标签
PostgreSQL , 数据透视 , 实时 , 物化 , 预计算 , 多维分析 , 流计算 , 增量合并 , 调度 , HLL
背景
典型的电商类数据透视业务，透视的语料可能会包含一些用户的标签数据：例如包含品牌的ID，销售区域的ID，品牌对应用户的ID，以及若干用户标签字段，时间字段等。
标签可能会按不同的维度进行归类，例如tag1 性别，tag2 年龄段, tag3 兴趣爱好, ...。
业务方较多的需求可能是对自有品牌的用户进行透视，统计不同的销售区域（渠道）、时间段、标签维度下的用户数（一个非常典型的数据透视需求）。
例子
数据结构举例
每天所在区域、销售渠道的活跃用户ID
t1 (
uid, -- 用户ID
groupid, -- 销售渠道、区域ID
day -- 日期
)
每个品牌的自有用户，维护增量
t2 (
uid, -- 用户ID
pinpai -- 品牌
)
用户标签，维护增量
t3 (
uid, -- 用户ID
tag1, -- 标签1，如兴趣
tag2, -- 标签2，如性别
tag3, -- 标签3，如年龄段
... ,
)
透视举例
对某品牌、某销售区域，某标签、某日进行透视。
例如
select
'兴趣' as tag,
t3.tag1 as tag_value,
count(1) as cnt
from
t1,
t2,
t3
where
t1.uid = t3.uid
and t1.uid = t2.uid
and t2.pinpai = ?
and t1.groupid = ?
AND t1.day = '2017-06-25'
group by t3.tag1
这类查询的运算量较大，而且分析师可能对不同的维度进行比对分析，因此建议采用预计算的方法进行优化。
预计算优化
预计算需要得到的结果如下：
t_result (
day, -- 日期
pinpai, -- 品牌ID
groupid, -- 渠道、地区、门店ID
tag1, -- 标签类型1
tag2, -- 标签类型2
tag3, -- 标签类型3
... -- 标签类型n
cnt, -- 用户数
uids, -- 用户ID数组，这个为可选字段，如果不需要知道ID明细，则不需要保存
hll_uids -- 用户HLL估值
)
对于GPDB，可以使用列存储，表分区则按day范围一级分区，按pinpai, groupid哈希进行二级分区，数据分布策略选择随机分布，最后针对每个tag?字段建立单独索引。 从而实现快速的检索（甭管数据量多大，单次透视请求的速度应该可以控制在100毫秒以内）。
得到这份结果后，分析师的查询简化如下（前三个条件通过分区过滤数据，最后根据tag?的索引快速得到结果）：
select
day, pinpai, groupid, 'tag?' as tag, cnt, uids, hll_uids
from t_result
where
day =
and pinpai =
and groupid =
and tag? = ?
预计算后，甚至能以非常少量的运算量，实现更加复杂的维度分析，例如分析某两天的差异用户，分析多个TAG叠加的用户等
预计算的方法
产生统计结果的SQL如下
select
t1.day,
t2.pinpai,
t1.groupid,
t3.tag1,
t3.tag2,
t3.tag3,
...
count(1) as cnt ,
array_agg(uid) as uids,
hll_add_agg(hll_hash_integer(uid)) as hll_uids
from
t1,
t2,
t3
where
t1.uid = t3.uid
and t1.uid = t2.uid
group by
t1.day,
t2.pinpai,
t1.groupid,
grouping sets (
(t3.tag1),
(t3.tag2),
(t3.tag3),
(...),
(t3.tagn)
)
解释：
1、将uid聚合为数组
array_agg(uid)
2、将UID转换为hll hash val，并聚合为HLL类型
hll_add_agg(hll_hash_integer(uid))
3、为了按每个标签维度进行统计，可以使用多维分析语法grouping sets，不必写多条SQL来实现，数据也只会扫一遍，将按每个标签维度进行统计
grouping sets (
(t3.tag1),
(t3.tag2),
(t3.tag3),
(...),
(t3.tagn)
)
多维分析的语法详见
《PostgreSQL 9.5 new feature - Support GROUPING SETS, CUBE and ROLLUP.》
《Greenplum 最佳实践 - 多维分析的使用(CUBE, ROLLUP, GROUPING SETS in GreenPlum and Oracle)》
预计算结果透视查询
如果进行复杂透视，可以将分析结果的不同记录进行数组的逻辑运算，得到最终UID集合结果。
一、数组逻辑运算
1、在数组1但不在数组2的值
create or replace function arr_miner(anyarray, anyarray) returns anyarray as $$
select array(select * from (select unnest($1) except select unnest($2)) t group by 1);
$$ language sql strict;
2、数组1和数组2的交集
create or replace function arr_overlap(anyarray, anyarray) returns anyarray as $$
select array(select * from (select unnest($1) intersect select unnest($2)) t group by 1);
$$ language sql strict;
3、数组1和数组2的并集
create or replace function arr_merge(anyarray, anyarray) returns anyarray as $$
select array(select unnest(array_cat($1,$2)) group by 1);
$$ language sql strict;
例如在促销活动前（2017-06-24）的用户集合为UID1[]，促销活动后（2017-06-25）的用户集合为UID2[]，想知道促销活动得到了哪些新增用户。
arr_miner(uid2[], uid1[]) 即可得到。
二、我们使用了HLL类型，HLL本身支持数据的逻辑计算
1、计算唯一值个数
hll_cardinality(users)
2、计算两个HLL的并集，得到一个HLL
hll_union()
例如在促销活动前（2017-06-24）的用户集合HLL为uid1_hll，促销活动后（2017-06-25）的用户集合HLL为uid2_hll，想知道促销活动得到了多少新增用户。
hll_cardinality(uid2_hll) - hll_cardinality(uid1_hll)
预计算调度
业务以前通过即时JOIN得到透视结果，而现在我们使用事先统计的方法得到透视结果，事先统计本身是需要调度的。
调度方法取决于数据的来源，以及数据合并的方法，流式增量或批量增量。
一、数据按天统计，历史统计数据无更新，只有增量。
定时将统计结果写入、合并至t_result结果表。
insert into t_result
select
t1.day,
t2.pinpai,
t1.groupid,
t3.tag1,
t3.tag2,
t3.tag3,
...
