从需求到创新：WuTongDB自研存储格式 MAGMA 与 HORC 的全面解析

---

1. 引言

在当今大数据和云计算高速发展的时代，企业对数据库的要求变得越来越多样化。无论是在线交易、用户数据管理，还是深度数据分析，数据库都需要在海量数据的存储和处理上具备强大的性能。而且，随着业务场景的变化，数据库需要兼顾多种负载类型，包括事务处理（Online Transaction Processing，简称 OLTP）和数据分析（Online Analytical Processing，简称 OLAP）。然而，传统的数据库存储格式难以同时满足这两种不同的负载需求。

WuTongDB 是一款云原生分布式分析型数据库，为了更好地满足现代企业的混合负载需求，它自主研发了两种存储格式：

• MAGMA：

  MAGMA 是 WuTongDB 自主研发的一种基于开源 ORC 格式的行列混合存储格式，能够同时满足分析型任务和事务型任务的需求。

• HORC：

  HORC 是 Hudi ORC 的缩写，是一种基于 HDFS 存储的表格式，数据文件主要以 ORC 格式呈现。

本文将围绕 MAGMA 和 HORC 展开详细的解析，将从以下几个方面逐步展开：

• 设计初衷与行业需求：探讨为什么 WuTongDB 需要自研存储格式，以及 MAGMA 和 HORC 的诞生背景。
• MAGMA 和 HORC 存储格式概述：概述 MAGMA 和 HORC ，让大家有一个总体上的认识。
• MAGMA 和 HORC 的技术特性解析：详细解读下 MAGMA 和 HORC 的技术特性，与传统格式的区别，以及在存储结构、压缩和索引上优化性能、分布式环境下有什么优势等等。
• MAGMA 和 HORC 的应用场景总结：通过举例说明展示 MAGMA 和 HORC 在不同应用场景中的优势，让大家更直观地有个认识。
• 总结与展望：总结与期望 MAGMA 和 HORC 的未来发展。

通过本篇文章的详细解析，希望能为大家展现 MAGMA 和 HORC 的设计初衷和技术创新，帮助大家全面了解它们在现代数据库环境中的价值。

---

2. 设计初衷与催生需求

2.1 业务需求

业务需求主要来源于客户的实际需求和行业的发展趋势。WuTongDB 需要满足企业用户在数据处理、分析以及实时性方面的高要求，以确保在复杂的大数据环境中具备竞争优势。

2.1.1 客户需求：高并发和低延迟的支持

企业客户越来越重视系统的响应速度和高并发能力，尤其是在在线交易、用户行为分析和实时监控等应用场景下，对数据库提出了更高的要求：

• 高并发：

  数据库需要在同一时间内支持大量查询和更新请求，避免因高负载而出现性能瓶颈。为此，存储格式必须具备高效的数据读取和写入能力，以便在不影响整体性能的情况下，支持数千甚至数万用户的并发访问。

  举例说明：

  在电商大促活动中，成千上万的用户同时访问商品信息、提交订单。此时数据库必须支持大量并发请求，以确保每位用户的访问体验不受干扰。

• 低延迟：

  客户期望系统能够实时返回查询结果，特别是在金融和电商等业务场景中，数据库必须能够在极低延迟下完成数据读取和更新操作。这就要求存储格式在数据定位、解压缩和读取上具备极高的效率。

  举例说明：

  在股票交易系统中，实时更新和查询股票价格要求数据库具有毫秒级的响应能力，以确保交易信息的准确性和时效性。

2.1.2 行业发展：数据实时性和高效分析需求

随着大数据的广泛应用，企业对数据库的实时处理能力和数据分析效率提出了更高的要求。业务希望存储海量数据的同时，能实时获取数据分析结果，以便更快速地做出业务决策。

• 实时数据处理：

  现代企业的许多业务流程依赖于实时数据处理和快速决策，例如物联网数据分析、市场实时监控等。存储格式需要支持实时数据写入和快速读取，以便能够快速响应动态数据。

  举例说明：

  在物联网系统中，传感器产生的数据需要被实时处理和存储，以便在异常出现时立即发出警报。数据库必须能够迅速响应并支持实时数据写入。

• 数据分析的高效性：

  随着数据量的增长，企业希望在数据分析时保持较高的查询速度，从而尽可能缩短决策时间。这要求存储格式不仅要高效存储数据，还要在分析任务中支持并行处理、优化数据压缩，以提升大规模数据分析的效率。

