这可能是最轻量级的列存技术了
列式存储是提高数据分析计算性能的重要手段。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少，采用列存就只读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。而且，同一列数据往往是同一类型的，甚至有些情况取值都很接近，这样的一批数据连续存储，通常可以实施更高效的数据压缩。
但是，在实际应用中搭建一个列式数据仓库太复杂了。常用的轻量级数据库，比如 Mysql 都不支持列存。列式存储大都存在于大型 MPP 数据库中。Hadoop 也提供了列存文件格式，比如 parquet、orc 等，但仍要借助复杂的环境（Hadoop 或 spark）才能工作，架构过于沉重，虽然软件本身是开源免费的，但整体应用成本还是很高。
那么，有没有不需要繁复架构的轻量级列存技术？
开源计算引擎 esProc 的 ctx 文件就是一种很轻的列存技术。esProc 提供了简捷的编程语言 SPL 用于操作 ctx 文件。
用 SPL 可以把来自各种数据源的数据转成 ctx 实现列存，也可以把 ctx 转成其他数据源。以常见的 csv 和数据库为例：
A |
B |
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1 |
/csv to ctx |
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2 |
=T@c("orders.csv").sortx(O_ORDERKEY) |
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3 |
=file("orders.ctx").create@y(#O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_TOTALPRICE,O_ORDERDATE,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT) |
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4 |
=A3.append(A2) |
=A3.close() |
5 |
/ctx to csv |
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6 |
=file("orders_new.csv").export@tc(T@c("orders.ctx")) |
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7 |
/DB to ctx |
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8 |
=connect("demo") |
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9 |
=A8.cursor("select ORDERID,CLIENT,SELLERID,AMOUNT,ORDERDATE from sales order by ORDERID") |
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10 |
=file("sales.ctx").create@y(#ORDERID,CLIENT,SELLERID,AMOUNT,ORDERDATE) |
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11 |
=A10.append(A9) |
=A10.close() |
12 |
/ctx to DB |
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13 |
=A8.execute(T@c("sales.ctx"),"insert into sales (ORDERID,CLIENT,SELLERID,AMOUNT,ORDERDATE) values(?,?,?,?,?)",#1,#2,#3,#4,#5) |
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14 |
>A8.close() |
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列存文件的使用相对行存文件要稍复杂些，需要事先确定数据结构并创建相应的索引区才能写入数据，但在 SPL 支持下，这些代码仍然非常简单。
列存通常用于存储较大数据量，所以这些示例代码都使用了游标，ctx 也可以很好地支持以游标方式流式读写数据。
SPL 还为 ctx 提供了强大的计算能力，支持分段并行：
A |
B |
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1 |
=file("orders.ctx").open().cursor@m(O_ORDERKEY,O_CUSTKEY;between(O_ORDERDATE,date(1996,1,1):date(1996,1,31))) |
/过滤 |
2 |
=file("orders.ctx").open().cursor@m(O_ORDERDATE,O_TOTALPRICE).groups(O_ORDERDATE;sum(O_TOTALPRICE):all,max(sum(O_TOTALPRICE)):max) |
/分组汇总 |
3 |
=file("orders.ctx").open().cursor@m(O_CUSTKEY;[2,3,5,8].contain(O_CUSTKEY)).total(icount(O_CUSTKEY)) |
/去重计数 |
4 |
=file("orders.ctx").open().cursor@m(O_ORDERKEY,O_TOTALPRICE;![20,31,55,86].contain(O_CUSTKEY)).total(top(-10;O_TOTALPRICE)) |
/TOP N |
5 |
= T("customer.btx").keys(C_CUSTKEY) |
/外键关联 |
6 |
=file("orders.ctx").open().cursor@m(O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_TOTALPRICE).switch(O_CUSTKEY,A5) |
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7 |
=file("customer.ctx").open().cursor@m(C_CUSTKEY,C_ACCTBAL) |
/主键关联 |
8 |
=file("customer_info.ctx").open().cursor(CI_CUSTKEY,FUND;;A7) |
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9 |
=joinx(A7:c, C_CUSTKEY;A8:ci,CI_CUSTKEY) |
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10 |
=A9.new(c.C_ACCTBAL+ci.FUND:newValue) |
cursor 函数加上 @m 选项，就表示对 ctx 分段进行多线程并行计算，非常简单易用。
代码中文件对象 file("orders.ctx") 可以定义一次反复使用。不过游标只能计算一次，每次计算都要定义新的游标。
分段是并行计算的前提。业界普遍采用的分块列存方案，只有在总数据量很大时才有性能上的意义，一般要达到单表十亿记录、空间约在百 G 左右。规模较小的数据量就不容易获得并行计算的性能提升。ctx 采用了自创的倍增分段方案，很小的数据量且在不断追加的过程中，都可以获得良好的分段效果，保证并行计算的性能提升。
除了倍增分段，ctx 还内置了很多高性能存储方案。比如列存很难实现索引，而 ctx 使用独有的序号机制克服了这个困难。再如 ctx 利用有序存储机制，让同一列的相同值连续存放，进一步提高了列存压缩效率。
经过对比测试，ctx 读取性能几乎比 ORC 快了一倍，更是远远超过了 Parquet：
详细的测试过程和结论参见乾学院：esProc 组表，ORC，Parquet 的对比。
esProc SPL 非常轻，集成开发环境 IDE 即装即用，无需像 Hadoop 那样配置各种环境，更不需要集群：
esProc 提供了标准 JDBC 驱动，使得 ctx 很容易嵌入应用，只要将 esProc 核心 jar 包和配置文件放到 Java 应用的类路径中，ctx 文件和编写好的 SPL 脚本（比如 compute.splx）放到配置好的目录就可以调用了：
…
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
st =con.prepareCall("call computeCtx()");
st.execute();
ResultSet set = st.getResultSet();
…
对于相同的计算逻辑，SPL 代码量会比 Java 少很多。可以用 SPL 脚本实现 ctx 相关的各种复杂计算，前端应用只要接收计算结果然后展现出来就可以了。
esProc 核心 jar 包非常小，只有不到 100MB。
在报表类应用中，非常适合用 ctx 来缓存报表数据，能够获得专业列存数仓的计算性能，也不必安装配置 MPP 或 Hadoop/spark 这种重量级的产品。
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