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阿里云最新发布业界首款云原生多模数据库Lindorm，新用户可享9.9元/3个月优惠，技术交流钉钉群：35977898，更多内容请参考链接

1.背景

  作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统，Lindorm已经在阿里发展了近十年，并始终保持着快速的能力更新和技术升级，是目前支撑阿里经济体业务的核心数据库产品之一。其在功能、性能、稳定性等方面的诸多创新历经了长时间的大规模实践考验，被全面应用于阿里集团、蚂蚁集团、菜鸟、大文娱等各个业务板块，成为目前为止公司内部数据体量最大、覆盖业务最广的数据库产品。随着云原生、5G/IoT时代的到来，客户数据规模和应用需求不断增长，为了更好地服务客户，阿里云 NoSQL 数据库团队融合原Lindorm和TSDB过去的技术积累，发布了云原生多模数据库 Lindorm，集成宽表引擎、时序引擎、搜索引擎、文件引擎四种模型，支持多类型、任意规模数据的低成本存储处理和自适应弹性伸缩，服务于互联网、IoT、车联网、广告、社交、监控、游戏、风控等场景，让企业数据『存得起、看得见』。Lindorm 云原生多模数据库整体架构及背后的思考可参考《存的起，看得见—云原生多模数据库Lindorm技术解析》。

  在阿里云上，托管了标准版HBase，Phoenix，另外针对标准版HBase推出了增强版HBase（即Lindorm宽表引擎的前身），性能得到大幅提升，详细可参考《Lindorm/HBase增强版技术解密|每秒7亿次请求，阿里新一代数据库如何支撑？》。但是增强版系列没有兼容Phoenix的产品，很多客户在选用增强版HBase后，无法开通Phoenix SQL服务，有点小遗憾。为了补齐这个产品空白，为客户提供更好的产品体验，Lindorm决定兼容Phoenix。目前Lindorm兼容Phoenix产品已经正式发布，使用方法可参考使用PhoenixSQL Java API访问Lindorm。本文主要探讨一下Lindorm兼容Phoenix背后的故事。

2.Phoenix介绍

  Phoenix是由Salesforce的James Taylor领导开发的HBase插件，致力于“put the SQL back in NoSQL”，提升HBase的使用体验，同时赋予HBase OLTP和轻量级OLAP的能力。
  Phoenix在大数据体系中所处的位置如图所示：

  通过Phoenix，用户可以像使用MySQL一样来使用HBase。基于标准的JDBC接口，更能无缝对接Mybatis、Spring等框架，由框架来自动生成SQL语句，进一步提高开发效率。

2.1、Phoenix的功能

2.1.1 丰富的语法

  Phoenix SQL语法遵循ANSI SQL-92标准，具备丰富的语法特性，支持group by/order by/join/subquery/function等功能，详细可参考Phoenix官网语法介绍。

  基于PhoenixSQL，可以轻松地表达复杂查询，例如一个订单表Join:

SELECT ItemName, O.OrderValue
FROM Items
JOIN
    (SELECT ItemID, sum(Price * Quantity) AS OrderValue
     FROM Orders
     WHERE CustomerID > 'C002'
     GROUP BY ItemID) AS O
ON Items.ItemID = O.ItemID;

2.1.2 便捷的操作

  Phoenix也提供了类似MySQL的Sqlline命令行和Squirrel图形界面工具，方便日常的调试和运维管理，让熟悉SQL数据库的用户使用起来也毫无违和感。

2.2 Phoenix的价值

2.2.1 Phoenix是HBase上最快的实时SQL引擎

  为什么说Phoenix是HBase上最快的实时SQL引擎？我们先回顾一下大数据SQL技术的发展历程：
  从goolge三架马车GFS、BigTable、MapReduce开始，大数据技术开始蓬勃发展。开源社区相继推出GFS的开源版本HDFS，BigTable的开源版本HBase，以及MapReduce的开源版本Hadoop。大数据SQL引擎就是在这些基础上不断发展：
  1. 最初的开源SQL实现是Apache Hive，采取SQL on Hadoop的思路，将SQL转化为MapReduce，中间结果写入HDFS。其优势是适合批量处理，但是大量的中间结果写入HDFS导致实时性比较差。
  2. 为了解决中间结果写HDFS速度慢的问题，出现了很多产品，比如Google Dremel(不开源), 其开源产品是Apache Drill, 另外还有Pivotal HAWQ(不开源)，Cloudera Impala等。主要思路是将Hive的MapReduce替换成内存计算，同时也能提供插件对接其他存储引擎。
  3. UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室) 开源的Spark也是将Hive的MapReduce替换成内存计算，不过实现上有些许差异。其采用RDD将数据分成小的片断进行计算，处理了任务容错等问题。同时采用小批来模拟实时，实现了流批一体。
  4. Yandex ClickHouse面向分析领域，推出列式存储，其高压缩率和向量化引擎极大地降低了存储成本，提升了计算性能，主要面向用户行为分析等领域。
  5. eBay Kylin、Apache Druid通过预聚合，提前计算出结果，空间换时间，用于提升查询性能。其中Druid主要用于时序领域。
  6. Facebook Presto，主要解决异构数据的联邦查询问题，提供了丰富的connector，可对接上百种数据库产品，主要面向数据湖分析领域。
  7. Phoenix基于HBase，充分利用HBase的Coprocessor能力，实现了二级索引；通过MPP并行执行，实现了毫秒级响应的交互式体验；另外其无状态的QueryServer设计，避免了Presto等系统Cordinator导致的并发度低的问题。
  从上面可以看出，HBase上的SQL引擎可以有多种实现，比如Hive on HBase，Impala on HBase，Spark on HBase等，但是Hive on HBase无法进行谓词下推，Impala on HBase无法利用Coprocessor进行计算下推，因此性能相比Phoenix要差很多。下面是Phoenix官网的性能对比数据：


