引言
企业数字化的进程，由数据库的发展轨迹主导，而数据库本身的演进又受制于硬件的技术瓶颈。简单来说，数据库需要一个强大的计算机来支撑，但单块CPU显然没有这个能力，因此通过网络连接多块CPU、磁盘的分布式技术成为数据库发展的主要推动力，但相关硬件技术的发展速度有所差异，“在多年以前，数据库的硬件瓶颈主要在于磁盘和网络带宽，随着磁盘读写速度和网络带宽的提升，也就是IO不会成为数据库的明显瓶颈。”炎凰数据研发工程师吴立表示，“如今，CPU成为了数据库执行效率上的新的瓶颈。”
炎凰数据在数据库开发过程中，最重要的原则就是顺应新的场景需求，以及具体的硬件发展现状，进行技术演进决策。
一、列存储：数以类聚
炎凰数据在数据库技术演进中有几个关键节点，列存储技术的引入在早期非常关键。
炎凰数据的核心创始团队均来源于全球大数据分析引擎领军企业Splunk，吴立也不例外，“Splunk成立的时间比较早，在大约二十年前，Splunk的产品在业内是非常先进的，但他们实际上采用了行存的存储形式，在当时还是可以解决用户问题的，比如日志索引、搜索等。”
比如在做数据聚合搜索的时候，对于行存，就是同一行数据存在一个数据块或者一个连续的存储空间里面，而列存就是同一列数据存在一个连续的存储空间里面。聚合操作一般只针对某一列数据，也就是某一个字段，比如计算某一列数值的和。数据计算通常是针对同一个字段的数据。有了列存之后，可以一次性把所需数据提取出来，相比之下，如果是行存，则需要不断进行寻址才能找到对应的某列数据，因为它们分散在不同的数据块里面。
行存的逻辑是存储每个实体的多维度信息，而列存则是存储每个维度包含的所有实体的信息。在大数据场景下，列存相比行存有很明显的优势。“此外，列存储的另外一个优势是，由于数据性质相同，列式数据可以很好地做数据压缩，进一步提升效率。”
在具体落地中，通过调研很多产品的优缺点，炎凰数据进一步确认了列式存储的数据格式，“我们调研了很多列存的数据格式，比如Parquet、Avro等，最终，基于内存设计、标准化、语言无关、平铺和层级数据结构支持、硬件感知等方面的优秀特性，认为Arrow是一个非常通用并且可被广泛接受的数据格式。我们在应用中，结合具体的使用场景使数据的处理和交换更加高效。”
这项技术可以给OLAP应用带来很大的体验提升，但吴立在亲身经历中体会到，虽然技术是为产品服务的，但是技术演进随时可能面临风险。因为技术改造终究是很漫长的过程，工程量极大，在真正落地之前并不能100%确定能够应对未来两三年的技术发展要求。“除了列存储，还有比如实时搜索这样的功能，具体落地时，都存在各种各样的难题，包括学习曲线、框架支撑等等。”
列式存储相当于在空间上将查询、分析与计算所需的重要元素进行汇集或提前过滤，这是加速的重要原则。而这些元素的同质性自然能带来另一项计算加速优势，也就是SIMD并行计算，其对列式数据的每一项同时进行相同的运算。
“如果对性能要求很高，SIMD是很自然的选择。我们希望在产品特别是内核执行的各个阶段都能进行优化，并利用好硬件带来的优势。在落地过程中，有一个关键问题是，SIMD对CPU架构的适配性要求很高，每次适应新的CPU架构，都可能面临不支持SIMD指令的情况。我们会选择对SIMD支持更友好的library来对数据结构进行解析，从而实现CPU的适配。比如为了适配ARM的CPU架构，有一些功能组件会采用架构支持的指令集进行编译，使产品在新的架构上能高效运行。
二、JIT即时编译：开源的力量
即时编译是一种通用技术，与任何具体执行策略都不关联，从而在编译层面的优化将有很大的自由度。编译优化也是相对于向量化计算的一种典型加速方式，两者各有优劣。
“我们在搜索的过程中发现，在简单的表达式求值场景中，性能没有完全达到期望值。因为炎凰数据打造的是Schema on Read（读时建模）产品，应用中会涉及到大量的数据读取之后在计算层面的过滤。“
Schema on Read也就是读时建模是炎凰数据的产品核心关注点，主要是为了适应当下大数据场景中常见的异构数据分析面临的挑战。
“在搜索过程中还涉及到投影计算，过滤和投影是计算非常重的，如果这两个计算的性能不好，就会影响整个SQL语句执行的效率。“
