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序言
Greenplum（以下简称 GP）是一种基于开源 PostgreSQL 根底上采纳 MPP 架构的关系型分布式数据库，具备弱小的大规模数据分析解决能力。
GP 有两种存储格局：Heap 表和 AO 表。其中，AO 表是 Greenplum 所特有的，次要面向 OLAP 场景，反对行存和列存，批量的数据写入，有利于高吞吐数据量的加载，同时反对对数据进行压缩，AOCO 不仅反对表级别的压缩, 同时也反对列级别的压缩。
GP-AO 表的剖析速度快，对于 OLAP 场景，每次剖析波及的字段较少，能够保障行级严格事务。这种设计对大批量数据的拜访和统计需要而言，可能无效晋升剖析速度。
在近期的直播中，HashData 内核研发工程师介绍了 GP-AO 表的设计和特点。以下内容依据直播文字整顿。
存储引擎概要
Heap 表是从 PostgreSQL 继承而来的，目前是 GP 默认的表存储格局，只反对行存储，不反对列存和压缩。
Heap 页面存储的数据称为元组（Tuple），在物理文件上不依照某种程序进行排序。当读取 Heap 文件页面时，也不会对元组的排序做任何假如。Heap 的存储格局对于 OLTP 和 OLAP 两个拜访模式都是比拟无效的，但更适宜 OLTP 的场景，比方插入新的元组不须要思考元组间的互相程序，而且删除和更新元组也非常简单。
在 OLAP 的场景下，查问更多的是全表扫描。通常状况下，查问语句并不会读取所有列的数据，而会筛选出感兴趣的列。因为元组是将所有列都寄存在一块，这样会减少额定的 IO 开销。此外，Heap 因为采纳跨页存储，检索非常复杂，对数据的压缩也不如 AO 和 AOCS，对存储的开销较大。
总体来讲，Heap 表的设计理念重视平衡性，对于元组增删查改的利用场景反对比拟平衡。存储
引擎的 AO 表设计
在 OLAP 的场景下，数据大多是一些历史数据或日志数据，个别不会批改或者仅大量批改，元组更多以追加而非批改的形式寄存。
另外，从数据拜访形式来看，OLAP 须要读取大量记录，记录多以扫描的形式进行读取。同时，因为每个页面存在空洞或者曾经被删除的有效数据，扫描拜访形式对于 Heap 来说并不高效。
基于此，Greenplum 引入了 AO 表，用来专门存储以追加形式插入的元组。最开始设计时，AO 表被称为 Append Only 表，只反对追加新元组。在起初的演进中，也反对了删除和更新元组操作，因而当初 AO 表指的是 Append Optimized。
与 Heap 表相比，AO 表存储更紧凑，记录之间没有空余空间，在 AO 表上进行剖析通常效率更高。此外，AO 表能够反对列式存储，在解决大批量数据时具备显著劣势，非常适合向量计算和 JIT 架构。
对于 AO 表的每个文件，元组总是增加到文件开端，所以文件的结尾地址（EOF）就能够作为数据可见性判断的根据。只有当事务胜利提交后，从原来 EOF 之后新追加的元组才对外可见，否则对外只能看到文件原来的 EOF。
对此，Greenplum 中提供了两个零碎表记录相应的信息:pg_appendonly 和 pg_aoseg.pg_aoseg_。其中，pg_appendonly 表中 segrelid 记录了 AO 表所对应 pg_aoseg.pg_aoseg_表的 OID。
pg_aoseg.pg_aoseg_为 Heap 表，记录了 AO 表每个数据文件的 EOF。这样能够通过 MVCC 来治理 pg_aoseg.pg_aoseg_表中的 EOF 信息。
pg_aoseg.pg_aoseg_中的 OID 指的是 AO 表的 OID。
另外，Heap 的元组存储了太多可见性相干的信息，因为 EOF 曾经能够作为可见性判断的根据，所以 AO 表中存储的元组不须要存储这些额定的信息。
二者比照而言，AO 表存储的元组构造是 MemTuple，Heap 假如的拜访场景是随机和程序拜访，AO 表假如的拜访场景多是程序扫描；Heap 表的块必须要大小统一，便于随机寻址，AO 表的块并不需要定长存储，能够进行变长压缩，以节俭空间。
Heap 表的块多个过程间须要共享，通过共享缓冲区进行治理。AO 表因为是变长块，而且多是程序扫描，所以不通过共享缓冲区。
