Welche Mechanismen nutzen moderne Columnar Storage Formate (wie Parquet), um Predicate Pushdown zu realisieren?

Predicate Pushdown verschiebt die Filterlogik von der Query-Engine direkt in die Storage-Schicht. Bei Formaten wie Apache Parquet wird dies durch eine hierarchische Metadatenstruktur realisiert, die es ermöglicht, Datenmengen auszuschließen, bevor sie in den Arbeitsspeicher geladen werden.

Die Daten sind in Row Groups unterteilt. Jede Row Group speichert für jede Spalte statistische Metadaten, primär die Minimal- und Maximalwerte. Wenn ein Predikat (z. B. WHERE age > 30) auf eine Row Group trifft, deren Maximum bei 25 liegt, wird die gesamte Gruppe ignoriert. Dieser Vorgang wird als Row Group Skipping bezeichnet.

Innerhalb der Row Groups erfolgt die Speicherung in Pages. Moderne Implementierungen nutzen Page-Level-Statistics, um die Granularität der Filterung weiter zu erhöhen. Durch die spaltenorientierte Anordnung müssen nur die Spalten gelesen werden, die im Predikat oder im Select-Statement vorkommen, was den Datendurchsatz massiv reduziert.

Die folgenden Mechanismen bilden die technische Basis für diese Optimierung:

Zusätzlich optimiert Dictionary Encoding den Prozess. Anstatt lange Strings zu vergleichen, filtert die Engine auf die im Dictionary hinterlegten Integer-IDs. Dies reduziert die CPU-Last und beschleunigt die Evaluierung der Prädikate.

Die Wahl des richtigen Speicherformats und die korrekte Partitionierungsstrategie sind zentrale Bestandteile einer performanten Datenarchitektur. Im Rahmen unserer IT-Consulting & Digitale Strategie unterstützen wir Unternehmen dabei, diese Mechanismen so zu konfigurieren, dass Latenzen in Big-Data-Pipelines minimiert werden.

Für maximale Performance ist die Sortierung der Daten nach den am häufigsten gefilterten Spalten unumgänglich, da nur so die Min/Max-Statistiken der Row Groups effektiv greifen und die Datenmenge signifikant reduziert werden kann.