  举例说明：

  在用户行为分析中，企业通过分析大量用户的访问记录和购买路径以洞察市场趋势。数据库需在保持存储稳定的同时，支持高效的数据分析，以快速输出结果。

2.2 技术需求

为了实现业务目标，WuTongDB 在存储格式上需要具备多项技术支撑。以下内容从多负载支持、湖仓一体、分布式环境适配、冷热数据管理等技术角度，具体说明存储格式设计的技术初衷。

2.2.1 多负载支持：事务和分析任务的双重需求

WuTongDB 需要在同一系统中支持 OLTP（事务处理）和 OLAP（数据分析）的混合负载。传统的行存或列存架构难以同时满足这两种任务，因此需要创新的存储格式以实现对多负载的支持。

• 分析任务的高效性：

  在分析型任务中，数据库需要通过分区裁剪、并行处理等技术，提升大规模数据的读取和分析效率。为此，存储格式设计时需要考虑列存的优势，以便进行批量数据的高效读取和处理。

  举例说明：

  在电信行业，分析用户通话记录可以帮助识别常用号码和服务使用情况，数据库在这种场景下需要支持高效的数据读取和批量分析。

• 事务任务的响应速度：

  在事务处理场景中，数据库必须支持点查询和快速更新操作。通过灵活的索引策略和行存优势，存储格式设计应具备高效的数据定位和更新能力，以满足 OLTP 任务对实时性的需求。

  举例说明：

  在银行系统中，客户频繁查询账户余额和交易记录，存储格式必须支持快速的点查询和更新操作，确保数据读取和事务执行的效率。

2.2.2 湖仓一体的技术支持

湖仓一体是当前数据管理的主要趋势，要求数据库能够支持数据湖和数据仓库的无缝集成。这不仅是行业发展的需求，更是对数据库技术架构的深层次要求，特别是在存储格式设计上带来了新的挑战。

• 数据湖与数据仓库的无缝集成：

  存储格式需要兼顾数据湖的大规模存储和数据仓库的分析能力，实现两者间的无缝切换。存储格式需同时支持批量数据和实时流数据的接入，以便在不同业务场景中平衡存储与分析的需求。

  举例说明：

  在数据平台中，部门之间的数据以多种格式存储在数据湖中，但市场和运营部门需要在数据仓库中进行高效分析，要求存储格式具备跨系统的兼容性。

• 数据湖的兼容性：

  数据湖通常依赖 Apache Hudi 等框架，以实现数据流的增量处理和数据批量管理。存储格式需能够支持 Hudi 等数据湖技术，支持对流式数据的实时接入和增量更新，提升系统在大数据生态系统中的兼容性。

  举例说明：

  在大数据平台上，许多企业使用 Hudi 进行批量和增量数据处理，数据库的存储格式需要与之兼容，支持实时数据流接入和批量更新。

2.2.3 分布式环境下的性能优化

在分布式架构中，节点间的数据传输、分片管理和负载均衡对系统性能有显著影响。WuTongDB 的存储格式需要具备与分布式架构的深度兼容，以确保数据在多节点间的高效存取。

• 分片管理和分区裁剪：

  存储格式需要支持分片管理和分区裁剪，通过将数据划分为多个逻辑分片，并分布在不同节点上，以便在查询时仅扫描相关分片，从而降低跨节点的数据传输量，优化整体的系统性能。

