Kylin、Druid、ClickHouse核心技术对比

Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。

Kylin

1. Kylin数据模型

Kylin的数据模型本质上是将二维表（Hive表）转换为Cube，然后将Cube存储到HBase表中，也就是两次转换。

第一次转换，其实就是传统数据库的Cube化，Cube由CuboId组成，下图每个节点都被称为一个CuboId，CuboId表示固定列的数据数据集合，比如“AB”两个维度组成的CuboId的数据集合等价于以下SQL的数据集合：

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

第二次转换，是将Cube中的数据存储到HBase中，转换的时候CuboId和维度信息序列化到rowkey，度量列组成列簇。在转换的时候数据进行了预聚合。下图展示了Cube数据在HBase中的存储方式。

2. Kylin索引结构

因为Kylin将数据存储到HBase中，所以kylin的数据索引就是HBase的索引。HBase的索引是简化版本的B+树，相比于B+树，HFile没有对数据文件的更新操作。

HFile的索引是按照rowkey排序的聚簇索引，索引树一般为二层或者三层，索引节点比MySQL的B+树大，默认是64KB。数据查找的时候通过树形结构定位到节点，节点内部数据是按照rowkey有序的，可以通过二分查找快速定位到目标。

3. Kylin小结

适用于聚合查询场景；因为数据预聚合，Kylin可以说是最快的查询引擎（group-by查询这样的复杂查询，可能只需要扫描1条数据）；Kylin查询效率取决于是否命中CuboId，查询波动较大；HBase索引有点类似MySQL中的联合索引，维度在rowkey中的排序和查询维度组合对查询效率影响巨大；所以Kylin建表需要业务专家参与。

Druid

1. Druid数据模型

Druid数据模型比较简单，它将数据进行预聚合，只不过预聚合的方式与Kylin不同，Kylin是Cube化，Druid的预聚合方式是将所有维度进行Group-by，可以参考下图：

2. Druid索引结构

Druid索引结构使用自定义的数据结构，整体上它是一种列式存储结构，每个列独立一个逻辑文件（实际上是一个物理文件，在物理文件内部标记了每个列的start和offset）。对于维度列设计了索引，它的索引以Bitmap为核心。

下图为“city”列的索引结构：

首先将该列所有的唯一值排序，并生成一个字典，然后对于每个唯一值生成一个Bitmap，Bitmap的长度为数据集的总行数，每个bit代表对应的行的数据是否是该值。Bitmap的下标位置和行号是一一对应的，所以可以定位到度量列，Bitmap可以说是反向索引。同时数据结构中保留了字典编码后的所有列值，其为正向的索引。

那么查询如何使用索引呢？以以下查询为例：

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

1. city列中二分查找dictionary并找到’bj’对应的bitmap

2. 遍历city列，对于每一个字典值对应的bitmap与‘bj’的bitmap做与操作

3. 每个相与后的bitmap即为city=’bj’查询条件下的site的一个group的pv的索引

4. 通过索引在pv列中查找到相应的行，并做agg

5. 后续计算

3. Druid小结

Druid适用于聚合查询场景但是不适合有超高基维度的场景；存储全维度group-by后的数据，相当于只存储了Kylin Cube的Base-CuboID；每个维度都有创建索引，所以每个查询都很快，并且没有类似Kylin的巨大的查询效率波动。

ClickHouse

1. Clickhouse索引结构

此处只讨论MergeTree引擎。

因为Clickhouse数据模型就是普通二维表，这里不做介绍，只讨论索引结构。整体上Clickhouse的索引也是列式索引结构，每个列一个文件。

Clickhouse索引的大致思路是：

1. 首先选取部分列作为索引列，整个数据文件的数据按照索引列有序，这点类似MySQL的联合索引

2. 其次将排序后的数据每隔8194行选取出一行，记录其索引值和序号，注意这里的序号不是行号，序号是从零开始并递增的，Clickhouse中序号被称作Mark’s number

3. 然后对于每个列（索引列和非索引列），记录Mark’s number与对应行的数据的offset。

下图中以一个二维表（date, city, action）为例介绍了整个索引结构，其中（date,city）是索引列。

那么查询如何使用索引呢？以以下查询为例：

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

1. 二分查找primary.idx并找到对应的mark’s number集合（即数据block集合）

2. 在上一步骤中的block中，在date和city列中查找对应的值的行号集合，并做交集，确认行号集合

3. 将行号转换为mark’s number和offset in block（注意这里的offset以行为单位而不是byte）

4. 在action列中，根据mark’s number和.mark文件确认数据block在bin文件中的offset，然后根据offset in block定位到具体的列值。

5. 后续计算

该实例中包含了对于列的正反两个方向的查找过程。

反向：查找date=toDate(2020-01-01) and city=’bj’数据的行号；

正向：根据行号查找action列的值。

对于反向查找，只有在查找条件匹配最左前缀的时候，才能剪枝掉大量数据，其它时候并不高效。

2. Clickhouse小结

MergeTree Family作为主要引擎系列，其中包含适合明细数据的场景和适合聚合数据的场景；Clickhouse的索引有点类似MySQL的联合索引，当查询前缀元组能命中的时候效率最高，可是一旦不能命中，几乎会扫描整个表，效率波动巨大；所以建表需要业务专家，这一点跟Kylin类似。

总结

• Kylin、Druid只适合聚合场景，ClickHouse适合明细和聚合场景

• 聚合场景，查询效率排序：Kylin > Druid > ClickHouse

• Kylin、ClickHouse建表都需要业务专家参与

• Kylin、ClickHouse查询效率都可能产生巨大差异

• ClickHouse在向量化方面做得的最好，Druid少量算子支持向量化、Kylin目前还不支持向量化计算

作者：jackywoo

来源：http://www.jackywoo.cn/kylin-druid-clickhouse-comparing/

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