开源MySQL高效数据仓库解决方案：Infobright详细介绍

2019-01-05 09:58:50 来源：易采站长站作者：刘景俊

首先看看Int类型的压缩比率，结果是压缩比率上Int<mediumint<smallint。细心地读者会很容易发现tinyint的压缩比率怎么会比int还小。数据压缩比率除了和数据类型有关之外，还和数据的差异性有特别大关系，这是显而易见。posFlag只有0，1，-1三种可能，这种数据显然不可能取得很好的压缩比率。

再看看act字段，act字段使用了comment lookup，比简单的char类型具有更佳的压缩比率和查询性能。comment lookup的原理其实比较像位图索引。对于comment lookup的使用下一章节将细细讲述。在所有的字段当中date字段的压缩比率是最高的，最后数据的大小只有0.1M。varchar的压缩比率就比较差了，所以除非必要，不然不建议使用varchar。

上面的数据很清楚地展示了Infobright强大的压缩性能。在此再次强调，数据的压缩不只是和数据类型有关，数据的差异程度起了特别大的作用。在选择字段数据类型的时候，个人觉得性能方面的考虑应该摆在第一位。比如上面表中一些字段的选择就可以优化，ip可以改为bigint类型，date甚至可以根据需要拆分成year/month/day三列。

Knowledge Grid（知识网格）

压缩层再向上就是infobright最重要的概念：Knowledge Grid（知识网格）这也是infobright放弃索引却能应用于大量数据查询的基础。Knowledge Grid构架是Infobright高性能的重要原因。它包含两类结点：

Knowledge Grid可分为四部分，DPN、Histogram、CMAP、P-2-P。

DPN如上所述。

Histogram用来提高数字类型（比如date，time，decimal）的查询的性能。Histogram是装载数据的时候就产生的。DPN中有mix、max，Histogram中把Min-Max分成1024段，如果Mix_Max范围小于1024的话，每一段就是就是一个单独的值。这个时候KN就是一个数值是否在当前段的二进制表示。