  举例说明：

  在分布式营销分析平台中，不同节点分别存储不同用户群体的行为数据。查询时，系统只需访问相关用户的分片，避免扫描整个数据库，提高效率。

• 节点间数据传输优化：

  在多节点环境中，为减少传输开销，存储格式需通过压缩、分区裁剪等技术，最大限度减少节点间的数据传输，有效降低分布式环境下的延迟。

  举例说明：

  在电商分布式系统中，多个节点处理不同区域订单数据，存储格式通过分区裁剪等减少跨节点传输，以保障实时响应。

2.2.4 冷热数据的分层管理

WuTongDB 的数据管理场景包括活跃数据（热数据）和不常访问的数据（冷数据）。为了节省存储空间并提升访问效率，存储格式需要能够动态适应冷热数据的不同需求。

• 冷数据的高压缩：

  对于不频繁访问的冷数据，系统可采用高压缩算法，以减少存储开销。存储格式需支持多种压缩算法，并能根据数据使用频率动态选择适合的压缩方式。

  举例说明：

  企业数据中心中的历史交易记录可以作为冷数据存储，系统可通过高压缩处理节省空间。

• 热数据的快速访问：

  对于活跃的热数据，存储格式需要在低压缩率下保证访问效率，同时支持高频查询的快速响应，确保系统响应速度。

  举例说明：

  在社交媒体平台上，近期互动数据通常是热数据，存储格式需支持快速查询，以保障用户的实时访问体验。

2.3 自研存储格式的必要性

在面对以上复杂的业务场景和多样化的技术需求时，WuTongDB 的存储格式面临着许多挑战。传统的开源存储格式（如 ORC 和 Parquet）虽然广泛应用于数据分析场景，但在应对混合负载、高并发、低延迟等需求时存在一定的局限性：

• 灵活性不足：

  传统的行存储或列存储架构通常专注于特定负载类型，而难以在事务处理和数据分析的双重需求中提供灵活支持。

• 兼容性问题：

  数据湖和数据仓库的无缝集成成为行业趋势，然而现有格式对数据湖的支持相对有限。

• 分布式环境适配性不够：

  在分布式架构下，传统格式在数据分片管理、跨节点数据传输优化等方面难以满足高效数据管理的需求。

• 资源管理和性能优化：

  WuTongDB 需要对不同生命周期的数据应用不同的存储策略，以便在系统负载较高时保持响应速度。

为了克服这些局限性，WuTongDB 团队选择自研存储格式，以 MAGMA 和 HORC 作为核心技术解决方案。MAGMA 和 HORC 在设计上充分考虑了高并发、混合负载、冷热数据分层以及湖仓一体的需求。通过创新的行列混合存储架构、自适应压缩和分片管理等技术，MAGMA 和 HORC 成为 WuTongDB 存储层的重要支撑，为现代大数据环境中的复杂业务场景提供了强有力的技术保障。

---

3. MAGMA 和 HORC 存储格式概述

在了解了 WuTongDB 的需求背景和自研存储格式的必要性后，现在简要介绍 MAGMA 和 HORC 的基本设计思路、主要目标和核心特性。这一章将帮助大家理解两种存储格式各自的定位和功能优势，为后续详细解析其技术特性奠定基础。

3.1 MAGMA 存储格式概述

MAGMA 是 WuTongDB 自主研发的存储格式，其设计目标是兼顾 OLTP（事务处理）和 OLAP（分析处理）的混合负载需求，有效地兼 顾了分析型任务与交易型任务。

就分析型任务而言，MAGMA 存储格式能够借助哈希分布、分片内并行等技术，并与新执行器相配合，从而达成高效的数据分析效果。针对交易型任务，MAGMA 存储格式能够凭借索引实现高效的点查询等操作，并且具备严格的事务保障。

3.1.1 设计目标

• 混合负载支持：

  MAGMA 的设计目的是在同一存储格式中平衡事务处理和数据分析的性能。通过行列混合存储，MAGMA 在处理 OLTP 和 OLAP 负载时具备更高的灵活性和效率。

• 高效数据管理：

  在大数据场景中，数据的压缩、解压和高效读取至关重要。MAGMA 在设计时支持多种压缩算法，并在冷热数据切换中自动选择合适的压缩策略，以优化存储空间和读取性能。

• 分布式兼容性：

  MAGMA 专为分布式环境优化，支持分片管理，以在分布式节点间实现高效的数据分发和查询。

3.1.2 核心特性

• 行列混合存储结构：

  MAGMA 基于开源 ORC 格式的行列混合存储架构，能够灵活支持行存和列存模式的切换。在事务处理时，采用行存模式以提升更新效率；在数据分析中，则利用列存模式批量处理数据以提升查询速度。

• 自动化压缩策略：

  MAGMA 支持 LZ4、SNAPPY 等多种压缩算法，并能够根据数据的冷热程度自动选择合适的压缩方式，从而在保持读取速度的同时节省存储空间。具体而言，MAGMA 在冷热数据切换中基于数据访问频率自动选择压缩算法。例如，频繁访问的热数据可使用 LZ4 等快速解压缩算法，而不常访问的冷数据则采用 ZSTD 等高压缩比算法，以节省存储空间并确保访问速度。

• 分片：

  MAGMA 的设计充分考虑了分布式环境中的数据分片需求，借助哈希分布、分片内并行等技术，并与新执行器相配合，从而达成高效的数据分析效果，确保查询过程中仅访问必要的数据块，以减少传输开销并提升系统的响应速度。