为了反对删除操作，AO 表引入了 VisibilityMap。如果元组被删除，将会在 VisibilityMap 中标记。该 VisibilityMap 信息由零碎表 pg_aovisimap_保留。AO 表的更新操作的实现也就转换为删除操作 + 插入操作。
因为 AO 表采纳的是变长块，无奈通过文件内的逻辑块号或行号间接定位到物理地位，然而为了反对在 AO 表上建设索引，须要通过行号疾速定位到物理地位以便进行元组读取。当 AO 表上建有索引时，Greenplum 中会创立零碎表 pg_aoblkdir_来存储行号到物理地位的映射信息，来缩小额定的存储开销。
AO 表设计框架结构总体概况
数据设计
AO 表的数据设计实现面对的次要问题是数据的增删改查，这就须要解决四个问题：数据寄存、数据可见性、数据表结构设计以及数据如何定位的实现。
其中，对于变长记录在数据库系统中的呈现有几个起因。最常见的起因是变长域的呈现，比方字符串。实现变长记录能够采纳不同的技术，但都必须解决两个问题:
1、如何示意单条记录，使得此记录的单个属性可能被轻松地提取，即便这些属性是变长的；
2、如何在一个块中存储变长的记录，使得一个块中的记录可能被轻松地提取。
具备变长属性的记录示意通常蕴含两个局部：首先是带有定长信息的初始局部，其构造对于雷同关系的所有记录都是一样的。紧接着是变长属性的内容，诸如数字值、日期或定长字符串等固定长度的属性，被调配存储它们的值所需的字节数。对于可变长字符串类型这类的变长属性，在记录的初始局部中被示意为一个 (偏移量，长度)。
对于块中变长记录的存储问题，比方分槽的页构造，个别用于在块中组织记录，每个块开始有块头，蕴含如下信息：块头的记录项的数量、块中的自由空间的开端处、一个蕴含每条记录的地位和大小的项组成的数组。
数据寄存设计
AO 表通过 EOF 来管制可见性，相比于 HeapTuple，元组中不再须要存储可见性相干信息。MemTuple 除了可用在 AO 表存储格局之外，还会用在执行器中，因为当元组从磁盘读取出到执行器后，不再须要保留可见性相干信息。
数据检索设计
对于 AO 表，每个事务会写不同的分片文件，所以 AO 表中元组的地位不再像 Heap 表中的线性构造，而是由分片文件编号（7 位，范畴 0~127）和文件外行号（40 位）确定。AO 表通过 AOTupleId 数据结构来示意 AO 表中元组的地址，因为元组地址会用到多个中央，比方索引、索引扫描等，所以 AOTupleId 采纳了和 ItemPointerData 同样的大小和对齐形式。AOTupleId 一共 48 位 6 字节，以 16 位对齐。
AO 表采纳的是变长块，和 ItemPointerData 不同的是，并不能简略的从 AOTupleId 对应到元组的物理地位。在 Greenplum 中，引入了块目录（BlockDirectory）的表和数据结构，来不便查找从分片文件号以及块外行号来取得在文件中的物理地位。只有当 AO 表上创立有索引时，块目录才会创立。
块目录表保护了从分片文件号、列组编号（columngroup_no，AO 表始终为 0，AOCS 会用到）、起始行号三者到 minipage 的映射。minipage 是由 MinipageEntry 组成的数组，每个 MinipageEntry 记录了一个或多个块的起始地位，蕴含如下信息：表 MinipageEntry 重要成员、firstRowNum 起始行号、fileOffset 文件内偏移地位、rowCount 行数。
索引扫描或者位图扫描时，会通过 AOTupleId 读取单个元组，其扫描过程如下：
1、通过 AOTupleId 计算失去指标分片文件号 segmentFileNum 和行号 rowNum。
2、如果以后关上分片文件不是 segmentFileNum，则敞开以后文件，从新关上第 segmentFileNum 号文件。
3、判断 AOTupleId 在块目录表中是否存在，如果不存在，阐明 AOTupleId 是旧的被回收的元组，或者之前异样终止事务插入的元组，这种状况下，返回读取失败。
4、通过 VisibilityMap 进行可见性查看，如果不可见，返回失败。
5、将文件的读取起止范畴设置为块目录表项中的起止范畴。因为块目录表项可能对应一个或者多个块，所以表项中记录的起始地位可能比理论的文件块大。
