Vertica简介
Vertica 是一款基于列存储的 MPP（大规模并行处理）架构的数据库，专为大数据分析而设计。它可以支持存储 PB（拍字节）级别的大量结构化数据。
发展历程
- 起源：HP Vertica 最初由 Michael Stonebraker（图灵奖得主）和他的团队创立的 Vertica Systems 公司开发。
- 惠普收购：2011 年，惠普公司（HP）收购了 Vertica Systems，产品更名为HP Vertica。
- Micro Focus 收购：2023 年，Micro Focus 从 HPE（惠普企业）收购了 Vertica，并继续开发和维护该产品。
- OpenText 收购 Micro Focus 的部分业务：2023 年，OpenText 宣布收购 Micro Focus 的部分业务，包括 Vertica 数据库。因此，Vertica 成为了 OpenText 产品组合的一部分，有时被称为OpenText Analytics Database (Vertica)。
名称演变：Vertica Systems → HP Vertica → Micro Focus Vertica → OpenText Analytics Database (Vertica)
尽管名称有所变化，但产品的核心技术和功能保持一致。Vertica 仍然是一个高性能的列式关系型数据库管理系统，专为大规模数据分析和数据仓库应用设计。
核心特性
- 列式存储引擎：
- 列式存储：与传统的行式存储不同，Vertica 使用列式存储，将同一列的数据连续存储在一起。这减少了 I/O 操作，提高了压缩效率，并加速了查询响应时间。
- 投影（Projections）：用户可以创建不同的投影来优化查询性能。投影是物理表的预排序和预聚合版本，可以根据查询模式进行定制。
- 分布式架构：
- 节点和集群：Vertica 是一个分布式数据库，支持多个计算节点组成的集群。每个节点负责处理部分数据和查询任务，通过并行处理提高整体性能。
- K-Safety：支持 K-Safety 机制，确保在节点故障时数据的可用性和一致性。K 值表示系统能够容忍的最大节点故障数量。
- 弹性扩展：
- 水平扩展：通过添加更多节点来增加计算和存储能力，适应不断增长的数据量和查询负载。
- 自动负载均衡：新节点加入集群后，Vertica 自动重新分配数据，确保各个节点的工作负载均衡。
- 高效压缩：
- 多种压缩算法：内置多种压缩算法，如 Run-Length Encoding (RLE)、Dictionary Compression 等，以减少存储空间需求。
- 自适应压缩：根据数据特征自动选择最佳压缩方法，并支持用户自定义压缩策略。
- 查询优化器：
- 智能查询优化：Vertica 的查询优化器会分析查询计划，选择最优的执行路径，包括选择合适的投影、索引和分区策略。
- 并行处理：支持多线程和多节点并行处理查询，充分利用硬件资源。
- 实时数据摄取：
- 流式摄入：支持实时数据摄入，能够快速加载和处理来自各种数据源的数据。
- 批量加载工具：提供高效的批量加载工具，如COPY 命令，用于将大量数据导入数据库。
- 机器学习和高级分析：
- 内置机器学习功能：支持直接在数据库中进行机器学习模型的训练和预测，提升分析效率。
- 用户定义函数（UDFs）：允许使用 Python、R 等语言编写复杂分析逻辑，扩展数据库的功能。
- 高可用性和容错机制：
- 自动故障转移：当节点发生故障时，系统会自动将工作负载转移到其他健康节点，确保服务持续性。
- 备份和恢复：提供全面的备份和恢复工具，确保数据安全和业务连续性。
- 集成与互操作性：
- 标准接口：支持标准 SQL 和 ODBC/JDBC 接口，易于与其他 BI 工具和应用程序集成。
- 大数据平台集成：具有良好的生态系统，支持与 Hadoop、Spark、Kafka 等大数据平台的集成。
应用场景
- 商业智能和数据仓库：
- 适用于企业级数据仓库和商业智能应用，支持大规模数据的存储和分析。
- 提供快速的查询性能和丰富的分析功能，支持复杂的报表和数据可视化。
- 实时数据分析：
- 支持实时数据加载和分析，适用于需要快速响应的数据密集型应用。
- 适合金融、电信、零售等行业的实时监控和分析需求。
- 大数据集成和分析：
- 能够集成来自多种数据源的大规模数据，支持跨平台的数据分析。
- 提供与 Hadoop 和云存储的集成，支持混合数据环境。
- 机器学习和高级分析：
- 内置机器学习功能，支持直接在数据库中进行数据挖掘和模型预测。
- 适合需要高级分析和数据挖掘的场景，如用户行为分析和预测性维护。
与其他数据库的比较
