ที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์: การเรียนรู้การเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet สำหรับ Big Data อย่างเชี่ยวชาญ

ในยุคของบิ๊กดาต้า การจัดเก็บและการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ (Columnar storage) เช่น Apache Parquet ได้กลายเป็นรากฐานที่สำคัญสำหรับคลังข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ โครงสร้างแบบคอลัมน์ของ Parquet ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการบีบอัดข้อมูลและประสิทธิภาพของคิวรีได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ คู่มือนี้จะสำรวจเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet อย่างครอบคลุม สำหรับวิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ และสถาปนิกข้อมูลทั่วโลก

ทำความเข้าใจที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์และ Parquet

ที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์คืออะไร?

ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบแถว (Row-oriented) แบบดั้งเดิมจะจัดเก็บบันทึกข้อมูลตามลำดับทีละแถว แม้วิธีนี้จะมีประสิทธิภาพสำหรับการดึงข้อมูลทั้งเรคคอร์ด แต่จะไม่มีประสิทธิภาพเมื่อต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเพียงบางคอลัมน์เท่านั้น ในทางกลับกัน ที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์จะจัดเก็บข้อมูลตามคอลัมน์ ซึ่งหมายความว่าค่าทั้งหมดสำหรับคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งจะถูกจัดเก็บไว้ด้วยกันอย่างต่อเนื่อง รูปแบบนี้มีข้อดีหลายประการ:

การบีบอัดที่ดีขึ้น: ข้อมูลประเภทเดียวกันภายในคอลัมน์สามารถบีบอัดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น run-length encoding (RLE) หรือ dictionary encoding
ลด I/O: เมื่อทำการคิวรีเพียงไม่กี่คอลัมน์ ระบบจะอ่านเฉพาะข้อมูลคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องเท่านั้น ซึ่งช่วยลดการทำงานของ I/O และเพิ่มประสิทธิภาพของคิวรีได้อย่างมาก
เพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์: ที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์เหมาะสำหรับเวิร์กโหลดเชิงวิเคราะห์ที่มักเกี่ยวข้องกับการรวมและกรองข้อมูลในคอลัมน์เฉพาะ

แนะนำ Apache Parquet

Apache Parquet เป็นรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ที่เป็นโอเพนซอร์ส ออกแบบมาเพื่อการจัดเก็บและดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับใช้กับเฟรมเวิร์กการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Apache Spark, Apache Hadoop และ Apache Arrow คุณสมบัติที่สำคัญของ Parquet ได้แก่:

ที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์: ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว Parquet จัดเก็บข้อมูลตามคอลัมน์
การวิวัฒนาการของสกีมา (Schema Evolution): Parquet รองรับการวิวัฒนาการของสกีมา ทำให้คุณสามารถเพิ่มหรือลบคอลัมน์ได้โดยไม่ต้องเขียนชุดข้อมูลใหม่ทั้งหมด
การบีบอัดข้อมูล: Parquet รองรับโคเดกการบีบอัดข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึง Snappy, Gzip, LZO และ Brotli ซึ่งช่วยให้ลดพื้นที่จัดเก็บได้อย่างมาก
การเข้ารหัส (Encoding): Parquet ใช้รูปแบบการเข้ารหัสที่แตกต่างกัน เช่น dictionary encoding, plain encoding และ delta encoding เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บตามลักษณะของข้อมูล
Predicate Pushdown: Parquet รองรับ predicate pushdown ซึ่งช่วยให้การกรองข้อมูลเกิดขึ้นที่ชั้นการจัดเก็บข้อมูล (storage layer) ซึ่งช่วยลด I/O และเพิ่มประสิทธิภาพของคิวรีได้อีก

เทคนิคสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet

1. การออกแบบสกีมาและประเภทข้อมูล

การออกแบบสกีมาอย่างรอบคอบมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet การเลือกประเภทข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละคอลัมน์สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการจัดเก็บและประสิทธิภาพของคิวรี

