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Doris(二) -- 基本概念和数据表模型

2023-05-27 17:56:08 来源：博客园

字段类型

数据类型	字节	范围
TINYINT	1 字节	-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1
SMALLINT	2 字节	-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1
INT	4 字节	-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1
BIGINT	8 字节	-2^63 + 1 ~ 2^63 - 1
LARGEINT	16 字节	-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1
FLOAT	4 字节	支持科学计数法
DOUBLE	12 字节	支持科学计数法
DECIMAL[(precision, scale)]	16 字节	保证精度的小数类型。默认是DECIMAL(10, 0) ，precision: 1 ~ 27 ，scale: 0 ~ 9，其中整数部分为 1 ~ 18，不支持科学计数法
DATE	3 字节	0000-01-01 ~ 9999-12-31
DATETIME	8 字节	0000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59
CHAR[(length)]	定长字符串。长度范围：1 ~ 255。默认为 1
VARCHAR[(length)]	变长字符串。长度范围：1 ~ 65533
BOOLEAN	与 TINYINT 一样，0 代表 false，1 代表 true
HLL	1~16385 个字节	hll 列类型，不需要指定长度和默认值,长度根据数据的聚合程度系统内控制，并且 HLL 列只能通过配套的hll_union_agg、Hll_cardinality、hll_hash 进行查询或使用
BITMAP	bitmap 列类型，不需要指定长度和默认值。表示整型的集合，元素最大支持到 2^64 - 1
STRING	变长字符串，0.15 版本支持，最大支持 2147483643 字节（2GB-4），长度还受 be 配置`string_type_soft_limit`, 实际能存储的最大长度取两者最小值。只能用在 value 列，不能用在 key列和分区、分桶列

表的基本概念

行和列

一张表包括行（Row）和列（Column）；Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。doris中的列分为两类：key列和value列key列在doris中有两种作用：聚合表模型中，key是聚合和排序的依据其他表模型中，key是排序依据

数据表模型

Doris 的数据模型主要分为3类:•Aggregate 聚合模型•Unique 唯一模型•Duplicate 明细模型

Aggregate 模型

是相同key的数据进行自动聚合的表模型。表中的列按照是否设置了 AggregationType，分为 Key（维度列）和 Value（指标列），没有设置AggregationType的称为 Key，设置了 AggregationType的称为 Value。当我们导入数据时，对于 Key 列相同的行会聚合成一行，而 Value 列会按照设置的AggregationType进行聚合。AggregationType目前有以下五种聚合方式：

(资料图片)

SUM：求和，多行的 Value 进行累加。
REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。
REPLACE_IF_NOT_NULL ：当遇到 null 值则不更新。
MAX：保留最大值。
MIN：保留最小值。

有如下场景：需要创建一个表，来记录公司每个用户的每一次消费行为信息，有如下字段:而且，公司对这份数据，特别关心一个报表每一个用户最后一次访问我们页面的时间，用户消费的总金额，用户停留在我们页面上的最大最小时长每次要看这个报表，都需要在“明细表”上运行一个统计sql

Select    user_id,data,city,age,gender,    max(visit_data) as last_visit_data,    sum(cost) as cost,    max(dwell_time) as max_dwell_time,    min(dwell_time) as min_dwell_timeFrom  tGroup by  user_id,data,city,age,gender  -- 对应的是聚合模型型key

聚合模型

-- 这是一个用户消费和行为记录的数据表CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.ex_user( `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户 id", `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间", `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市", `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄", `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",  `last_visit_date` DATETIME REPLACE  DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间", `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费", `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间", `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"  )ENGINE=olapAGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`, `sex`)-- 分桶 创建表时必须指定分桶 分桶的概念下面说DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1;-- 插入数据insert into test.ex_user values\(10000,"2017-10-01","北京",20,0,"2017-10-01 06:00:00",20,10,10),\(10000,"2017-10-01","北京",20,0,"2017-10-01 07:00:00",15,2,2),\(10001,"2017-10-01","北京",30,1,"2017-10-01 17:05:45",2,22,22),\(10002,"2017-10-02","上海",20,1,"2017-10-02 12:59:12",200,5,5),\(10003,"2017-10-02","广州",32,0,"2017-10-02 11:20:00",30,11,11),\(10004,"2017-10-01","深圳",35,0,"2017-10-01 10:00:15",100,3,3),\(10004,"2017-10-03","深圳",35,0,"2017-10-03 10:20:22",11,6,6);

查看数据的时候发现，数据只剩下6条了，就是因为再key相同的时候，将后面的结果聚合了

UNIQUE 模型

是相同key的数据进行自动去重的表模型。在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证 Key 的唯一性，即如何获得 Primary Key 唯一性约束。因此，引入了 Uniq 的数据模型。该模型本质上是聚合模型的一个特例，也是一种简化的表结构表示方式。

