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name: parquet-00-introduction
title: 深入理解 Parquet：开篇
date: 2026-01-28
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你可能在很多地方见过 Parquet /pɑːrˈkeɪ/ 这个名字：Spark 的默认存储格式、数据湖的标准文件格式、ClickHouse 和 DuckDB 的数据导入导出格式。但 Parquet 到底是什么？为什么它无处不在？

为了大家更好地阅读，我分成了几篇文章，我相信阅读它们会非常轻松，因为 Parquet 解决的都是一些非常实际的问题，大家很容易共鸣它在设计上的各种 trade-off。

## Parquet 是什么，为什么要学习它

[Apache Parquet](https://parquet.apache.org/) 是一种**列式存储的文件格式**，它是 Apache 基金会的顶级项目。简单说，它是一种存数据的方式，就像 CSV、JSON 一样，把它理解为另一种文件格式就行了，但它把数据按列组织，而不是按行。

这个看似简单的改变，带来了巨大的性能提升——在分析查询场景下，Parquet 可以比 CSV 快 10-100 倍，同时文件体积小 5-10 倍。

你可能没有直接使用过 Parquet，但你用的很多工具很可能在底层都依赖它：

![parquet](https://assets.javadoop.com/imgs/20510079/parquet/parquet-1.png)

Databend、ClickHouse、DuckDB、Polars、Apache Arrow……这些现代数据系统，要么直接用 Parquet 作为存储格式，要么支持 Parquet 作为数据交换格式。理解 Parquet，就是理解这些系统的共同基础。

另外，**列式存储**是现代数据分析的核心技术。与其抽象地学习"列式存储"这个概念，不如通过一个具体的、被广泛使用的实现来学习，Parquet 就是一个非常好的素材。

Parquet 的设计非常精妙：
- 文件结构：Row Group、Column Chunk、Page 的层次设计
- 编码技术：字典编码、RLE、Delta 编码、Bit-Packing
- 嵌套结构处理：Repetition Level 和 Definition Level（来自 Google Dremel 论文）

这些不只是 Parquet 的知识，而是列式存储的通用知识。学会了这些，再去看 ORC、Arrow、ClickHouse 的存储设计，都会觉得似曾相识。

## 这个系列讲什么

这个系列一共 4 篇文章，帮你建立对 Parquet 的系统认识，能深入了解它的核心原理。

[第 1 篇：理解列式存储](/post/parquet-01-understanding-columnar-storage)：行式 vs 列式存储的对比，告诉你为什么列式存储适合分析场景。

[第 2 篇：文件结构剖析](/post/parquet-02-parquet-file-structure)：Row Group、Column Chunk、Page，告诉你 Parquet 文件内部长什么样。

[第 3 篇：编码技术](/post/parquet-03-parquet-encoding)：Dictionary、RLE、Delta、Bit-Packing 等，学习 Parquet 是如何用各种技巧压缩数据的。

[第 4 篇：Schema 与嵌套结构](/post/parquet-04-parquet-schema)：Repetition Level、Definition Level，学习 Parquet 如何把嵌套数据"拍平"成列。

这 4 篇涵盖了 Parquet 最核心的设计思想，也是列式存储的通用知识。即使你不做大数据开发，理解这些也会让你对数据存储有更深的认识。

关于 Parquet 还有很多内容可以介绍，比如它在大数据生态中的实际使用，使用 Java、Rust 或者其他语言怎么读写一个 Parquet 文件，怎么设置各个参数以达到最好的性能等等。但是考虑到大部分读者可能不需要接触这些，所以就不再继续往后写了。AI 时代，大家很容易获取这些信息，我就是想带大家入个门，了解一些基础的内容，所以停在这里应该是一个不错的选择。

如果你准备好了，让我们从第一篇开始：[理解列式存储](/post/parquet-01-understanding-columnar-storage)。我们会从一个简单的问题出发——为什么同样的数据，换一种存储方式，查询速度能差 10 倍以上？