การเลือกประเภทข้อมูลที่เหมาะสม: ใช้ประเภทข้อมูลที่เล็กที่สุดที่สามารถแสดงข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากคอลัมน์แสดงอายุ ให้ใช้ `INT8` หรือ `INT16` แทน `INT32` หากอายุสูงสุดอยู่ในช่วงของประเภทข้อมูลที่เล็กกว่า ในทำนองเดียวกัน สำหรับค่าเงิน ควรพิจารณาใช้ `DECIMAL` ที่มีความแม่นยำและสเกลที่เหมาะสมเพื่อหลีกเลี่ยงความไม่แม่นยำของค่าทศนิยม
โครงสร้างข้อมูลแบบซ้อน (Nested Data Structures): Parquet รองรับโครงสร้างข้อมูลแบบซ้อน (เช่น lists และ maps) ควรใช้อย่างรอบคอบ แม้ว่าจะมีประโยชน์ในการแสดงข้อมูลที่ซับซ้อน แต่การซ้อนกันมากเกินไปอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของคิวรี พิจารณาการทำ denormalize ข้อมูลหากโครงสร้างที่ซ้อนกันมีความซับซ้อนเกินไป
หลีกเลี่ยงฟิลด์ข้อความขนาดใหญ่: ฟิลด์ข้อความขนาดใหญ่อาจเพิ่มพื้นที่จัดเก็บและเวลาในการคิวรีได้อย่างมาก หากเป็นไปได้ ควรพิจารณาจัดเก็บข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ในระบบจัดเก็บข้อมูลแยกต่างหากและเชื่อมโยงกับข้อมูล Parquet โดยใช้ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน เมื่อจำเป็นต้องจัดเก็บข้อความจริงๆ ควรบีบอัดอย่างเหมาะสม

ตัวอย่าง: พิจารณาการจัดเก็บข้อมูลตำแหน่ง แทนที่จะจัดเก็บละติจูดและลองจิจูดเป็นคอลัมน์ `DOUBLE` แยกกัน คุณอาจพิจารณาใช้ประเภทข้อมูลเชิงพื้นที่ (geospatial data type) (หากเอนจินประมวลผลของคุณรองรับ) หรือจัดเก็บเป็น `STRING` เดียวในรูปแบบที่กำหนดไว้อย่างดี (เช่น "latitude,longitude") ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดเก็บและทำให้คิวรีเชิงพื้นที่มีความง่ายขึ้น

2. การเลือกการเข้ารหัสที่เหมาะสม

Parquet มีรูปแบบการเข้ารหัสที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละรูปแบบเหมาะสำหรับข้อมูลประเภทต่างๆ การเลือกการเข้ารหัสที่เหมาะสมสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อการบีบอัดและประสิทธิภาพของคิวรี

Plain Encoding: นี่คือการเข้ารหัสเริ่มต้นและเพียงแค่เก็บค่าข้อมูลตามที่เป็นอยู่ เหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่สามารถบีบอัดได้ง่าย
Dictionary Encoding: การเข้ารหัสนี้จะสร้างพจนานุกรมของค่าที่ไม่ซ้ำกันสำหรับคอลัมน์ จากนั้นจะจัดเก็บดัชนีของพจนานุกรมแทนค่าจริง มีประสิทธิภาพมากสำหรับคอลัมน์ที่มีค่าที่แตกต่างกันจำนวนน้อย (เช่น ข้อมูลเชิงหมวดหมู่ เช่น รหัสประเทศ หมวดหมู่สินค้า หรือรหัสสถานะ)
Run-Length Encoding (RLE): RLE เหมาะสำหรับคอลัมน์ที่มีลำดับของค่าที่ซ้ำกันยาวๆ โดยจะเก็บค่าและจำนวนครั้งที่ค่านั้นซ้ำ
Delta Encoding: การเข้ารหัสแบบเดลต้าจะเก็บความแตกต่างระหว่างค่าที่อยู่ติดกัน มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาหรือข้อมูลอื่นๆ ที่ค่ามักจะใกล้เคียงกัน
Bit-Packed Encoding: การเข้ารหัสนี้จะแพ็กค่าหลายๆ ค่าลงในหนึ่งไบต์อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยลดพื้นที่จัดเก็บ โดยเฉพาะสำหรับค่าจำนวนเต็มขนาดเล็ก

ตัวอย่าง: พิจารณาคอลัมน์ที่แสดง "สถานะคำสั่งซื้อ" ของธุรกรรมอีคอมเมิร์ซ (เช่น "Pending," "Shipped," "Delivered," "Cancelled") การเข้ารหัสแบบพจนานุกรมจะมีประสิทธิภาพสูงในสถานการณ์นี้เนื่องจากคอลัมน์มีจำนวนค่าที่แตกต่างกันอย่างจำกัด ในทางกลับกัน คอลัมน์ที่มีรหัสผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันจะไม่ได้รับประโยชน์จากการเข้ารหัสแบบพจนานุกรม

