導讀：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文嘗試從資料模型和索引結構兩個角度，分析這幾個引擎的核心技術，並做簡單對比。在閱讀本文之前希望能對Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。

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Kylin資料模型

Kylin的資料模型本質上是將二維表（Hive表）轉換為Cube，然後將Cube儲存到HBase表中，也就是兩次轉換。

第一次轉換，其實就是傳統資料庫的Cube化，Cube由CuboId組成，下圖每個節點都被稱為一個CuboId，CuboId表示固定列的資料資料集合，比如“ AB” 兩個維度組成的CuboId的資料集合等價於以下SQL的資料集合：

select A, B, sum(M), sum(N) from table group by A, B

第二次轉換，是將Cube中的資料儲存到HBase中，轉換的時候CuboId和維度資訊序列化到rowkey，度量列組成列簇。在轉換的時候資料進行了預聚合。下圖展示了Cube資料在HBase中的儲存方式。

02

Kylin索引結構

因為Kylin將資料儲存到HBase中，所以kylin的資料索引就是HBase的索引。HBase的索引是簡化版本的B+樹，相比於B+樹，HFile沒有對資料檔案的更新操作。

HFile的索引是按照rowkey排序的聚簇索引，索引樹一般為二層或者三層，索引節點比MySQL的B+樹大，預設是64KB。資料查詢的時候通過樹形結構定位到節點，節點內部資料是按照rowkey有序的，可以通過二分查詢快速定位到目標。

Kylin小結：適用於聚合查詢場景；因為資料預聚合，Kylin可以說是最快的查詢引擎（group-by查詢這樣的複雜查詢，可能只需要掃描1條資料）；kylin查詢效率取決於是否命中CuboId，查詢波動較大；HBase索引有點類似MySQL中的聯合索引，維度在rowkey中的排序和查詢維度組合對查詢效率影響巨大；所以Kylin建表需要業務專家參與。

03

Druid資料模型

Druid資料模型比較簡單，它將資料進行預聚合，只不過預聚合的方式與Kylin不同，kylin是Cube化，Druid的預聚合方式是將所有維度進行Group-by，可以參考下圖：

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Druid索引結構

Druid索引結構使用自定義的資料結構，整體上它是一種列式儲存結構，每個列獨立一個邏輯檔案（實際上是一個物理檔案，在物理檔案內部標記了每個列的start和offset）。對於維度列設計了索引，它的索引以Bitmap為核心。下圖為“city”列的索引結構：

首先將該列所有的唯一值排序，並生成一個字典，然後對於每個唯一值生成一個Bitmap，Bitmap的長度為資料集的總行數，每個bit代表對應的行的資料是否是該值。Bitmap的下標位置和行號是一一對應的，所以可以定位到度量列，Bitmap可以說是反向索引。同時資料結構中保留了字典編碼後的所有列值，其為正向的索引。

那麼查詢如何使用索引呢？以以下查詢為例：

select site, sum(pv) from xx where date=2020-01-01 and city='bj' group by site

1. city列中二分查詢dictionary並找到'bj'對應的bitmap

2. 遍歷city列，對於每一個字典值對應的bitmap與'bj'的bitmap做與操作

3. 每個相與後的bitmap即為city='bj'查詢條件下的site的一個group的pv的索引

4. 通過索引在pv列中查詢到相應的行，並做agg

5. 後續計算

Druid小結：Druid適用於聚合查詢場景但是不適合有超高基維度的場景；儲存全維度group-by後的資料，相當於只儲存了KYLIN Cube的 Base-CuboID；每個維度都有建立索引，所以每個查詢都很快，並且沒有類似KYLIN的巨大的查詢效率波動。

05

ClickHouse索引結構（只討論MergeTree引擎）

因為Clickhouse資料模型就是普通二維表，這裡不做介紹，只討論索引結構。整體上Clickhouse的索引也是列式索引結構，每個列一個檔案。Clickhouse索引的大致思路是：首先選取部分列作為索引列，整個資料檔案的資料按照索引列有序，這點類似MySQL的聯合索引；其次將排序後的資料每隔8192行選取出一行，記錄其索引值和序號，注意這裡的序號不是行號，序號是從零開始並遞增的，Clickhouse中序號被稱作Mark’s number；然後對於每個列（索引列和非索引列），記錄Mark’s number與對應行的資料的offset。

下圖中以一個二維表（date, city, action）為例介紹了整個索引結構，其中（date,city）是索引列。

那麼查詢如何使用索引呢？以以下查詢為例：

select count(distinct action) where date=toDate(2020-01-01) and city=’bj’

1. 二分查詢primary.idx並找到對應的mark's number集合（即資料block集合）

2. 在上一步驟中的 block中，在date和city列中查詢對應的值的行號集合，並做交集，確認行號集合

3. 將行號轉換為mark's number 和 offset in block（注意這裡的offset以行為單位而不是byte）

4. 在action列中，根據mark's number和.mark檔案確認資料block在bin檔案中的offset，然後根據offset in block定位到具體的列值。

5. 後續計算

該例項中包含了對於列的正反兩個方向的查詢過程。反向：查詢date=toDate(2020-01-01) and city=’bj’資料的行號；正向：根據行號查詢action列的值。對於反向查詢，只有在查詢條件匹配最左字首的時候，才能剪枝掉大量資料，其它時候並不高效。

Clickhouse小結：MergeTree Family作為主要引擎系列，其中包含適合明細資料的場景和適合聚合資料的場景；Clickhouse的索引有點類似MySQL的聯合索引，當查詢字首元組能命中的時候效率最高，可是一旦不能命中，幾乎會掃描整個表，效率波動巨大；所以建表需要業務專家，這一點跟kylin類似。

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小結

• Kylin、Druid只適合聚合場景，ClickHouse適合明細和聚合場景

• 聚合場景，查詢效率排序：Kylin > Druid > ClickHouse

• Kylin、ClickHouse建表都需要業務專家參與

• Kylin、ClickHouse查詢效率都可能產生巨大差異

• ClickHouse在向量化方面做得的最好，Druid少量運算元支援向量化、Kylin目前還不支援向量化計算。