百度Palo分析型数据库：应用实践与技术解析

"Palo分析型数据库在百度内的应用实践——马如悦2015.11" 在SDCC2015大会上，百度的马如悦分享了Palo分析型数据库在百度内部的应用实践。Palo数据库是百度自主研发的第三代在线分析处理（OLAP）系统，其名称来源于OLAP的缩写，主要用于处理大规模结构化数据的快速分析。 背景介绍： 在大数据背景下，数据处理通常遵循Lambda Architecture，包括批处理层（如Hadoop、Spark）、实时处理层（如Dstream、TM）以及服务层。Palo则主要服务于在线数据服务（Online Data Serving）部分，提供实时和预计算视图，以满足对所有数据的实时和批量查询需求。 Palo的特点与优势： 1. **简单查询引擎与存储引擎**：Palo设计了针对不同查询需求的引擎，包括键值存储引擎（KVStorageEngine）用于简单查询，表存储引擎（TableStorageEngine）用于分析/OLAP查询，以及文档存储引擎（DocumentStorageEngine）用于搜索查询。 2. **面向大规模数据分析**：Palo专注于处理百TB到PB级别的结构化数据，提供毫秒至秒级的分析速度。 3. **自研三代产品**：从Doris、OlapEngine发展到Palo，它在百度内部有超过120条产品线在使用，涉及500多台服务器，单个业务最大可达百TB数据。 4. **OLAP与OLTP的对比**：OLAP系统与传统的在线事务处理（OLTP）系统不同，OLTP关注日常交易处理和简单的明细查询，而OLAP则面向复杂的聚合查询和大量数据分析。OLAP系统处理的是历史数据，数据规模大，且数据更新方式为批量更新，数据组织采用反范式和星型模型，以优化分析性能。 Palo的定位与特性： 1. **低成本**：Palo设计的目标是实现低成本的高性能分析，通过线性扩展来降低成本。 2. **支持云化部署**：能够适应云环境，提供灵活的部署方案。 3. **高可用**：保证99.9999%的高可用性，可处理10WQPS（每秒查询数）和100GB/s的数据吞吐量。 4. **高扩展性**：支持100~200节点的集群，可管理1000TB的数据。 5. **高加载性能**：具备每小时处理10TB数据的高效加载能力。 在实际应用中，Palo广泛应用于在线报表、多维分析以及商业产品的数据支持，帮助百度各个业务线进行实时和深度的数据洞察，提升决策效率。