  另外Spark SQL需要往yarn提交job，启动时间较长，适合执行大运算，不适合高并发实时查询。Spark Streaming用于处理实时数据流，适合ETL场景，不适合实时查询。
  因此要在HBase上实现高并发实时SQL查询，Phoenix是首选。

2.2.2 Phoenix适合的场景

HBase凭借其高性能，低成本的优势，配合Phoenix，适合于海量数据的存储与分析场景：

2.2.3 Phoenix在阿里云上的使用

Phoenix在阿里云上被广泛使用，据统计，阿里云上的标准版HBase用户一半以上都开通了Phoenix SQL服务。

2.2.4 Phoenix在阿里内部的使用案例

2.2.4.1 用户案例1: 移动数据分析 Quick A+

2.2.4.2 用户案例2: 蚂蚁离线搜索系统

3.Lindorm为什么要兼容Phoenix？

Phoenix凭借其丰富的功能，出色的性能以及完善的生态，有着广泛的群众基础。Lindorm团队凭借其在HBase领域多年的经验积累，有能力让Phoenix的性能更上一层楼，为用户提供更好的服务，同时也能完善Lindorm产品线，弥补增强版HBase无法开通SQL的缺憾。

4.Lindorm如何兼容Phoenix？

  总体架构如图所示，Lindorm采用了无状态的QueryServer设计，PhoenixSQL API与QueryServer之间通过Avatica协议来通信。通过兼容Avatica协议，实现了Phoenix接口的协议级兼容。

  Avatica基于Jetty和ProtocolBuffer来实现，用HTTP协议实现了标准JDBC接口，支持.NET/Go/Java/Python/JavaScript等多语言访问。

  轻量级的PhoenixSQL API，将计算下沉到QueryServer，降低了客户端的资源消耗。同时无状态的QueryServer使得计算层与存储层解耦，实现了计算层与存储层的独立扩缩容，能对外提供高并发的SQL读写能力。

5.Lindorm兼容Phoenix后有什么收益？

  如前文提到的，Lindorm兼容Phoenix完善了Lindorm产品线，对用户而言，最主要是提升了性能。通过将HBase内核升级为Lindorm内核，以及将二级索引实现替换为Lindorm原生二级索引，性能得到大幅提升。
  下图是LindormSQL二级索引与Phoenix二级索引性能对比：

6.Lindorm的适用场景

  Lindorm适用于轻量级分析，提供实时的交互式查询体验。下面是与Spark的对比:

  另外Lindorm具备多Zone实时同步和容灾功能，通过在备集群对接Spark进行离线分析，可以实现同一份数据的在离线一体化，省去用户将数据同步到其他系统的烦恼。

7.小结

  Lindorm兼容Phoenix，降低了用户的使用门槛，提升了性能。对于存量Phoenix用户而言，可以平滑切换到Lindorm，成为云原生时代的一个更好选择。
  对于习惯关系模型的新用户，以前MySQL是最佳选择，因为其安装方便，使用简单。相比而言，使用NoSQL数据库部署复杂，众多组件的安装使得很多开发者望而却步。如今，随着云原生时代的到来，NoSQL数据库完全托管在云上，开箱即用，点击一个按钮就可以开始使用。使用Lindorm，也将获得近似MySQL一样的体验，并且在存储成本、扩展性、弹性等方面更有优势，十分适合互联网、物联网业务的大数据特点，可以作为新应用在数据库&存储选型时的首选。

体验PhoenixSQL请参考使用PhoenixSQL Java API访问Lindorm，如需免费咨询欢迎加入Lindorm技术交流群

标签：PhoenixSQL,Phoenix,数据库,Lindorm,SQL,HBase,兼容
来源： https://blog.51cto.com/15060465/2675790