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列式JSONB

更新时间:

为了提升JSONB数据的查询效率,Hologres从 V1.3版本开始支持对于JSONB类型开启列式存储优化,能够降低JSONB数据的存储大小并加速查询。本文将会为您介绍Hologres中列式JSONB的使用。

列式JSONB原理介绍

如下图所示开启JSONB列式存储优化后,系统会在底层自动将JSONB的列转换为强Schema的列式存储,查询JSONB中某一个Value时就可以直接命中指定列,从而提升查询性能。同时因为JSONB中的Value是按列式存储的,在存储层可以达到像普通结构化数据一样的存储和压缩效率,从而有效降低存储,实现降本增效。

说明

JSONB列式存储优化功能对JSON类型数据不适用,实际使用过程中请不要对JSON类型开启列式存储优化。

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使用限制

  • 仅Hologres V1.3及以上版本支持JSONB类型开启列式存储,建议将Hologres实例版本升级至1.3.37及以上版本再开始使用列式JSONB功能,会获取更好的性能和更优的体验。升级请使用自助升级或加入实时数仓Hologres交流群申请升级实例,详情请参见如何获取更多的在线支持?

  • JSONB的列存优化仅能用于列存表,行存表暂不支持,并且至少1000条数据才会触发列存优化。

  • 当前仅支持如下操作符的列式存储优化,并且如果查询中使用不支持的操作符,反而可能会导致查询性能下降。

    操作符

    右操作数据类型

    描述

    操作与结果

    ->

    text

    通过键获得JSON对象域。

    • 操作示例:

      select '{"a": {"b":"foo"}}'::json->'a'

    • 返回结果:

      {"b":"foo"}

    ->>

    text

    以TEXT形式获得JSON对象域。

    • 操作示例:

      select '{"a":1,"b":2}'::json->>'b'
    • 返回结果:

      2

列式JSONB使用

开启列式JSONB

通过以下语句对某张表的某个JSONB列打开JSONB列存优化。

-- 打开xx表的xx列的JSONB列式存储优化
ALTER TABLE <table_name> ALTER COLUMN <column_name> SET (enable_columnar_type = ON);

table_name为表名称;column_name为列名称。

重要
  • 打开JSONB列存优化后,系统在Compaction时将历史数据都转为列存,待Compaction完毕即完成历史数据的列存化。

  • Compaction会消耗系统资源(比如内存),建议该操作在业务低峰期操作。可以使用vacuum table_name;命令强制触发Compaction操作,待vacuum命令执行完毕,Compaction操作就执行完毕了。

  • Compaction完成后新写入的数据会按照列存存储。

开启Decimal类型推导

重要

开启Decimal类型推导前,请确保已开启JSONB列存优化。

Hologres从 V2.0.11版本开始,支持将DECIMAL类型的数据进行列存优化。例如如下的JSON数据:

{
  "name":"Mike",
  "statistical_period":"2023-01-01 00:00:00+08",
  "balance":123.45
}

balance的数据在开启Decimal推导后,也支持按照列存优化。开启方法如下:

-- 打开xx表的xx列的Decimal列存优化
ALTER TABLE <table_name> ALTER COLUMN <column_name> SET (enable_decimal = ON);

table_name为表名称;column_name为列名称。

查看某张表的列式JSONB开启情况

通过以下语句查看某张表的列式JSONB开启情况。

  • Hologres V1.3.37及以上版本支持如下命令。

    说明

    该命令在Hologres V2.0.17及以下版本只支持看publicSchema下的表,从2.0.18版本开始支持查看其他Schema下的表开启情况。

    --2.0.17及以下版本仅支持查看public schma的表,2.0.18版本可以查询其他schema的表
    select * from hologres.hg_column_options where table_name = '<schema.table_name>';

    其中table_name为表名称。

  • Hologres V1.3.10~V1.1.36版本使用如下命令。

    SELECT DISTINCT
        a.attnum as num,
        a.attname as name,
        format_type(a.atttypid, a.atttypmod) as type,
        a.attnotnull as notnull, 
        com.description as comment,
        coalesce(i.indisprimary,false) as primary_key,
        def.adsrc as default,
        a.attoptions
    FROM pg_attribute a 
    JOIN pg_class pgc ON pgc.oid = a.attrelid
    LEFT JOIN pg_index i ON 
        (pgc.oid = i.indrelid AND i.indkey[0] = a.attnum)
    LEFT JOIN pg_description com on 
        (pgc.oid = com.objoid AND a.attnum = com.objsubid)
    LEFT JOIN pg_attrdef def ON 
        (a.attrelid = def.adrelid AND a.attnum = def.adnum)
    WHERE a.attnum > 0 AND pgc.oid = a.attrelid
    AND pg_table_is_visible(pgc.oid)
    AND NOT a.attisdropped
    AND pgc.relname = '<table_name>' 
    ORDER BY a.attnum;

