最近有部分工作涉及到了 ?Infobright 數(shù)據(jù)倉庫 ，就瀏覽了一些相關(guān)的資料，感覺很受啟發(fā)。下面寫一些感想，如有謬誤，還請指正。

簡單的來講，Infobright 主要有下面的一些優(yōu)點(diǎn)：

1. TB 級的數(shù)據(jù)存儲和高效查詢。大數(shù)據(jù)量存儲主要依賴自己提供的高速數(shù)據(jù)加載工具（百G/小時）和高數(shù)據(jù)壓縮比（>10:1），高效查詢主要依賴特殊設(shè)計(jì)的存儲結(jié)構(gòu)對查詢的優(yōu)化，但這里優(yōu)化的效果還取決于數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和查詢語句的設(shè)計(jì)。

2. 高數(shù)據(jù)壓縮比，號稱一般能夠達(dá)到 10:1 以上的數(shù)據(jù)壓縮率。高數(shù)據(jù)壓縮比主要依賴列式存儲和 patent-pending 的靈活壓縮算法。

3. 與主要 BI 分析工具的兼容性。兼容性這點(diǎn)主要依賴與 MySQL 的集成，作為 MySQL 的存儲引擎自然地能夠保證與 BI 分析工具的兼容。

除了上面的優(yōu)點(diǎn)外，它也有一些限制：

1. 不支持?jǐn)?shù)據(jù)更新。這使對數(shù)據(jù)的修改變得很困難，這樣就限制了它作為實(shí)時數(shù)據(jù)服務(wù)的數(shù)據(jù)倉庫來使用。用戶要么忍受數(shù)據(jù)的非實(shí)時或非精確，這樣對最（較）新數(shù)據(jù)的分析準(zhǔn)確性就降低了許多；要么將它作為歷史庫來使用，帶來的問題是實(shí)時庫用什么？很多用戶選擇數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，不是因?yàn)榇鎯臻g不夠，而是數(shù)據(jù)加載性能和查詢性能無法滿足要求。

2. 不支持高并發(fā)。雖然單庫 10 多個并發(fā)對一般的應(yīng)用來說也足夠了，但較低的機(jī)器利用率對投資者來說總是一件不爽的事情，特別是在并發(fā)小請求較多的情況下。

3. 沒有提供主從備份和橫向擴(kuò)展的功能。如果沒有主從備份，想做備份的話，也可以主從同時加載數(shù)據(jù)，但只能校驗(yàn)最終的數(shù)據(jù)一致性，這會使得從機(jī)在數(shù)據(jù)加載時停服務(wù)的時間較長；橫向擴(kuò)展方面，倒不是 Infobright 的錯，它本身就不是分布式的存儲系統(tǒng)，但如果把它搞成一個分布式的系統(tǒng)，應(yīng)該是一件比較好玩的事情。

在架構(gòu)方面，Infobright 給我展示了不少新想法，算是受益頗多吧。首先是按列存儲，然后把列數(shù)據(jù)切成小塊（Data Pack），進(jìn)行壓縮和統(tǒng)計(jì)（DPN, Data Pack Node），然后再對多塊數(shù)據(jù)之間進(jìn)行知識關(guān)聯(lián)（Knowledge Node），最后對整個表形成知識網(wǎng)格（Knowledge Grid）。雖然說 Infobright 沒有提供索引結(jié)構(gòu)，但它 Knowledge Grid 中的 Numerical Histogram、Character Map 和 Pack-to-Pack 結(jié)構(gòu)，怎么看都和? bitmap 索引 脫不了關(guān)系。只是它的組織形式不像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的索引罷了。

其實(shí)我們在設(shè)計(jì)類似的分布式表格系統(tǒng)時，也可以實(shí)現(xiàn)類似于 Knowledge Grid 的結(jié)構(gòu)。這個結(jié)構(gòu)未必跟 Infobright 的一樣，但是如果在壓縮的基礎(chǔ)上，基于系統(tǒng)查詢模式（分布式系統(tǒng)的查詢模式一般相對簡單，復(fù)雜的也做不來），存儲一些輔助的塊統(tǒng)計(jì)信息以及塊之間的關(guān)聯(lián)信息，對于減少查詢的資源消耗，提高查詢效率會非常有幫助，這也正好是針對分布式表格系統(tǒng)很難建立索引這一缺點(diǎn)的彌補(bǔ)。

參考鏈接：

這篇文章 對 Infobright 及其安裝方法進(jìn)行了基本介紹，最后的一個查詢速度對比有些夸張（105:1），我覺得這可能跟查詢條件正好能匹配上 Knowledge Grid 中的信息所致； 這個博客 很有趣，從 2010 年 3 月 8 日到 5 月 8 日之間的文章全是? Infobright ?相關(guān)的，寫的還是挺詳細(xì)的； Brighthouse: An Analytic DataWarehouse for Ad-hoc Queries ?是一篇相關(guān)的 08 年 VLDB paper；此外官網(wǎng)上的白皮書不能直接下載，但在搜索引擎中能搜到一些。

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轉(zhuǎn)自: http://blog.solrex.org/articles/infobright-data-warehouse.html

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