背景

论文 Brighthouse: AnAnalytic Data Warehouse for Ad-hoc Queries，VLDB 2008

brighthouse是一个面向列的数据仓库，在列存储和压缩数据方面，数据压缩比达到10：1。其核心Knowledge Grid（知识网格）层，即一个能自动调节、所存出具特别小的元数据层，替代了索引的功能，提供了数据过滤、统计信息表达、实际数据位置信息等内容，让brighthouse可以作为一个分析型的数据仓库，，达到ad-hoc查询的速度。Knowledge Grid层介入的是query优化和执行阶段，减少数据读入量和解压缩开销。

这篇论文中的brighthouse就是商业数据仓库infobright。

介绍

面向列的架构比较适合分析型数据仓库，面向行的架构比较适合OLTP系统。brighthouse是面向列的。

Knowledge Gird是一个data about data的思路，提供一些类似数据的统计信息，来帮助query优化和执行阶段取得想要的数据，这是brighthouse设计最核心的部分。从层次上说，介于query优化、执行层和数据(压缩)存储层之间。而且Knowledge Grid存储的元数据非常小，完全可以存在内存里。

Knowledge Grid由Knowledge Nodes组成，每个Node上记录了压缩数据的元数据信息，这些实际数据存储在Data Packs里，数据量比较庞大，是按列存的，不做分区(这部分信息由Knowledge Node维护)，且压缩过。所以Data Packs相当于代表了brighthouse的数据存储模型，而Knowledge Grid类似元数据层。

架构和模块

架构图：

灰色部分是mysql原有的模块，白色与蓝色部分则是 infobright自身的。

跟mysql一样的两层结构，上面的逻辑层处理查询逻辑，下面的是存储引擎。

通过这张图主要说明几个部分，数据导入导出、DataPack、Knowledge Grid、优化和执行。

逻辑层右端的loader与unloader是infobright的数据导入导出模块，是一个独立的服务。

存储层最底层是Data Pack。每一个Pack装着某一列的64K个元素，所有数据按照这样的形式打包存储，DataPack根据不同数据类型采用不同的压缩算法，压缩比很高。

Knowledge Grid里面包含两类结点：

每个Data Pack Node对应一个Data Pack，存储一些统计信息，如min, max, avg, null的个数，总个数等；

Knowledge Node存储了一些更高级的统计信息，以及与其它表的连接信息，这里面的信息有些是数据载入时已经算好的，有些是随着查询进行而计算的，所以说是带自动化的。

Knowledge Grid里面还存了这样几种数据信息。

1.  Histograms(HISTS)，为数字型的列创建的柱状图。以二进制的方式存。

2.  Character Maps(CMAPS)，为字母型的列创建的信息，比如String里面各个字母出现的情况。

3.  Pack-to-Packs，这部分是为join型的操作准备的，关联了两张table的某条件下两个column值。

应用方面，

HISTS适合between语句，因为柱状图表达了最大，最小，range内分别的信息。

CMAPS适合LIKE语句，因为是和字母相关的。

Pack-to-Packs适合join操作，为join操作提供适合条件的对应table的Row编号。

以上大致说明了几张数据统计信息表示和适合的场景。

query优化和执行方面，参考了粗糙集的思路来设计，把数据分为相关，不相关，怀疑三种类型，对应正向region，负向region和boundary region。

总结

Infobright作为开源的MySQL数据仓库解决方案，引入了列存储方案，高强度的数据压缩，优化的统计计算等内容，本文是摘抄了infobright论文里最重要的设计点，KnowledgeGird是infobright设计上的核心。

全文完 :)