Parquet 嵌套编码（Nested Encoding）

在对嵌套列（nested columns）进行编码时，Parquet 采用 Dremel 编码，并使用 定义级别（definition levels） 和 重复级别（repetition levels） 进行表示。

• 定义级别（Definition Levels）：用于指定列路径中的可选字段被定义了多少级。
• 重复级别（Repetition Levels）：用于指示列路径中的哪个重复字段导致了值的重复。

通过模式（schema），可以计算出 最大定义级别和最大重复级别（即嵌套的深度）。这决定了存储这些级别所需的最大位数（这些级别会为列中的所有值进行定义）。

级别编码方式（Level Encodings）

Parquet 支持两种级别编码方式： 1. BIT_PACKED（位打包编码） 2. RLE（运行长度编码）

然而，目前 仅使用 RLE，因为它已经取代了 BIT_PACKED。

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最佳实践（Best Practices）

1. 理解定义级别和重复级别的作用

   • 在存储嵌套数据结构时，定义级别用于标记字段是否存在，而重复级别用于指示重复项的位置。因此，解析 Parquet 文件时需要正确处理这两个级别，以便还原数据的层次结构。

2. 避免过深的嵌套结构

   • 过深的嵌套会导致较高的定义级别和重复级别，增加存储和处理的复杂性。建议在设计数据模式时，尽量保持结构扁平化，以提高查询性能。

3. RLE（运行长度编码）的优势

   • 由于 Parquet 仅使用 RLE 进行级别编码，确保数据在适当的情况下能够利用 RLE 的高效性。例如，对于稀疏数据或重复值较多的数据，RLE 可以显著减少存储空间。

4. 使用适当的查询引擎

   • 解析 Parquet 嵌套数据时，使用支持 Dremel 读取 方式的查询引擎（如 Apache Drill、Apache Spark、Presto），以便高效处理嵌套列。

5. 优化数据写入

   • 在写入 Parquet 文件时，确保按照 列式存储 的最佳实践进行，例如：
     • 适当调整 Row Group 大小，以减少 I/O 操作。
     • 确保 分区（Partitioning） 方式合理，以便提升查询效率。

以上实践可帮助提升 Parquet 文件的存储效率和读取性能，使其在处理嵌套数据时更加高效。