目的

通过本篇文章带大家理解一下 Databend 的存储结构。Databend 内置的 Table 引擎为 Fuse table engine，也是接下来要花重点篇幅要讲的。

另外，Databend 还支持外置的 Hive table 及 Icebreg Table ( 即将到来）。Fuse table 是 Databend 直接把数据存储到 S3 类对象存储上，从而让用户达到一个按需付费，无须关注存储的高可用及扩容，副本这些问题。

Hive Table 是利用 Databend 替换 Hive 的查询能力，从而减少 Hive 计算节点，起到降本增效的效果（该功能已经使用）。

Iceberg Table 正在规划中 https://github.com/datafuselabs/databend/issues/8216

Fuse Table Engine 基础概念

在 Fuse Table 中有一些基础概念先做一个解释方便更想 Databend Fuse Table 的存储结构。

1. 什么是 db_id?

这是 Databend 中的一个 internal 的标识 (u64)，不是暴露给用户使用，Databend 对于 create database 会在对应的 bucket/[root] 下面创建一个整数命名的目录。

2. 什么是 table_id?

这是 Databend 中的一个 internal 的标识 (u64)，不是暴露给用户使用，Databend 对于 create table 会在 /bucket/[root]/<db_id>/ 创建一个整数命名的目录。

3. Databend 的存 block 文件是什么？

Databend 最终存储 block 是以 Parquet 为格式存储，在存储上以表为单位，文件名为：[UUID].parquet， 存储路径为：

/bucket/[root]/<db_id>/<table_id>/_b/<32 位 16 进制字符串 >_v0.parquet

如：d5ee665801a64a079a8fd2711a71c780_v0.parquet

4. Databend 中 segment 文件是什么？

Databend 中用于组织 Block 的文件。一个 segment 可以多含的 Block 块，文件是 json 格式: /bucket/[root]/<db_id>/<table_id>/_sg/<32 位 16 进制字符串 >_v1.json 。

如：3b5e1325f68e47b0bd1517ffeb888a36_v1.json

5. Snapshot 是什么？

snapshot 相当于每一个数据的一个版本号(uuid, 32 位 16 进制字符串)。每个写入动作都会有一个唯一的版本号, json 格式，内部包含对应的 segment 文件, /bucket/[root]/<db_id>/<table_id>/_ss/<32 位 16 进制字符串 >_v1.json。

如：e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb_v1.json

6. Databend 支持什么索引？

Databend 目前支持三类索引：min/max index, sparse index, bloom filter index 。其中 min/max, sparse index 在 Block 的 parquet 及对应的：ss, segment 中都有存储，bloom fliter 是单独存储为 parquet 文件。

Databend 存储结构 Databend 整体上的存储结构大概如下：

/bucket/[root]/snapshot 下面有 N 多的 segment , 一个 segment 里包含至少一个 block, 最多 1000 个 block 。

存储配置Databend

存储配置

[storage]
# fs | s3 | azblob | obs
type = "s3"


# To use S3-compatible object storage, uncomment this block and set your values.
[storage.s3]
bucket = "testbucket"
root = "20221012"
endpoint_url = "url"
access_key_id = "=user"
secret_access_key = "mypassword"

上面这段配置的作用：以 s3 方式把文件存到 testbucket 下面的 20221012 目录, 最终会形成如下的结构：

其中配置中 root 可以省略。

例如：/testbucket/20221012/17818/17825 对应的是 /bucket/root/db_id/table_id 这样一个结构。

table_id 里面每个目录的意义

目录	意义
_b	用于存储数据的真正block， 以parquet 格式存储
_i_b_v2	数据本身的 bloom fliter 索引，以 parquet 格式存储
_sg	全称：segment 用于管理 block 组成，json 文件格式, 一个 sg 文件最少包含一个 block ，最多包含 1000 个 block
_ss	全称：snapshot, 用于关联一个版本对应的 segment
last_snapshot_location_hint	指向最后一个 snapshot 存储的位置

验证环境

验证1  ss/sg/_b/_i_b_v2 关系

为了分析他们的关系，这里通过一个 create database/ create table / insert 例子来看看他们是怎么生成的。

create database wubx;
use wubx;
create table tb1(id int, c1 varchar);
insert into tb1 values(1, 'databend');
show create table tb1;