3. โคเดกการบีบอัดข้อมูล

Parquet รองรับโคเดกการบีบอัดข้อมูลต่างๆ เพื่อลดพื้นที่จัดเก็บ การเลือกใช้โคเดกสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อทั้งขนาดพื้นที่จัดเก็บและการใช้ CPU ในระหว่างการบีบอัดและคลายการบีบอัด

Snappy: Snappy เป็นโคเดกการบีบอัดที่รวดเร็วซึ่งให้ความสมดุลที่ดีระหว่างอัตราการบีบอัดและความเร็ว มักเป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่ดี
Gzip: Gzip ให้อัตราการบีบอัดที่สูงกว่า Snappy แต่ช้ากว่า เหมาะสำหรับข้อมูลที่เข้าถึงไม่บ่อยหรือเมื่อพื้นที่จัดเก็บเป็นข้อกังวลหลัก
LZO: LZO เป็นอีกหนึ่งโคเดกการบีบอัดที่รวดเร็วซึ่งมักใช้ในสภาพแวดล้อมของ Hadoop
Brotli: Brotli ให้อัตราการบีบอัดที่ดีกว่า Gzip แต่โดยทั่วไปจะช้ากว่า อาจเป็นตัวเลือกที่ดีเมื่อพื้นที่จัดเก็บมีราคาแพงและการใช้ CPU ไม่ใช่ข้อกังวลหลัก
Zstandard (Zstd): Zstd มีระดับการบีบอัดที่หลากหลาย ทำให้คุณสามารถแลกเปลี่ยนระหว่างอัตราส่วนการบีบอัดกับความเร็วได้ มักให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า Gzip ในระดับการบีบอัดที่ใกล้เคียงกัน
Uncompressed: สำหรับการดีบักหรือสถานการณ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงเป็นพิเศษ คุณอาจเลือกที่จะจัดเก็บข้อมูลโดยไม่บีบอัด แต่โดยทั่วไปไม่แนะนำสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ตัวอย่าง: สำหรับข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยและใช้ในการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ Snappy หรือ Zstd ที่มีระดับการบีบอัดต่ำจะเป็นตัวเลือกที่ดี สำหรับข้อมูลถาวรที่เข้าถึงไม่บ่อย Gzip หรือ Brotli จะเหมาะสมกว่า

4. การแบ่งพาร์ติชัน (Partitioning)

การแบ่งพาร์ติชันคือการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ ที่จัดการได้ง่ายขึ้นตามค่าของคอลัมน์หนึ่งคอลัมน์หรือมากกว่า ซึ่งช่วยให้คุณสามารถจำกัดคิวรีเฉพาะพาร์ติชันที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยลด I/O และปรับปรุงประสิทธิภาพของคิวรีได้อย่างมาก

การเลือกคอลัมน์พาร์ติชัน: เลือกคอลัมน์พาร์ติชันที่ใช้บ่อยในตัวกรองคิวรี คอลัมน์พาร์ติชันทั่วไป ได้แก่ วันที่ ประเทศ ภูมิภาค และหมวดหมู่
ความละเอียดของพาร์ติชัน: พิจารณาความละเอียดของพาร์ติชันของคุณ พาร์ติชันที่มากเกินไปอาจทำให้เกิดไฟล์ขนาดเล็ก ซึ่งส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพได้ พาร์ติชันที่น้อยเกินไปอาจส่งผลให้พาร์ติชันมีขนาดใหญ่และประมวลผลได้ยาก
การแบ่งพาร์ติชันแบบลำดับชั้น (Hierarchical Partitioning): สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา ควรพิจารณาใช้การแบ่งพาร์ติชันแบบลำดับชั้น (เช่น ปี/เดือน/วัน) ซึ่งช่วยให้คุณสามารถคิวรีข้อมูลในช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หลีกเลี่ยงการแบ่งพาร์ติชันที่มีค่าเฉพาะสูง (High-Cardinality): หลีกเลี่ยงการแบ่งพาร์ติชันบนคอลัมน์ที่มีค่าที่แตกต่างกันจำนวนมาก (high cardinality) เนื่องจากอาจทำให้เกิดพาร์ติชันขนาดเล็กจำนวนมาก

