导读：首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式。其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的特点。最后将学习到一种优雅的底层数据文件结构。
今日格言：优秀的软件，从模仿开始的原创。
了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。那么为什么其可以具有这些能力，Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力？
Druid 的底层数据存储方式就是其可以实现这些能力的关键。本篇文章将为你详细讲解 Druid 底层文件 Segment 的组织方式。
带着问题阅读：
- Druid 的数据模型是怎样的？
- Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？
- Segment 文件标识组成部分？
- Segment 如何分片存储数据？
- Segment 新老版本数据怎么生效？
Segment 文件
Druid 将数据存储在 segment 文件中，segment 文件按时间分区。在基本配置中，将为每一个时间间隔创建一个 segment 文件，其中时间间隔可以通过granularitySpec的segmentGranularity参数配置。为了使 Druid 在繁重的查询负载下正常运行，segment 的文件大小应该在建议的 300mb-700mb 范围内。如果你的 segment 文件大于这个范围，那么可以考虑修改时间间隔粒度或是对数据分区，并调整partitionSpec的targetPartitonSize参数(这个参数的默认值是 500 万行)。
数据结构
下面将描述 segment 文件的内部数据结构，该结构本质上是列式的，每一列数据都放置在单独的数据结构中。通过分别存储每个列，Druid 可以通过仅扫描实际需要的那些列来减少查询延迟。
Druid 共有三种基本列类型：时间戳列，维度列和指标列，如下图所示：
timestamp和metric列很简单：在底层，它们都是由 LZ4 压缩的 interger 或 float 的数组。一旦查询知道需要选择的行，它就简单的解压缩这些行，取出相关的行，然后应用所需的聚合操作。与所有列一样，如果查询不需要某一列，则该列的数据会被跳过。
维度列就有所不同，因为它们支持过滤和分组操作，所以每个维度都需要下列三种数据结构：
- 将值(始终被视为字符串)映射成整数 ID 的字典，
- 用 1 编码的列值列表，以及
- 对于列中每一个不同的值，用一个bitmap指示哪些行包含该值。
为什么需要这三种数据结构？字典仅将字符串映射成整数 id，以便可以紧凑的表示 2 和 3 中的值。3 中的
bitmap也称为反向索引，允许快速过滤操作（特别是，位图便于快速进行 AND 和 OR 操作）。最后，group by和TopN需要 2 中的值列表，换句话说，仅基于过滤器汇总的查询无需查询存储在其中的维度值列表。
为了具体了解这些数据结构，考虑上面示例中的“page”列，下图说明了表示该维度的三个数据结构。
1: 编码列值的字典 { "Justin Bieber": 0, "Ke$ha": 1 } 2: 列数据 [0,0,1,1] 3: Bitmaps - 每个列唯一值对应一个 value="Justin Bieber": [1,1,0,0] value="Ke$ha": [0,0,1,1]
注意bitmap和前两种数据结构不同：前两种在数据大小上呈线性增长（在最坏的情况下），而 bitmap 部分的大小则是数据大小和列基数的乘积。压缩将在这里为我们提供帮助，因为我们知道，对于“列数据”中的每一行，只有一个位图具有非零的条目。这意味着高基数列将具有极为稀疏的可压缩高度位图。Druid 使用特别适合位图的压缩算法来压缩 bitmap，如roaring bitmap compressing（有兴趣的同学可以深入去了解一下）。
如果数据源使用多值列，则 segment 文件中的数据结构看起来会有所不同。假设在上面的示例中，第二行同时标记了“ Ke $ ha” 和 “ Justin Bieber”主题。在这种情况下，这三个数据结构现在看起来如下：
1: 编码列值的字段 { "Justin Bieber": 0, "Ke$ha": 1 } 2: 列数据 [0, [0,1], <--Row value of multi-value column can have array of values 1, 1] 3: Bitmaps - one for each unique value value="Justin Bieber": [1,1,0,0] value="Ke$ha": [0,1,1,1] ^ | | Multi-value column has multiple non-zero entries
注意列数据和Ke$ha位图中第二行的更改，如果一行的一个列有多个值，则其在“列数据“中的输入是一组值。此外，在”列数据“中具有 n 个值的行在位图中将具有 n 个非零值条目。
命名约定
segment 标识通常由数据源，间隔开始时间(ISO 8601 format)，间隔结束时间(ISO 8601 format)和版本号构成。如果数据因为超出时间范围被分片，则 segment 标识符还将包含分区号。如下：
segment identifier=datasource_intervalStart_intervalEnd_version_partitionNum
Segment 文件组成
在底层，一个 segment 由下面几个文件组成：
version.bin
4 个字节，以整数表示当前 segment 的版本。例如，对于 v9 segment，版本为 0x0, 0x0, 0x0, 0x9。meta.smoosh
存储关于其他 smooth 文件的元数据（文件名和偏移量）。XXXXX.smooth
这些文件中存储着一系列二进制数据。
这些smoosh文件代表一起被“ smooshed”的多个文件，分成多个文件可以减少必须打开的文件描述符的数量。它们的大小最大 2GB（以匹配 Java 中内存映射的 ByteBuffer 的限制）。这些smoosh文件包含数据中每个列的单独文件，以及index.drd带有有关该 segment 的额外元数据的文件。
