实时入库不用愁，HStore帮分忧

本文分享自华为云社区《直播回顾 | 实时入库不用愁，HStore帮分忧》，作者：汀丶。
海量数据时代，如何实现数据实时入库与实时查询？GaussDB(DWS) HStore表为数据高效存储与查询提供了哪些助力？本期《数仓实时入库利器—HStore表原理与应用实践详解》的主题直播中，我们邀请到华为云EI DTSE技术布道师马俊松，针对GaussDB(DWS)HStore表与开发者和伙伴朋友们展开交流互动。通过4部分内容帮助开发者快速了解HStore表。
GaussDB(DWS)表存储类型演进

传统的数据存储类型有行存储和列存储，GaussDB(DWS) 基于列存储格式设计和实现了全新的HStore表，同时提供高效的并发插入、更新入库，以及高性能实时查询。
行存储：数据以行为单位存储在数据块中，适用于传统OLTP场景，数据需要进行频繁的增删改查，数据量不会很大。行存储的优点是：点查性能好，更新效率高。实时并发入库使用行存表，能获得较好的并发更新入库性能，但分析查询性能与空间压缩往往不及预期
列存储：为了解决行存表的分析查询性能问题以及空间压缩问题，GaussDB(DWS)自研了列存储，适用于传统OLAP场景，数据量大，更新删除少。列存储能带来很好的空间压缩与批量查询性能提升，对于一些涉及多表关联的分析类复杂查询、数据不经常更新的表，推荐使用列存表。实时并发入库使用列存表，能获得较好的分析查询性能与数据压缩，但无法支持小批量入库。
列存表带Delta：为了解决小批量入库问题，GaussDB(DWS)自研了列存表带Delta，
适用于OLAP场景的小批量数据入库，导入后主要做查询分析业务，更新删除少。实时并发入库使用带Delta的列存表，能避免小批量入库的小CU问题，但基本无法支持并发更新入库。
HStore表：虽然列存表带Delta解决了小批量入库产生的小CU问题，但是没有解决同一个CU上的并发更新产生的锁冲突问题。而实时入库的场景下，需要将insert+upsert+update操作实时并发入库，数据来源于上游的其他数据库或者应用，同时要求入库后的数据要能及时查询，且对于查询的效率要求很高。目前的列存表由于锁冲突的原因无法支持并发upsert/update入库，导致这些有需要的局点只能使用行存表，但是行存表因为格式的天然劣势，在AP查询场景下一方面性能较慢，另一方面由于压缩差导致占用了大量的磁盘空间，对用户产生额外成本。GaussDB(DWS)中的HStore表， 在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时，支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。面向对于实时入库和实时查询有较强诉求的场景，同时拥有处理传统TP场景的事务能力。
GaussDB(DWS)几种表类型对比


HStore表的解决方案

对于实时入库场景，数据通过Kafka、Flink导入到DWS中，同时下游实时应用，对数据入库的操作进行实时查询。入库后的数据支持热转冷，可以存储到obs上，进一步为客户节约成本，也支持外表导入，导入通过ORC/Parquet/text等格式，导出进行AI挖掘等操作。HStore表相当于同时满足上游的并发入库，以及下游的实时查询。

HStore表的技术特点

• 完整的事务一致性
  

支持全面的事务能力，数据插入或者更新提交后即可见不存在时延，保证数据ACID一致性。

• 全面的功能支持
  

提供和当前列存一样全面的功能和语法支持。

• 查询性能好
  

多表关联等复杂AP查询场景下，更完善的分布式查询计划与分布式执行器带来的性能优势，支持复杂的子查询和存储过程。
支持主键等传统索引能力去重和加速点查，也支持分区、全局字典、局部排序等方式进一步加速AP查询。

• 入库快
  

彻底解决列存CU锁冲突问题，支持高并发的更新入库操作，典型场景下，并发更新性能是之前的百倍以上。

• 高压缩
  

数据在MERGE进入列存主表后，按列存储具有天然的压缩优势，能极大地节省磁盘空间与IO资源。
HStore的Delta表与列存老Delta表的对比


HStore表的使用实践

当前HStore表提供了视图，可以用来观察Delta表的给类型元组数量以及Delta的膨胀情况。同时也提供了函数可以对Delta表做轻量清理以及全量清理。
关于压缩效率验证、并发更新入库验证、查询性能验证操作，感兴趣的开发者可以观看直播视频，学习后操作一下。

HStore表的使用注意事项

• 参数设置
  

HStore依赖后台常驻线程对HStore表进行MERGE清理操作，才能保证查询性能与压缩效率，所以使用HStore表务必设置相关GUC,推荐的配置如下：

• 并发同一行
  

当前HStore并发更新同一行仍然是不支持的，其中同一行上并发update/delete操作会先等锁然后报错，同一行上的并发upsert操作会先等锁然后继续执行。由于等待开销也是会影响业务的入库性能，甚至可能产生死锁，所以需要在入库时保证不会并发更新到同一行或者同一个key。

• 索引相关
  

索引会占用额外的空间，同时带来的点查性能提升有限，所以HStore表只建议在需要做Upsert或者有点查（这里指唯一性与接近唯一的点查） 的诉求下创建一个主键或者btree索引。

• MERGE相关
  

由于HStore表依赖后台autovacuum来将操作MERGE到主表，所以入库速度不能超过MERGE速度，否则会导致delta表的膨胀，可以通过控制入库的并发来控制入库速度。同时由于Delta表本身的空间复用受oldestXmin的影响，如果有老事务存在可能会导致Delta空间复用不及时而产生膨胀。

• UPSERT性能
  

HStore表虽然相比普通列存，并发upsert入库性能得到了很大提升，但相比行存还是有差距，大概只有行存的1/3。所以在不追求压缩率以及批量查询性能、只追求单点查询性能的场景下，还是推荐行存表入库。
欢迎感兴趣的开发者观看直播回放，了解详细信息。更多关于GaussDB(DWS)产品技术解析、数仓产品新特性的介绍，请关注GaussDB(DWS)论坛，技术博文分享、直播安排将第一时间发布在GaussDB(DWS)论坛。
论坛链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-598-1.html
直播回放链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/DTT_live/202308021630.html
 
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