大数据存取的选择：行存储还是列存储？

   <div id="OSChina_News_30616" class="NewsContent TextContent NewsType2">     <p>上个月参加了一个云存储的技术讨论会。这一个月里，陆续收到几位同学讨论大数据保存和处理的邮件。今天是周末，索性把这个月的交流内容整理写下来，供各位参考。</p>     <p>目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、 完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase 采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。在这里，我不讨论这些软件的技术和优缺点，只围绕机械磁盘的物理特质，分析 行存储和列存储的存储特点，以及由此产生的一些问题和解决办法。</p>     <h2>一．结构布局</h2>     <p>行存储数据排列</p>     <p><img alt="大数据存取的选择：行存储还是列存储？ " src="https://simg.open-open.com/show/e2de7af388e2090fc4c933b2afb7c013.png" width="426" height="98" /></p>     <p>列存储数据排列<br /> <img alt="大数据存取的选择：行存储还是列存储？ " src="https://simg.open-open.com/show/53e56219fb885e955bacac3f0eb7a92c.png" width="426" height="135" /> </p>     <p>表格的灰色背景部分表示行列结构，白色背景部分表示数据的物理分布，两种存储的数据都是从上至下，从左向右的排列。行是列的组合，行存储以一行记录 为单位，列存储以列数据集合单位，或称列族（column family）。行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束。列存储的读取是列数据集中的一段或者全部数据，写入时，一行记录被拆分为 多列，每一列数据追加到对应列的末尾处。</p>     <h2>二. 对比</h2>     <p>从上面表格可以看出，行存储的写入是一次完成。如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确 定。列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大。所以，行存储 在写入上占有很大的优势。</p>     <p>还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列 上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。 数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进 行的。列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，如果读取多列时，就需要移动磁头，再次定位到下一列的位置继续读取。 再谈两种存储的数据分布。由于列存储的每一列数据类型是同质的，不存在二义性问题。比如说某列数据类型为整型（int），那么它的数据集合一定是整型数 据。这种情况使数据解析变得十分容易。相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换， 这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。</p>     <h2>三. 优化</h2>     <p>显而易见，两种存储格式都有各自的优缺点：行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产 生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略；数量大可能会影响到数据的处理效率。列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取 过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域，比如互联网，犹为重要。</p>     <p>改进集中在两方面：行存储读取过程中避免产生冗余数据，列存储提高读写效率。</p>     <p>如何改进它们的缺点，并保证优点呢？</p>     <p>行存储的改进：减少冗余数据首先是用户在定义数据时避免冗余列的产生；其次是优化数据存储记录结构，保证从磁盘读出的数据进入内存后，能够被快速分 解，消除冗余列。要知道，目前市场上即使最低端CPU和内存的速度也比机械磁盘快上100-1000倍。如果用上高端的硬件配置，这个处理过程还要更快。</p>     <p>列存储的两点改进：1.在计算机上安装多块硬盘，以多线程并行的方式读写它们。多块硬盘并行工作可以减少磁盘读写竞用，这种方式对提高处理效率优势 十分明显。缺点是需要更多的硬盘，这会增加投入成本，在大规模数据处理应用中是不小的数目，运营商需要认真考虑这个问题。2.对写过程中的数据完整性问 题，可考虑在写入过程中加入类似关系数据库的“回滚”机制，当某一列发生写入失败时，此前写入的数据全部失效，同时加入散列码校验，进一步保证数据完整 性。</p>     <p>这两种存储方案还有一个共同改进的地方：频繁的小量的数据写入对磁盘影响很大，更好的解决办法是将数据在内存中暂时保存并整理，达到一定数量后，一 次性写入磁盘，这样消耗时间更少一些。目前机械磁盘的写入速度在20M-50M/秒之间，能够以批量的方式写入磁盘，效果也是不错的。</p>     <h2>四. 总结</h2>     <p>两种存储格式各自的特性都决定了它们不可能是完美的解决方案。 如果首要考虑是数据的完整性和可靠性，那么行存储是不二选择，列存储只有在增加磁盘并改进软件设计后才能接近这样的目标。如果以保存数据为主，行存储的写 入性能比列存储高很多。在需要频繁读取单列集合数据的应用中，列存储是最合适的。如果每次读取多列，两个方案可酌情选择：采用行存储时，设计中应考虑减少 或避免冗余列；若采用列存储方案，为保证读写入效率，每列数据尽可能分别保存到不同的磁盘上，多个线程并行读写各自的数据，这样避免了磁盘竞用的同时也提 高了处理效率。 无论选择哪种方案，将同内容数据聚凑在一起都是必须的，这是减少磁头在磁盘上的移动，提高数据读取时间的有效办法。</p>     <p>  <img alt="大数据存取的选择：行存储还是列存储？ " src="https://simg.open-open.com/show/76fbd573ba7d0545e4ff51492303be9f.png" width="426" height="184" /></p>     <h2>关于作者：</h2>     <p>袁萌，现就职于国际商用机器（IBM）中国有限公司，主要从事大规模数据产品的设计/开发工作,存储数据高可用性以及数据生命周期管理，积攒了大量的设计及工作经验。专注于金融、电信、制造等大型数据中心存储架构设计。对业界主流的云储存产品以及技术有着深刻的认识。</p>     <p>来自：<a href="/misc/goto?guid=4958346656268260234" target="_blank">InfoQ</a></p>    </div>