导读 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。
一、简单介绍

TensorBase 是使用 Rust 实现的现代化实时开源数据仓库。

二、特性

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。
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）
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。
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。
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。）
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。

三、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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