• 索引支持：

  MAGMA 表支持索引，可以加快数据的定位和检索速度，尤其在 OLTP 场景中显著提高查询效率。

3.2 HORC 存储格式概述

HORC 是 WuTongDB 针对数据湖和数据仓库一体化需求研发的存储格式。HORC 的设计以 Hudi ORC（HDFS 表格存储）为基础，通过兼容 Apache Hudi 等数据湖技术，使 WuTongDB 能够更好地支持实时数据流接入和增量更新场景。

3.2.1 设计目标

• 湖仓一体支持：

  HORC 旨在实现数据湖和数据仓库的无缝集成，支持大规模数据的实时流接入和批量管理，使数据库在不同负载下均能高效运行。

• 数据流与批处理兼容：

  HORC 的设计特别适合数据湖环境中的增量数据处理需求，支持流式数据和批量数据的灵活转换，满足企业在实时数据处理中的高效性要求。

• 大规模数据的高效查询：

  HORC 支持分区裁剪和 stripe 跳读等技术，能够通过跳过无关数据块的方式，快速定位和读取大规模数据，提高分析任务的响应速度。

3.2.2 核心特性

• 基于 Hudi ORC 的数据格式：

  HORC 基于 HDFS 的表格式，主要采用 ORC 格式进行数据存储，并通过 Hudi 技术实现对增量数据的实时管理和批量更新。

• 分片和分区裁剪：

  在大规模数据处理过程中，HORC 通过分片管理和分区裁剪有效减少查询范围。在执行查询时，系统可以跳过不相关的分区，显著提升大数据查询的效率。此外，HORC 在分布式数据处理中利用分区裁剪技术，跳过不相关分区，以显著减少查询范围，从而减少系统资源消耗，降低数据传输开销。

• 实时数据流处理支持：

  HORC 支持 stripe 跳读和分区裁剪，这使得 HORC 在流数据处理任务中能够快速定位和读取所需数据，尤其适合频繁的数据更新和实时监控需求。

---

4. MAGMA 和 HORC 的技术特性解析

MAGMA 和 HORC 是 WuTongDB 自研的两种存储格式，这里将深入解析它们在存储架构、压缩机制、索引设计、分布式优化以及一致性策略中的技术细节。通过这一章的详细分析，我们将理解这两种格式在多负载支持、数据访问效率和分布式环境兼容性方面的独特设计。

4.1 行列及混合存储的原理与需求背景

4.1.1 行存储与列存储的基本原理

在数据库系统中，行存储和列存储是两种常见的存储方式，它们的基本原理及适用场景有显著差异：

• 行存储：

  数据按照行的方式逐条存储，每一行中的所有字段值依次排列。例如，对于一条包含字段A、B、C的数据记录，在行存结构中数据会存储为[A1, B1, C1]、[A2, B2, C2]等。

  • 优点：

    行存储便于在 OLTP（在线事务处理）场景中进行单行读取、插入和更新操作，因此适合高并发、频繁数据更新的应用。

  • 缺点：

    在需要按列进行大规模聚合查询时效率较低，因为系统必须逐行读取每条记录，导致大量无关字段被读取。

• 列存储：

  数据按列进行存储，所有记录的某一列数据依次存放在一起。例如，对于相同的字段 A、B、C，在列存模式下，数据存储为[A1, A2, A3]、[B1, B2, B3]等。

  • 优点：

    列存储非常适合批量数据分析（OLAP），在聚合查询时可避免无关字段的读取，大幅提升读取效率。列存还具备较高的压缩效率，特别是在数据重复性较高的列中。

  • 缺点：

    不适合频繁的插入和更新，因为修改某一行的数据需要读取并修改多个列文件。

4.1.2 行列混合存储的原理及其优势

1. 行列混合存储是什么？

   上面分别解释了行存储和列存储的原理及优缺点，现在来看看行列混合存储，行列混合存储是一种结合了行存储和列存储优点的存储方式。它的原理是将一个数据表的不同列分别采用行存或列存的方式，根据这些列的用途和访问方式来决定存储方式。这样设计的好处是，既能支持快速读写完整记录，又能优化某些列的聚合分析。

