处理只是意味着允许客户端进行低延迟的读取和写入 —— 而不是只能定期运行（例如每天一次）的批处理作业。我们在 第七章 中讨论 ACID 属性，在 第十章 中讨论批处理。
即使数据库开始被用于许多不同类型的数据，比如博客文章的评论、游戏中的动作、地址簿中的联系人等等，基本的访问模式仍然类似于处理商业交易。应用程序通常使用索引通过某个键找少量记录。根据用户的输入来插入或更新记录。由于这些应用程序是交互式的，这种访问模式被称为 在线事务处理（OLTP, OnLine Transaction Processing）。
但是，数据库也开始越来越多地用于数据分析，这些数据分析具有非常不同的访问模式。通常，分析查询需要扫描大量记录，每个记录只读取几列，并计算汇总统计信息（如计数、总和或平均值），而不是将原始数据返回给用户。例如，如果你的数据是一个销售交易表，那么分析查询可能是：
一月份每个商店的总收入是多少？
在最近的推广活动中多卖了多少香蕉？
哪个牌子的婴儿食品最常与 X 品牌的尿布同时购买？
这些查询通常由业务分析师编写，并提供报告以帮助公司管理层做出更好的决策（商业智能）。为了将这种使用数据库的模式和事务处理区分开，它被称为 在线分析处理（OLAP, OnLine Analytic Processing）【47】。OLTP 和 OLAP 之间的区别并不总是清晰的，但是一些典型的特征在 表 3-1 中列出。
表 3-1 比较事务处理和分析系统的特点
主要读取模式
查询少量记录，按键读取
在大批量记录上聚合
主要写入模式
随机访问，写入要求低延时
批量导入（ETL）或者事件流
主要用户
终端用户，通过 Web 应用
内部数据分析师，用于决策支持
处理的数据
数据的最新状态（当前时间点）
随时间推移的历史事件
数据集尺寸
GB ~ TB
TB ~ PB
起初，事务处理和分析查询使用了相同的数据库。SQL 在这方面已证明是非常灵活的：对于 OLTP 类型的查询以及 OLAP 类型的查询来说效果都很好。尽管如此，在二十世纪八十年代末和九十年代初期，企业有停止使用 OLTP 系统进行分析的趋势，转而在单独的数据库上运行分析。这个单独的数据库被称为 数据仓库（data warehouse）。
一个企业可能有几十个不同的交易处理系统：面向终端客户的网站、控制实体商店的收银系统、仓库库存跟踪、车辆路线规划、供应链管理、员工管理等。这些系统中每一个都很复杂，需要专人维护，所以最终这些系统互相之间都是独立运行的。
这些 OLTP 系统往往对业务运作至关重要，因而通常会要求 高可用 与 低延迟。所以 DBA 会密切关注他们的 OLTP 数据库，他们通常不愿意让业务分析人员在 OLTP 数据库上运行临时的分析查询，因为这些查询通常开销巨大，会扫描大部分数据集，这会损害同时在执行的事务的性能。
相比之下，数据仓库是一个独立的数据库，分析人员可以查询他们想要的内容而不影响 OLTP 操作【48】。数据仓库包含公司各种 OLTP 系统中所有的只读数据副本。从 OLTP 数据库中提取数据（使用定期的数据转储或连续的更新流），转换成适合分析的模式，清理并加载到数据仓库中。将数据存入仓库的过程称为 “抽取 - 转换 - 加载（ETL）”，如 图 3-8 所示。
图 3-8 ETL 至数据仓库的简化提纲
几乎所有的大型企业都有数据仓库，但在小型企业中几乎闻所未闻。这可能是因为大多数小公司没有这么多不同的 OLTP 系统，大多数小公司只有少量的数据 —— 可以在传统的 SQL 数据库中查询，甚至可以在电子表格中分析。在一家大公司里，要做一些在一家小公司很简单的事情，需要很多繁重的工作。
使用单独的数据仓库，而不是直接查询 OLTP 系统进行分析的一大优势是数据仓库可针对分析类的访问模式进行优化。事实证明，本章前半部分讨论的索引算法对于 OLTP 来说工作得很好，但对于处理分析查询并不是很好。在本章的其余部分中，我们将研究为分析而优化的存储引擎。
数据仓库的数据模型通常是关系型的，因为 SQL 通常很适合分析查询。有许多图形数据分析工具可以生成 SQL 查询，可视化结果，并允许分析人员探索数据（通过下钻、切片和切块等操作）。
表面上，一个数据仓库和一个关系型 OLTP 数据库看起来很相似，因为它们都有一个 SQL 查询接口。然而，系统的内部看起来可能完全不同，因为它们针对非常不同的查询模式进行了优化。现在许多数据库供应商都只是重点支持事务处理负载和分析工作负载这两者中的一个，而不是都支持。
