【KWDB 创作者计划】_产品技术解读_2
【KWDB 创作者计划】_产品技术解读
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- 一、存储引擎：多模融合架构下的性能突破
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- 其核心架构包括：
- 二、KWDB 组件源码解析：模块化设计与分布式协同
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- KWDB 的核心组件采用分层解耦架构，主要模块包括：
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- 查询处理器：
- 事务管理器：
- 分布式协调服务：
- 三、KWDB 特性代码通读：核心技术的实现细节
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- 就地计算（In-Situ Computing）：
- 多模自动路由：
- 四、跨模计算：异构数据的融合处理
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- KWDB 通过统一目录服务实现多模数据协同，主要机制包括：
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- 数据抽象层：
- 跨模查询优化：
- 五、KWDB 代码解析：性能优化与可维护性
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- 核心算法优化：
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- 可维护性设计：
一、存储引擎：多模融合架构下的性能突破
KWDB 的存储引擎设计以混合 LSM 树（Hybrid LSM Tree）为核心，结合时序数据与关系数据的异构存储需求，实现了毫秒级写入、微秒级查询的性能突破。
其核心架构包括：
时序引擎： 采用Delta-of-Delta 编码处理时间戳，配合Gorilla 压缩算法优化浮点数值存储，单节点支持百万级数据秒级写入。例如，时间序列数据以TimeSeries为单位独立编码，每个数据块可按时间范围快速切片，通过TimeseriesEncoder类实现：
class TimeseriesEncoder:
def __init__(self, chunk_size=1000):
self.chunk_size = chunk_size
self.data = []
def add_point(self, timestamp, value):
self.data.append((timestamp, value))
if len(self.data) >= self.chunk_size:
self.flush_chunk()
def flush_chunk(self):
# 应用Delta-of-Delta编码和Gorilla压缩
compressed_data = self.compress(self.data)
# 写入磁盘并生成索引
self.write_to_disk(compressed_data)
self.data = []
事务引擎： 基于MVCC（多版本并发控制）实现可串行化隔离级别，通过混合 LSM 树平衡读写性能。关键实现包括：
写路径优化： 将高频写入的小数据块缓存在内存，定期合并到磁盘，避免频繁 IO。
读路径优化： 通过Bloom Filter快速过滤不存在的键，结合稀疏索引减少磁盘扫描范围。
分析引擎： 支持向量化执行和SIMD 指令加速，例如在聚合计算时，通过VectorizedExecutor类批量处理数据：
class VectorizedExecutor:
def __init__(self, data_chunk):
self.data_chunk = da