   • 哪些列适合用行存储？

     例如，ID、用户名、时间戳等。这些数据常常在插入、更新或查找时需要完整的一行，所以使用行存储更快。

   • 哪些列适合用列存储？

     例如，销售金额、数量等数值字段，这些数据通常在分析时会被聚合、计算，所以用列存储读取效率更高。

2. 举个例子：商店的订单表

   假设我们有一个订单表，包含以下字段：订单号、日期、客户名、产品、数量、金额。这个表既需要支持事务操作（如快速插入订单、更新订单状态），又需要支持数据分析（如统计总销售金额）。

   • 行存储部分：订单号、日期、客户名、产品。这些字段在查询或插入时，通常需要同时读取，适合行存储。
   • 列存储部分：数量、金额。这些字段在分析时会计算总和或平均值，适合列存储。

   在这种设计下：

   • 当系统需要处理新的订单时（事务处理），可以快速插入一整行的数据。
   • 当系统需要统计总销售金额或计算平均数量时（数据分析），可以快速读取“金额”和“数量”列，避免不必要的数据读取。

3. 为什么行列混合存储有优势？

   行列混合存储的核心在于按需优化：在同一个表中，根据列的用途不同，灵活地选择最优的存储方式。这种设计让数据库在处理事务和分析这两种需求时都能高效运行：

   • 行存部分：专门用于事务处理任务，支持高效插入和更新操作，适合高频率的事务操作。
   • 列存部分：高效分析查询，列存储部分可以跳过不相关的列，只读取需要的列数据，减少不必要的开销。

4. 行列混存图示：

   

4.2 压缩机制与存储结构的关系

4.2.1 数据压缩的重要性与需求

在大数据环境下，数据压缩具有重要的意义，尤其是在存储和数据传输方面。压缩不仅能够节省存储空间，还能减少磁盘 I/O 开销，在频繁访问的数据场景下显著提升系统的整体性能。压缩的需求主要体现在以下几个方面：

• 存储空间优化：

  压缩可以显著减少数据的存储体积，节省磁盘成本，尤其在存储大量冷数据的环境中。

• 传输效率提高：

  压缩后的数据体积较小，在分布式系统中传输效率更高，减少网络带宽占用。

• 访问速度加快：

  适当的压缩策略可以在提高读取速度的同时减少解压缩开销，提升高频访问数据的响应时间。

4.2.2 存储结构对压缩策略的影响

行存和列存的结构不同，对压缩的需求和方式也有显著差异：

• 行存压缩：

  在行存结构中，每行数据包含多个字段的值，数据特征相对不一致，因此难以实现较高压缩比。行存更适合采用轻量级压缩算法，以保证频繁插入和更新操作的效率。

• 列存压缩：

  在列存结构中，同一列的值通常具有一致的特征和较高的数据重复性，更适合使用高压缩比的算法，如字典编码或游程编码等，能显著减少数据体积，尤其适合批量读取和聚合查询。

MAGMA 的自动压缩策略：

MAGMA 支持多种压缩算法（如 LZ4、SNAPPY 等），在冷热数据管理中动态调整压缩方式，确保高频访问的数据保持较低的解压缩开销，冷数据则选用高压缩比的算法以节省存储空间。具体策略如下：

• 热数据：使用 LZ4 等解压缩速度较快的算法，确保访问速度。
• 冷数据：使用 ZSTD 等高压缩比算法，最大化存储空间的节省。

HORC 的压缩管理：

HORC 在数据湖环境中使用多种压缩方式，通过分层管理冷热数据，适应批量数据处理和流数据更新需求。HORC 通过 ORC 的压缩机制，针对批量数据和流数据选择不同压缩算法，提高数据传输和访问效率。

4.3 索引与数据访问策略

数据访问效率是数据库性能的关键指标之一。在数据量巨大、查询复杂的场景中，通过优化数据访问路径，数据库系统可以显著提升查询效率和响应速度。MAGMA 和 HORC 针对数据访问提出了不同的解决方案，其中 MAGMA 通过索引加速查询，而 HORC 依赖分区裁剪和 stripe 跳读来优化批量数据读取。以下内容将解析这两种存储格式的数据访问策略及其各自的应用场景。