- 与传统关系型数据库相比： Vertica 在分析型查询方面性能更优，尤其是在处理海量数据时。
- 与 Greenplum、Clickhouse 等其他 MPP 数据库相比： Vertica 在数据压缩、优化器和执行引擎等方面有其独特的优势。
Vertica的投影
在 Vertica 数据库中，投影（Projections）是一个核心概念，用于优化数据存储和查询性能。投影可以被视为数据库表的物理存储表示形式，它通过预先定义的数据排列和存储策略来加速查询操作。
投影是 Vertica 数据库中用于优化查询性能的关键机制。通过灵活的投影设计和高效的存储策略，Vertica 能够在大规模数据环境中提供卓越的查询性能。虽然投影的设计和管理可能需要额外的考虑，但其带来的性能提升和存储效率使其成为 Vertica 数据架构中不可或缺的一部分。
投影的基本概念
- 列式存储：Vertica 使用列式存储模型，而投影则是这种模型的具体实现形式。每个投影包含一组列，这些列按照特定的方式排列和存储。
- 数据物化：影是数据的物化视图，意味着数据在物理上存储在磁盘上，并且可以被直接访问以提高查询性能。
- 灵活的存储结构：用户可以定义多个投影，每个投影可以包含不同的列和排序策略，以优化不同类型的查询。
投影的类型
- Super Projection：
- 包含表中所有列的投影，通常用于确保完整的数据可用性和通用查询支持。
- 在创建表时，Vertica 自动生成一个 Super Projection。
- Query-specific Projections：
- 为特定查询模式创建的投影，通过选择性地包含列和定义排序、分组等策略来优化查询性能。
- 例如，可以为常用的聚合查询创建一个投影，其中数据按照需要的聚合键进行排序。
- Segmented Projections：
- 数据根据某些列（如分区键）进行分段存储，适合大规模数据集，能够提高查询和加载性能。
投影的设计和优化
- 列选择：
- 在创建投影时，可以选择仅包含查询中经常使用的列，以减少 I/O 操作和存储需求。
- 排序和分组：
- 定义投影中列的排序顺序，可以显著提高范围查询和排序操作的性能。
- 分组投影可以优化聚合查询性能。
- 聚合和过滤：
- 可以在投影中预先计算和存储常用的聚合结果，减少查询时的计算负担。
- 通过在投影中应用过滤条件，可以减少数据扫描量。
投影的管理
- 自动设计工具：Vertica 提供自动设计工具（Database Designer），可以根据查询历史和数据特征自动生成和优化投影。
- 手动调整：用户可以根据具体需求手动创建和调整投影，以实现最佳性能。
- 维护和更新：
- 投影需要定期维护，以确保数据一致性和性能。
- Vertica 会自动处理投影的更新和重建，以应对数据的变化。
投影的优点
- 性能优化：通过优化数据的物理存储方式，投影可以显著提高查询性能，特别是在处理复杂的聚合和连接操作时。
- 灵活性：支持多种投影设计策略，能够适应不同的查询模式和数据特征。
- 存储效率：通过选择性地存储必要的数据和使用压缩技术，投影可以减少存储需求。
投影的挑战
- 设计复杂性：设计和维护高效的投影需要深入理解数据特征和查询模式，可能增加管理复杂性。
- 存储开销：虽然投影可以减少特定查询的 I/O 操作，但创建多个投影可能增加整体存储开销。
Vertica Community Edition简介
Vertica Community Edition 和商用版 Vertica 都是由 Vertica 提供的关系型数据库管理系统，旨在支持大规模数据分析和数据仓库应用。尽管它们共享相同的核心技术和架构，但在功能、限制和支持方面存在一些关键差异。以下是对这两者的详细比较：
- 免费使用：Community Edition 是 Vertica 的免费版本，允许用户在不支付许可费用的情况下使用。
- 数据容量限制：社区版通常有数据存储容量限制（例如，最多 1TB 的用户数据）。这个限制可能会根据不同的版本或发行更新而变化。
- 功能限制：虽然 Community Edition 包含大部分核心功能，但某些高级功能可能会受到限制或不可用。例如，可能会限制集群节点的数量，或者不支持某些企业级特性。
- 技术支持：社区版通常不包括官方的技术支持服务。用户可以通过在线社区、论坛和文档自行解决问题。
- 适用场景：适合个人开发者、小型团队或组织进行学习、开发、测试和小规模部署。
Vertica Community Edition 和商用版 Vertica 都基于相同的技术架构，能够支持高性能的数据分析和处理需求。社区版适合小规模应用和学习目的，而商用版则为企业级部署提供了全面的功能和支持。用户可以根据自己的需求、预算和应用场景选择合适的版本。
参考链接：