最后通过 show create table 可以看到：

CREATE TABLE `tb1` (
  `id` INT,
  `c1` VARCHAR
) ENGINE=FUSE SNAPSHOT_LOCATION='17818/17825/_ss/e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb_v1.json'

这里可以看到:

• wubx 的 db_id 是：17818
• tb1 的 table_id 是：17825
• 对应的第一个 snapshot 文件是：17818/17825/_ss/e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb_v1.json

1.查询对应的 snapshot

MySQL [wubx]> select snapshot_id, snapshot_location from fuse_snapshot('wubx','tb1')\G;
*************************** 1. row ***************************
      snapshot_id: e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb
snapshot_location: 17818/17825/_ss/e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb_v1.json
1 row in set (0.005 sec)

2.接下来我们看一下，这个 snapshot 中包含那些 segment:

MySQL [wubx]> select * from fuse_segment('wubx','tb1', 'e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb')\G;
*************************** 1. row ***************************
     file_location: 17818/17825/_sg/3b5e1325f68e47b0bd1517ffeb888a36_v1.json
    format_version: 1
       block_count: 1
         row_count: 1
bytes_uncompressed: 28
  bytes_compressed: 296
1 row in set (0.006 sec)

从这个查询中可以看到 snapshot: e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb 只包含一个 segment: 17818/17825/_sg/3b5e1325f68e47b0bd1517ffeb888a36_v1.json, 而这个 segment 只有一个 1 block，这个 Block 只有 1 行数据。对应的 JSON 文件：

{
    "format_version": 1,
    "blocks": [
        {
            ...
            "location": [
                "17818/17825/_b/d5ee665801a64a079a8fd2711a71c780_v0.parquet",
                0
            ],
            "bloom_filter_index_location": [
                "17818/17825/_i_b_v2/d5ee665801a64a079a8fd2711a71c780_v2.parquet",
                2
            ],
            "bloom_filter_index_size": 470,
            "compression": "Lz4Raw"
        }
    ],
    "summary": {
            ...
        }
}

原始文件较长，有兴趣的可以详细阅读一个原文件。

3.对应的 block 查询

MySQL [wubx]> select * from fuse_block('wubx','tb1')\G;
*************************** 1. row ***************************
          snapshot_id: e7ccbdcff8d54ebe9aee85d9fbb3dbcb
            timestamp: 2022-10-14 06:53:55.147359
       block_location: 17818/17825/_b/d5ee665801a64a079a8fd2711a71c780_v0.parquet
           block_size: 28
bloom_filter_location: 17818/17825/_i_b_v2/d5ee665801a64a079a8fd2711a71c780_v2.parquet
    bloom_filter_size: 470
1 row in set (0.006 sec)

验证1 总结：

1. 任何一次写入都会生成对应的 snapshot （用于 time travel)

2. 生成的 block 会被 Segment 引用，一个写入产生的 block 数量在小于 1000 个的情况下都会属于一个 segment 中，如果超过 1000 个 block 会生成多个 segement (这个操作太大了，就不证明了）

3. 如果上面情况，一次 insert 也会生成：一个 snapshot , 一个 segment ,一个 block，一个 bloom fliter block

基于上面的原理：

对于 Databend 写入推荐使用批量写入，不推荐单条的 insert 做生成中的数据生成。在 Databend 海量数据写入推荐使用 copy into, streaming_load ， clickhouse http handler 这三种方法， 其中前两种吞吐能力最好。

验证1  ss/sg/_b/_i_b_v2 关系

多次重复制执行：Insert into tb1 select * from tb1; 共执行 10 次，加上原来 1 次，总共会形成 11 个 snapshot:

接下来看 tb1 的 snapshot 指向：17818/17825/_ss/5a0ba62a222441d3acd2d93549e46d82_v1.json

show create table tb1;
CREATE TABLE `tb1` (
  `id` INT,
  `c1` VARCHAR
) ENGINE=FUSE SNAPSHOT_LOCATION='17818/17825/_ss/5a0ba62a222441d3acd2d93549e46d82_v1.json'

Q1：snapshot 主要用来做什么？

Databend 基于 snapshot 获取相应版本的数据，Databend 也是基于 snapshot 实现事务的 RR 隔离级别。

例如：Select count() from tb1；相当于：select count() from tb1 at(snapshot=>'5a0ba62a222441d3acd2d93549e46d82');

