openGauss学习笔记—行列混合引擎

openGauss是一款极致性能、安全、可靠的关系型（OLTP）开源数据库。主要提供以下功能：

1. 数据类型、表、临时表、视图、索引、序列、存储过程、函数、触发器等SQL功能；
2. 认证、权限管理、网络通信安全、数据库审计等安全特性；
3. 主备双机、物理备份、逻辑备份、极致RTO高可用功能；
4. 大并发链接、分区、plan hint、NUMA优化高性能能力。

系统架构

openGauss是单机系统，支持主备部署。业务数据存储在单个物理节点上，数据访问任务被推送到服务节点执行，通过服务器的高并发，实现对数据处理的快速响应。同时通过日志复制可以把数据复制到备机，提供数据的高可靠和读扩展。

openGauss行列混合引擎

openGauss支持在表级别指定行存/列存，根据不同的场景选择不同的存储类型。具有以下场景和应用：

行列混合存储引擎可以同时为用户提供更优的数据压缩比（列存）、更好的索引性能（列存）、更好的点更新和点查询（行存）性能。

在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。

向量化执行

标准的执行模式为控制流向下、数据流向上、上层驱动下层（上层节点调用下层节点要数据）、一次一元组（下层节点每次只返回一条元组给上层节点）。

而向量化执行相较于传统的执行模式，将一次一元组的模型修改为一次一批元组，配合列存特性，可以带来巨大的性能提升。

行列混合存储引擎

openGauss支持行存储和列存储两种存储模型，用户可以根据应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。

一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不很多的情况下，适合列存储；如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。

列存下的压缩数据

对于非活跃的早期数据可以通过压缩来减少空间占用，降低采购和运维成本。

openGauss列存储压缩支持Delta Value Encoding、Dictionary、RLE、LZ4、ZLIB等压缩算法，平均压缩比7:1.压缩数据可直接访问，对业务透明，极大地缩短历史数据访问的准备时间。