一些数据库（例如 Microsoft SQL Server 和 SAP HANA）支持在同一产品中进行事务处理和数据仓库。但是，它们也正日益发展为两套独立的存储和查询引擎，只是这些引擎正好可以通过一个通用的 SQL 接口访问【49,50,51】。
Teradata、Vertica、SAP HANA 和 ParAccel 等数据仓库供应商通常使用昂贵的商业许可证销售他们的系统。Amazon RedShift 是 ParAccel 的托管版本。最近，大量的开源 SQL-on-Hadoop 项目已经出现，它们还很年轻，但是正在与商业数据仓库系统竞争，包括 Apache Hive、Spark SQL、Cloudera Impala、Facebook Presto、Apache Tajo 和 Apache Drill【52,53】。其中一些基于了谷歌 Dremel 的想法【54】。
正如 第二章 所探讨的，根据应用程序的需要，在事务处理领域中使用了大量不同的数据模型。另一方面，在分析型业务中，数据模型的多样性则少得多。许多数据仓库都以相当公式化的方式使用，被称为星型模式（也称为维度建模【55】）。
图 3-9 中的示例模式显示了可能在食品零售商处找到的数据仓库。在模式的中心是一个所谓的事实表（在这个例子中，它被称为 fact_sales）。事实表的每一行代表在特定时间发生的事件（这里，每一行代表客户购买的产品）。如果我们分析的是网站流量而不是零售量，则每行可能代表一个用户的页面浏览或点击。
图 3-9 用于数据仓库的星型模式的示例
通常情况下，事实被视为单独的事件，因为这样可以在以后分析中获得最大的灵活性。但是，这意味着事实表可以变得非常大。像苹果、沃尔玛或 eBay 这样的大企业在其数据仓库中可能有几十 PB 的交易历史，其中大部分保存在事实表中【56】。
事实表中的一些列是属性，例如产品销售的价格和从供应商那里购买的成本（可以用来计算利润率）。事实表中的其他列是对其他表（称为维度表）的外键引用。由于事实表中的每一行都表示一个事件，因此这些维度代表事件发生的对象、内容、地点、时间、方式和原因。
例如，在 图 3-9 中，其中一个维度是已售出的产品。dim_product 表中的每一行代表一种待售产品，包括库存单位（SKU）、产品描述、品牌名称、类别、脂肪含量、包装尺寸等。fact_sales 表中的每一行都使用外键表明在特定交易中销售了什么产品。（简单起见，如果客户一次购买了几种不同的产品，则它们在事实表中被表示为单独的行）。
甚至日期和时间也通常使用维度表来表示，因为这允许对日期的附加信息（诸如公共假期）进行编码，从而允许区分假期和非假期的销售查询。
“星型模式” 这个名字来源于这样一个事实，即当我们对表之间的关系进行可视化时，事实表在中间，被维度表包围；与这些表的连接就像星星的光芒。
这个模板的变体被称为雪花模式，其中维度被进一步分解为子维度。例如，品牌和产品类别可能有单独的表格，并且 dim_product 表格中的每一行都可以将品牌和类别作为外键引用，而不是将它们作为字符串存储在 dim_product 表格中。雪花模式比星形模式更规范化，但是星形模式通常是首选，因为分析师使用它更简单【55】。
在典型的数据仓库中，表格通常非常宽：事实表通常有 100 列以上，有时甚至有数百列【51】。维度表也可以是非常宽的，因为它们包括了所有可能与分析相关的元数据 —— 例如，dim_store 表可以包括在每个商店提供哪些服务的细节、它是否具有店内面包房、店面面积、商店第一次开张的日期、最近一次改造的时间、离最近的高速公路的距离等等。
如果事实表中有万亿行和数 PB 的数据，那么高效地存储和查询它们就成为一个具有挑战性的问题。维度表通常要小得多（数百万行），所以在本节中我们将主要关注事实表的存储。
尽管事实表通常超过 100 列，但典型的数据仓库查询一次只会访问其中 4 个或 5 个列（ “SELECT *” 查询很少用于分析）【51】。以 例 3-1 中的查询为例：它访问了大量的行（在 2013 年中所有购买了水果或糖果的记录），但只需访问 fact_sales 表的三列：date_key, product_sk, quantity。该查询忽略了所有其他的列。
例 3-1 分析人们是否更倾向于在一周的某一天购买新鲜水果或糖果
我们如何有效地执行这个查询？
