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Hive存储格式深度解析：从TextFile到ORC/Parquet的性能调优实战

news 2026/8/15 23:51:58

1. 项目概述：为什么Hive存储格式是数据工程师的必修课？

刚接触Hive的时候，很多人觉得建个表、写个SQL把数据导进去就完事了，至于数据在底层是怎么存的，似乎没那么重要。直到某天，你发现一个看似简单的查询跑了半个小时，或者一个只有几列的表却占用了惊人的存储空间，你才会意识到，数据存储格式的选择，远不止是“存进去”那么简单，它直接决定了查询性能、存储成本和运维复杂度。今天，我们就来彻底拆解Hive中那些核心的数据存储格式，从最基础的TextFile到复杂的ORC、Parquet，我会结合自己踩过的坑和调优经验，把它们的原理、选型场景和实操细节讲透。无论你是正在搭建数仓，还是优化现有作业，理解这些格式，都能让你在数据处理的路上少走很多弯路。

2. Hive存储格式核心原理与设计思路拆解

2.1 存储格式的本质：在性能与通用性之间做权衡

Hive本身并不直接存储数据，它只是一个在Hadoop生态之上的数据仓库工具，其数据实际存储在HDFS这样的分布式文件系统中。因此，Hive的存储格式，本质上就是HDFS上文件的组织方式。这个组织方式的核心矛盾，始终围绕着“写”和“读”的效率，以及“空间”和“时间”的交换。

写优化 vs. 读优化：像TextFile、SequenceFile这类格式，写入时非常简单直接，几乎不需要额外的计算开销，属于“写友好”型。但读取时，尤其是需要过滤某些列或行时，它们往往需要扫描大量无关数据，效率低下。而像ORC、Parquet这类列式存储格式，写入时需要将行数据打散、按列重组、压缩，过程复杂（写不友好），但读取时，尤其是分析型查询只涉及少数几列时，可以极大地减少I/O，属于“读友好”型。大数据场景下，数据通常是一次写入、多次查询，所以牺牲写入性能换取极致的读取性能，是列式存储大行其道的根本原因。

空间 vs. 时间：压缩是节省存储空间的利器。但压缩和解压需要消耗CPU时间。不同的存储格式对压缩的支持程度不同。TextFile虽然可以压缩，但压缩后的文件不可分割，可能破坏MapReduce的并行度。而ORC、Parquet这类格式，其文件内部有精密的组织结构（如Stripe、Row Group），支持在文件内部块级别进行压缩，同时保持块的可分割性，从而在节省空间的同时不损失并行处理能力。

序列化与反序列化：这是影响CPU开销的关键。TextFile的每一行文本，在计算时都需要被解析成对应的数据类型（如将字符串“123”解析成整数123），这个解析（反序列化）开销巨大。而二进制格式如SequenceFile、ORC，数据以紧凑的二进制形式存储，反序列化效率极高。Hive在计算时，从磁盘读到内存的原始数据需要被转换成Java对象，高效的二进制序列化框架能大幅降低这个过程的开销。

2.2 主流格式演进脉络：从“能用”到“高效”

理解格式的演进，能帮你更好地把握其设计初衷。早期Hadoop生态中，TextFile是事实上的标准，因为它人类可读、通用性强，任何文本工具都能处理。但随着数据量激增，其性能瓶颈凸显。SequenceFile作为Hadoop原生的二进制格式出现，解决了小文件问题和序列化效率，但依然是行式存储，对于分析查询优化有限。

真正的转折点来自于对数据分析模式的深刻洞察。传统的行式存储适合事务处理（OLTP），比如需要获取某个用户的所有信息。而数据仓库的分析查询（OLAP），通常是“扫描全表，但只关心少数几列”，例如“计算所有用户的平均年龄”。基于此，列式存储理念被引入，RCFile（Record Columnar File）是Hive社区早期的列式存储尝试。它将数据先按行组（Row Group）分割，在行组内再按列存储，并引入了轻量级索引。RCFile证明了列式存储在Hive中的巨大潜力，但其索引能力较弱，压缩和编码算法也比较基础。

ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet可以看作是RCFile的“完全体”升级。它们在RCFile行组的概念上，设计了更精细的数据结构（ORC的Stripe，Parquet的Row Group），内置了更强大的索引（如布隆过滤器、最小值/最大值索引），支持更高效的压缩编码（如字典编码、游程编码），并且提供了ACID事务等高级特性。可以说，ORC和Parquet是为现代大数据分析场景量身定制的存储格式。

注意：不要孤立地看待某种格式。选择哪种格式，必须紧密结合你的数据特征（宽表还是窄表？字段类型？）、访问模式（点查还是全表扫描？经常过滤哪些字段？）和计算引擎（Hive MR？Tez？Spark？Presto？）来综合决策。

3. 五大核心存储格式深度解析与实操要点

3.1 TextFile：最原始的双刃剑

TextFile是Hive默认的存储格式。数据以纯文本形式存储，每行一条记录，字段间通常用特定分隔符（如\001、逗号、制表符）分隔。

创建表示例：

CREATE TABLE user_behavior_text ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id INT, behavior_type STRING, timestamp BIGINT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,‘ -- 指定逗号为字段分隔符 STORED AS TEXTFILE;

核心特点与适用场景：

  • 优点：
    1. 人类可读：直接用cat、head命令或文本编辑器查看，调试数据极其方便。
    2. 通用性强：任何能处理文本的工具（如Shell脚本、Python、Java）都可以直接读写，生态兼容性最好。
    3. 写入简单：数据无需复杂编码，直接写入，适合作为数据接入层的原始格式。
  • 缺点：
    1. 存储空间大：无任何压缩，数值、日期等类型也用字符串存储，空间利用率极低。
    2. 解析开销大：查询时需将文本行解析成各个字段并做类型转换，CPU消耗严重。
    3. 不支持块压缩：虽然可以对整个文件用Gzip、Bzip2压缩，但压缩后的文件不可分割，会变成单个Map任务处理，严重拖慢作业。
  • 实操心得：
    • 仅用于数据接入和交换：适合存放从业务系统同步过来的最原始日志、CSV文件，作为ODS层（操作数据层）的临时存储。
    • 避免用于生产分析：绝对不要将TextFile作为数仓DWD/DWS层的存储格式，性能会成为灾难。
    • 分隔符选择：优先使用不可见字符如\001（Ctrl-A）、\002（Ctrl-B）等，因为它们几乎不会出现在业务数据中，比逗号、制表符更安全。

3.2 SequenceFile：Hadoop原生的二进制容器

SequenceFile是Hadoop设计的一种用于存储二进制键值对的扁平文件格式。在Hive中，通常将整个行作为值（Value），而键（Key）可以忽略或存储行号。

创建表示例：

CREATE TABLE user_behavior_seq ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id INT, behavior_type STRING, timestamp BIGINT ) STORED AS SEQUENCEFILE;

核心特点与适用场景：

  • 优点：
    1. 可分割：支持块压缩（Block Compression），压缩后的文件依然可以被多个Map任务并行处理。
    2. 序列化高效：以二进制存储，省去了TextFile的文本解析开销。
    3. 适合小文件：可以将大量小文件合并成少量SequenceFile，解决HDFS小文件元数据压力过大的问题。
  • 缺点：
    1. 非人类可读：二进制格式，无法直接查看内容。
    2. 依然是行式存储：查询时仍需读取整行数据，对于分析型查询优化有限。
    3. Hive生态外支持弱：相比TextFile，其他非Hadoop生态工具处理起来较麻烦。
  • 实操心得：
    • 小文件合并利器：在数据采集阶段（如Flume），可以配置Sink将数据写入SequenceFile，避免产生海量小TextFile。
    • 中间格式过渡：在某些ETL流水线中，可以作为中间步骤的存储格式，比TextFile高效，又比ORC/Parquet写入快。
    • 压缩配置：建表时可以指定压缩算法，如SET hive.exec.compress.output=true; SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;，推荐使用Snappy，在压缩比和速度间取得平衡。

