Magma是什么？Magma它是存储，它是分布式的，高可用的，支持事务的。尽管OushuDB的数据可以存储在HDFS，但HDFS只支持以追加的方式写入，对表数据的更新和删除操作很不友好，因此我们开发了Magma。
接下了解下Magma的主要功能。
作为存储，Magma存储的数据是表数据，是结构化数据，不是简单的KV。
Magma支持对表数据做更新和删除操作。
它的高可用是通过Raft的协议数据复制来实现的。
它的事务特性是通过多版本来实现的。
它的高性能的是通过行列混合的存储格式来支持OLAP高性能查询。
它提供了数据索引功能，可以建立主键索引和非主键索引。
作为分布式的存储，它整合数据预处理技术，提供了便捷的集群扩展、集群容错以及负载均衡。
总结Magma的功能，主要包括数据分布、数据清理、事务模型、索引、数据副本、负载均衡。
我们看一下Magma在OushuDB架构的位置。
OushuDB由master和多个segment组成，master负责对SQL进行解析，优化生成查询计划。通过Dispatcher分发到每个segment。每个segment执行计划的过程中就涉及到对数据的存储和读取。
Magma通过直接操作本地文件系统，实现了支持表数据的更新和删除操作。
作为分布式存储，Magma在集群的每个节点上启动Magma的进程。整个集群中的多个Magma进程组成了Magma集群。
Magma具体是怎么存储数据的呢？
通过示意图，我们可以看到三个节点，每个数据目录下面有若干RG，也就是range group。黄色的RG1的Leader副本在节点1，另外两个Follower副本在节点2和节点3；类似的，绿色的RG3的Leader副本在节点3，另外两个Follower副本在节点1和节点2。
我们可以发现，每个节点都有一个range group leader在对外提供服务，这样最大化利用了每个节点，提升了集群的整体利用率。
每个range group包含了多个range，都以表存储。每个range group的数据包含了不同部分：数据缓冲、数据文件、统计数据、索引文件、删除数据。
再来看下Stable data file是什么样的结构。从图中可以看出它是由多个block组成的文件，block之间以行进行切分，block内部按照列存的形式存储Column 1、Column 2、Column N，每个Column内部又分为Page 1、Page 2、Page N。所以整体来看是行列混合的存储模式。
接下来介绍下Magma在磁盘上的数据结构。
以单个节点为例，每个节点有多个数据目录，每个数据目录下又有多个RG目录，每个RG目录分为AP数据目录、索引目录、raft日志目录，数据目录下根据Table进行划分，每个Table目录下是Range目录，Range下面是数据文件、统计数据、索引文件、删除数据。