在大多数 OLTP 数据库中，存储都是以面向行的方式进行布局的：表格的一行中的所有值都相邻存储。文档数据库也是相似的：整个文档通常存储为一个连续的字节序列。你可以在 图 3-1 的 CSV 例子中看到这个。
为了处理像 例 3-1 这样的查询，你可能在 fact_sales.date_key、fact_sales.product_sk 上有索引，它们告诉存储引擎在哪里查找特定日期或特定产品的所有销售情况。但是，面向行的存储引擎仍然需要将所有这些行（每个包含超过 100 个属性）从硬盘加载到内存中，解析它们，并过滤掉那些不符合要求的属性。这可能需要很长时间。
列式存储背后的想法很简单：不要将所有来自一行的值存储在一起，而是将来自每一列的所有值存储在一起。如果每个列式存储在一个单独的文件中，查询只需要读取和解析查询中使用的那些列，这可以节省大量的工作。这个原理如 图 3-10 所示。
图 3-10 按列存储关系型数据，而不是行
列式存储在关系数据模型中是最容易理解的，但它同样适用于非关系数据。例如，Parquet【57】是一种列式存储格式，支持基于 Google 的 Dremel 的文档数据模型【54】。
列式存储布局依赖于每个列文件包含相同顺序的行。因此，如果你需要重新组装完整的行，你可以从每个单独的列文件中获取第 23 项，并将它们放在一起形成表的第 23 行。
除了仅从硬盘加载查询所需的列以外，我们还可以通过压缩数据来进一步降低对硬盘吞吐量的需求。幸运的是，列式存储通常很适合压缩。
看看 图 3-10 中每一列的值序列：它们通常看起来是相当重复的，这是压缩的好兆头。根据列中的数据，可以使用不同的压缩技术。在数据仓库中特别有效的一种技术是位图编码，如 图 3-11 所示。
图 3-11 压缩的位图索引存储布局
通常情况下，一列中不同值的数量与行数相比要小得多（例如，零售商可能有数十亿的销售交易，但只有 100,000 个不同的产品）。现在我们可以拿一个有 n 个不同值的列，并把它转换成 n 个独立的位图：每个不同值对应一个位图，每行对应一个比特位。如果该行具有该值，则该位为 1，否则为 0。
如果 n 非常小（例如，国家 / 地区列可能有大约 200 个不同的值），则这些位图可以将每行存储成一个比特位。但是，如果 n 更大，大部分位图中将会有很多的零（我们说它们是稀疏的）。在这种情况下，位图可以另外再进行游程编码（run-length encoding，一种无损数据压缩技术），如 图 3-11 底部所示。这可以使列的编码非常紧凑。
这些位图索引非常适合数据仓库中常见的各种查询。例如：
加载 product_sk = 30、product_sk = 68 和 product_sk = 69 这三个位图，并计算三个位图的按位或（OR），这可以非常有效地完成。
加载 product_sk = 31 和 store_sk = 3 的位图，并计算按位与（AND）。这是因为列按照相同的顺序包含行，因此一列的位图中的第 k 位和另一列的位图中的第 k 位对应相同的行。
对于不同种类的数据，也有各种不同的压缩方案，但我们不会详细讨论它们，请参阅【58】的概述。
列式存储和列族
Cassandra 和 HBase 有一个列族（column families）的概念，他们从 Bigtable 继承【9】。然而，把它们称为列式（column-oriented）是非常具有误导性的：在每个列族中，它们将一行中的所有列与行键一起存储，并且不使用列压缩。因此，Bigtable 模型仍然主要是面向行的。
对于需要扫描数百万行的数据仓库查询来说，一个巨大的瓶颈是从硬盘获取数据到内存的带宽。但是，这不是唯一的瓶颈。分析型数据库的开发人员还需要有效地利用内存到 CPU 缓存的带宽，避免 CPU 指令处理流水线中的分支预测错误和闲置等待，以及在现代 CPU 上使用单指令多数据（SIMD）指令来加速运算【59,60】。
除了减少需要从硬盘加载的数据量以外，列式存储布局也可以有效利用 CPU 周期。例如，查询引擎可以将一整块压缩好的列数据放进 CPU 的 L1 缓存中，然后在紧密的循环（即没有函数调用）中遍历。相比于每条记录的处理都需要大量函数调用和条件判断的代码，CPU 执行这样一个循环要快得多。列压缩允许列中的更多行被同时放进容量有限的 L1 缓存。前面描述的按位 “与” 和 “或” 运算符可以被设计为直接在这样的压缩列数据块上操作。这种技术被称为矢量化处理（vectorized processing）【58,49】。