ตัวอย่าง: สำหรับชุดข้อมูลธุรกรรมการขาย คุณอาจแบ่งพาร์ติชันตาม `year` และ `month` ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถคิวรีข้อมูลการขายสำหรับเดือนหรือปีที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากคุณคิวรีข้อมูลการขายตามประเทศบ่อยครั้ง คุณสามารถเพิ่ม `country` เป็นคอลัมน์พาร์ติชันได้เช่นกัน

5. ขนาดไฟล์และขนาดบล็อก

ไฟล์ Parquet มักจะถูกแบ่งออกเป็นบล็อก ขนาดของบล็อกมีผลต่อระดับของความขนานในการประมวลผลคิวรี ขนาดไฟล์และขนาดบล็อกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานและโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้

ขนาดไฟล์: โดยทั่วไปแล้ว ขนาดไฟล์ที่ใหญ่ขึ้น (เช่น 128MB ถึง 1GB) จะเป็นที่ต้องการเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ไฟล์ขนาดเล็กอาจทำให้เกิดโอเวอร์เฮดเพิ่มขึ้นจากการจัดการเมทาดาทาและการทำงานของ I/O ที่เพิ่มขึ้น
ขนาดบล็อก: ขนาดบล็อกโดยทั่วไปจะตั้งค่าให้เท่ากับขนาดบล็อกของ HDFS (เช่น 128MB หรือ 256MB)
การบดอัดไฟล์ (Compaction): บดอัดไฟล์ Parquet ขนาดเล็กให้เป็นไฟล์ขนาดใหญ่ขึ้นอย่างสม่ำเสมอเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

6. Predicate Pushdown

Predicate Pushdown เป็นเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้การกรองเกิดขึ้นที่ชั้นการจัดเก็บข้อมูล ก่อนที่ข้อมูลจะถูกอ่านเข้ามาในหน่วยความจำ ซึ่งช่วยลด I/O และปรับปรุงประสิทธิภาพของคิวรีได้อย่างมาก

เปิดใช้งาน Predicate Pushdown: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เปิดใช้งาน predicate pushdown ในเอนจินคิวรีของคุณ (เช่น Apache Spark)
ใช้ตัวกรองอย่างมีประสิทธิภาพ: ใช้ตัวกรองในคิวรีของคุณเพื่อจำกัดปริมาณข้อมูลที่ต้องอ่าน
การตัดพาร์ติชัน (Partition Pruning): Predicate pushdown ยังสามารถใช้สำหรับการตัดพาร์ติชัน ซึ่งจะข้ามพาร์ติชันทั้งหมดหากไม่ตรงตามเงื่อนไขของตัวกรองคิวรี

7. เทคนิคการข้ามข้อมูล (Data Skipping)

นอกเหนือจาก predicate pushdown แล้ว ยังมีเทคนิคการข้ามข้อมูลอื่นๆ ที่สามารถใช้เพื่อลด I/O ได้อีก ดัชนี Min/Max, bloom filters และ zone maps เป็นกลยุทธ์บางอย่างในการข้ามการอ่านข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องโดยอาศัยสถิติของคอลัมน์หรือดัชนีที่คำนวณไว้ล่วงหน้า

ดัชนี Min/Max: การจัดเก็บค่าต่ำสุดและสูงสุดสำหรับแต่ละคอลัมน์ภายในบล็อกข้อมูลช่วยให้เอนจินคิวรีสามารถข้ามบล็อกที่อยู่นอกช่วงของคิวรีได้
Bloom Filters: Bloom filters เป็นวิธีการทางความน่าจะเป็นในการทดสอบว่าองค์ประกอบใดเป็นสมาชิกของเซตหรือไม่ สามารถใช้เพื่อข้ามบล็อกที่ไม่น่าจะมีค่าที่ตรงกัน
Zone Maps: คล้ายกับดัชนี Min/Max, Zone Maps จะจัดเก็บสถิติเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลภายในบล็อก ทำให้สามารถข้ามข้อมูลได้อย่างซับซ้อนยิ่งขึ้น

8. การเพิ่มประสิทธิภาพเอนจินคิวรี

ประสิทธิภาพของคิวรี Parquet ยังขึ้นอยู่กับเอนจินคิวรีที่ใช้ (เช่น Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala) การทำความเข้าใจวิธีเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีสำหรับเอนจินคิวรีเฉพาะของคุณจึงเป็นสิ่งสำคัญ

