从Dremel和Impala的学习引申出了SQL查询的并行执行问题，于是借此机会深入学习一下关系数据库以及关系代数的并行计算。
Speedup和Scaleup
Speedup指用两倍的硬件换来一半的执行时间。
Scaleup指两倍的硬件换来同等时间内执行两倍的任务。
但往往事情不是那么简单，两倍的硬件也会带来其他问题：
- 更多CPU带来的长启动时间和通信开销，
- 以及并行计算带来的数据倾斜问题
多处理器架构
共享内存：任意CPU都能访问任意的内存(全局共享)和磁盘。
- 优点是简单，
- 缺点是扩展性差，可用性低。
共享磁盘：任意CPU都能访问任何的磁盘，但是只能访问自己的主存。
- 优点是可用性和扩展性比较好，
- 缺点是实现复杂以及潜在的性能问题。
不共享：任意CPU都只能访问自己的主存和磁盘。
- 优点也是扩展性和可用性，
- 缺点是实现复杂以及复杂均衡。
混合型：系统整体上是shared nothing架构，但结点内部可能是其他架构。
- 这样就混合了多种架构的优点。
数据分区
数据分区的目的就是：让数据库能够并行地读写数据，最大程度地挖掘I/O的潜力。
常见的分区算法有：round-robin、范围索引、哈希。
关系运算并行化
关系代数自身的属性允许关系操作的并行化。
并行查询处理主要分为四步：
- 翻译：将关系代数表达式翻译成查询树。
- 优化：重排join顺序，并选择不同join算法来最小化执行开销。
- 并行：将查询树转换成物理操作树，并加载到处理器。
- 执行：并行运行最终的执行计划。
首先将一条SQL语句翻译成查询树。
然后根据表大小、索引等情况，重新排列join顺序，并选择合适的算法。
关于join算法，常见的有以下几种：
- Nested Loop join：思路很简单，相当于两层循环遍历，外层是驱动表，返回满足关联条件的行。
适用于驱动表小(经过条件过滤后)，而被驱动表上join字段有索引的情况。在两表都很大时效率很差。
for each row R1 in the outer table
for each row R2 in the inner table
if R1 joins with R2
return (R1, R2)
- Sort-merge join：思路也很简单，就是按join字段排序，然后进行归并排序。
当join字段存在重复值时，相当于每个重复值形成了一个分区。Join字段是否排序和重复值的多少决定了sort-merge的效率。
适用于两表都很大的情况，尤其当join字段上存在聚集索引时(相当于已经排好序了)，效率很高。算法主要消耗在磁盘上。
- Hash join：类似于存在重复值情况时的sort-merge，只不过是人为的使用哈希函数进行分区。
思路是扫描小表建立哈希表(build阶段，小表也叫build表)，然后逐行扫描大表进行比较(probe阶段，大表也叫probe表)。
适用于两表都很大又没有索引的情况，限制是只适用于等值连接。算法主要消耗在CPU上。
- 此外，对于子查询还有semi join和anti join等算法。
最后将查询树变成物理操作树，也就是真正的执行计划。
然后根据集群的资源情况，调度到合适的结点上进行并行计算。
五大存储模型
昨天跟一同事讨论Sybase是不是关系型数据库，同事说Sybase是列式存储，应该属于NoSQL，我一直的记忆Sybase是关系型数据库，后来专门去查了资料，才发现同事所说的Sybase IO是列式存储;而我说的是Sybase SQL Server，是关系型数据库。网上看到这篇文章，算是对几种数据库模型补补课。
数据库市场需要细分，行式数据库不再满足所有的需求，而有很多需求需要通过内存数据库和列式数据库解决，列式数据库在数据分析、海量存储、BI这三个领域有自己独到。
1. 关系型数据库(行式数据库) MySQL Sybase Oracle
定义：关系模型使用记录（行或者元祖）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。
- 表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。
- SQL是专门的查询语言，提供相应的语法查找符合条件的记录，如表联接（Join）。
- 表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。
存储格式：行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。
例如以下的一个表：
| EmpId | Lastname | Firstname | Salary |
|---|---|---|---|
| 1 | Smith | Joe | 40000 |
| 2 | Jones | Mary | 50000 |
| 3 | Johnson | Cathy | 44000 |
1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;
特点:
- 据以行相关的存储体系架构进行空间分配，
- 主要适合与小批量的数据处理，
- 常用于联机事务型数据处理。
不能满足后面三个需求：
- 对数据库高并发读写要求，
- 对海量数据的高效率存储和访问需求，
- 对数据库高可扩展性和高可用性。
一句话不适合分布式、高并发和海量。
2. 列式存储 Sybase IQ, C-Store, Vertica，Hbase
定义：什么是列式数据库?列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库。
- 列式存储以流的方式在列中存储所有的数据，
- 主要适合与批量数据处理和即席查询。
存储格式 ：
列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，以此类推。
1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000;
特点：
- 包括查询快，由于查询需要读取的blocks少；
- 数据压缩比高，正因为同一类型的列存储在一起。
- Load快。
- 简化数据建模的复杂性。
- 但是插入更新慢，不太适合数据老是变化，它是按列存储的。
这时候你就知道它适做DSS（决策支持系统），BI的优秀选择，数据集市，数据仓库，它不适合OLTP。
Examples are Sybase IQ, C-Store, Vertica, VectorWise,MonetDB, ParAccel, and Infobright.
3. 键值存储 Cassandra, Hbase, Bigtable
即Key-Value存储，简称KV存储。
- 它是NoSQL存储的一种方式。
- 它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。
- KV存储非常适合不涉及过多数据关系、业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL数据库存储拥有更好的读写性能。
典型例子 Sorted String Table即SSTable。
其实STL 库中map和hash_map, JAVA中hash_table, hash_map就是键值存储。
-
- 但是他们值只支持内存操作，
- 而且map的查询效率太低，
- 关键是他们只是简单的数据结构，
- 不能实现较大规模存储和分布式,
- 而且数据的修改效率比较低。
而SSTalbe就解决了这些问题。
键值存储实际是分布式表格系统的一种。
分布式key-value 系统有cassandra, hbase, bigtable etc
注：其实Hbase也属于列式存储
4. 文档存储
文档存储支持对结构化数据的访问，不同于关系模型的是，文档存储没有强制的架构。
事实上，文档存储以封包键值对的方式进行存储。
- 在这种情况下，应用对要检索的封包采取一些约定，
- 或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合，以管理数据。
与关系模型不同的是，文档存储模型支持嵌套结构。
例如，文档存储模型支持XML和JSON文档，字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。
文档存储模型也支持数组和列值键。
与键值存储不同的是，文档存储关心文档的内部结构。
- 这使得存储引擎可以直接支持二级索引，从而允许对任意字段进行高效查询。
- 支持文档嵌套存储的能力，使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力，XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。
MongoDB 对SQL 和ACID 支持的比较全面的数据库了。不过， 比较多的还是介绍日志的采集和存储，小文件的分布式存储，类似互联网微博应用的数据存储等方面的内容。
5.图形数据库
图形数据库存储顶点和边的信息，有的支持添加注释。
图形数据库可用于对事物建模，如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB（Internet MovieDatabase）站点的内容就组成了一幅复杂的图像，演员与电影彼此交织在一起。
图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径，或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。