4.3.1 索引的概念与需求背景

在数据库中，索引是一种用于加速数据检索的结构，通常在数据表中基于特定列或属性创建，能显著缩短查询定位数据的时间。索引在以下场景中具有重要意义：

• 高频数据查询：

  在高并发环境中，索引能够快速定位目标数据行，减少数据扫描，提升查询性能。

• 精准查询：

  对指定记录或数据范围的精准定位，索引可减少读取的数据量，适合频繁的点查询操作。

4.3.2 MAGMA 的索引设计

MAGMA 支持索引，并在其行列混合存储架构下有效结合索引功能，以适应事务处理（OLTP）场景中的高效查询需求。以下是 MAGMA 索引策略的关键技术特性：

• 索引类型：

  MAGMA 支持B-tree，用户可以根据查询模式和数据特征选择建立索引，以获得最佳性能。

• 索引构建与维护：

  MAGMA 的索引在数据插入和更新时自动调整结构，以保证索引的一致性和查询效率。针对频繁数据更新的表，MAGMA 通过优化索引的构建方式减少维护成本，确保高并发查询的稳定性。

• 索引与行列混合架构的结合：

  MAGMA 的行列混合架构为索引提供了灵活的应用空间。对于点查询或小范围查询，行存部分的数据通过索引快速定位；而在批量查询中，索引可结合列存数据按列批量扫描，提高查询性能。

4.3.3 HORC 的数据访问优化

HORC 存储格式设计初衷是面向湖仓一体化需求，主要应用于大规模数据处理和实时数据流的场景。HORC 不支持索引，因此通过以下优化手段确保数据查询的高效性：

• 分区裁剪：

  分区裁剪是一种优化数据读取的技术，能在查询过程中跳过不相关的分区，从而减少数据扫描量。HORC 利用分区裁剪技术，根据查询条件过滤出需要的数据分区，减少数据扫描量，提升查询速度。尤其在批量数据分析中，分区裁剪避免了无关数据块的读取，使查询更加高效。

• stripe 跳读：

  HORC 支持 stripe 跳读，这是一种通过跳过无关数据块加快数据检索的技术。在存储中，stripe 是一种数据块单位，包含特定的行或列数据。HORC 可以根据查询条件和数据分布情况，跳过无关的 stripe，仅读取需要的数据块，从而提升大规模查询的效率。

• 数据湖分区管理与数据读取优化：

  HORC 的数据湖分区管理可以适应分布式环境，通过合理的分区和裁剪策略减少跨节点的数据读取量。这种分区管理特别适合批量数据和流数据的查询优化，实现高效的数据湖查询效果。

可以看出来，HORC 虽然没有索引支持，但通过分区裁剪和 stripe 跳读技术，能够在批量查询和实时数据流处理中提供足够的查询效率。这种优化策略在数据湖环境中尤为重要，能有效应对大数据环境下的高效查询需求。

4.4 分布式环境下的分片、传输优化与数据一致性

在分布式环境中，节点间的数据传输和分片管理对系统性能至关重要。同时，数据一致性在高并发环境中不可忽视。MAGMA 和 HORC 在设计中均通过分片、查询裁剪和一致性策略优化了分布式环境下的数据管理。本节将逐一解析这些技术特性。

4.4.1 存储格式与数据一致性的关系

1. 数据更新和版本控制

   存储格式在数据组织和管理方式上会影响版本控制机制的实现难度。例如：

   • 在行存格式中：

     据记录以行为单位存储，适合频繁更新的环境，因此常结合多版本控制（MVCC）以支持高并发事务。在这种情况下，数据更新时可以创建新版本，不影响旧版本，从而实现一致性。

   • 在列存格式中：

     数据以列为单位存储，更新通常较为复杂，因此更适合批量更新的场景。列存通常采用快照隔离机制来支持一致性，确保读取操作看到的数据版本一致。

   • 行列混合存储则结合了行存和列存的特点：

     在更新策略上可以根据负载类型选择不同方式。例如，行列混合存储在事务更新时可以利用行存结构的版本控制，而在数据分析中采用列存的快照隔离，从而在高并发读写场景下保持一致性。

   总结：不同的存储格式影响了多版本控制和快照隔离机制的实现难度。行存适合高并发的多版本控制，列存适合批量快照隔离，而行列混合结构可根据场景选择合适的策略。

2. 冷热数据管理和事务隔离

   存储格式的设计中，冷热数据管理策略会影响事务隔离的实现方式。例如：

   • 数据库通常会将高频访问的数据标记为热数据，将低频访问的数据标记为冷数据。不同的压缩策略和存储层次设计会影响事务隔离的实现方式。例如，高频访问的热数据通常采用较低压缩比，以便快速访问；而冷数据则会进行深度压缩，以节省存储空间。

