# 面对海量数据，如何才能查得更快
我们接着上节课的话题，来继续说海量数据。上节课我们讲了，如何来保存原始数据，那我们知道，原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的。有两个原因：
- 一是数据量太大了
- 二是也没有很好的数据结构和查询能力，来支持业务系统查询。
所以一般的做法是，用流计算或者是批计算，把原始数据再进行一次或者多次的过滤、汇聚和计算，把计算结果落到另外一个存储系统中去，由这个存储再给业务系统提供查询支持。这里的「流计算」，指的是 Flink、Storm 这类的实时计算，批计算是 Map-Reduce 或者 Spark 这类的非实时计算。
上节课我们说过，像点击流、监控和日志这些原始数据是「海量数据中的海量数据」，这些原始数据经过过滤汇总和计算之后，大多数情况下数据量会有量级的下降，比如说从 TB 级别的数据量，减少到 GB 级别。
有的业务，计算后的数据非常少，比如说一些按天粒度的汇总数据，或者排行榜类的数据，用什么存储都能满足要求。那有一些业务，没法通过事先计算的方式解决全部的问题。原始数据经过计算后产生的计算结果，数据量相比原始数据会减少一些，但仍然是海量数据。并且，我们还要在这个海量数据上，提供性能可以接受的查询服务。
今天这节课我们就来聊一聊，面对这样的海量数据，如何才能让查询更快一些。
# 常用的分析类系统应该如何选择存储？
查询海量数据的系统，大多都是 离线分析类系统，你可以简单地理解为类似于做报表的系统，也就是那些主要功能是对数据做统计分析的系统。这类系统是重度依赖于存储的。选择什么样的存储系统、使用什么样的数据结构来存储数据，直接决定了数据查询、聚合和分析的性能。
分析类系统对存储的需求一般是这样的：
一般用于分析的数据量都会比在线业务大出几个数量级，这需要存储系统能保存海量数据；
能在海量的数据上做快速的聚合、分析和查询。注意这里面所说的「快速」，前提是处理 GB、TB 甚至 PB 级别的海量数据，在这么大的数据量上做分析，几十秒甚至几分钟都算很快了，和在线业务要求的毫秒级速度是不一样的；
由于数据大多数情况下都是异步写入，对于写入性能和响应时延，一般要求不高；
分析类系统不直接支撑前端业务，所以也不要求高并发。
然后我们看有哪些可供选择的存储产品。如果你的系统的 数据量在 GB 量级以下，MySQL 仍然是可以考虑的，因为它的查询能力足以应付大部分分析系统的业务需求。并且可以和在线业务系统合用一个数据库，不用做 ETL（数据抽取），省事儿并且实时性好。这里还是要提醒你，最好给分析系统配置单独的 MySQL 实例，避免影响线上业务。
如果数据量级已经超过 MySQL 极限，可以选择一些 列式数据库，比如：HBase、Cassandra、ClickHouse，这些产品对海量数据，都有非常好的查询性能，在正确使用的前提下，10GB 量级的数据查询基本上可以做到秒级返回。高性能的代价是功能上的缩水，这些数据库对数据的组织方式都有一些限制，查询方式上也没有 MySQL 那么灵活。大多都需要你非常了解这些产品的脾气秉性，按照预定的姿势使用，才能达到预期的性能。
另外一个值得考虑的选择是 Elasticsearch（ES），ES 本来是一个为了搜索而生的存储产品，但是也支持结构化数据的存储和查询。由于它的数据都存储在内存中，并且也支持类似于 Map-Reduce 方式的分布式并行查询，所以对海量结构化数据的查询性能也非常好。
最重要的是，ES 对数据组织方式和查询方式的限制，没有其他列式数据库那么死板。也就是说，ES 的查询能力和灵活性是要强于上述这些列式数据库的。在这个级别的几个选手中，我个人 强烈建议你优先考虑 ES。但是 ES 有一个缺点，就是你需要给它准备大内存的服务器，硬件成本有点儿高。
数据量级超过 TB 级的时候，对这么大量级的数据做统计分析，无论使用什么存储系统，都快不到哪儿去。这个时候的性能瓶颈已经是磁盘 IO 和网络带宽了。这种情况下，实时的查询和分析肯定做不了。解决的办法都是，定期把数据聚合和计算好，然后把结果保存起来，在需要时对结果再进行二次查询。这么大量级的数据，一般都选择保存在 HDFS 中，配合 Map-Reduce、Spark、Hive 等等这些大数据生态圈产品做数据聚合和计算。
# 转变你的思想：根据查询来选择存储系统
面对海量数据，仅仅是根据数据量级来选择存储系统，是远远不够的。
经常有朋友会问：「我的系统，每天都产生几个 GB 的数据量，现在基本已经慢得查不出来了，你说我换个什么数据库能解决问题呢？」那我的回答都是，对不起，换什么数据库也解决不了你的问题。为什么这么说呢？