还有一个特殊的列，称为__time，是该 segment 的时间列。
在代码库中，segment 具有内部格式版本。当前的 segment 格式版本为v9。
列格式
每列存储为两部分：
- Jackson 序列化的 ColumnDescriptor
- 该列的其余二进制文件
ColumnDescriptor 本质上是一个对象。它由一些有关该列的元数据组成（它是什么类型，它是否是多值的，等等），然后是可以反序列化其余二进制数的序列化/反序列化 list。
分片数据
分片
对于同一数据源，在相同的时间间隔内可能存在多个 segment。这些 segment 形成一个block间隔。根据shardSpec来配置分片数据，仅当block完成时，Druid 查询才可能完成。也就是说，如果一个块由 3 个 segment 组成，例如：
sampleData_2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z_v1_0 sampleData_2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z_v1_1 sampleData_2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z_v1_2
在对时间间隔的查询2011-01-01T02:00:00:00Z_2011-01-01T03:00:00:00Z完成之前，必须装入所有 3 个 segment。
该规则的例外是使用线性分片规范。线性分片规范不会强制“完整性”，即使分片未加载到系统中，查询也可以完成。例如，如果你的实时摄取创建了 3 个使用线性分片规范进行分片的 segment，并且系统中仅加载了两个 segment，则查询将仅返回这 2 个 segment 的结果。
模式变更
替换 segment
Druid 使用 datasource，interval，version 和 partition number 唯一地标识 segment。如果在一段时间内创建了多个 segment，则分区号仅在 segment ID 中可见。例如，如果你有一个一小时时间范围的 segment，但是一个小时内的数据量超过单个 segment 所能容纳的时间，则可以在同一小时内创建多个 segment。这些 segment 将共享相同的 datasource，interval 和 version，但 partition number 线性增加。
foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_0 foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_1 foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_2
在上面的示例 segment 中，dataSource = foo，interval = 2015-01-01 / 2015-01-02，version = v1，partitionNum =0。如果在以后的某个时间点，你使用新的模式重新索引数据，新创建的 segment 将具有更高的版本 ID。
foo_2015-01-01/2015-01-02_v2_0 foo_2015-01-01/2015-01-02_v2_1 foo_2015-01-01/2015-01-02_v2_2
Druid 批量索引（基于 Hadoop 或基于 IndexTask 的索引）可确保每个间隔的原子更新。在我们的示例中，在将所有v2segment2015-01-01/2015-01-02都加载到 Druid 集群中之前，查询仅使用v1segment。一旦v2加载了所有 segment 并可以查询，所有查询将忽略v1segment 并切换到这些v2segment。之后不久，v1segment 将被集群卸载。
请注意，跨越多个 segment 间隔的更新仅是每个间隔内具有原子性。在整个更新过程中，它们不是原子的。例如，当你具有以下 segment：
foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_0 foo_2015-01-02/2015-01-03_v1_1 foo_2015-01-03/2015-01-04_v1_2
在v2构建完并替换掉v1segment 这段时间期内，v2segment 将被加载进集群之中。因此在完全加载v2segment 之前，群集中可能同时存在v1和v2segment。
foo_2015-01-01/2015-01-02_v1_0 foo_2015-01-02/2015-01-03_v2_1 foo_2015-01-03/2015-01-04_v1_2
在这种情况下，查询可能会同时出现v1和和v2segment。
segment 多个不同模式
同一数据源的 segment 可能具有不同的 schema。如果一个 segment 中存在一个字符串列（维），但另一个 segment 中不存在，则涉及这两个 segment 的查询仍然有效。缺少维的 segment 查询将表现得好像维只有空值。同样，如果一个 segment 包含一个数字列（指标），而另一部分则没有，则对缺少该指标的 segment 的查询通常会“做正确的事”。缺少该指标的聚合的行为就好像该指标缺失。
最后
一、文章开头的问题，你是否已经有答案
- Druid 的数据模型是怎样的？（时间戳列，维度列和指标列）
- Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？（编码映射表、列值列表、Bitmap）
- Segment 文件标识组成部分？(datasource，interval，version 和 partition numbe)
- Segment 如何分片存储数据？
- Segment 新老版本数据怎么生效？
二、知识扩展
- 什么是列存储？列存储和行存储的区别是什么？
- 你了解 Bitmap 数据结构吗？
- 深入了解
roaring bitmap compressing压缩算法。 - Druid 是如何定位到一条数据的？详细流程是怎样的？
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