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网易视频云：Infobright初探

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Infobright是一个有多年历史的开源的adhoc数据仓库软件。它首次发布于2005年，并于2008年开源社区版本。并在2009年成为MySQL合作伙伴，并集成到MySQL中。

Infobright虽然集成到MySQL中，默认有一个BrightHouse引擎，但是与InnoDB／MyISAM这类引擎不同在于，Infobright有自己的查询优化层，它仅仅是利用的MySQL原有的一些查询解析以及重写机制。

Infobright最大的特点是列式存储，数据压缩以及基于它独有的知识网格（Knowledge grid）查询优化方式。暂时撇开列存以及压缩不表，本文着重分析知识网格的实现方式，以及它的查询优化器如何进行SQL优化。

传统的数据库利用创建索引进行查询优化，无论是MyISAM这样堆表索引或者是InnoDB主键的聚蔟索引，都是建立表中的若干列到整条表纪录的映射关系，目的就是为了已较小的访问代价尽快的定位符合查询条件的数据行，为控制访问代价，最流行的数据库索引是由B树，以及B树的变种来实现。

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B树一般使用二分查找的方式从根节点到叶子节点定位纪录。当索引能完全存储在内存中时，索引查询的速度会非常的快。然而当索引需要内外存换入换出时，性能会有明显的下降。不仅是性能，B树索引本身占用的空间也相对较大，常见的索引键构成为索引列加行号或者是索引列加主键，一条索引键对应一条记录，当数据库使用不当，或者是为查询建立过多索引或者索引中含有过多的列时，索引本身的体积会很快成为一个现实的问题。此外，B树索引也不适合unique键值较少的列（效率低），同时也不支持前导模糊查询。所以B树索引最适合的是小数据量的OLTP场景。

Infobright为OLAP设计，它没有索引的概念，而是利用知识网格进行数据的筛选，从而达到降低数据访问代价的目的。在说明知识网格之前首先需要说明一些基础的概念：

1.DataPack（DP）：BrightHouse引擎将数据按照64k行的大小切分成一个个Rough rows，Rough rows根据列由分为一个个DP， DP是BrightHouse底层的数据存储单元，也是基本压缩解压单元。

2.DataPackNode（DPN）：一个DPN与一个DP对应，存储了一些基本信息，最大值，最小值，平均值、记录值总和， null值的数量以及记录的总数量。3.Knowlege Node （KN）：相比DPN更高层次的一些智能化的信息，包括有直方图、字符位图、pack-to-pack。

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在存储引擎层，DPN和KN组成了知识网格，DP是底层的存储。DP包含65536条数据，而且根据DP内数据分布的不同会采用不同的压缩方式，部分压缩算法的解压代价是较高的，知识网格的作用类似于索引能有效地过滤查询中不符合条件的数据，从而加快查询响应速度。

知识网格采用了一种模糊处理的概念，因此以相对较小的代价来定位以DP为最小单位的数据，根据Infobright的白皮书上的说明，知识网格只占据数据总大小的1％以下，因此在绝大多数情况下可以轻松装入内存。而且知识网格是一个“智能”的查询过滤器，能根据线上查询的负载优化自身的内容。接下来我们来看一下知识网格的实现。

KN有三种基本的类型：

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现实中，数据对于上述的三种KN的影响较大，比如HIST中数据的稠密性，并且列内的DP之间的依赖关系没有涉及，根据机器学习或者数据挖掘的理论，尚可引入更多的信息来帮助加速查询。

DPN、HIST以及CMAP在数据导入的时候伴随着生成，而Pack-to-Pack则是在查询的过程中生成，知识网格数是持久化到外存的，DPN存储于表目录.bht文件中，与数据文件隔离，随着数据加载同时load到内存中。而KN由配置文件指定位置，HIST.xxx.yyy.rsi为直方图文件，CMAP.xxx.yyy.rsi为CMAPs文