在列式存储中，存储行的顺序并不关键。按插入顺序存储它们是最简单的，因为插入一个新行只需要追加到每个列文件。但是，我们也可以选择按某种顺序来排列数据，就像我们之前对 SSTables 所做的那样，并将其用作索引机制。
注意，对每列分别执行排序是没有意义的，因为那样就没法知道不同列中的哪些项属于同一行。我们只能在明确一列中的第 k 项与另一列中的第 k 项属于同一行的情况下，才能重建出完整的行。
相反，数据的排序需要对一整行统一操作，即使它们的存储方式是按列的。数据库管理员可以根据他们对常用查询的了解，来选择表格中用来排序的列。例如，如果查询通常以日期范围为目标，例如“上个月”，则可以将 date_key 作为第一个排序键。这样查询优化器就可以只扫描近1个月范围的行了，这比扫描所有行要快得多。
对于第一排序列中具有相同值的行，可以用第二排序列来进一步排序。例如，如果 date_key 是 图 3-10 中的第一个排序关键字，那么 product_sk 可能是第二个排序关键字，以便同一天的同一产品的所有销售数据都被存储在相邻位置。这将有助于需要在特定日期范围内按产品对销售进行分组或过滤的查询。
按顺序排序的另一个好处是它可以帮助压缩列。如果主要排序列没有太多个不同的值，那么在排序之后，将会得到一个相同的值连续重复多次的序列。一个简单的游程编码（就像我们用于 图 3-11 中的位图一样）可以将该列压缩到几 KB —— 即使表中有数十亿行。
第一个排序键的压缩效果最强。第二和第三个排序键会更混乱，因此不会有这么长的连续的重复值。排序优先级更低的列以几乎随机的顺序出现，所以可能不会被压缩。但对前几列做排序在整体上仍然是有好处的。
对这个想法，有一个巧妙的扩展被 C-Store 发现，并在商业数据仓库 Vertica 中被采用【61,62】：既然不同的查询受益于不同的排序顺序，为什么不以几种不同的方式来存储相同的数据呢？反正数据都需要做备份，以防单点故障时丢失数据。因此你可以用不同排序方式来存储冗余数据，以便在处理查询时，调用最适合查询模式的版本。
在一个列式存储中有多个排序顺序有点类似于在一个面向行的存储中有多个次级索引。但最大的区别在于面向行的存储将每一行保存在一个地方（在堆文件或聚集索引中），次级索引只包含指向匹配行的指针。在列式存储中，通常在其他地方没有任何指向数据的指针，只有包含值的列。
这些优化在数据仓库中是有意义的，因为其负载主要由分析人员运行的大型只读查询组成。列式存储、压缩和排序都有助于更快地读取这些查询。然而，他们的缺点是写入更加困难。
使用 B 树的就地更新方法对于压缩的列是不可能的。如果你想在排序表的中间插入一行，你很可能不得不重写所有的列文件。由于行由列中的位置标识，因此插入必须对所有列进行一致地更新。
幸运的是，本章前面已经看到了一个很好的解决方案：LSM 树。所有的写操作首先进入一个内存中的存储，在这里它们被添加到一个已排序的结构中，并准备写入硬盘。内存中的存储是面向行还是列的并不重要。当已经积累了足够的写入数据时，它们将与硬盘上的列文件合并，并批量写入新文件。这基本上是 Vertica 所做的【62】。
查询操作需要检查硬盘上的列数据和内存中的最近写入，并将两者的结果合并起来。但是，查询优化器对用户隐藏了这个细节。从分析师的角度来看，通过插入、更新或删除操作进行修改的数据会立即反映在后续的查询中。
并非所有数据仓库都需要采用列式存储：传统的面向行的数据库和其他一些架构也被使用。然而，列式存储可以显著加快专门的分析查询，所以它正在迅速变得流行起来【51,63】。
数据仓库的另一个值得一提的方面是物化聚合（materialized aggregates）。如前所述，数据仓库查询通常涉及一个聚合函数，如 SQL 中的 COUNT、SUM、AVG、MIN 或 MAX。如果相同的聚合被许多不同的查询使用，那么每次都通过原始数据来处理可能太浪费了。为什么不将一些查询使用最频繁的计数或总和缓存起来？
创建这种缓存的一种方式是物化视图（Materialized View）。在关系数据模型中，它通常被定义为一个标准（虚拟）视图：一个类似于表的对象，其内容是一些查询的结果。不同的是，物化视图是查询结果的实际副本，会被写入硬盘，而虚拟视图只是编写查询的一个捷径。从虚拟视图读取时，SQL 引擎会将其展开到视图的底层查询中，然后再处理展开的查询。
