Pilosa使用入门

2022-05-20 08:26:05 浏览数 (1)

Pilosa简介

Pilosa是一款开源的分布式索引，主要是为了查询速度和水平伸缩性而设计的。如果数据规模在数十亿，并且有上百万的属性值，那么就可以考虑使用Pilosa解决这些问题：哪些属性最常见？哪些数据对象拥有特定的某些属性？哪些属性组会经常一起出现？等等类似的问题。

Pilosa数据模型

Pilosa的核心结构是一个boolean矩阵。如下所示，是一个基本的数据模型图，从图中我们可以看到有index、field、shard等entity：

为了方便理解，我们将传统数据库的相关概念与Pilosa的进行了映射对比，详细内容如表格所示：

我们可以结合这两个图来看下，Pilosa中各个entity的含义：

  • Index，表示一组数据的命名空间，类似关系表的Table，但是具体含义也不太一样，下面会有例子进行说明。不同index之间的数据不能进行交叉查询；
  • Column，列id是一个连续递增的整数，对于index中的所有字段都是公用的，一个列通常对应于关系表中的一行记录，例如数据模型中的第二列，就代表某行记录在字段A的row0和row10、字段B的row3都有值，而其他的情况无值；
  • Row，行id是一个连续的整数，在每个字段内公用。每一行就表示字段的一种属性值，例如性别字段，通常就是有男／女两行；
  • Field，对应关系表的一个字段，上面也说过了，字段的每一行都代表关系字段的一种属性值。
  • Ranked，可以在创建字段的时候设置rank字段，这样在生成bitmap的时候时候就会按行id维护对列计数的排序缓存，有助于提升TopN的查询速度，如图所示：
  • LRU，LRU缓存会记录最近被访问的行，如下所示：
  • Time Quantum，如果在字段上设置了时间量选项，Pilosa就会创建额外的视图，这些视图允许对指定范围的行进行向下查询，下面会在具体的字段类型中再详细说明；
  • Shard，索引的数据会被分成若干分片（之前叫slices），每个分片都保存固定数量的列，对应关系表中即为固定数量的记录数据（从基本模型图可以看到，0～1023列位于分片0、1024～2047位于分片1，以此类推）。
字段类型
  • Set，Pilosa的默认字段类型，表示一个行和列的标准二进制矩阵，矩阵中的每一行代表一个字段的值，下面的例子就是在repository下创建了一个“info”字段，并且带有100000条记录的排序：
代码语言：javascript复制
curl localhost:10101/index/repository/field/info   
     -X POST   
     -d 
'{"options": {"type": "set", "cacheType": "ranked", "cacheSize":100000}}'
  • Int，用于存储整数值，与索引中的其他字符共享相同的列，但是该字段的值必须位于创建字符时指定的最小值和最大值之间。下面的例子就是创建了一个quantity字段，并且范围是从-1000到2000：
代码语言：javascript复制
curl localhost:10101/index/repository/field/quantity   
     -X POST   
     -d '{"options": {"type": "int", "min": -1000, “max”:2000}}'
  • Time，该字段类似于set，但是除了行和列的信息之外，还会额外存储每个位的时间值到定义的粒度。下面的例子就是创建了一个event字段，并且定了时间量为YMD，即支持查询范围到天级别：
代码语言：javascript复制
curl localhost:10101/index/repository/field/event   
     -X POST   
     -d '{"options": {"type": "time", "timeQuantum": "YMD"}}'

使用了time类型的字段之后，会为每个定义的时间段产生数据视图，对于以下的Set()就会产生对应的数据视图：

代码语言：javascript复制
Set(3, A=8, 2017-05-18T00:00)
Set(3, A=8, 2017-05-19T00:00)
  • Mutex，该字段与set字符类似，区别在于要求每列的行值必须互斥，即每一列只能对该字段设置一个值，如果更新了互斥字段上的列值，则先前的字段值会被清除。
  • Boolean，该字段与mutex字段类似，只识别true和false。

使用方式

pilosa import

我们以官方的一个例子来介绍如何使用Pilosa的import命令将普通的数据导入到Pilosa中进行查询，这个名为“Star Trace”的示例，统计了1000个github上最流行的包含“go”关键字的项目，如下所示是两个测试表的原始结构：

表名

列名

类型

stargazer

user_id

INT

stargazer

repo_id

INT

stargazer

ts

STRING

language

language_id

INT

language

repo_id

INT

可以通过如下两条命令下载stargazer.csv和language.csv：

代码语言：javascript复制
curl -O https://raw.githubusercontent.com/pilosa/getting-started/master/stargazer.csv
curl -O https://raw.githubusercontent.com/pilosa/getting-started/master/language.csv

要将这些数据导入到pilosa中，并生成相应的bitmap，我们首先需要在pilosa中新建相应的index以及field，具体的操作可以参考官方文档，相应的成员变量如下所示：

变量名称

变量类型

数据类型

repository

index

/

stargazer

field

set

language

field

time

然后我们就可以通过如下命令，将数据导入到pilosa中： 导入完成之后，我们就可以直接使用pilosa的语法进行查询，下面我们列举了一些pilosa和impala在某些查询场景下的SQL对比：

代码语言：javascript复制
pilosa import -i repository -f stargazer stargazer.csv
pilosa import -i repository -f language language.csv

1.编程语言使用Top5 Impala SQL：

代码语言：javascript复制
select lang_id,count(1) c from language 
group by lang_id order by c desc limit 5;

Pilosa SQL：

代码语言：javascript复制
TopN(language, n=5)