    其中table_name为表名称。

  • 示例返回结果。

    返回结果可以看到某个列的attoptionsoption属性为enable_columnar_type = ON,则表示已经配置成功。

    image

关闭列式JSONB

通过以下命令关闭某张表的某个列的JSONB列存优化。

-- 关闭xx表的xx列的JSONB列式存储优化
ALTER TABLE <table_name> ALTER COLUMN <column_name> SET (enable_columnar_type = OFF);

table_name为表名称;column_name为列名称。

重要
  • 关闭JSONB列存优化后,系统在Compaction时将历史数据都转为标准的JSONB存储方式,待Compaction完毕即完成历史数据的转换。

  • Compaction会消耗系统资源(比如内存),建议该操作在业务低峰期操作。可以使用vacuum table_name;命令强制触发Compaction操作,待vacuum命令执行完毕,Compaction操作就执行完毕了。

  • Compaction完成后,新写入的数据会按照JSONB格式存储。

关闭Decimal类型推导

通过以下命令关闭某张表的某个列的Decimal类型列存优化推导。

-- 关闭xx表的xx列的Decimal列存优化
ALTER TABLE <table_name> ALTER COLUMN <column_name> SET (enable_decimal = OFF);

table_name为表名称;column_name为列名称。

说明

Decimal类型推导关闭后,会立刻触发Compaction,将原来已经列存优化后的Decimal类型的数据转换为原有模式。

设置Bitmap索引

在Hologres中,bitmap_columns属性指定位图索引,是数据存储之外的独立索引结构,以位图向量结构加速等值比较场景,能够对文件块内的数据进行快速的等值过滤,适用于等值过滤查询的场景。Hologres从V2.0版本开始支持对开启了列存的JSONB设置Bitmap索引。开启列存JSONB后,系统会解析出int、int[]、bigint、bigint[]、text、text[]、jsonb这7种数据类型。开启Bitmap索引后,系统会对推导成int、int[]、bigint、bigint[]、text、text[]类型的数据建立Bitmap索引。

使用语法如下:

call set_table_property('<table_name>', 'bitmap_columns', '[<columnName>{:[on|off]}[,...]]');

参数说明:

参数

说明

table_name

表名称。

columnName

列名称。

on

当前字段打开位图索引。

重要

仅支持开启了列存的JSONB设置Bitmap索引。

off

当前字段关闭位图索引。

使用示例

  1. 创建表。

    DROP TABLE IF EXISTS user_tags;
    
    -- 创建数据表
    BEGIN;
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_tags (
        ds timestamptz,
        tags jsonb
    );
    COMMIT;
  2. 打开tags列的JSONB列存优化。

    ALTER TABLE user_tags ALTER COLUMN tags SET (enable_columnar_type = ON);
  3. 查看JSONB列式存储开启情况。

    select * from hologres.hg_column_options where table_name = 'user_tags';

    如下返回结果中可以看到tags行的options属性是enable_columnar_type = on,表示已经配置成功。

     schema_name | table_name | column_id | column_name |       column_type        | notnull | comment | default |          options
    -------------+------------+-----------+-------------+--------------------------+---------+---------+---------+---------------------------
     public      | user_tags  |         1 | ds          | timestamp with time zone | f       |         |         |
     public      | user_tags  |         2 | tags        | jsonb                    | f       |         |         | {enable_columnar_type=on}
    (2 rows)
  4. 导入数据。

    INSERT INTO user_tags (ds, tags)
    SELECT
        '2022-01-01 00:00:00+08'
        , ('{"id":' || i || ',"first_name" :"Sig",  "gender" :"Male"}')::jsonb
    FROM
        generate_series(1, 10001) i;
  5. (可选)强制触发数据落盘。

    写入数据后,系统会在数据落盘时进行JSONB的列存优化,为了尽快看到效果,此处使用如下后台命令,强制触发数据落盘。

    VACUUM user_tags;
  6. 样例查询。

    使用如下SQL查询id10first_name

    SELECT
        (tags -> 'first_name')::text AS first_name
    FROM
        user_tags
    WHERE (tags -> 'id')::int = 10;
  7. 通过执行计划检查列存优化是否使用。

    -- 显示详细的统计信息
    SET hg_experimental_show_execution_statistics_in_explain = ON;
    -- 查看执行计划
    EXPLAIN ANALYZE
    SELECT
        (tags -> 'first_name')::text AS first_name
    FROM
        user_tags
    WHERE (tags -> 'id')::int = 10;