เพิ่มประสิทธิภาพแผนการคิวรี (Query Plans): วิเคราะห์แผนการคิวรีเพื่อระบุคอขวดที่อาจเกิดขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคิวรี
การเพิ่มประสิทธิภาพการ Join: ใช้กลยุทธ์การ join ที่เหมาะสม (เช่น broadcast hash join, shuffle hash join) ตามขนาดของชุดข้อมูลที่จะ join
การแคช (Caching): แคชข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยในหน่วยความจำเพื่อลด I/O
การจัดสรรทรัพยากร: จัดสรรทรัพยากร (เช่น หน่วยความจำ, CPU) ให้กับเอนจินคิวรีอย่างเหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

9. การอยู่ใกล้กันของข้อมูล (Data Locality)

Data locality หมายถึงความใกล้ชิดของข้อมูลกับโหนดประมวลผล เมื่อข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในโหนดเดียวกับที่ประมวลผล จะช่วยลด I/O และปรับปรุงประสิทธิภาพ

จัดวางข้อมูลและการประมวลผลไว้ด้วยกัน: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูล Parquet ของคุณถูกจัดเก็บบนโหนดเดียวกับที่เอนจินคิวรีของคุณทำงานอยู่
การรับรู้ HDFS: กำหนดค่าเอนจินคิวรีของคุณให้รับรู้โทโพโลยีของ HDFS และให้ความสำคัญกับการอ่านข้อมูลจากโหนดในเครื่อง

10. การบำรุงรักษาและการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ

การเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง ควรตรวจสอบประสิทธิภาพของชุดข้อมูล Parquet ของคุณอย่างสม่ำเสมอและทำการปรับเปลี่ยนตามความจำเป็น

ตรวจสอบประสิทธิภาพคิวรี: ติดตามเวลาการทำงานของคิวรีและระบุคิวรีที่ทำงานช้า
ตรวจสอบการใช้พื้นที่จัดเก็บ: ตรวจสอบพื้นที่จัดเก็บที่ใช้โดยชุดข้อมูล Parquet ของคุณและระบุโอกาสในการบีบอัดและเพิ่มประสิทธิภาพ
คุณภาพข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณสะอาดและสอดคล้องกัน ปัญหาคุณภาพข้อมูลอาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของคิวรี
การวิวัฒนาการของสกีมา: วางแผนอย่างรอบคอบสำหรับการวิวัฒนาการของสกีมา การเพิ่มหรือลบคอลัมน์อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพหากทำไม่ถูกต้อง

เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet ขั้นสูง

การอ่านแบบเวกเตอร์ (Vectorized Reads) ด้วย Apache Arrow

Apache Arrow เป็นแพลตฟอร์มการพัฒนาข้ามภาษาสำหรับข้อมูลในหน่วยความจำ การผสานรวม Parquet กับ Apache Arrow ช่วยให้สามารถอ่านแบบเวกเตอร์ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของคิวรีได้อย่างมากโดยการประมวลผลข้อมูลเป็นชุดใหญ่ขึ้น ซึ่งจะหลีกเลี่ยงโอเวอร์เฮดในการประมวลผลทีละแถว ทำให้เวิร์กโหลดเชิงวิเคราะห์เร็วขึ้นมาก การนำไปใช้งานมักเกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากรูปแบบคอลัมน์ในหน่วยความจำของ Arrow โดยตรงจากไฟล์ Parquet โดยข้ามการวนซ้ำแบบแถวแบบดั้งเดิม

การจัดลำดับคอลัมน์ใหม่

ลำดับทางกายภาพของคอลัมน์ภายในไฟล์ Parquet สามารถส่งผลต่อการบีบอัดและประสิทธิภาพของคิวรีได้ การจัดลำดับคอลัมน์ใหม่เพื่อให้คอลัมน์ที่มีลักษณะคล้ายกัน (เช่น high cardinality เทียบกับ low cardinality) ถูกจัดเก็บไว้ด้วยกันสามารถปรับปรุงอัตราการบีบอัดและลด I/O เมื่อเข้าถึงกลุ่มคอลัมน์เฉพาะ การทดลองและการทำโปรไฟล์เป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดลำดับคอลัมน์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับชุดข้อมูลและเวิร์กโหลดที่กำหนด

