Dremio使用数据反射提高查询响应

1.描述

Dremio的数据反射是基于Apache Parquet和Apache Arrow的高性能柱状数据结构，用来维护源数据的物理优化，可直观理解为关系数据库中的索引；Data Reflections使用列化，压缩，排序，分区和聚合数据等技术，组织和优化Dremio查询执行引擎的数据；所以的反射数据都存在于Dremio的Reflection Store中，及如下配置项：

## 可配置本地或HDFS等远程存储paths: {  # the local path for dremio to store data.  local: ${DREMIO_HOME}"/data"  # the distributed path Dremio data including job results, downloads, uploads, etc  #dist: "pdfs://"${paths.local}"/pdfs"}

2.数据反射的类型

a).Raw reflections(原始反射)

原始反射包括Raw数据集中的一个或多个字段，按特定字段排序，分区和分布

b).Aggregation reflections(聚合反射)

聚合反射包括Raw数据集中的一个或多个维度和度量字段，按指定字段排序，分区和分布

c).External reflections(外部反射)

外部反射是一种非托管反射，允许用户利用外部系统中内置的现有数据集和汇总表作为Dremio中的反射

3.创建数据反射

a).选择数据源

b).配置反射

c).反射执行任务

任务概括

任务执行明细

任务资源

4.验证反射

a).反射前聚合查询

任务概括

任务执行明细

b).反射后聚合查询

任务概括

任务执行明细

c).数据反射结果

数据反射可以明细提高聚合查询的响应时间，但同时配置了数据反射会增加反射数据的磁盘占用；这也是一种以空间换时间的业务理念。