梧桐数据库表格式的介绍

一、说明

梧桐数据库是一款分布式数据库,它支持多种存储格式,包括ROWORCHudiMagmaAP。这些存储格式中,ROW是按行存储的格式,而ORCHudiMagmaAP则是按行列存储的格式。在创建表时,用户可以根据需求选择不同的存储格式,例如创建一个默认的ORC表或显式指定为ROW存储格式的表。此外,梧桐数据库还支持创建S3内表,并且提供了基于Hash的分布和Random分布两种数据分布方式。MagmaAP格式的表在创建时默认使用Hash分布,并且支持索引。

二、每种表格式的区别和创建方式

1. ROW格式

这是一种按行存储的格式,适合于需要频繁进行行级更新或删除操作的场景。ROW格式的表不支持索引,但在梧桐数据库中,它支持存储压缩,如SNAPPYZLIB,以优化存储空间的使用。

  • 创建row格式的表

    CREATE TABLE rank2 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    ) WITH (appendonly = true, orientation = row);

  • 创建snappy压缩格式的row

    CREATE TABLE rank3 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    ) WITH (appendonly = true, orientation = row, compresstype = snappy);

2. ORC格式

是一种列式存储格式,它在存储效率和查询性能之间提供了良好的平衡。ORC格式支持多种压缩算法,如LZ4SNAPPYZSTDZLIB,适用于OLAP(在线分析处理)场景,可以显著提高数据扫描和查询的速度。

  • 默认创建orc

    CREATE TABLE rank1 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    );

  • 指定创建orc

    CREATE TABLE rank4 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    ) WITH (appendonly = true, orientation = orc);

  • 创建带压缩的orc

    CREATE TABLE rank5 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    ) WITH (appendonly = true, orientation = orc, compresstype = lz4);

3. Hudi格式

Apache Hudi是一种支持插入和更新操作的存储格式,它允许用户在保持数据文件不可变的同时进行数据的实时更新。Hudi格式的表适用于需要高吞吐量数据摄入和更新的场景,同时支持数据的快速查询。

  • 创建hudi

    CREATE TABLE rank6 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    ) WITH (appendonly = true, orientation = horc, type = mor);

  • 创建带压缩的hudi

    CREATE TABLE rank7 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    ) WITH (appendonly = true, orientation = horc, type = mor, compresstype = lz4);

4. MagmaAP格式

这是一种梧桐数据库特有的存储格式,它支持行存储和列存储的混合模式,并且内部自动实现了数据压缩。MagmaAP格式的表支持主键索引,适合于需要高并发写入和复杂查询的场景。

  • 创建带压缩的magma

    CREATE TABLE rank8 (
    id int,
    rank int,
    year smallint,
    gender char(1),
    count int
    ) FORMAT 'magmaap';

注:在表的存储模型方面,WuTongDB提供了丰富的选项,例如可以创建snappy压缩的ROW表或不压缩的ORC表。同时,用户还可以创建带有primary keyMagmaAP表,这种表内部自动实现了压缩。WuTongDB的表存储模型支持多种特性,如行/列存储、存储格式、是否支持新执行器、压缩支持、是否支持UPDATE/DELETE操作以及是否支持索引等。

三、表格式区别对比

特性 ROW ORC Hudi MAGMAAP
行/列存储 行列混存 行列混存 行列混存
存储格式 自定义存储格式 兼容标准 ORC 格式 兼容 Apache Hudi 表格式 自定义存储格式
是否支持新执行器 不支持 支持 支持 支持
压缩 支持 snappy , zlib 支持 lz4 , snappy , zstd , zlib 支持 lz4 , snappy , zstd , zlib 自动选择压缩算法,不需要用户指定
UPDATE / DELTE 支持 支持 支持 支持
INDEX 不支持 不支持 不支持 支持
相关推荐
Databend2 分钟前
Raft 中的 IO 执行顺序:内存状态与持久化状态的陷阱
数据库
兜兜风d'39 分钟前
redis字符串命令
数据库·redis·缓存
忧郁的蛋~2 小时前
EFcore查询a表中符合b表列的值
数据库
xwz小王子2 小时前
ManipulationNet:开启真实世界机器人操作基准测试新时代
数据库·机器人
咯哦哦哦哦2 小时前
关于QT 打印中文 乱码问题
java·数据库·qt
野犬寒鸦3 小时前
从零起步学习Redis || 第十二章:Redis Cluster集群如何解决Redis单机模式的性能瓶颈及高可用分布式部署方案详解
java·数据库·redis·后端·缓存
ShooterJ3 小时前
Mysql小表驱动大表优化原理
数据库·后端·面试
程序员三明治3 小时前
【MyBatis从入门到入土】告别JDBC原始时代:零基础MyBatis极速上手指南
数据库·mysql·mybatis·jdbc·数据持久化·数据
cookqq3 小时前
MongoDB源码delete分析oplog:从删除链路到核心函数实现
数据结构·数据库·sql·mongodb·nosql
瀚高PG实验室5 小时前
HGDB集群(安全版)repmgr手动切换主备库
java·数据库·安全·瀚高数据库