    结果中有columnar_access_used,表示JSONB使用了列存优化。

    image
  8. 针对步骤6中的查询,还可以对tags设置Bitmap索引,以提升针对某个key等值查询的效率,设置方法如下。

    call set_table_property('user_tags', 'bitmap_columns', 'tags');
  9. 通过执行计划检查Bitmap索引是否生效。

    -- 查看执行计划
    EXPLAIN ANALYZE
    SELECT
        (tags -> 'first_name')::text AS first_name
    FROM
        user_tags
    WHERE (tags -> 'id')::int = 10;

    返回结果如下:image..png

    结果中有bitmap_used,表示使用了Bitmap索引。

列式JSONB不推荐的使用场景

使用列式JSONB不仅会降低存储,还会显著提升查询效率。但是列式JSONB并不是所有场景都适用,以下场景不建议使用,否则会事倍功半。

查询会带出完整JSONB列

Hologres的列式JSONB方案对于大部分使用场景都有比较好的优化效果,需要注意的是:对于查询结果需要带出完整JSONB列的场景,性能相较于直接存储原始格式的JSONB会有降低,比如以下SQL:

--建表DDL
CREATE TABLE TBL(key int, json_data jsonb); 
SELECT json_data FROM TBL WHERE key = 123;
SELECT * FROM TBL limit 10;

原因在于底层已经将JSONB数据转成了列式存储,所以当需要查询出完整JSON数据的时候,就需要将那些已经列式存储的数据再重新拼装成原来的JSONB格式:

image

这个步骤就会产生大量的IO以及转换开销,如果涉及到的数据量很大,列数又很多,甚至可能成为性能瓶颈,所以此场景下建议不要开启列式优化。

极稀疏的JSONB数据

当Hologres列式化JSONB数据遇到稀疏的字段时,Hologres会将这部分字段合并至一个叫做holo.remaining的特殊列中,以此来避免列数膨胀的问题。所以如果JSONB数据包含的都是稀疏字段,比如极端情况下每个字段都只会出现一次,那么列式化将不会起效,因为所有字段都是稀疏的,那么所有字段都会合并至holo.remaining字段,等于没有进行列式化,这种情况下不会有查询性能的提升。

包含复杂嵌套结构的JSONB数据

如下JSONB数据的根节点就是一个数组,且该数组中存放的是非同构的JSONB数据,当前Hologres在列式化JSONB数据的时候,遇到类似复杂的嵌套结构,会将这部分数据退化成一列,所以此JSONB数据开启列式JSONB优化,将不会带来明显的查询性能收益。

'[
  {"key1": "value1"}, 
  {"key2": 123},
  {"key3": 123.01}
]'

列式JSONB最佳实践

慢查询诊断

如果开启列式JSONB后,发现查询性能反而比不开启性能还要差很多,首先排查查询是否带出了完整JSONB列,如果SQL过于复杂,可以使用Explain Analyze方式来诊断,SQL命令示例如下:

CREATE TABLE TBL(key int, json_data json); --建表DDL
ALTER TABLE TBL ALTER COLUMN json_data SET (enable_columnar_type = on);
Explain Analyze SELECT json_data FROM TBL WHERE key = 123;

Explain Analyze的结果中会有Hint的信息,如果在Hint信息中有以下内容则代表查询带出了完整的JSONB列,导致了性能的退化:

Column 'json_data' has enabled columnar jsonb, but the query scanned the entire Jsonb value

更优的SQL写法

  • 将JSONB字段数据转成TEXT格式有不同的写法,但是使用->>操作符的性能会更好,比如要获取json_data列中的name属性:

    --性能更好
    SELECT json_data->>'name' FROM tbl; 
    --性能一般
    SELECT (json_data->'name')::text FROM tbl;
  • 如果JSON的某个字段中存储的是TEXT数组,需要判断数组中是否包含特定值,建议使用以下写法:

    SELECT key FROM tbl WHERE jsonb_to_textarray(json_data->'phones') && ARRAY['123456'];

常见问题

开启列存化后为什么存储上涨?

开启列式JSONB优化后,原JSONB数据中的字段名都不会再存储了,而只需存储每个字段对应的具体值,且列式化后每列的数据类型都是一样的,列式存储能有比较好的数据压缩率,理论上数据的存储空间会有明显的下降。

但如果JSONB数据中的字段比较稀疏,列数膨胀比较厉害,那么列式化后的每一列都会带来额外的存储开销(列的统计信息、索引等),且如果列式化后每一列的类型都是TEXT类型,压缩效果就不会很好。所以实际的存储压缩效率与实际业务的数据有关(比如稀疏度等),不一定所有的数据都有很好的压缩效果。

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