这个 at 语句是 time travel 的一个特性，对于 time travel 可以参考：https://databend.rs/doc/reference/sql/query-syntax/dml-at#obtaining-snapshot-id-and-timestamp

Q2：snapshot 是否可以被清理？

可以的。

清理 snapshot 命令：optimize table tb1; 或是 optimize table tb1 purge;

MySQL [wubx]> optimize table tb1;
Query OK, 0 rows affected (0.013 sec)

MySQL [wubx]> select snapshot_id, snapshot_location from fuse_snapshot('wubx','tb1');
+----------------------------------+----------------------------------------------------------+
| snapshot_id                      | snapshot_location                                        |
+----------------------------------+----------------------------------------------------------+
| 5a0ba62a222441d3acd2d93549e46d82 | 17818/17825/_ss/5a0ba62a222441d3acd2d93549e46d82_v1.json |
+----------------------------------+----------------------------------------------------------+
1 row in set (0.005 sec)

但清理后，time travel 功能需要针对后面的数据才能生效，前面的 time travel 数据已经丢掉。

Q3：是否可以创建一个不带 time travel 的表？

可以的。

Databend 支持：CREATE TRANSIENT TABLE .. 创建的表

参考：https://databend.rs/doc/reference/sql/ddl/table/ddl-create-table#create-transient-table-

该方式创建的表存在一个缺点：在高并发写入读取中，容易造成正在读取的 snapshot 被回收及报错的问题。

存储优化Tips

Q1：大量小的 block 文件，是不是可以进行合并？

可以合并的。

目前需要用户进行手工触发。

optimize table tbname compact; 

这个命令的作用：

• 把原有的  block 块 max_threads 进行并发合并，生成一份最佳的 Block size 文件列表
• 每个 thread 任务对应一个 segment 文件，超过 1000 个 block 会生成多个 segment
• 最终生成一个 snapshot 文件

经过 Compact 的最佳的 Block 块，后续在运行 compact 动作会直接跳过。

Q2: 什么时间决定需要运行 tb 的 compact?

目前 Databend 对于 Block 判定要执行 compact 的条件：

• 单个 block 块里行数少于 80 万行且 block 小于 100M 会进行合并
• 单个 block 块超过 100 万行，block 会被拆分。

可以用一个简单的条件来判断

a. Block 数量大于 max_threads* 4 倍

select count(*) from fuse_block('db','tb');

b.表里 block 数据少于 100M 且行数低于 80 万的数量超过 100 个

select if(count(*)>100,'你需要运行compact','你的block大小非常合理') from fuse_block('db','tb') where file_size <100*1024*1024 and row_count<800000;

Q3:  当出现大量的 segment 文件，是不是需要对 segment 文件合并？

是的。

对于 segment 合并也可以引入一条简单的规则

select count(*),avg(block_count),if(avg(block_count)<500,'need compact segment','segment file is ok') from fuse_segment('db','tb','snapshot_id');

如果 segment 总数超过 1000 ，而且每个 segment 平均 block 数小于 500 需要运行：

 optimize table tb compact segment; 

对于频繁写入的场景建议定期运行一下 compact segment ，这样来压缩一下 ss 及对 segemnt 文件的大小, 方便 meta 信息进行缓存。

Q4：进行合并操作后文件占用空间比较大，如何释放?

Databend 是一个多版本及支持 Time travel 特性的云数仓，随着历史增长，会出现挺多的版本数据，对于存在的历史版本数据可以使用

 optimize table table_name purge;

现在 purge 动作会把当前的 snapshot  之外的版本全部清理掉，造成 time travel 失效的问题。后续 purge 会支持传入 snapshot 或是时间指定清理到什么位置。

Q5：如何进行 compact 和同时清理过旧的数据?

 optimize table table_name all;

这个命令相当于：optimize table table_name compact; optimize table table_name purge;

Q6：如何真正删除一张表？

Databend 中 Drop table 为了支持 undrop table 不会所表直正删除，如果你需要立即 Drop 一张表建议使用：

drop table table_name all;

目前需要删除一个 Database 也面临这样的问题，需要先做表的删除，再删 Database 。

关于 Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注，一起探索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。

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