Bloom Filters สำหรับคอลัมน์สตริง

แม้ว่า Bloom filters โดยทั่วไปจะมีประสิทธิภาพสำหรับคอลัมน์ตัวเลข แต่ก็สามารถเป็นประโยชน์สำหรับคอลัมน์สตริงได้เช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อกรองตามเงื่อนไขความเท่าเทียมกัน (เช่น `WHERE product_name = 'Specific Product'`) การเปิดใช้งาน Bloom filters สำหรับคอลัมน์สตริงที่ถูกกรองบ่อยครั้งสามารถลด I/O ได้อย่างมากโดยการข้ามบล็อกที่ไม่น่าจะมีค่าที่ตรงกัน ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำกันและการกระจายของค่าสตริง

การเข้ารหัสแบบกำหนดเอง

สำหรับประเภทข้อมูลหรือรูปแบบที่มีความเฉพาะทางสูง ควรพิจารณาใช้รูปแบบการเข้ารหัสแบบกำหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับลักษณะเฉพาะของข้อมูล ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการพัฒนาโคเดกแบบกำหนดเองหรือการใช้ไลบรารีที่มีอยู่ที่ให้อัลกอริธึมการเข้ารหัสเฉพาะทาง การพัฒนาและบำรุงรักษาการเข้ารหัสแบบกำหนดเองต้องใช้ความเชี่ยวชาญอย่างมาก แต่อาจให้ผลตอบแทนด้านประสิทธิภาพที่สำคัญในบางสถานการณ์

การแคชเมทาดาทาของ Parquet

ไฟล์ Parquet มีเมทาดาทาที่อธิบายสกีมา การเข้ารหัส และสถิติของข้อมูล การแคชเมทาดาทานี้ในหน่วยความจำสามารถลดความหน่วงของคิวรีได้อย่างมาก โดยเฉพาะสำหรับคิวรีที่เข้าถึงไฟล์ Parquet จำนวนมาก เอนจินคิวรีมักมีกลไกสำหรับการแคชเมทาดาทา และเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องกำหนดค่าเหล่านี้อย่างเหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด

ข้อควรพิจารณาระดับโลกสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet

เมื่อทำงานกับ Parquet ในบริบทระดับโลก สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาสิ่งต่อไปนี้:

เขตเวลา: เมื่อจัดเก็บการประทับเวลา (timestamps) ให้ใช้ UTC (เวลาสากลเชิงพิกัด) เพื่อหลีกเลี่ยงความคลุมเครือและรับประกันความสอดคล้องกันในเขตเวลาต่างๆ
การเข้ารหัสอักขระ: ใช้การเข้ารหัส UTF-8 สำหรับข้อมูลข้อความทั้งหมดเพื่อรองรับอักขระที่หลากหลายจากภาษาต่างๆ
สกุลเงิน: เมื่อจัดเก็บค่าเงิน ให้ใช้สกุลเงินที่สอดคล้องกันและพิจารณาใช้ประเภทข้อมูลทศนิยมเพื่อหลีกเลี่ยงความไม่แม่นยำของค่าทศนิยม
การกำกับดูแลข้อมูล: ใช้นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลที่เหมาะสมเพื่อรับประกันคุณภาพและความสอดคล้องของข้อมูลในภูมิภาคและทีมต่างๆ
การปฏิบัติตามข้อกำหนด: ตระหนักถึงกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (เช่น GDPR, CCPA) และตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูล Parquet ของคุณถูกจัดเก็บและประมวลผลตามกฎระเบียบเหล่านี้
ความแตกต่างทางวัฒนธรรม: คำนึงถึงความแตกต่างทางวัฒนธรรมเมื่อออกแบบสกีมาข้อมูลและเลือกประเภทข้อมูล ตัวอย่างเช่น รูปแบบวันที่และรูปแบบตัวเลขอาจแตกต่างกันไปในแต่ละภูมิภาค

สรุป

การเพิ่มประสิทธิภาพ Parquet เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับลักษณะของข้อมูล รูปแบบการเข้ารหัส โคเดกการบีบอัด และพฤติกรรมของเอนจินคิวรี โดยการใช้เทคนิคที่กล่าวถึงในคู่มือนี้ วิศวกรข้อมูลและสถาปนิกสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของแอปพลิเคชันบิ๊กดาต้าของตนได้อย่างมีนัยสำคัญ โปรดจำไว้ว่ากลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานและโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ การตรวจสอบและการทดลองอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในภูมิทัศน์ของบิ๊กดาต้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา