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Fuse 引擎工作原理

Fuse 引擎​

Fuse 引擎 (Fuse Engine) 是 Databend 的核心存储引擎，专为在云对象存储上高效管理PB 级数据而优化。默认情况下，在 Databend 中创建的表会自动使用此引擎（ENGINE=FUSE）。受 Git 启发，其基于快照的设计支持强大的数据版本控制（如时间回溯 (Time Travel)），并通过先进的剪枝和索引技术提供高查询性能。

本文档解释其核心概念和工作原理。

核心概念​

Fuse 引擎使用三个核心结构组织数据，类似 Git 的工作方式：

  • 快照 (Snapshot，类似 Git 提交)： 不可变的引用，通过指向特定段 (Segment) 定义表在某个时间点的状态。支持时间回溯 (Time Travel)。
  • 段 (Segment，类似 Git 树)： 块 (Block) 的集合，包含用于快速数据跳过（剪枝）的汇总统计信息。可在快照间共享。
  • 块 (Block，类似 Git 对象)： 不可变的数据文件（Parquet 格式），存储实际行数据及详细的列级统计信息，用于细粒度剪枝。
                         Table HEAD
                             │
                             ▼
     ┌───────────────┐     ┌───────────────┐     ┌───────────────┐
     │  SEGMENT A    │◄────│  SNAPSHOT 2   │────►│  SEGMENT B    │
     │               │     │ Previous:     │     │               │
     └───────┬───────┘     │ SNAPSHOT 1    │     └───────┬───────┘
             │             └───────────────┘             │
             │                     │                     │
             │                     ▼                     │
             │             ┌───────────────┐             │
             │             │  SNAPSHOT 1   │             │
             │             │               │             │
             │             └───────────────┘             │
             │                                           │
             ▼                                           ▼
     ┌───────────────┐                           ┌───────────────┐
     │   BLOCK 1     │                           │   BLOCK 2     │
     │ (cloud.txt)   │                           │(warehouse.txt)│
     └───────────────┘                           └───────────────┘

写入工作原理​

向表添加数据时，Fuse 引擎会创建对象链。以下逐步说明该过程：

步骤 1：创建表​

CREATE TABLE git(file VARCHAR, content VARCHAR);

此时表已存在但不含数据：

(空表，无数据)

步骤 2：插入第一条数据​

INSERT INTO git VALUES('cloud.txt', '2022/05/06, Databend, Cloud');

首次插入后，Fuse 引擎创建初始快照、段和块：

         Table HEAD
             │
             ▼
     ┌───────────────┐
     │  SNAPSHOT 1   │
     │               │
     └───────┬───────┘
             │
             ▼
     ┌───────────────┐
     │  SEGMENT A    │
     │               │
     └───────┬───────┘
             │
             ▼
     ┌───────────────┐
     │   BLOCK 1     │
     │ (cloud.txt)   │
     └───────────────┘

步骤 3：插入更多数据​

INSERT INTO git VALUES('warehouse.txt', '2022/05/07, Databend, Warehouse');

插入新数据时，Fuse 引擎创建引用原始段和新段的新快照：

                         Table HEAD
                             │
                             ▼
     ┌───────────────┐     ┌───────────────┐     ┌───────────────┐
     │  SEGMENT A    │◄────│  SNAPSHOT 2   │────►│  SEGMENT B    │
     │               │     │ Previous:     │     │               │
     └───────┬───────┘     │ SNAPSHOT 1    │     └───────┬───────┘
             │             └───────────────┘             │
             │                     │                     │
             │                     ▼                     │
             │             ┌───────────────┐             │
             │             │  SNAPSHOT 1   │             │
             │             │               │             │
             │             └───────────────┘             │
             │                                           │
             ▼                                           ▼
     ┌───────────────┐                           ┌───────────────┐
     │   BLOCK 1     │                           │   BLOCK 2     │
     │ (cloud.txt)   │                           │(warehouse.txt)│
     └───────────────┘                           └───────────────┘

