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gydtep · 发表于 2022-9-23 14:05:59

将其转换为一维数组来存储，在后续计算时只需要遍历该一维数组结构即可以完成运算。由于消除了树形迭代器模型中的递归过程，计算效率更高。同时该方法对计算过程提供简洁的抽象，将数据和计算过程分离，天然适合并行计算。

gydtep · 发表于 2022-9-24 14:34:22

更低的成本，用户可以非常方便的指定哪些列甚至一张表哪个范围的存储为列存格式用于分析。全量数据继续以行存存储。

gydtep · 发表于 2022-9-24 15:48:53

管理运维方便，用户无需关注数据在两套系统之间同步及数据一致性问题。
PolarDB 采用了和Oracle/Sql Server等商用数据库类似的行列混合存储技术，我们称之为In-Memory Column Index：

gydtep · 发表于 2022-9-26 08:36:26

如Oracle (In-Memory Column Store）/Sql Server(In Memory Column index）/DB2（BLU)等。如TiDB等只能通过将多副本集群中的一个副本调整为列存来支持HTAP需求。

gydtep · 发表于 2022-9-27 08:41:52

传统MySQL的表达式计算体系以一行为一个单位的逐行运算，一般称其为迭代器模型实现。由于迭代器对整张表进行了抽象，整个表达式实现为一个树形结构，其实现代码易于理解，整个处理的过程非常清晰。

gydtep · 发表于 2022-9-27 17:51:35

列存实现为二级索引的另一个好处是执行器的工程实现非常简单，在MySQL中已经存在覆盖索引的概念，即一个查询所需要的列都在一个二级索引中存储，则可以直接利用这个二级索引中的数据满足查询需求

gydtep · 发表于 2022-9-27 18:07:13

则可以直接利用这个二级索引中的数据满足查询需求，使用二级索引相对于使用Primary Index可以极大减少读取的数据量进而提升查询性能。

gydtep · 发表于 2022-9-28 10:15:41

在一个表上建立列索引之后，所有的更新事务将会同步更新行存和列存数据，以保证二者的事务一致性。下图演示了在IMCI功能关闭和开启之间的差异性。

gydtep · 发表于 2022-9-29 08:41:42

PolarDB MySQL是因云而生的一个数据库系统, 除了云上OLTP场景，大量客户也对PolarDB提出了实时数据分析的性能需求。对此PolarDB技术团队提出了In-Memory Column Index(IMCI）的技术方案，在复杂分析查询场景获得的数百倍的加速效果。

gydtep · 发表于 2022-9-29 17:58:13

三家领先的商用数据库厂商，均同时采用了行列混合存储结合内存计算的技术路线，这是有其底层技术逻辑的：列式存储由于有更好的IO效率(压缩,DataSkipping,列裁剪)以及CPU计算效率(Cache Friendly),