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授权协议 Apache
开发语言 Rust 查看源码 »
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
所属分类 数据库相关
开源组织
地区 国产
投 递 者
适用人群 未知
收录时间 2022-11-17

软件简介

TensorBase 是使用 Rust 实现的现代化实时开源数据仓库。

特性

  1. All in Rust。TensorBase称已经在日常测试中经历数十TB的数据注入锤炼,是目前Rust社区中,面向用户特别是中小企业实际场景深度优化的、生产完成度最高的通用数据仓库类项目。

  2. 开箱即用。TensorBase已经支持从数据插入或导入到查询完整数据仓库流程,具备了较高的早期完成度,用户可以从TensorBase的Release页下载相关Linux环境下的二进制文件,进行尝试。(Windows 10的WSL2目前应该也可以使用)

  3. 兼容ClickHouse协议。ClickHouse是一个C++编写的数据仓库。TensorBase则使用Rust语言从头开始实现了一个高性能的ClickHouse SQL方言解析器和TCP通讯协议栈。ClickHouse TCP客户端可以无缝连接TensorBase。

  4. 性能为先。TensorBase期望通过新的软件和系统设计将现代硬件的所有潜力发挥出来。TensorBase首次在核心链路代码上实现了“F4”:Copy-free,Lock-free,Async-free,Dyn-free(无动态对象分发)。初步的性能评估显示:在14.7亿行的纽约出租车数据集上,TensorBase的简单查询的性能上已经领先ClickHouse。

  5. 化繁为简。目前的大数据系统使用非常复杂,即使想运行一个最简单的系统,都需要配置大量难以理解的参数或者安装大量第三方依赖。

    • 对于用户,除了现在已经达成的开箱即用,TensorBase希望系统在运行时能在自治运行,而不是依赖运维管理员。
    • 对于开发者,TensorBase希望将贡献门槛降低。整个项目架构设计简洁高效(更多信息参见后文),项目外依赖很少,完全重新编译(cargo clean到cargo build)的单机时间在1分钟之内。(大数据系统或者C++数据库的完整构建时间往往以小时计。)
  6. 互联未来。TensorBase在核心上改造了Apache Arrow和DataFusion,无缝支持Arrow格式查询、分析和传输。Arrow格式作为越来越广泛采用的大数据交换中间格式,已经被多个数据库及大数据生态平台所支持。TensorBase在引擎上兼容Arrow,未来可以同时支持云原生和云中立场景下的数据仓库体验,提供存储中立的数据湖服务。

架构

  • Base Server

    TensorBase服务接口层。对外提供数据的接口服务,比如数据的写入和查询入口。TensorBase创造性的实现了世界上第一个非C++的ClickHouse TCP协议服务栈,可以支持ClickHouse客户端(clickhouse-client命令行)以及native协议语言驱动的直接连接。同时,Base Server是第一个async中立的Rust高性能服务器。Base Server基于改造的Actix事件循环,在服务的实现中完全不使用async,在提供绝佳的可调试性的同时,评测性能也大幅超过基于tokio默认async表达层的实现。未来可以引入非tokio的网络io层实现。

  • Base Meta/Runtime/Storage

    TensorBase的元数据层、运行时层和存储层。在存储层,TensorBase非经典的列式存储。这其中最重要的,我们给出了一个反重力设计:No LSM。我们不再使用在目前开源数据库及大数据平台流行的LSM Tree(Log Structured Merge Tree)数据结构。而是使用一种我们自己称之为Partition Tree的数据结构,数据直接写入分区文件,在保持append only写入性能的同时,避免了LSM结构的后续compact开销。得益于现代Linux内核的支持和巧妙的写入设计,我们在用户态(User-space)核心读写链路上不使用任何锁(Lock-free),最大程度的发挥了高并发网络服务层所提供的能力,可以提供超高速数据写入服务。

  • Base Engine

    TensorBase的引擎层。TensorBase使用改造过的Apache Arrow和DataFusion,并创造性的将底层存储适配到Arrow格式,实现了Zero Copy的数据查询。当然,目前的适配性存储策略,还只算是一个现在进行中的次优解,TensorBase未来会对存储层进行持续迭代,提供更多与时俱进的优化。同时,TensorBase也将进一步地优化帮助Arrow/DataFusion社区优化其查询引擎的性能,和社区一起成长。

  • 其他

    TensorBase还有一些基础性的组件,比如:

    • base,通用工具库;
    • lang,语言层(目前主要实现一个ClickHouse兼容解析和表示层)。
    • lightjit,类表达式JIT引擎,未来可扩展至高性能和安全可控的用户定义函数UDF(User Defined Functions)层。 TensorBase未来将进一步开发和开放自己的高性能基础件,为Rust社区贡献一些独特的高性能可复用基础设施。

注意,架构图中的虚线连接尚未实现,这是一个全景式的架构蓝图。

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代码

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