3.3 RCFile：列式存储的先行者

RCFile的设计理念是“先按行组分，再按列存”。它先将数据划分成多个行组（Row Group），在每个行组内，数据按列存储在一起，并对每列进行压缩。

核心特点与适用场景：

  • 优点：
    1. 列式存储优势：在只查询少数列时，可以跳过其他列的数据，减少I/O。
    2. 可分割：行组是数据分割和并行处理的基本单位。
    3. 轻量级索引：行组头部存储了每列的行数、压缩大小等信息，并提供每列在行组内的偏移量，便于快速定位。
  • 缺点：
    1. 索引能力弱：只有基本的行组级统计信息，没有列级的细粒度索引（如最小值/最大值）。
    2. 写入性能差：需要缓存整个行组的数据才能按列压缩写入，内存消耗较大。
    3. 已逐渐被淘汰：ORC在各方面都优于RCFile，目前新项目已很少使用RCFile。
  • 实操要点：
    • 历史遗产：如果你维护的老系统还在用RCFile，了解其原理有助于迁移或优化。但在新项目中，应直接选择ORC或Parquet。
    • 理解行组大小：通过参数hive.io.rcfile.record.buffer.size可以设置行组缓冲区大小，影响写入性能和查询时的I/O粒度。

3.4 ORC：Hive亲生的高性能列式格式

ORC是Hive社区专为Hive设计的高性能列式存储格式，可以理解为RCFile的全面优化版。它的文件结构非常精巧。

一个ORC文件由以下几部分组成：

  1. 文件脚注（Footer）：包含文件的元数据，如模式（Schema）、行数、每个Strip的信息。
  2. 条带（Stripe）：ORC文件的水平分割单元，相当于RCFile的行组升级版。通常大小建议为256MB。
    • 索引数据（Index Data）：存储Stripe内每列的最小值、最大值、行索引，以及布隆过滤器（可选）。这是ORC查询快的核心，使得查询引擎可以快速跳过不满足条件的整个Stripe。
    • 行数据（Row Data）：按列存储的实际数据，每列独立压缩编码。
    • 条带脚注（Stripe Footer）：存储Stripe内数据流的目录信息。
  3. Postscript：文件末尾，记录文件压缩参数、版本等信息。

创建表与高级参数示例：

CREATE TABLE user_behavior_orc ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id INT, behavior_type STRING, timestamp BIGINT ) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ( ‘orc.compress‘=‘SNAPPY‘, -- 压缩算法，可选NONE, ZLIB, SNAPPY ‘orc.stripe.size‘=‘268435456‘, -- Stripe大小，256MB ‘orc.row.index.stride‘=‘10000‘, -- 索引粒度，每10000行建一个索引项 ‘orc.create.index‘=‘true‘, -- 创建行索引 ‘orc.bloom.filter.columns‘=‘user_id,behavior_type‘ -- 为指定列创建布隆过滤器 );

核心优势与实操心得：

  • 索引能力超强：基于最小值/最大值索引的谓词下推是ORC的王牌功能。例如，查询WHERE user_id > 100000，Hive可以直接根据每个Stripe的user_id列索引，跳过所有max(user_id) <= 100000的Stripe，极大减少数据扫描量。布隆过滤器对等值查询（如WHERE behavior_type=‘buy‘）过滤效果极佳。
  • 压缩编码高效：针对不同数据类型采用特定编码。
    • 整数类型：采用行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）和差值编码（Delta Encoding），对于连续重复或递增的值压缩比惊人。
    • 字符串类型：采用字典编码（Dictionary Encoding），将重复的字符串值用数字ID代替，对于低基数列（如gender,city）效果显著。
  • ACID事务支持：从Hive 0.14开始，ORC格式的表支持完整的ACID事务，允许INSERT、UPDATE、DELETE，这对于需要数据更新的场景至关重要。
  • 向量化查询：ORC格式完美支持Hive的向量化查询引擎（hive.vectorized.execution.enabled=true）。该引擎一次处理一批数据（一个向量），而不是一行，充分利用现代CPU的SIMD指令，将性能提升数倍甚至数十倍。

重要提示：要发挥ORC索引的优势，必须对常作为查询条件的列进行排序。例如，如果查询总是按dt（日期）分区并按user_id过滤，那么在插入数据时，应确保数据在每个分区内按user_id有序。无序的数据会使索引的最小值/最大值范围变得很宽，失去过滤意义。可以通过INSERT ... SELECT ... ORDER BY或在计算引擎（如Spark）中写入前重分区排序来实现。