count(1) as cnt ,
array_agg(uid) as uids ,
hll_add_agg(hll_hash_integer(uid)) as hll_uids
from
t1,
t2,
t3
where
t1.uid = t3.uid
and t1.uid = t2.uid
group by
t1.day,
t2.pinpai,
t1.groupid,
grouping sets (
(t3.tag1),
(t3.tag2),
(t3.tag3),
(...),
(t3.tagn)
)
二、合并统计维度数据
每天的统计结果只有按天统计的结果，如果要查询按月，或者按年的统计，需要对天的数据查询并汇聚。
当然，业务也能选择异步汇聚，最终用户查询汇聚后的结果。
t_result_month (
month, -- yyyy-mm
pinpai, -- 品牌ID
groupid, -- 渠道、地区、门店ID
tag1, -- 标签类型1
tag2, -- 标签类型2
tag3, -- 标签类型3
... -- 标签类型n
cnt, -- 用户数
uids, -- 用户ID数组，这个为可选字段，如果不需要知道ID明细，则不需要保存
hll_uids -- 用户HLL估值
)
array聚合需要自定义一个聚合函数
postgres=# create aggregate arragg (anyarray) ( sfunc=arr_merge, stype=anyarray);
CREATE AGGREGATE
postgres=# select arragg(c1) from (values (array[1,2,3]),(array[2,5,6])) t (c1);
arragg
-------------
{6,3,2,1,5}
(1 row)
按月汇聚SQL如下
select
to_char(day, 'yyyy-mm'),
pinpai,
groupid,
tag1,
tag2,
tag3,
...
array_length(arragg(uid),1) as cnt,
arragg(uid) as uids,
hll_union_agg() as hll_uids
from t_result
group by
to_char(day, 'yyyy-mm'),
pinpai,
groupid,
tag1,
tag2,
tag3,
...
按年汇聚以此类推。
三、流式调度
如果业务方有实时统计的需求，那么可以使用流式计算的方法，实时进行以上聚合统计。方法详见
《流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺IoT》
《基于PostgreSQL的流式PipelineDB, 1000万/s实时统计不是梦》
《"物联网"流式处理应用 - 用PostgreSQL实时处理(万亿每天)》
如果数据量非常庞大，可以根据分区键，对数据进行分流，不同的数据落到不同的流计算节点，最后汇总流计算的结果到HybridDB(base on GPDB)中。
《ApsaraDB的左右互搏(PgSQL+HybridDB+OSS) - 解决OLTP+OLAP混合需求》
小结
1、对于透视分析需求，使用倒转的方法，将数据按查询需求进行预计算，得到统计结果，从而在透视时仅需查询计算结果，任意维度透视，都可以做到100毫秒以内的响应速度。
2、使用GROUPING SETS，对多个标签维度进行一次性统计，降低数据重复扫描和重复运算，大幅提升处理效率。
3、使用数组，记录每个透视维度的UID，从而不仅能支持透视，还能支持圈人的需求。同时支持未来更加复杂的透视需求。
4、使用HLL类型，存储估算值，在进行复杂透视时，可以使用HLL，例如多个HLL的值可以UNION，可以求唯一值个数，通常用于评估UV，新增UV等。
5、使用流计算，如果数据需要实时的统计，那么可以使用pipelineDB进行流式分析，实时计算统计结果。（pipelineDB正在插件化，将来使用会更加方便）
6、与阿里云云端组件结合，使用OSS对象存储过渡数据（原始数据），使用OSS_FDW外部表对接OSS，因此过渡数据可以不入库，仅仅用于预计算。大幅降低数据库的写入需求、空间需求。
7、使用Greenplum的一级、二级分区，将透视数据的访问需求打散到更小的单位，然后使用标签索引，再次降低数据搜索的范围，从而做到任意数据量，任意维度透视请求100毫秒以内响应。
8、使用列存储，提升压缩比，节省统计数据的空间占用。
