前 言
在这个信息量爆炸的时代,数据库面临着海量数据的挑战,如何提升OLAP业务的查询性能、如何节省磁盘空间等问题已经成为了数据库的痛点之所在。本篇着重介绍亚信安慧AntDB-T中Brin索引的实现过程以及应用在OLAP业务中带来的性能提升和存储降低。
亚信安慧AntDB-T作为一款HTAP数据库[1],有着不俗的OLAP[2]业务处理能力,本文主要介绍AntDB-T数据库的Brin索引在OLAP业务中的应用。Brin索引的大小是传统B-Tree索引的万分之一,且查询性能相比B-Tree索引提升了3倍,目前线上已有相关应用案例。
(一) 亚信安慧AntDB-T Brin索引简介
BRIN索引(块范围索引,Block Range Indexes),顾名思义就是对数据块区段所做的索引。
它的设计思路很简洁,即通过扫描整个表,记录下每个固定区段(例如第1到128号数据块)所包含被索引字段的最小值和最大值,并依次存入索引数据中。当要处理的查询包含索引字段时,可以使用Brin索引,再根据最小值和最大值过滤与查询条件不符合的区段,加速查找过程。
Brin索引具有以下两个优点:索引占用的空间很小;如果键值的顺序和数据块的组织顺序相同,则针对大表的统计型SQL性能会大幅提升
(二) 亚信安慧AntDB-T Brin索引实现
Brin索引由一组相同结构的索引块组成,每个索引块含有固定数目的索引记录,每条记录里面含有一个指向最值块的指针。
Brin索引的存储结构如下图所示:
图1:Brin索引的存储结构图
最值块里面的每条记录存放了数据区段的区段号,以及该区段中索引字段的最小值和最大值。
默认情况下,Brin索引每个区段包含的块数为128(可以在创建索引时,通过WITH (pages_per_range = xxx)子句来修改),而每个索引块的索引记录数固定(约为8K/6),这样可以很容易根据公式找到对应的索引记录,进而读取对应的最值记录。
(三) AntDB-T Brin 索引在OLAP中的最佳实践
下面来看下Brin索引和B-Tree索引在OLAP中的索引对比情况:
通过下述的对比可以看到,Brin索引的大小是传统B-Tree索引的万分之一,且查询性能相比B-Tree索引提升了3倍,查询性能的提升配合存储空间的降低,使Brin索引可以很好的应用于大数据量的OLAP业务,目前线上已有相关应用案例。
首先,创建一张订单表,包含自增ID,金额,创建时间这3个字段,并往里面插入数据。这里采用模拟的方式,时间范围2020年-2023年,每1秒插入一条订单记录。
图2:模拟订单图
B-Tree 索引
接下来,在时间列上创建一个B-Tree索引,并执行一个查询,该查询的目的为获取2022年11月中每天的总订单额。
图3:创建B-Tree索引
可以从图中看到,创建索引耗时44s,索引大小2GB,执行的查询耗时2366ms。
Brin 索引
删除B-Tree索引,再创建Brin索引,并执行相同的查询。
图4:创建Brin索引
从图中可以看到,创建索引耗时20s,索引大小208 kB,执行的查询耗时656ms。
Brin 索引的局限性
从上面的描述可以发现,Brin索引在很大程度上依赖于数据相邻性,如果数据非常混乱,那么Brin索引查询重叠的条目就非常多,这将导致查询要匹配更多的索引记录,进而导致从源表中读取多个范围块才能找到要查找的记录。
但对于OLAP这种历史表,迁移到历史数据库中可顺序加载且很少改动,这样就可以通过创建Brin索引来提高查询速度,并节省磁盘空间。
总结
本文主要讲述了亚信安慧AntDB-T中的Brin索引的简介、Brin索引的实现、Brin索引在OLAP业务中的应用以及带来的优势和局限性。感兴趣的小伙伴请持续关注亚信安慧AntDB数据库公众号。
附:
[1]HTAP:全称为Hybrid transaction and analysis processing,即混合事务和分析处理。HTAP是混合型关系数据库,是能同时提供OLTP和OLAP的混合关系型数据库。
[2]OLAP:联机分析处理OLAP是一种软件技术,它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的。
关于亚信安慧AntDB数据库
AntDB数据库始于2008年,在运营商的核心系统上,服务国内24个省市自治区的数亿用户,具备高性能、弹性扩展、高可靠等产品特性,峰值每秒可处理百万笔通信核心交易,保障系统持续稳定运行超十年,并在通信、金融、交通、能源、物联网等行业成功商用落地。