3.5 Parquet：跨平台的标准列式格式

Parquet的设计理念与ORC类似，但它的目标是成为Hadoop生态系统中通用的列式存储格式，由Apache顶级项目支持，不与任何计算引擎绑定。

Parquet文件核心结构：

  1. 行组（Row Group）：逻辑上的水平分割，包含一批行（类似ORC的Stripe）。
  2. 列块（Column Chunk）：行组中每一列的数据。一个行组中有多少个列就有多少个列块。
  3. 页（Page）：列块被进一步划分为页，页是压缩、编码和读写的最小单元。包含数据页和字典页等。
  4. 页头：存储页的元数据，如编码、压缩后大小、未压缩大小等。

创建表示例：

CREATE TABLE user_behavior_parquet ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id INT, behavior_type STRING, timestamp BIGINT ) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES ( ‘parquet.compression‘=‘SNAPPY‘, ‘parquet.block.size‘=‘268435456‘ -- 行组大小，256MB );

核心优势与选型考量：

  • 跨平台原生支持：这是Parquet最大的优势。Spark、Flink、Presto、Impala等主流计算引擎都对Parquet提供了原生（Native）支持，读写性能最优。而它们对ORC的支持可能通过Hive兼容层实现，性能有时不如Parquet。
  • 嵌套数据模型支持出色：Parquet原生支持复杂的嵌套数据结构（如struct,array,map），其schema定义（采用Dremel论文中的重复与定义级别）非常高效。如果你的数据是半结构化的JSON或Avro格式，转换为Parquet后能获得很好的查询性能和压缩比。
  • 广泛的生态工具：大量数据工具（如AWS Athena、Google BigQuery、Pandas）都能直接读取Parquet文件。

ORC vs. Parquet 如何选择？这是一个常见问题。我的经验是：

  • 如果你的技术栈以Hive为核心，且需要用到Hive特有的高级功能（如ACID事务、复杂的物化视图），或者你的查询模式能很好地利用排序+索引，ORC是更优选择。
  • 如果你的技术栈是混合的，例如同时使用Hive、Spark、Presto，或者未来有迁移到其他引擎的可能，Parquet是更安全、更通用的选择。
  • 如果你的数据是高度嵌套的（如事件日志、JSON文档），Parquet对嵌套结构的支持更成熟。
  • 从纯性能角度看，两者在多数场景下相差无几。ORC在Hive上的谓词下推可能略强，Parquet在Spark上的扫描性能可能略优。真正的性能差异往往来自于数据布局（如分区、排序）和查询写法，而非格式本身。

4. 存储格式实战：从选型到调优全流程

4.1 新项目存储格式选型决策流程

面对一个新项目，我通常会遵循以下流程来选择存储格式：

  1. 分析数据特征与访问模式：

    • 数据量级：TB级以下，格式选择影响不大；PB级，必须使用列式存储。
    • 表宽度：字段数超过30个的宽表，列式存储的I/O优势极其明显。
    • 查询模式：列出高频查询语句。是否总是SELECT少数几列？WHERE条件是否集中在某几列？是否有ORDER BY或GROUP BY？
    • 数据更新需求：是否需要UPDATE/DELETE？如果需要，ORC（开启ACID）或Hudi/Delta Lake（基于Parquet/ORC）是候选。

  2. 评估技术栈与团队技能：

    • 团队主要使用Hive还是Spark？未来技术路线图如何？
    • 团队成员对哪种格式更熟悉？运维工具链是否支持？

  3. 执行概念验证：

    • 抽取一份样本数据（如最近一周），分别用ORC和Parquet格式建表。
    • 运行典型的高频查询，对比执行时间和资源消耗。
    • 检查文件大小，对比压缩比。

  4. 制定规范并落地：

    • 将选型结果写入团队的数据开发规范。
    • 在数仓各层明确格式要求，例如：ODS层可用TextFile/SequenceFile，DWD/DWS层统一使用Parquet。