读取工作原理​

查询数据时，Fuse 引擎通过智能剪枝高效定位数据：

Query: SELECT * FROM git WHERE file = 'cloud.txt';

                         Table HEAD
                             │
                             ▼
     ┌───────────────┐     ┌───────────────┐     ┌───────────────┐
     │  SEGMENT A    │◄────│  SNAPSHOT 2   │────►│  SEGMENT B    │
     │    CHECK      │     │               │     │    CHECK      │
     └───────┬───────┘     └───────────────┘     └───────────────┘
             │                                          ✗
             │                                    (跳过 - 不包含
             │                                     'cloud.txt')
             ▼
     ┌───────────────┐
     │   BLOCK 1     │
     │    CHECK      │
     └───────┬───────┘
             │
             │ ✓ (包含 'cloud.txt')
             ▼
        Read this block

智能剪枝过程​

┌─────────────────────────────────────────┐
│ Query: WHERE file = 'cloud.txt'         │
└─────────────────┬───────────────────────┘
                  │
                  ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Check SEGMENT A                         │
│ Min file value: 'cloud.txt'             │
│ Max file value: 'cloud.txt'             │
│                                         │
│ Result: ✓ Might contain 'cloud.txt'     │
└─────────────────┬───────────────────────┘
                  │
                  ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Check SEGMENT B                         │
│ Min file value: 'warehouse.txt'         │
│ Max file value: 'warehouse.txt'         │
│                                         │
│ Result: ✗ Cannot contain 'cloud.txt'    │
└─────────────────┬───────────────────────┘
                  │
                  ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Check BLOCK 1 in SEGMENT A              │
│ Min file value: 'cloud.txt'             │
│ Max file value: 'cloud.txt'             │
│                                         │
│ Result: ✓ Contains 'cloud.txt'          │
└─────────────────┬───────────────────────┘
                  │
                  ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Read only BLOCK 1                       │
└─────────────────────────────────────────┘

基于快照的功能​

Fuse 引擎的快照架构支持以下强大数据管理能力：

时间回溯 (Time Travel)​

查询任意时间点的历史数据状态。支持数据分支、标记和治理，提供完整审计追踪与错误恢复。

零拷贝模式演进​

修改表结构（添加/删除列、重命名、更改类型）无需重写底层数据文件。

  • 变更仅为元数据操作，记录于新快照中
  • 操作瞬时完成，无需停机，避免高成本数据迁移
  • 旧数据仍可通过原始模式访问

查询加速的高级索引 (Fuse Engine)​

除基础块/段剪枝外，Fuse 引擎提供专用二级索引加速特定查询模式：

索引类型简要描述加速查询类型...示例查询片段
聚合索引 (Aggregate Index)为指定分组预计算聚合结果加速 COUNT/SUM/AVG + GROUP BYSELECT COUNT(*)... GROUP BY city
全文索引 (Full-Text Index)支持文本关键词快速检索的倒排索引MATCH 文本搜索（如日志分析）WHERE MATCH(log_entry, 'error')
JSON 索引 (JSON Index)索引 JSON 文档内特定路径/键值基于 JSON 路径/值的过滤WHERE event_data:user.id = 123
布隆过滤器索引 (Bloom Filter Index)概率性检查快速跳过不匹配块点查询 (=) 和 IN 列表过滤WHERE user_id = 'xyz'

对比：Databend Fuse 引擎 vs. Apache Iceberg​

注意： 此对比聚焦表格式功能。作为 Databend 原生表格式，Fuse 持续演进以提升可用性与性能。所示功能为当前版本，未来可能变更。

功能Apache IcebergDatabend Fuse 引擎
元数据结构清单列表 → 清单文件 → 数据文件快照 (Snapshot) → 段 (Segment) → 块 (Block)
统计级别文件级（含分区）多级（快照/段/块）→ 更精细剪枝
剪枝能力良好（文件/分区统计）优秀（多级统计 + 二级索引）
模式演进支持（元数据变更）零拷贝（仅元数据，瞬时生效）
数据聚簇写入时排序自动优化（后台执行）
流式支持基础流式摄取高级增量处理（插入/更新追踪）
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