Database workloads#
OLTP#
OLTP: On-Line Transaction Processing
每次快速的对一个小范围的数据进行读取、更新的操作。
OLAP#
OLAP: On-Line Analytical Processing
OLAP 是用来支持复杂的分析操作，提供决策支持等
HTAP#
Hybrid Transaction + Analytical Processing
一种新的 workload ，将 OLTP 和 OOLAP 结合起来。
Stroage Models#
N-Ary Storage Model (NSM)#
在 n-ary 的存储模式中，DBMS 连续的存储所有的、包含所有 arributes 的 tuple 在一个单独的页面中。
这对于 OLTP 来说是十分理想的。
Advantages:
- 插入，更新，删除非常快
- 对于需要整个
tuple的查询非常友好
Disadvantages:
- 对于需要扫描整个表或者只需要一个属性的查询非常不好
Decompositrion Storage Model (DSM)#
将所有 tuples 中的每个 attribute 单独分出来进行存储
也可以成为 “列存储 (column store)”
对于只读的 OLAP 操作非常友好，尤其是那些只需要扫描部分 attributes 的操作来说。
Advantages:
- 减少 I/O 的浪费
- 更好的进行查询以及将数据进行压缩
Disadvantages:
- 对于单点修改查询更新这些操作比较慢。
为了实现这种操作通常有两种操作方法。
- 为每个属性设置固定的字长，这样我们只需要得到
offset就可以准确的查找到我们所需要的数据 - 一个更为罕见的操作是，使用一个形如
(id : pos)的 tuple 来存储值，表示第id的值存储在pos位置上。
Database Compression#
I/O 是非常耗时的，通常是整个数据库的瓶颈，所以 DBMS 中广泛的采用压缩算法来提高 DBMS 的表现。
通常我们需要在 速度 和 压缩率 之间进行取舍。
压缩颗粒度#
- Block Level
- Tuple Level 对整个
tuple进行压缩 (NSM Only) - Attribute Level
- Columnar Level
Naive Compression#
使用 "general-purpose" 的压缩算法通常也是一种解决办法。不过一旦使用着这种方法之后，DBMS 就不知道我们进行操作的数据是什么，直到解压完。
provided as input:
→ LZO (1996), LZ4 (2011), Snappy (2011),
Oracle OZIP (2014), Zstd (2015)
为了提高速度，我们需要另外的压缩方法，即使是在压缩之后，我们也有办法获取其中的信息来加速。
Columnar Compression#
Run-Length Encoding(RLE)#
可以将一些连续出现在同一列上的值压缩成一个形如(value : pos : num) 的 triplets。
其中:
value表示值pos表示该值的起始位置num表示该值重复的次数
不过该方法可能存在一些缺陷
经过转换后
Bit-Packing Encoding#
一些数据对我们来说是十分冗余的，我们可以通过 Bit-Packing 的方式来减少这些冗余。
将 int64 转换为 int8 大大减少了需要的空间。
不过该方法存在一些缺陷，可能会存在部分信息有不符合 int8 的信息。
因此，我们需要如下的方式进行存储。
不过该方法只能在额外存储信息较少的时候进行使用。
Bitmap Encoding#
当我们每个 attribute 较少的时候，我们可以采用 Bitmap 的方式进行存储。
例如，只存在 F 和 M 两种值的时候，我们就可以是由 01 来表示是或者不是。
Delta Encoding#
在许多情况下，例如室温多少，我们的统计结果里可能存在较为密集的值在一定的范围内。
因此我们通过确定一个值后，往后的所有值都可以通过 delta 的形式存储
Incremental Encoding#
我们通常也可以通过取 前缀 / 后缀 的形式来得到我们的最终结果。
Dictionary Compression#
当一张表中可能存在多个值，且这多个值存在在不同的地方，那么我们就可以通过字典的形式得到这些值所在的位置。
这也是最常用的压缩方法。