同程艺龙：分布式列存数据库BaikalDB在企业场景中的实战应用

【互联网大厂的列存数据库在同程艺龙的应用】这篇文章深入探讨了分布式列存数据库在同程艺龙的具体应用，由作者王勇在2020年12月撰写。文章首先阐述了列存数据库的选择背景，尤其是在面对大数据量和高并发场景下，如广告业务中的增长挑战，同程艺龙选择了BaikalDB作为解决方案。BaikalDB源于百度凤巢广告团队，其经过实践验证，在大规模集群环境中表现稳定，适合千级别节点和PB级数据规模。 文章的核心部分着重介绍了列式存储的优势，包括减少IO操作（只读和更新时只涉及所需列）、高效的压缩（通过列针对性压缩减少重复信息）、提升缓存效率以及向量化查询，这有助于提升查询性能和响应速度。设计实现上，BaikalDB基于GitHub上的开源项目，如brpc、braft和rocksdb，并进行了定制化的优化，如ZSTD压缩、并行化处理和读写优化，以适应分布式环境。 迁移和测试阶段，BaikalDB被成功应用于同程艺龙的生产环境中，用于处理大量聚合查询，如SELECT语句通常包含不超过4列的数据，且查询条件局限于特定时间段。该数据库在实时监控业务运行数据的同时，能够生成健康状态指标，一旦达到预设阈值，会触发报警机制。 数据表规模庞大，每表约有20亿行，但查询需求相对简单，这体现了列存数据库在处理大规模数据集时的高效性。同程艺龙通过选择BaikalDB，既避免了纯自研的风险和投入，也克服了纯开源工具无法满足定制化需求的问题，实现了在保证性能的同时，集中精力满足公司特定业务需求。这种半自研策略在业界也得到了广泛的关注和应用，成为了现代企业应对数据挑战的一种有效策略。