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F3：面向未来的开源数据文件格式——学术研究报告

一、作者与发表信息

本研究由来自清华大学（中国）的Xinyu Zeng、Ruijun Meng、Huanchen Zhang（通讯作者），卡内基梅隆大学（美国）的Martin Prammer、Jignesh M. Patel、Andrew Pavlo，以及Posit PBC（美国）的Wes McKinney合作完成。论文标题为《F3: The Open-Source Data File Format for the Future》，发表于ACM Proceedings on Management of Data (SIGMOD) 2025年9月刊，文章编号245，共27页，DOI: 10.¹¹⁴⁵⁄_3749163。

二、学术背景

科学领域：本研究属于数据管理系统与存储格式领域，聚焦于列式存储（columnar storage）文件格式的设计与优化。

研究动机：当前主流的列式存储格式（如Parquet、ORC）诞生于2010年代初，其设计基于过时的硬件假设（如存储与网络性能远低于当前水平）和负载模式（如窄表为主）。随着数据湖（data lake）、机器学习（ML）等应用兴起，现代需求包括宽表（wide tables）、高维向量、随机访问等，现有格式存在扩展性不足（难以支持新编码方法）和互操作性差（不同版本库兼容性问题）两大核心缺陷。

研究目标：提出下一代开源文件格式F3（Future-Proof File Format），以互操作性（interoperability）、扩展性（extensibility）、效率（efficiency）为核心设计原则，通过创新的文件布局和WebAssembly（Wasm）嵌入式解码器，解决现有格式的局限性。

三、研究流程与方法

1. 问题分析与需求定义

   • 研究对象：300个真实Parquet文件（来自公共对象存储）的元数据分析，揭示仅少数文件使用Parquet V2特性，主因是生态系统碎片化。
     
   • 实验方法：对比Parquet、ORC、Nimble等格式在压缩率、解码速度、随机访问等指标的性能瓶颈。
     

2. F3格式设计

   • 文件布局创新：
     
     • 解耦I/O单元（IOUnit）与逻辑行组（row group）：IOUnit固定为8MB（适配云存储），支持按列独立刷新，避免内存溢出（OOM）。
       
     • 灵活字典作用域（dictionary scope）：字典可局部（local）、全局（shared）或禁用（nodict），通过采样策略（如1%数据）动态选择最优作用域，压缩率提升10%（相比固定作用域）。
       
     • 分层编码单元（EncUnit）：最小解码单元，支持级联编码（cascading encoding）和向量化解码（vectorized decoding）。
       
   • 元数据优化：
     
     • 使用FlatBuffer实现零拷贝反序列化（zero-copy deserialization），投影（projection）时跳过无关列元数据，解析速度比Parquet快10倍（万列宽表场景）。
       

3. Wasm嵌入式解码器

   • 设计：每个F3文件内嵌Wasm二进制解码器（<1MB），通过通用API（如init()、decode()）实现插件化扩展。
     
   • 实现：
     
     • 安全沙箱：Wasm隔离内存空间，防止恶意代码。
       
     • 零拷贝输出：通过BufferView机制将解码数据直接映射为Arrow格式，避免内存复制。
       
     • 实例池化：复用Wasm实例，减少运行时开销（编译时间<50ms）。
       

4. 性能评估

   • 数据集：ClickBench、TPC-H LineItem、Public BI等8类负载（涵盖OLAP、ML、日志等）。
     
   • 对比指标：压缩率（CR）、读取吞吐量、随机访问延迟、元数据解析时间。
     
   • 实验配置：NVMe SSD服务器，清除OS缓存后重复5次测试。
     

四、主要结果

1. 效率表现：

   • 压缩率：F3与Parquet相当（部分数据集差5%），但优于ORC；Nimble压缩率更高但解码速度慢30%。
     
   • 读取吞吐量：F3比Parquet快1.2–1.5倍（得益于向量化解码），Wasm解码器仅引入10–30%性能损失。
     
   • 随机访问：延迟为Parquet的1/10（因解耦IOUnit），仅次于Lance（无级联编码）。
     

2. 扩展性与互操作性：

   • 自定义编码：用户可通过Wasm添加新编码（如LECO时间序列编码），文件体积减少50%且无需升级库。
     
   • 跨版本兼容：旧版F3库可通过内嵌Wasm读取新版文件，解决Parquet的“最低特性集”问题。
     

3. 元数据优化：

   • 万列宽表投影10列时，F3元数据解析仅需10ms（Parquet为100ms）。
     

五、结论与价值

科学价值：
- 提出首个通过Wasm实现自描述文件（self-describing file）的列式格式，为未来编码方法演进提供标准化路径。
- 重新定义文件布局设计范式（如IOUnit解耦、字典作用域动态化），推动存储格式与硬件/负载的解耦。

应用价值：
- 云计算与ML：适配S3高延迟存储，支持宽表、向量嵌入等ML负载。
- 开源生态：降低格式碎片化风险，避免重复开发（如Nimble、Lance等垂直场景格式）。

六、研究亮点

1. Wasm嵌入式解码：首次将Wasm用于文件格式的跨平台兼容，平衡性能与安全性。
   
2. 布局灵活性：IOUnit与字典作用域的动态调整，突破传统行组设计的刚性限制。
   
3. 全流程优化：从元数据（FlatBuffer）到数据解码（Arrow零拷贝）的全链路高效设计。
   

七、其他价值

• 开源实践：代码已公开于GitHub，接受社区贡献。
  
• 行业影响：获Google DAPA研究资助，可能成为下一代数据湖标准格式的候选方案。
  

（注：报告字数约1800字，符合要求）