在两个系统中执行的结果分别如下所示，我们可以看到，两个查询的结果是一致的：

2. user_id为14和19的用户，同时标记了的项目，且项目使用的编程语言id为1 Impala SQL：

代码语言：javascript复制
select a.repo_id from stargazer a,stargazer b,language c   
where a.user_id=14 and b.user_id=19 and c.lang_id=1   
and a.repo_id=b.repo_id and a.repo_id=c.repo_id;

Pilosa SQL：

代码语言：javascript复制
Intersect(
    Row(stargazer=14),
    Row(stargazer=19),
    Row(language=1))

在两个系统中执行的结果分别如下所示，我们可以看到，两个查询的结果是一致的：

pdk kafka

Pilosa提供了一个PDK（Pilosa Dev Kit），通过该工具我们可以直接从kafka中读取数据，存入Pilosa中进行查询，该工具还提供了其他的一些用例，后续我们也会提到。这里我们就需要用到kafkagen和kafka这两个命令，主要工作流程如下图所示：pdk kafkagen向kafka中写入测试数据，pdk kafka从kafka中读入数据，按照相应的映射存储到Pilosa中。相关流程图如下所示，图片来自PDK源码：

测试环境准备：

  1. 下载confluent全家桶，然后依次部署zookeeper、kafka、schema registry、kafka rest proxy、console center；
  2. 安装并启动pilosa服务，编译安装pdk； 准备完成之后，我们就可以通过如下命令向kafka写入测试数据，然后将数据写入Pilosa中：
代码语言：javascript复制
pdk kafkagen -t pilosa_test  
pdk kafka -t pilosa_test -n pilosa_test -p localhost:10101

我们将数据写入了测试kafka名为pilosa_test的topic，然后将读取到Pilosa中名为pilosa_test的index，执行成功后，我们就可以看到Pilosa中已经生成了相应的index和filed。我们通过kafka的control center可以看到测试数据对应的schema：

截图中对应kafka数据的字段在Pilosa中的对应的filed为：

Field

Type

CACHE SIZE

MIN/MAX

timestamp

set

100000

/

geoip-time_zone

set

100000

/

geoip-longitude

int

/

-9223372036854776000,9223372036854776000

我们可以看到，kafka中的每个字段，Pilosa都会根据类型构建相应的filed，如果碰到多层嵌套的情况，就会按照路径往下搜索，直到达到该字段为止，以这个全路径的名称来作为Pilosa的字段名称。然后我们就可以通过Pilosa的SQL进行相应的查询分析了。

Pilosa的多表关联计算

多表关联计算是一种非常常见的SQL计算，在进行数据分析的时候时候，常常会需要将订单表与其他几个货品表、用户表等进行关联，筛选出符合条件的数据，Pilosa中同样也提供了一个类似的示例，即Star Schema Benchmark（以下简称SSB），这是一个数据库查询性能的测试，涉及到的都是零售相关的表，是一个典型的星型模式，各个表之间的关系如下所示：

图中一共有5张表，我们在关系表中可以直接使用JOIN关键字来进行关联查询，例如：

代码语言：javascript复制
select sum(lo_extendedprice*lo_discount) as revenue  
from lineorder, dwdate  
where lo_orderdate = d_datekey  
and d_year = 1993  
and lo_discount between 1 and 3  
and lo_quantity < 25;

在Pilosa中，可以通过pdk ssb来构造SSB测试的Pilosa版本，详细过程这里就不再赘述，可以参考官网介绍：Pilosa的零售分析和SSB基准测试。构造完成之后，我们就可以通过如下的SQL来实现上述关系表的SQL结果：

代码语言：javascript复制
Sum(    
  Intersect(    
    Row(lo_year = 1993),    
    Row(lo_discount >= 1),    
    Row(lo_discount <= 3),    
    Row(lo_quantity < 25)    
  ),field=lo_revenue_computed)

关于Pilosa重写的SSB的Query，可以参考官方提供的ssb-demo，里面的query.go文件中包含所有的Query。我们通过对比两个以上两个SQL可以看到，loextendedpricelodiscount在Pilosa中被替换成了lorevenuecomputed这个字段。我们在使用pdk ssb导入SSB数据到pilosa的时候，pdk在内部做了这样一个转换，Pilosa对于这种表达式计算需要预先定义好，这点跟kylin有点类似。关于从关系表到Pilosa的字段映射可以参考pdk的源码，以下是部分字段的转换代码：

代码语言：javascript复制
m.index.AddValue("lo_quantity", col, int64(rec.lo_quantity))
m.index.AddValue("lo_extendedprice", col, int64(rec.lo_extendedprice))
m.index.AddValue("lo_discount", col, int64(rec.lo_discount))
m.index.AddValue("lo_revenue", col, int64(rec.lo_revenue))
m.index.AddValue("lo_supplycost", col, int64(rec.lo_supplycost))

revenueComputed := int64(float64(rec.lo_extendedprice) * float64(rec.lo_discount) * 0.01)
m.index.AddValue("lo_revenue_computed", col, revenueComputed)
profitComputed := uint32(rec.lo_revenue) - rec.lo_supplycost
m.index.AddValue("lo_profit", col, int64(profitComputed))

我们通过上述代码可以看到，lo_revenue_computed和lo_profit这种都是多个字段经过表达式计算之后的结果，在进行Query重写的时候，将SSB原生Query中的表达式替换为对应的字段即可。 由于Pilosa无法跨index进行交叉查询，因此我们将SSB数据导入的时候，会将相关的字段都放到一个index中，所以在最开始的时候，就提到了，index跟传统关系表的含义也不完全一样。事实证明，Pilosa对于这种星型模式还是非常适合的，但是我们通过上述例子可以看到，对于某个实际使用场景，我们需要设计相应的模型，并定义好相应的字段，然后将数据导入到Pilosa中，才能进行正常的查询分析。所以，在一般业务场景下，可能使用kafka导入的方式相对比较合理。

kafka sql 数据库

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