当底层数据发生变化时，物化视图需要更新，因为它是数据的非规范化副本。数据库可以自动完成该操作，但是这样的更新使得写入成本更高，这就是在 OLTP 数据库中不经常使用物化视图的原因。在读取繁重的数据仓库中，它们可能更有意义（它们是否实际上改善了读取性能取决于使用场景）。
物化视图的常见特例称为数据立方体或 OLAP 立方【64】。它是按不同维度分组的聚合网格。图 3-12 显示了一个例子。
图 3-12 数据立方的两个维度，通过求和聚合
想象一下，现在每个事实都只有两个维度表的外键 —— 在 图 3-12 中分别是日期和产品。你现在可以绘制一个二维表格，一个轴线上是日期，另一个轴线上是产品。每个单元格包含具有该日期 - 产品组合的所有事实的属性（例如 net_price）的聚合（例如 SUM）。然后，你可以沿着每行或每列应用相同的汇总，并获得减少了一个维度的汇总（按产品的销售额，无论日期，或者按日期的销售额，无论产品）。
一般来说，事实往往有两个以上的维度。在图 3-9 中有五个维度：日期、产品、商店、促销和客户。要想象一个五维超立方体是什么样子是很困难的，但是原理是一样的：每个单元格都包含特定日期 - 产品 - 商店 - 促销 - 客户组合的销售额。这些值可以在每个维度上求和汇总。
物化数据立方体的优点是可以让某些查询变得非常快，因为它们已经被有效地预先计算了。例如，如果你想知道每个商店的总销售额，则只需查看合适维度的总计，而无需扫描数百万行的原始数据。
数据立方体的缺点是不具有查询原始数据的灵活性。例如，没有办法计算有多少比例的销售来自成本超过 100 美元的项目，因为价格不是其中的一个维度。因此，大多数数据仓库试图保留尽可能多的原始数据，并将聚合数据（如数据立方体）仅用作某些查询的性能提升手段。
在本章中，我们试图深入了解数据库是如何处理存储和检索的。将数据存储在数据库中会发生什么？稍后再次查询数据时数据库会做什么？
在高层次上，我们看到存储引擎分为两大类：针对 事务处理（OLTP） 优化的存储引擎和针对 在线分析（OLAP） 优化的存储引擎。这两类使用场景的访问模式之间有很大的区别：
OLTP 系统通常面向最终用户，这意味着系统可能会收到大量的请求。为了处理负载，应用程序在每个查询中通常只访问少量的记录。应用程序使用某种键来请求记录，存储引擎使用索引来查找所请求的键的数据。硬盘查找时间往往是这里的瓶颈。
数据仓库和类似的分析系统会少见一些，因为它们主要由业务分析人员使用，而不是最终用户。它们的查询量要比 OLTP 系统少得多，但通常每个查询开销高昂，需要在短时间内扫描数百万条记录。硬盘带宽（而不是查找时间）往往是瓶颈，列式存储是针对这种工作负载的日益流行的解决方案。
在 OLTP 这一边，我们能看到两派主流的存储引擎：
日志结构学派：只允许追加到文件和删除过时的文件，但不会更新已经写入的文件。Bitcask、SSTables、LSM 树、LevelDB、Cassandra、HBase、Lucene 等都属于这个类别。
就地更新学派：将硬盘视为一组可以覆写的固定大小的页面。B 树是这种理念的典范，用在所有主要的关系数据库和许多非关系型数据库中。
日志结构的存储引擎是相对较新的技术。他们的主要想法是，通过系统性地将随机访问写入转换为硬盘上的顺序写入，由于硬盘驱动器和固态硬盘的性能特点，可以实现更高的写入吞吐量。
关于 OLTP，我们最后还介绍了一些更复杂的索引结构，以及针对所有数据都放在内存里而优化的数据库。
然后，我们暂时放下了存储引擎的内部细节，查看了典型数据仓库的高级架构，并说明了为什么分析工作负载与 OLTP 差别很大：当你的查询需要在大量行中顺序扫描时，索引的重要性就会降低很多。相反，非常紧凑地编码数据变得非常重要，以最大限度地减少查询需要从硬盘读取的数据量。我们讨论了列式存储如何帮助实现这一目标。
作为一名应用程序开发人员，如果你掌握了有关存储引擎内部的知识，那么你就能更好地了解哪种工具最适合你的特定应用程序。当你调整数据库的优化参数时，这种理解让你能够设想增减某个值会产生怎样的效果。
尽管本章不能让你成为一个特定存储引擎的调参专家，但它至少大概率使你有了足够的概念与词汇储备去读懂你所选择的数据库的文档。
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