《大规模分布式存储系统》第11章 质量保证、运维及实践【11.3】

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11.3　应用
& S- C- n) o1 D+ w  W) d" aOceanBase上线两年左右的时间已经接入了30多个业务，线上服务器数量超过
% L6 u- n" q) V. t$ s300台。虽然OceanBase同时支持OLTP以及OLAP应用，但是OceanBase具有一定的适
3 m  B, j9 a. B# ?5 D0 y- c用场景。如果应用总数据量小于200TB，每天更新的数据量小于1TB，且读写压力较
大，单台关系数据库无法支撑，那么，适合采用OceanBase。对于这种应用，
. A* f( }$ h9 H/ g" {OceanBase具有如下优势：
# O+ g2 Z8 w1 ?; U1 W●无须分库分表。OceanBase系统内部自动按照数据范围划分子表，支持子表合
2 G! V# D: a# P  ?+ d并、分裂、复制、迁移，无须应用考虑分库分表以及扩容问题。
0 C# H5 y7 c& A: P●易于使用。OceanBase的使用方式和关系数据库基本一致，且保证强一致性，
2 J6 I7 ?: m! w: V* M5 l7 E从而简化应用。
# m, X- a2 k! x4 @●更低的成本。OceanBase采用C++语言实现，并针对多核、SSD、大内存等现代
" t4 P7 U: d* f! k服务器硬件特点做了专门的优化，能够最大程度地发挥单台服务器的性能。
如果应用需要使用OceanBase专有的功能，例如10.4和10.5节提到的并发查询、
大表左连接、数据过期，那么，OceanBase的优势会更加明显。
当然，OceanBase并不是万能的。例如，OceanBase不适合存储图片、视频等非
结构化数据，也不适合存储业务原始日志。这些信息更适合存储在专门的分布式文
' O9 t5 n8 D" P  K  }件系统，比如Taobao File System、HDFS中。
: b! m6 L3 A* O: w3 u6 O本节选取收藏夹、天猫评价、直通车报表这几个典型业务说明OceanBase的使用
9 G- V4 M# m- i; O情况。
9 x) q& J4 L* C# ~9 v11.3.1　收藏夹
% n3 x% l6 C& v, Y5 F图11-6展示了淘宝某用户的收藏夹。
2 S5 K' @+ [2 ?% I* V$ M图　11-6　淘宝某用户收藏夹
3 P, W8 d1 u# U/ }( A# }! x收藏夹属于典型的OLTP业务，主要功能如下：
4 \7 y+ S2 i1 Q) s% j# z●收藏列表功能（范围查询）：按照某种过滤条件，例如标题、标签等查询某个
用户的所有收藏；可能需要按照某种特定条件排序，例如商品价格、收藏时间等；
支持对结果的分页；支持在结果集上执行聚合操作，例如Count计数。
●修改操作：将商品或者店铺添加到收藏夹，删除收藏，对收藏条目打标签。
10.5.1节中提到的大表左连接功能是收藏夹的难点，OceanBase高效地实现了这
1 ~0 p: U; v0 ^1 }+ v个需求。截至2012年11月11日，收藏夹集群规模接近60台服务器，单表数据量超过
$ E# V" F' |6 R2 S6 o100亿条，整体数据量超过200亿条。2012年11月11日当天读取次数超过15亿，且大
部分查询为范围查询，读取总条目数超过900亿条，读取平均延时在10～20毫秒。
11.3.2　天猫评价
图11-7展示了天猫某商品在线评价。
* M% M/ T- M. _: c. @' v图　11-7　天猫某商品评价
+ e0 u6 i, ?0 g, G# H4 b1 e天猫评价也属于典型的OLTP应用，主要功能如下：
% u1 \8 b9 U4 k# y  _& L●评价展示（范围查询）：按照某种过滤条件，例如标签，查询某个商品的所有
评价；可能需要按照某种特定条件排序，例如时间、信用；支持对结果的分页；支
  a: [, S6 Y, u( d持在结果集上执行聚合操作，例如Count计数。
  r6 {0 _2 b! W% E1 n' Q3 @2 B●修改操作：新增一条评价，修改评价，例如将好评修改为差评。
天猫评价的难点在于部分商品评价数很多，达到数十万条，极少数商品的评价
数甚至超过一百万条，采用传统数据库方案很容易出现超时的情况。OceanBase的优
势主要体现在两个方面：
●相比传统数据库，OceanBase的数据在物理上连续存放，因此，顺序扫描性能
更好，适合大查询使用场景。
9 M8 S. r; B  l0 c7 ^+ q; w' t●如果一个商品的评价数过多，OceanBase系统内部会自动将该商品的数据拆分
成多个子表，从而发挥OceanBase的并发查询优势。
天猫评价总体数据量超过7亿条，大部分查询能够在20毫秒之内返回，大查询的
1 [% \& C# l6 K. y. J0 ~延时约为200ms，满足了应用的需求。当然，大查询延时还有较大的优化空间。
11.3.3　直通车报表
- A8 q: S% {& P8 X( W直通车报表是典型的OLAP报表需求如图11-8所示，包含如下几个方面：
图　11-8　直通车报表查询页面
& G3 X! l% ^" \●数据定期导入：每天凌晨将Hadoop分析结果导入OceanBase。
) L. V- ]1 g8 A0 e2 e. v●报表查询：按照用户、推广计划、宝贝、关键词等多种维度分组，统计展现
量、财务花费等数据，响应前端的实时查询需求。
每天导入OceanBase的数据中，每个关键词会有一条数据，包含了这个关键词当
8 \5 S& s2 e# F0 I# h7 J天的展现量、点击量、财务花费等统计数值。用户允许查看最近三天、最近一周、
) U6 W6 ?" z  {" g: c/ Q: I最近一个月或者其他任意时间范围的统计数据，统计值包含这个时间范围内展现量
9 i5 J/ f. d* |总和、财务花费总和等，还包括一些计算值，例如点击率（Click Through
5 [' E* N2 D) R8 }Rate,CTR）、每次点击花费（Cost Per Click,CPC）等值，按照用户、推广计划、宝
贝、关键词等维度分组，并且可以按照任意列对这些分组的统计数据进行排序，排
序后分页展示。
0 ~; q& H& l4 p! B( e直通车报表的难点在于多维度组合查询，每次查询最多需要分析上千万条记
录，且要求响应时间在秒级。由于多个维度可以任意组合，传统数据库二级索引的
方式不再适用。OceanBase支持并行计算，自动将大请求拆分为多个小请求同时发给
& {$ S& ~: z3 J6 |( ~6 B" R. U) K9 O1 j多台ChunkServer并发执行，从而将延时降低一到两个数量级。另外，由于直通车报
. w/ G. u- ~- x  B表大部分字段为整数类型，OceanBase内部会自动将整数编码以后压缩存储，从而节
% Y$ q! I; i1 n3 ~" G# I省存储资源。
基于容灾考虑，直通车报表部署了主备两个集群，每个集群12台服务器，整体
数据量超过1500亿条。每天导入数据量大约为100GB，导入时间在1到2个小时。线
$ d( v1 X( ~! c上平均查询延时小于100毫秒，涉及千万条以内记录的大查询延时在3秒以内。
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