6、调用函数 scanToFetchTuple 在起止范畴内一一读取文件块，直到找到某个块满足：currentBlock.firstRowNum <= rowNum <= currentBlock.lastRowNum。如果没找到，则返回失败。
7、在块内查找查找行号为 rowNum 的元组并返回。
8、保留以后分片文件号，以后块起止行号，以后块目录信息，下次再次读取单个元组时，如果：
a、AOTupleId 在以后起止行号之前，间接在以后块内查找元组，否则间接跳转到 b。b、在以后块目录范畴内，跳转到第 4 步开始执行。
数据可见性设计
AO 表引入了另外一个辅助的 Heap 表 pg_aoseg.pg_aovisimap_，称为 VisibilityMap。该表记录了删除元组的信息，并且通过 MVCC 管制可奏效。如果删除胜利，通过该表就能查问到删除元组，从而判断元组不可见。如果每个删除的元组占用一行，显然不经济并且低效。大部分状况下，AO 表中元组的拜访都是程序扫描，VisibilityMap 借鉴了块目录表的思路，将多个相邻元组可见性信息放在一起存储。
Greenplumn 中用位图来示意每个分片文件中元组的可见性，如果元组被删除，对应位图的比特地位 1。每 32768（APPENDONLY_VISIMAP_MAX_RANGE）个元组的可见性比特位作为一个位图存储在表 pg_aoseg.pg_aovisimap_的 visimap 属性中。
Greenplum 中在位图表上建设了索引，不便疾速查找。每个位图 4096 个字节，蕴含 32768 位，能够示意 32768 个元组的可见性。VisibilityMap 通过函数 AppendOnlyVisimapDelete_Init 开始位图的批改，通过函数 AppendOnlyVisimapDelete_Finish 结束位图的批改。当某个行被删除时，须要判断该行对应的位图是否以及曾经在 VisibilityMap 表中已记录，如果是则读入内存中，否则初始化一个全零的位图。
AOCS 列存的设计
AO 表整个行一起存储，当须要读取属性内容时，首先须要读取变长块，解压缩，而后再获取其中一个属性的值。这样做有时代价十分高，即便查问只波及其中一个属性，也须要将所有内容读出来。在 OLAP 剖析畛域，列式存储是应答这种查问场景、进步性能的常见优化形式。Greenplum 中也提供列式存储：AOCS
AOCS 将不同的属性分成不同的文件存储。查问时，只须要读取须要的属性所对应的文件，其它属性不须要读入，节俭了磁盘 IO 开销。
同 AO 表一样，AOCS 的拜访也不须要通过共享缓冲区管理器，间接从磁盘进行读写。另外，AOCS 对数据的压缩做了非凡的解决，可能取得更好的体现。
AOCS 表的存储相似 AO 表的存储，然而将每个列存储在独自的分片文件中，其中，第 0 到 127 号分片文件存储第一个属性，第 128 到 255 号分片文件存储第二个属性，顺次类推。其中，第 0，128，256 等文件逻辑上属于第 0 个分片文件，调配给 Utility 模式应用，第 1，129，257 等文件逻辑上属于第 1 个分片文件，顺次类推。
对于 MPP 模式，一个能够反对 127 个调配文件并发写。通过这种物理文件映射到逻辑分片文件的办法，AOCS 表能够复用与 AO 表雷同的逻辑，比方 AOTupleId、索引、VisibilityMap。
结语
HashData 内核基于开源的 PostgreSQL 和 Greenplum Database 构建，元数据采纳开源的 KV 数据库 FoundationDB 提供长久化，通过 ORC、Parquet 等凋谢文件格式与其它大数据系统实现互通互联。
传统的 Greenplum、Teradata 等 MPP 架构的数据库，存储、计算是紧耦合的，数据存储在本地零碎，存储能力的扩大通过减少集群节点实现，这样会导致计算资源重大节约，无奈满足业务的倒退。
作为一款企业级数据仓库产品，HashData 在 PostgreSQL 和 Greenplum Database 等平台丰盛的剖析性能的根底上，针对云平台个性进行了大量改良和优化，实现了存算拆散、湖仓一体化，满足企业对海量数据的剖析与解决需要，减速企业数字化转型。
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