• 行列混合存储在冷热数据管理中可以根据数据访问类型将部分字段设置为热数据、部分为冷数据，从而支持按需隔离。这样，在事务隔离时既可以保证热数据的实时性，也可以通过列存部分的冷数据隔离实现较低成本的一致性管理。

总结：存储格式中的冷热数据管理设计会影响事务隔离的复杂度。行列混合结构可以通过冷热分层支持不同的隔离策略，使系统在保证一致性的同时维持高性能。

3. 数据恢复和快照隔离

   数据恢复和一致性控制的一个常见方法是快照隔离，存储格式的设计影响了快照的管理方式，进而影响一致性控制的实现难度。例如：

   • 如果存储格式天然支持快照管理，那么每次读取都可以基于快照，确保数据一致性。这对于读写分离和批量数据处理尤为重要。数据湖环境中多采用快照隔离管理批量数据，便于实现数据一致性和恢复。

• 行列混合存储能够在支持批量分析的同时，利用行存的更新特性和列存的快照管理支持更灵活的数据恢复。例如，在行列混合结构中，读取操作可以使用列存的快照隔离，而更新操作可通过行存部分的 MVCC 或快照管理支持版本控制，从而兼顾数据恢复和高并发事务一致性。

总结：快照支持的存储格式更易于实现数据一致性控制，而行列混合结构能够结合行列快照和版本控制特性，在高并发和批处理环境中提供灵活的数据一致性管理。

4.4.2 分布式架构对存储格式的需求

在分布式系统中，数据需要被分布式存储在多个节点上，以支持并行处理和高可用性。然而，分布式节点间的数据传输会消耗大量网络资源，并对系统的响应时间产生影响。因此，存储格式在分布式环境下需要具备以下能力：

• 高效的数据分片与查询裁剪：

  通过分片和查询裁剪技术减少不必要的数据传输，降低网络开销，提升查询性能。

• 传输优化：

  通过合理的传输优化技术，减少跨节点的数据传输量，提高系统响应速度。

• 数据一致性管理：

  确保数据在多个节点间保持一致性，特别是在高并发事务处理的场景中。

4.4.2 MAGMA 的分片与传输优化

MAGMA 是一款行列混合存储格式，专为分布式数据管理设计，在分片和传输优化方面有独特的实现：

• 分片：

  MAGMA 支持分布式节点上的数据分片管理，并通过查询裁剪技术减少不必要的数据访问。查询时，MAGMA 能够基于查询条件跳过无关分片，仅访问相关数据块，减少节点间的数据传输量，提高系统的响应速度。

• 传输优化：

  MAGMA 的分片管理机制，减少了跨节点的数据传输需求。当查询条件能够被限定到某些特定分片时，系统可以将查询集中在这些分片所在的节点内处理，从而避免无关分片的数据传输，减少了跨节点的通信开销，有效提升了整体性能。

4.4.3 HORC 的分区管理与传输优化

HORC 基于 Hudi ORC 格式，面向湖仓一体化的分布式环境，优化了数据湖中的分区管理和数据传输：

• 分区裁剪：

  HORC 采用分区裁剪技术，允许查询操作在分布式环境中仅访问相关的分区，避免了跨分区的数据传输。这种分区裁剪技术不仅优化了查询性能，还减少了分布式节点间的网络开销。

• 传输优化：

  HORC 通过分区裁剪和增量数据管理，优化了批处理和实时数据流的传输。在大数据处理场景中，HORC 的传输优化策略能够限制查询和更新操作仅访问相关的分区，减少不必要的数据移动，从而提升查询的响应速度并降低跨节点的数据传输量。

4.4.4 数据一致性

在高并发和多节点环境中，保证数据的一致性至关重要。MAGMA 和 HORC 各自采用了不同的数据一致性策略，以适应各自的目标应用场景：

• MAGMA 的多版本控制（MVCC）：

  MAGMA 在高并发事务环境下采用多版本控制（MVCC），确保事务间的数据隔离性。在行列混合存储结构中，行存部分的事务更新可以生成不同版本，使得各事务能够看到一致的数据视图；列存部分则通过快照隔离，在数据分析时保持数据一致性。

• HORC 的快照隔离：

  HORC 通过快照隔离来实现数据一致性，每次查询读取一个独立的快照版本，避免读写冲突。这种快照隔离机制适合数据湖中的批量处理和实时流数据，确保不同查询能够访问一致的快照数据。