4.2 建表与数据写入最佳实践

选好格式后，建表和写入数据是下一个关键步骤。

分区与分桶： 存储格式解决的是文件内部的效率问题，而分区和分桶解决的是文件组织的问题，两者结合才能发挥最大效力。

-- 分区表示例：按日期分区是标配 CREATE TABLE dwd_user_behavior_parquet ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, category_id INT, behavior_type STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING) -- 按天分区 STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES (‘parquet.compression‘=‘SNAPPY‘); -- 分桶表示例：对常做JOIN键或GROUP BY键的列分桶 CREATE TABLE dws_user_behavior_bucketed ( user_id BIGINT, buy_count INT, ... ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 32 BUCKETS -- 按user_id哈希分桶 STORED AS ORC;
  • 分区：将数据按某个字段（通常是日期）分布到不同目录。查询时通过WHERE dt=‘2023-10-01‘可以分区裁剪，直接跳过无关分区目录。
  • 分桶：将数据按某个字段的哈希值分散到固定数量的文件中。对于大表JOIN或大表GROUP BY，能转化为桶对桶的高效操作，避免Shuffle。

数据有序写入： 如前所述，对于ORC/Parquet，有序的数据能极大提升索引效率。在Spark中写入时可以这样做：

df.repartition(1).sortWithinPartitions(“user_id”) // 先合并成一个分区再排序，适用于小文件合并场景 .write.mode(“append”) .partitionBy(“dt”) .format(“parquet”) .saveAsTable(“dwd_table”)

或者，使用Hive的DISTRIBUTE BY和SORT BY：

INSERT OVERWRITE TABLE dwd_table PARTITION (dt) SELECT * FROM source_table DISTRIBUTE BY dt, FLOOR(user_id / 10000) -- 保证相同范围的数据进入同一个Reducer SORT BY dt, user_id; -- 在Reducer内排序

4.3 性能调优关键参数实战

不同的格式有其关键的调优旋钮，这里列举一些最实用的：

ORC调优参数：

  • orc.stripe.size：默认256MB。增大此值（如512MB）可以提高压缩比和顺序I/O效率，但会消耗更多内存。对于超大规模表可以适当调大。
  • orc.row.index.stride：默认10000行。索引条目间隔。减小此值会创建更密集的索引，加快点查，但增加存储开销。对于经常按主键查询的表，可以设为5000。
  • orc.bloom.filter.columns和orc.bloom.filter.fpp：为高基数的等值过滤列（如user_id）创建布隆过滤器，并设置误报率（默认0.05）。能高效过滤掉不满足条件的Stripe。
  • hive.vectorized.execution.enabled=true：务必开启向量化查询。对于ORC格式，还需要设置hive.vectorized.execution.enabled=true。

Parquet调优参数：

  • parquet.block.size：默认128MB。相当于行组大小。建议设置为256MB或512MB，与HDFS块大小对齐（如128MB的倍数），以获得更好的并行度。
  • parquet.page.size：默认1MB。页是编码和压缩的最小单元。对于有很多小字段的表，可以适当减小页大小以提高随机访问性能；对于大字段（如长文本），可以增大页大小。
  • parquet.dictionary.page.size：默认1MB。字典页大小。对于低基数列，确保字典页足够容纳所有唯一值，否则会退回到明文编码。

通用压缩算法选择：

  • Snappy：默认推荐。压缩和解压速度极快，压缩比中等。追求查询性能时的首选。
  • Zlib/Gzip：压缩比高，但压缩和解压速度慢。适合对存储成本极其敏感、且数据冷热分明（冷数据很少被查询）的场景。
  • LZO：需要单独安装编解码器。速度与Snappy相当，压缩比略好，但生态支持不如Snappy广泛。