为此，炎凰数据决定在编译优化层面应用JIT即时编译技术，JIT的主要思想是程序在运行时被编译成代码，不需要提前编译，虽然会牺牲一定的编译速度，但也降低了链接的额外开销。
在SQL查询执行的不同步骤中，执行引擎需要计算表达式，表达式以DAG的形式表示，而JIT编译可以提高表达式在计算时的效率。
在经过调研和选型之后，炎凰数据发现，正好Arrow也提供了表达式优化的工具——Gandiva，“一方面，Gandiva提供了很多内置的表达式库，同时对投影和过滤计算过程都有良好的支持；另外一方面Gandiva在编译优化表达式的时候有优化，进一步计算的效率。”
但Gandiva并不是一个很完美的产品，为此，炎凰数据在这个工具的基础上，对于不满足特定场景的需求进一步进行完善和补全。“比如想在这个library里面添加一个自定义函数接口的时候，相关的注册机制没有完善，就会遇到问题。通常的做法是把这一部分代码建立一个分支，完善后patch到我们的产品里面。但这种做法带来的后果是，经常会随着项目往前发展，带来一些冲突。”
炎凰数据借用了开源的力量，把这部分代码贡献给Arrow开源项目，再从项目的上流分支做一些改进增强，从而解决了这个问题。
JIT即时编译带来的优势非常明显，大大减少了表达式计算在过滤和投影阶段的时间，使得用户查询特别是在涉及大量表达式的时候变得更快。
在具体开发中，炎凰数据实现了很多改造，包括数据类型、高阶函数等方面的支持，以及缓存复用、外部函数注册等机制，这些成果全部贡献给了Arrow项目。
三、push mode：改头换面
数据库的性能优化点不仅在于硬件层面的适配，也在于软件架构中的参与方，也就是数据何时被消费。如果是用户主动，则在用户有消费需求的时候从系统拉取数据进行处理，这被称为pull mode；如果是供应方主动，则不需要关心用户消费时间点，可以提前提取数据、处理数据，把数据以推送的形式提供给用户，这被称为push mode。
pull mode和push mode之间没有说哪个更好，需要结合具体场景来比较。pull mode在查询引擎中是一个很经典的模式，接口简单，从而可以很容易地扩展新功能。但是对于push mode，其技术复杂性更高，不过在新场景支持和效率提升特别是流式数据处理、缓存效率等方面，push mode更加有优势。
”为了实现技术改造，炎凰数据把pull mode相关的所有执行引擎的算子都替换成了push mode的算子，在整个项目中做了大量的脏活累活。“push mode带来了进一步的查询性能提升，“收益非常明显，虽然程度不一，但对查询的提升基本是全面的。”
全方位提升的结果凝聚炎凰数据整个团队的努力，团队也踩了不少坑，“整体模式切换是比较痛苦的过程，因为要去协调整个整个团队的资源，不能影响正常产品功能的发布，也要考虑用户的新需求，同时让用户在老的引擎和新的引擎里面都能够工作。比如有些issue是在产品发布之后才发现的，这就提醒我们在工程排期上多留一些buffer，从而提高容错率。”
四、产品追求：始终如一
列式存储、JIT即时编译以及push mode，一系列的技术优化，最终都是为了用户查询体验的提升，极致的产品追求，反映的是炎凰数据成熟的产品思维，“从终端用户的角度来看，他们不会关心技术具体是怎么做的，只关心查询结果是否能够尽快提供，特别是在大数据量的情况下，这是我们所有产品的落脚点。”
炎凰数据的核心优势在于异构数据的处理，从数据的采集到存储、搜索、可视化都能够有非常好的体验。在产品开发的关键节点也就是核心引擎研发中，炎凰数据始终关注技术发展趋势以及技术生态的支持，并坚持一个原则，“我们在开发的过程中，不同的阶段要给到用户一个相对完整的产品体验，同时也不损耗我们对产品的长远规划。”
炎凰数据当下的技术演进和产品更新的选择，顺应了OLAP技术不断趋同、走向标准化，以及数据平台一体化的趋势。在这个背景下，炎凰数据对竞争优势的理解有着自己的执着，“我们始终如一的追求，都在于对异构化的数据更高效的处理，以及为用户在从采集到可视化的各个层面提供给更好的体验，存储要保证安全，分析要保证快速，可视化要满足分析的需求。只要在各个层面都做的足够优秀，当作为一个一体化产品呈现给用户的时候，它才能够在业内占据一席之地。”
