mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目。旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内，分析百亿级别的任意维度组合的数据。mdrill是一个分布式的在线分析查询系统，基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现，基于SQL的查询语法。mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。mdrill是快速的高性能的，他的底层因使用了索引、列式存储、以及内存cache等技术，使得数据扫描的速度大为增加。mdrill是分布式的，它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

mdrill针对TB级数据量，能够仅用10台机器，达到秒级响应，数据能实时导入,可以对任意的维度进行组合与过滤。mdrill作为数据在线分析处理软件，可以在几秒到几十秒的时间，分析百亿级别的任意组合维度的数据。在阿里10台机器完成每日30亿的数据存储，其中10亿为实时的数据导入，20亿为离线导入。目前集群的总存储1000多亿80~400维度的数据。目前有阿里、腾讯、京东、联想、一号店、美团、大街网、亚信、恒隆兴等多家公司在使用。

mdrill的背景

数据越来越多，几十亿、几百亿、甚至几千亿的数据量，如何才能高效的分析？ 越来越多的数据提取需求压给了数据部门，但很多都是一些重复性的劳动，数据部门疲惫不堪，提需求的数据的数据分析师也在苦苦的等待数据部门的排期，也许需要1个小时，也许需要1天，效率低下，需要一个快速的提取数据的平台，提高大家的工作效率。

mdrill的定位

• 大数据：要数据量大，几十亿上百亿，还要省钱，普通PC就能搞定。
• 多维分析：要任意维度组合与过滤，还要对任意指标进行统计和排序
• 即席查询：要查询快，秒级响应，还要数据快，数据分钟级延迟。
• 自助提取：要随时能进行数据的查询与提取。 还要能上传自己的数据进行关联与过滤。

mdrill的特性

• 满足大数据查询需求：adhoc每天的数据量为30亿条，随着日积月累，数据会越来越大，mdrill采用列存储，索引，分布式技术，适当的分区等满足用户对数据的实时在线分析的需求。
• 支持增量更新：离线形式的mdrill数据支持按照分区方式的增量更新。
• 支持实时数据导入：在仅有10台机器的情况下，支持每天10亿级别（高峰每小时2亿）的实时导入。
• 响应时间快：列存储、倒排索引、高效的数据压缩、内存计算，各种缓存、分区、分布式处理等等这些技术，使得mdrill可以仅在几秒到几十秒的时间分析百亿级别的数据。
• 低成本：目前在阿里adhoc仅仅使用10台48G内存的PC机，但确存储了超过千亿规模的数据。
• 全文检索模式：在mdrill的全文检索模式数据可以直接存储在hdfs中，并且以每天160亿*70维度的数据增量提供全文检索服务（注：该模式下不能进行统计，只能进行关键词匹配查询数据明细）

mdrill适合的应用(统计分析模式)：

• 总数据规模在十亿到百亿，上百个维度
• 每次查询扫描的总数据量超过亿
• 想要快速的（几秒）得到统计结果
• 数据按天分布，每天单表的数据增量小于十亿（10台48G内存的机器来算）

mdrill适合的应用(全文检索模式)：

• 每天百亿的增量，上百个维度
• 只进行全文检索，无统计，无排序
• 使用云梯hdfs存储和检索
• 响应时间3~10秒

生产环境中的mdrill：

• 数据量400亿+
• 单次扫描1个月30亿的记录，扫描的列数为1~12列
• 机器配置为10台48G内存，2T*10的硬盘的机器
• 根据查询条件的不同，单次查询时间在5秒~60秒之间

mdrill常见的统计功能

• 查询明细以及对明细TopN排序
• 对数据进行sum,max,min,count,avg,dist等统计
• 多列group by求sum,max,min,count以及topN排序
• 支持like,in,not in,等于，不等于，大于等于，小于等于等过滤方式

备注：由于mdrill的相关开发人员已经从阿里转战到腾讯，关于此项目的后续发展请关注腾讯Hermes(暂未开源)

参考链接：

• https://github.com/alibaba/mdrill
• http://blog.sina.com.cn/mynyannian
• http://wenku.baidu.com/view/136ff1ba856a561252d36f9e.html?re=view