5. 常见问题排查与实战技巧实录

5.1 查询性能不及预期？先检查这些点

即使使用了ORC/Parquet，查询也可能很慢。别急着怪格式，按以下顺序排查：

  1. 是否触发了分区裁剪？检查执行计划（EXPLAIN命令），确认你的WHERE条件中的分区字段是常量，而不是函数计算（如WHERE dt = ‘20231001‘有效，WHERE substr(dt,1,6)=‘202310‘可能无效）。
  2. 谓词下推是否生效？对于ORC/Parquet，在WHERE中对有索引的列进行过滤，应该能在执行计划的TableScan阶段就看到过滤条件。如果没有，检查数据类型是否一致（避免隐式转换），或者尝试使用CAST函数。
  3. 数据是否有序？检查用于过滤的列（如user_id）在文件内是否大致有序。可以抽样查看文件头部的统计信息（Hive命令：hive --orcfiledump /path/to/file.orc），如果某个列的min和max值相差巨大且覆盖了整个范围，说明数据无序，索引失效。
  4. 小文件问题：如果表目录下有成千上万个小文件（比如每个只有几MB），那么启动Map任务的开销将远超实际计算开销。解决方案：使用INSERT OVERWRITE语句重写表，或者使用计算引擎（如Spark）的coalesce或repartition功能合并小文件后再写入。
  5. 压缩算法是否合适？如果查询CPU瓶颈明显，而I/O不是问题，可以尝试将压缩算法从Zlib切换到Snappy，甚至不压缩（NONE），用空间换时间。

5.2 从TextFile迁移到列式存储的平滑方案

迁移历史数据是个大工程，切忌一次性全量重写。我的建议是采用双轨并行、逐步切换的策略：

  1. 创建新表：使用目标格式（如Parquet）创建一张与原表结构相同的新表table_new。
  2. 增量迁移：修改每日的ETL作业，让新数据同时写入旧表（TextFile）和新表（Parquet）。可以写一份数据，然后通过INSERT ... SELECT复制到另一张表。
  3. 历史数据回填：编写一个后台任务，按时间分区（如按月）逐步将旧表的历史数据转换格式后导入新表。使用INSERT OVERWRITE table_new PARTITION (dt) SELECT ... FROM table_old WHERE dt=‘...‘。
  4. 查询切换：在新表数据完整且验证无误后，逐步将下游的查询任务指向新表。可以先让一些不重要的报表或临时查询用新表，核心任务继续用旧表。
  5. 最终切换与清理：所有下游任务切换完毕并稳定运行一段时间后，可以归档或删除旧表数据。

5.3 格式相关报错与解决思路

  • 问题：查询ORC表时报错Malformed ORC file或Cannot read due to schema evolution。
    • 排查：ORC文件可能损坏，或者表的Schema定义与文件实际Schema不兼容（比如增加了字段但未使用CASCADE选项）。使用hive --orcfiledump检查文件元数据。确保写入和读取的Hive版本兼容。
  • 问题：Spark读取Hive的ORC表时，某些字段为null。
    • 排查：检查Hive和Spark的版本。不同版本间对ORC复杂类型（如decimal精度、timestamp时区）的处理可能有细微差异。尽量保持计算引擎与Hive Metastore和文件格式版本的匹配。
  • 问题：向Parquet表插入数据时，报错Unsupported type: VARCHAR(255)。
    • 排查：Hive中的VARCHAR类型与Parquet的映射可能有问题。在数仓层，除非有明确限制，否则建议使用STRING类型，兼容性最好。或者，在Spark中明确定义Schema时使用StringType。

5.4 一个真实的调优案例：慢查询优化

曾经遇到一个场景：一张用户行为宽表（200+字段），存储为TextFile，一个简单的SELECT user_id, COUNT(*) FROM tbl WHERE dt=‘xxx‘ AND page_id=‘home‘ GROUP BY user_id查询需要20分钟。

优化步骤：

  1. 格式转换：将表转换为Parquet格式（Snappy压缩），存储空间从1.2TB下降到180GB。
  2. 分区裁剪：查询已包含dt分区条件，这一步已优化。
  3. 谓词下推：page_id列基数较低，在Parquet中有很好的过滤效果。但检查发现，page_id在文件中无序，导致行组级过滤效果一般。
  4. 数据重组织：我们修改了ETL任务，在写入前，按dt, page_id对数据进行排序。虽然ETL任务时间增加了15%，但使得相同page_id的数据聚集在更少的行组中。
  5. 最终效果：同样的查询，时间从20分钟下降到45秒。其中，格式转换贡献了主要性能提升（减少I/O），数据排序进一步放大了列式存储索引的优势。

存储格式的选择和优化，是一个从宏观架构到微观参数的系统工程。它没有银弹，最好的格式就是最适合你当前数据状态和业务场景的那一个。理解其背后的原理，掌握关键的调优手段，才能让数据真正“存”得高效，“取”得飞快。

http://www.cnnetsun.cn/news/4047547.html

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