---

5. MAGMA 和 HORC 的应用场景总结

本章将 MAGMA 和 HORC 存储格式的核心应用场景进行简明总结，展示它们在不同业务需求下的技术优势。通过这章的内容，大家可以快速理解两种存储格式在实际应用中的最佳适用场景，为选择合适的格式提供参考。

5.1 MAGMA 的核心应用场景

MAGMA 作为一款行列混合存储格式，主要优势在于高并发事务支持、实时查询响应和批量数据分析能力。以下是 MAGMA 的主要应用场景：

• 高并发事务处理：

  凭借多版本控制（MVCC），MAGMA 能够在高频事务处理中确保数据一致性和高效查询，适合电商、金融等需要频繁读写的应用。

• 混合负载支持：

  MAGMA 的行列混合结构适合 OLTP 和 OLAP 双重负载，适合对事务性和分析性需求并存的业务场景。

• 高效的批量数据处理：

  在批量数据分析和定期数据汇总场景中，MAGMA 的列存结构支持高效的聚合和查询优化。

5.2 HORC 的核心应用场景

HORC 在大规模数据处理和增量更新方面具有显著优势。以下是 HORC 的主要应用场景：

• 增量数据管理：

  HORC 支持快照隔离和增量数据更新，适合需要持续数据更新和一致性管理的应用，如物联网、社交平台等。

• 批量与流数据处理：

  HORC 的行列混合存储和快照隔离技术能够同时支持批量分析和流数据查询，适合实时数据处理场景。

• 大规模数据分析：

  HORC 的列存与压缩结合，以及无需索引的高效查询，适合在数据湖环境中进行大规模数据分析。

5.3 MAGMA 与 HORC 的应用场景对比

应用场景	MAGMA优势	HORC优势
高并发事务处理	支持多版本控制（MVCC），适合频繁读写的事务型应用	主要面向批量和流数据处理，不适合高频事务场景
实时查询	行存结构支持快速响应的实时查询	支持高频更新的数据流查询，适合实时数据流的同步和响应
批量数据处理	列存优化提升了批量聚合和查询性能	分区裁剪支持大规模数据分析，提升批处理效率
增量数据管理	支持冷热分层，适合定期批量更新场景	快照隔离支持增量更新和数据一致性管理
大规模分析和数据流处理	支持常规数据仓库和分析任务	快照隔离和增量支持使其适合数据流分析和实时数据湖集成

---

6. 总结与展望

6.1 总结

在本文中，我们详细解析了 WuTongDB 的两种自研存储格式——MAGMA 和 HORC 的技术特性和设计思路。

• MAGMA 通过行列混合存储、MVCC 支持和冷热数据分层，展示了其在事务处理和混合负载环境中的高效性；
• HORC 则凭借快照隔离、增量数据管理和分区裁剪，在实时数据流和大规模数据分析场景中展现出独特的适用性。

两者各具优势，分别满足现代数据库在不同业务场景下的多样化需求。

6.2 展望

随着数据规模和处理需求的不断增加，MAGMA 和 HORC 在未来还有更广阔的发展空间。以下是对其未来优化和发展的一些展望：

6.2.1 技术优化方向

• 智能化存储策略：

  未来，MAGMA 和 HORC 可以通过数据访问模式的分析，自动选择最优的存储、压缩和索引策略。基于机器学习的智能化算法可能会提升系统的自适应能力，使数据库能够更高效地应对多样化的负载。

• 自动化压缩算法选择：

  在不同数据类型和访问频率的情况下，系统可以自动选择合适的压缩算法。例如，冷数据采用高压缩率的算法，热数据则保持低压缩比，以便兼顾性能和存储效率。

• 行列混合结构的进一步优化：

  未来的行列混合结构可以更加灵活，通过动态调整不同列的存储模式，以适应数据访问的变化，确保系统在各类负载下的高效性。

• 多类型索引的支持：

  在未来支持多种索引类型，配合不同索引类型，灵活选择，满足更高级别的响应要求及处理速度。

6.2.2 助力 WuTongDB 的发展

MAGMA 和 HORC 的创新设计为 WuTongDB 提供了核心技术支撑，在现代数据库市场中具备竞争优势。未来，WuTongDB 可以借助这两种自研存储格式进一步拓展应用场景，如金融交易、物联网数据管理、实时监控和大型企业的数据仓库，成为支持多场景负载的全能型数据库系统。