因为在过去的几十年里面，存储技术和分布式技术，在基础理论方面并没有什么本质上突破。技术发展更多的是体现在应用层面上，比如说，集群管理简单，查询更加自动化，像 Map-Reduce 这些。不同的存储系统之间，并没有本质的差异。它们的区别只是，存储引擎的数据结构、存储集群的构建方式，以及提供的查询能力，这些方面的差异。这些差异，使得每一种存储，在它擅长的一些领域或者场景下，会有很好的性能表现。
比如说，最近很火的 RocksDB、LevelDB，它们的存储结构 LSM-Tree，其实就是日志和跳表的组合，单从数据结构的时间复杂度上来说，和「老家伙」MySQL 采用的 B+ 树，有本质的提升吗？没有吧，时间复杂度都是 O(log n)。但是，LSM-Tree 在某些情况下，它利用日志顺序写的特点有更好的写性能表现。没有哪种存储能在所有情况下，都具有明显的性能优势，所以说，存储系统没有银弹， 不要指望简单地更换一种数据库，就可以解决数据量大，查询慢的问题。
但是，在特定的场景下，通过一些优化方法，把查询性能提升几十倍甚至几百倍，这个都是有可能的。这里面有个很重要的思想就是，根据查询来选择存储系统和数据结构。我们前面的课程《如何用 Elasticsearch 构建商品搜索系统》，就是把这个思想实践得很好的一个例子。ES 采用的倒排索引的数据结构，并没有比 MySQL 的 B+ 树更快或者说是更先进，但是面对 「全文搜索」 这个查询需求，选择使用 ES 的倒排索引，就比使用其他的存储系统和数据结构，性能上要高出几十倍。
再举个例子，大家都知道，京东的物流速度是非常快的。经常是，一件挺贵的衣服，下单之后，还没来得及后悔，已经送到了。京东的物流之所以能做到这么快，有一个很重要的原因是，它有一套智能的补货系统，根据历史的物流数据，对未来的趋势做出预测，来给全国每个仓库补货。这样京东就可以做到，你下单买的商品，很大概率在离你家几公里那个京东仓库里就有货，这样自然很快就送到了。这个系统的背后，它需要分析每天几亿条物流数据，每条物流数据又细分为几段到几十段，那每天的物流数据就是几十亿的量级。
这份物流数据，它的用途也非常多，比如说，智能补货系统要用；调度运力的系统也要用；评价每个站点儿、每个快递小哥的时效达成情况，还要用这个数据；物流规划人员同样要用这个数据进行分析，对物流网络做持续优化。
那用什么样的存储系统保存这些物流数据，才能满足这些查询需求呢？显然，任何一种存储系统，都满足不了这么多种查询需求。我们需要根据每一种需求，去专门选择合适的存储系统，定义适合的数据结构，各自解决各自的问题。而不是用一种数据结构，一个数据库去解决所有的问题。
对于智能补货和运力调度这两个系统，它的区域性很强，那我们可以把数据按照区域（省或者地市）做分片，再汇总一份全国的跨区物流数据，这样绝大部分查询都可以落在一个分片上，查询性能就会很好。
对于站点儿和人的时效达成情况，这种业务的查询方式以点查询为主，那可以考虑事先在计算的时候，按照站点儿和人把数据汇总好，存放到一些分布式 KV 存储中，基本上可以做到毫秒级查询性能。而对于物流规划的查询需求，查询方式是多变的，可以把数据放到 Hive 表中，按照时间进行分片。
我们之前也讲到过，按照时间分片是对查询最友好的分片方式。物流规划人员可以在上面执行一些分析类的查询任务，一个查询任务即使是花上几个小时，用来验证一个新的规划算法，也是可以接受的。
# 小结
海量数据的主要用途就是支撑离线分析类业务的查询，根据数据量规模不同，由小到大可以选择：关系型数据库，列式数据库和一些大数据存储系统。对于 TB 量级以下的数据，如果可以接受相对比较贵的硬件成本，ES 是一个不错的选择。
对于海量数据来说，选择存储系统没有银弹，重要的是转变思想，根据业务对数据的查询方式，反推数据应该使用什么存储系统、如何分片，以及如何组织。即使是同样一份数据，也要根据不同的查询需求，组织成不同的数据结构，存放在适合的存储系统中，才能在每一种业务中都达到理想的查询性能。
# 思考题
我们要做一个日志系统，收集全公司所有系统的全量程序日志，给开发和运维人员提供日志的查询和分析服务，你会选择用什么存储系统来存储这些日志？原因是什么？
答：对于这个问题，仍然需要根据业务对数据的查询方式，反推数据应该使用什么存储系统。对于日志的查询，最常用的二种方式就是 按照关键字去查询 或者 指定一个时间和 IP 去浏览。
如果说，日志的量级不超过 TB 级别，直接放到 ES 里面最省事，对于二种查询方式都可以获得还不错的查询性能。如果规模太大了，ES 也扛不住的情况下，可以考虑把日志放到 HDFS 中，对于浏览的查询需求，直接定位的具体的日志文件返回是比较快的。对于关键字查询的需求，也可以通过实现 Map-Reduce 任务，并行查询然后聚合的方式来实现。