Parquet文件格式深度解析：为何成为大数据存储与高性能查询的标准选择

在海量数据成为常态的今天，高效存储与快速查询是数据平台的核心诉求。自2013年诞生以来，Apache Parquet格式已演进为大数据生态系统中列式存储的事实标准。它究竟凭借何种设计脱颖而出？本文将深入剖析其架构原理与性能优势。

行存储与列存储：根本性差异

理解Parquet优势的起点，在于厘清行存储与列存储的本质区别。

传统的行存储格式（如CSV或某些模式的Avro）将数据按行序列组织。每一行所有字段的值被连续存储在一起，这种模式非常适合需要频繁读取或写入整条记录的事务处理（OLTP）场景。

相比之下，列存储格式（以Parquet为代表）将每一列的数据独立存储。这种结构天然适配分析型查询（OLAP），因为此类查询通常只涉及表中少数几个列，而无需扫描全部字段。

一个形象的比喻：行存储好比将一件件完整的衣服（整行记录）挂进衣柜；列存储则是将所有袖子、衣身、纽扣（各列数据）分别存入不同的抽屉。当任务只需修改袖口时，后者的效率优势显而易见。这种按列组织的特性，也是其能与Hadoop、Spark等大数据处理框架高效协同的基础。

Parquet的核心设计：多层复合结构

Parquet的精妙之处远超简单的列式存储。它设计了一个多层次的分层结构，巧妙融合了行、列两种存储模型的优点。

三层核心结构

一个Parquet文件包含三个紧密关联的层次：

1. 行组：文件被水平切分为多个行组（默认约100万行），每个行组是数据分区和处理的独立单元。
2. 列块：在每一个行组内部，每一列的数据形成一个独立的列块。
3. 页：列块进一步划分为页（默认最大1MB）。页是I/O操作的最小单元，主要分数据页和字典页两种类型。

Parquet是一种列式格式，但引入了行组结构以实现水平分区。

文件物理结构示意图，列数据仍独立存储，但通过行组组织。

这种设计实现了两个关键性能优化：投影下推与谓词下推。

• 投影下推：查询引擎只需读取SQL的SELECT子句中涉及的列，避免全表扫描，大幅减少I/O。
• 谓词下推：Parquet在行组级别存储了列统计信息（如最小值、最大值）。查询引擎可利用WHERE子句的条件直接跳过不满足条件的整个行组。

场景示例：假设查询“2023年北京的销售额”，引擎可以：

• 仅读取日期、城市、销售额三列（投影下推）。
• 根据日期列的行组统计信息，跳过所有不含2023年数据的行组（谓词下推）。最终可能只需读取10%的数据量，查询性能得到质的提升，这种优化对于构建在数据库与各类中间件之上的分析系统至关重要。

谓词下推与投影下推工作原理示意图。

高效的压缩与编码技术

Parquet的另一大优势来源于其卓越的压缩能力，这得益于列存储的特性与多种编码技术的结合。

列存储的自然压缩优势

同一列的数据具有相同类型和相似的值分布，其重复性和规律性远高于行存储中交替出现的异构数据，因此更容易获得高的压缩比。

核心编码技术

1. 字典编码：为列中所有不同值构建字典，然后用紧凑的整数索引替换原始值。对性别、国家等低基数列效果极佳。
2. 行程长度编码：将连续出现的相同值压缩为（值，重复次数）的格式。
3. 位打包：对于取值范围小的整数，使用尽可能少的比特位来存储每个值。

以字典编码为例，其过程大致如下： 字典编码将原始值替换为紧凑的索引。

支持的压缩算法

Parquet支持多种压缩算法，用户可根据场景在压缩比与速度间权衡：

• SNAPPY：平衡之选，速度较快。
• GZIP：高压缩比，速度较慢。
• ZSTD：较新算法，兼顾压缩比与速度。
• LZ4：追求极速读写，压缩比一般。
• BROTLI：提供更高的压缩比。

综合运用这些技术，Parquet文件通常可比等效的CSV文件小75%-90%，不仅节省存储成本，也因减少I/O而提升了查询速度。

Parquet实践：读写操作示例

掌握理论后，来看如何在代码中应用。

使用Python读写Parquet

通过Pandas库可以方便地操作Parquet文件。

环境准备：

pip install pandas pyarrow

写入Parquet文件：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'salary': [70000, 80000, 90000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Parquet文件
df.to_parquet('example.parquet', engine='pyarrow', compression='snappy')

读取Parquet文件：

# 从Parquet文件读取数据
df_parquet = pd.read_parquet('example.parquet', engine='pyarrow')
print(df_parquet)

利用Python及其丰富的数据科学生态，可以轻松完成数据到Parquet格式的转换与分析。

使用ClickHouse查询Parquet文件

ClickHouse等现代分析型数据库支持直接查询Parquet文件，无需预先导入。

-- 探查文件结构
DESCRIBE TABLE file('house_prices.parquet')

-- 执行查询
SELECT
    toYear(toDate(date)) AS year,
    round(avg(price)) AS price
FROM file('house_prices.parquet')
WHERE town = 'LONDON'
GROUP BY year
ORDER BY year ASC

性能优化最佳实践

为了充分发挥Parquet的性能，请考虑以下技巧：

1. 合理设置行组大小：更大的行组（如100万行）有助于提升压缩率和读取效率，但会增加内存开销。需根据数据规模和查询模式调整。
2. 选择合适的压缩算法：在线查询可选Snappy；归档存储追求极致压缩比可选GZIP或ZSTD。
3. 合并小文件：避免产生大量小Parquet文件，每个文件的元数据开销会降低效率。理想文件大小在几百MB到几GB。
4. 按常用过滤列排序：在写入前，根据高频查询的WHERE条件列对数据排序，能极大提高谓词下推的跳过效率。
5. 明智使用字典编码：对低基数列启用字典编码；对高基数列（如用户ID）关闭，以免字典过大反而降低性能。

生态系统与未来展望

Parquet已成为大数据生态的基石。它不仅被Spark、Flink、Hive等主流计算框架原生支持，更是数据湖表格式（如Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi）底层的存储标准，这些表格式在Parquet之上增加了事务、版本控制等高级功能。

Parquet本身也在持续演进，近期方向包括：

• 支持更高效的编码（如字节流分割）。
• 增强对复杂嵌套数据类型的处理能力。
• 与Apache Arrow深度集成，实现内存与磁盘格式的高效转换。

总结

Parquet凭借其列式存储的先天优势、多层复合的精巧结构以及高效压缩编码的技术组合，在存储效率与查询性能之间取得了最佳平衡，从而确立了其在大数据存储领域的事实标准地位。无论是构建数据仓库、数据湖还是实时分析系统，深入理解并合理应用Parquet格式，都是打造高效数据架构的关键一步。