Bitmap Index Design and Evaluation

2023年5月22日
| 数据库
针对 bitmap 索引提出的一系列指导设计建议，传统方式对于带谓词的查询，一般是：全表scan、B树 索引、每个谓词做scan然后merge；使用 bitmap 后采用第三种方案效果最好，论文中提出了四种时空权衡：空间最优、时间最优、基于空间限制下的时间最优、时空权衡； 在大量数、数据基础范围较小的情况下使用 bitmap 索引效果很好，而 bitmap 可以采用 基于范围的、基于等值的；基于范围的相当于 Value-List set，在这种场景下继续拆分，如基于<3,3>的Value-List，其空间比原始的更小；论文中提出了对 Algorithm RangeEval 改进的 Algorithm RangeEval-Opt 算法，需要处理的谓词更少，只需一次扫描；论文指出 范围编码的时空权衡效果更好，之后又对比了压缩的情况，buffer的增大，对于时空权衡也有帮助

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Advanced Database Systems: History of Databases

2023年5月21日
| 读书笔记
数据库的发展历史，从复杂模型：网络模型、层次模型，再到简单的关系模型最后胜出，关系模型不止是简单，而且提出了物理、逻辑解耦、高层级别API；所以从1970年代开始，数据库的基本模型，发展方向是定了；后面出现了各种对关系模型的补充，但是大多数只是重复发明，除了code in database，schema last是比较新颖的发明；在这几十年内，商业数据库一直是主导，IBM、Oracle、微软一直是领导者；直到2000年互联网的出现打破了这个局面，数据库面临大量的访问，需要购买大量商业数据库成本太贵，此时开源产品就是更好的选择；同时也出现了各种对关系模型，他们的扩展性、性能都非常好，但他们不支持SQL、不支持事务，十年之后再看这些数据库多多少少都有一些局限性，于是分布式的NewSQL出现，加上云厂商的对象存储，云上数据库也成为主流；现在数据库有很多细分市场，每个主题内都有好几个玩家，这些数据库在巩固自己领地的同时，又在不断扩展自己的能力；他们开始支持SQL，增加事务，从历史角度看，声明式语言、解耦、简单模型一直是有生命力的

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Column Sketches: A Scan Accelerator for Rapid and Robust Predicate Evaluation

2023年5月17日
| 数据库
B数索引 对于选择率低时效果很好、但选择率一旦上升性能就不行了；轻量级索引 Zone Map、Column Imprints、Feature Based Data Skipping对数据聚集性有要求；早期裁剪 ByteSlicing、Bit-Slicing、Approximate and Refine 在数据倾斜情况下，高位可能都是重复的效果不好。Column Sketches使用直方图统计列数据分布，同时考虑了频繁值和普通值，之后建立映射函数，将频繁值映射成唯一code，非频繁值均匀分布，通过这种映射之后，数值类型的 原先 8bit 的值，映射完只需要 2bit 就可以表示了，对于频繁唯一值也不需要回表检查进一步加速；对于分类型也是类似方式，只是不需要排序，可以直接映射。对比其他方案，Column Sketches在选择率高/低，L1 miss，tuple处理速度，数据倾斜，鲁棒性，数据加载上都很不错；Column Sketches还可以利用 SIMD加速scan，可以跟现有技术做整合

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Optimal Column Layout for Hybrid Workloads

2023年5月13日
| 数据库
基于 HTAP 场景的列布局优化，仍然使用列布局，但是对列做水平分区，一个分区内包含多个 block，每个block 的大小是 CPU cache 的数倍，这样更好利用CPU；每个分区根据是否为边界(0 或 1 表示)，输出为一堆的 bit范围，这是一个 NP hard问题，也有相关研究可以解决此问题；工作负载包括：点查询、范围查询、插入、删除、更新；每种场景对应底层 I/O 包括 随机读、随机写、顺序读、顺序写，不同场景对于 block的访问频率也是不同的，论文给出了 10 种统计的直方图；之后收集各种负载的 block 访问情况然后离线分析，再将分析后的结果优化，输出为一堆bit，这样就可以动态调整分区，达到了自适应的效果；从性能分析结果看，可以适用于各种场景，除了读基本不变，其他场景都有大幅度提升，同时吞吐量也保持不变

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Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really?

2023年5月7日
| 数据库
论文中通过行存系统来模拟列存，并将几个可能提升的关键点：延迟物化、块迭代、压缩、invisible-join，挨个拆分，并分析每种可能提升的原因和提升比例‘在行存的系统中使用垂直分区依然达不到列存性能，因为垂直分区后需要冗余存储主键，重建这些tuple 需要hash-join，数量大内存CPU开销也大；全索引如果返回的数据多hash-join压力大可能会更慢，反之可能更快；物化视图最好只需要读取部分数据，bitmap选择率高时效率会变差。对于列存：块迭代可以提升5% - 50%性能(取决于压缩)、invisible-join可以提升50% - 70%、压缩为2倍，如果数据有序可以量级提升、延迟物化提升3倍，如果将这些全部去掉，列存跟行存就差不多了；在列存中使用反规范化大宽表效果不好，增加维度表列冗余数据变多、只有大宽表的维度属性是排序高度压缩的才有效

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Lakehouse A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics

2023年5月6日
| 数据库
第一代的数仓有很好的数据治理，缺点是计算存储耦合，且无法存储半结构数据；第二代的数据湖将计算存储分离，且能存储各种格式，云厂商推出的对象存储本质是差不多，不过扩展和可靠性更高更便宜，但二代需要两套系统，数据要在数仓和对象存储之间做ETL，有很多问题；而LakeHouse则试图解决这些问题，通过在对象存储之上增加元数据管理，实现事务功能，数据质量、ACID都实现了，因为是基于开放的格式，不会锁定厂商，也能支持各种场景。因为开放的格式和对象存储的延迟问题，性能和每秒事务不会很好，通过缓存系统、辅助数据结构、数据布局优化来优化性能，另外DataFream 支持SQL和 API，可以延迟处理这样可以进一步优化。目前的限制：S3的延迟、单表事务、servless；通过TPC-DS对比其他云厂商的数仓，性能和价格都很不错，还能支持传统场景，机器学习、科学分析等各种复杂场景。

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Building An Elastic Query Engine on Disaggregated Storage

2023年5月4日
| 数据库
SnowFlake的一篇论文，目前的架构包含四层：中心化的服务处理端到端的查询、计算层、临时存储层、对象存储层，并讨论了设计临时存储这一层的原因，通过访问数据指标能发现，临时存储的需求变化很大，跟计算层，远端持久存储层都不同。为更好的提高利用率需要计算层跟 临时存储层解耦。调度方面包括：工作窃取、延迟的一致性hash。由于云厂商的计费方式支持到秒级别，原先的预热VM 方式不好使了需要采用共享资源的方式来支持多租户，带来的挑战是，重新设计临时存储层(这层缓存了持久数据和中间数据，扩容会影响其他租户)，需要提供私有地址。三个开放问题：临时存和计算层解耦、内存-SSD-远端存储三层机制的有效管理、亚秒计费策略的共享资源架构挑战

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