-- 创建表drop table if exists test.user;CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.user(-- key列 `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户 id", `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称", -- value列 `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市", `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄", `sex` TINYINT COMMENT "用户性别", `phone` LARGEINT COMMENT "用户电话", `address` VARCHAR(500) COMMENT "用户地址", `register_time` DATETIME COMMENT "用户注册时间"  )UNIQUE KEY(`user_id`, `username`)DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1;-- 插入数据insert into test.user values\(10000,"zss","北京",18,0,12345678910,"北京朝阳区 ","2017-10-01 07:00:00"),\(10000,"zss","北京",19,0,12345678910,"北京顺义区 ","2018-10-01 07:00:00"),\(10000,"lss","北京",20,0,12345678910,"北京海淀区","2017-11-15 06:10:20");insert into test.user1 values\(10000,"zss","北京",18,0,12345678910,"北京朝阳区 ","2017-10-01 07:00:00"),\(10000,"zss","北京",19,0,12345678910,"北京顺义区 ","2018-10-01 07:00:00"),\(10000,"lss","北京",20,0,12345678910,"北京海淀区","2017-11-15 06:10:20");

查询结果后发现，相同的数据就会被替换掉

Duplicate 模型

就是存明细数据的表模型，既不做聚合也不做去重。在某些多维分析场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求。Duplicate 数据模型可以满足这类需求。数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。即使两行数据完全相同，也都会保留。而在建表语句中指定的 DUPLICATE KEY，只是用来指明底层数据按照那些列进行排序。

-- 创建表CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.log_detail( `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "日志时间", `type` INT NOT NULL COMMENT "日志类型", `error_code` INT COMMENT "错误码", `error_msg` VARCHAR(1024) COMMENT "错误详细信息", `op_id` BIGINT COMMENT "负责人 id", `op_time` DATETIME COMMENT "处理时间"  )DUPLICATE KEY(`timestamp`, `type`) -- key用作排序使用DISTRIBUTED BY HASH(`timestamp`) BUCKETS 1;-- 插入数据insert into test.log_detail values\("2017-10-01 08:00:05",1,404,"not found page", 101, "2017-10-01 08:00:05"),\("2017-10-01 08:00:05",1,404,"not found page", 101, "2017-10-01 08:00:05"),\("2017-10-01 08:00:05",2,404,"not found page", 101, "2017-10-01 08:00:06"),\("2017-10-01 08:00:06",2,404,"not found page", 101, "2017-10-01 08:00:07");

数据模型的选择

数据模型在建表时就已经确定，且无法修改；所以，选择一个合适的数据模型非常重要。

Aggregate 模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。
Uniq 模型针对需要唯一主键约束的场景，可以保证主键唯一性约束。但是无法利用 ROLLUP 等预聚合带来的查询优势（因为本质是 REPLACE，没有 SUM 这种聚合方式）。
Duplicate 适合任意维度的查询。虽然同样无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势（只读取相关列，而不需要读取所有 Key 列）

分区与分桶

partition（分区）：是在逻辑上将一张表按行(横向)划分
tablet（又叫bucket，分桶）：在物理上对一个分区再按行(横向)划分

分区(Partition)

•Partition 列可以指定一列或多列，在聚合模型中，分区列必须为 KEY 列。•不论分区列是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号。•分区数量理论上没有上限。•当不使用 Partition 建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的 Partition。该 Partition 对用户不可见，并且不可删改。•创建分区时不可添加范围重叠的分区。

Range 分区

单列分区

drop table if exists test.expamle_range_tbl;CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.expamle_range_tbl(    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",    `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "数据灌入的时间戳",    `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",    `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",    `sex` TINYINT COMMENT "用户性别")ENGINE=OLAPDUPLICATE KEY(`user_id`, `date`) -- 表模型-- 分区的语法PARTITION BY RANGE(`date`) -- 指定分区类型和分区列(    -- 指定分区名称，分区的上界   前闭后开    PARTITION `p201701` VALUES LESS THAN ("2017-02-01"),     PARTITION `p201702` VALUES LESS THAN ("2017-03-01"),    PARTITION `p201703` VALUES LESS THAN ("2017-04-01"))DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1;

•分区列通常为时间列，以方便的管理新旧数据。•Partition 支持通过 VALUES LESS THAN (...) 仅指定上界，系统会将前一个分区的上界作为该分区的下界，生成一个左闭右开的区间。同时，也支持通过 VALUES[...) 指定上下界，生成一个左闭右开的区间。•通过 VALUES ...) 同时指定上下界比较容易理解。这里举例说明，当使用 VALUES LESS THAN (...) 语句进行分区的增删操作时，分区范围的变化情况：如上 expamle_range_tbl 得建表语句中可以看到，当建表完成后，会自动生成如下3个分区：

-- 查看表中分区得情况SHOW PARTITIONS FROM test.expamle_range_tbl \G;-- 增加一个分区ALTER TABLE test.expamle_range_tbl ADD PARTITION p201705 VALUES LESS THAN ("2017-06-01");--删除分区ALTER TABLE test.expamle_range_tbl DROP PARTITION p201703;-- 此时的分区状态如下:-- p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)-- p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)-- p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)-- 出现了一个空洞：[2017-03-01, 2017-04-01)-- 如果导入的数据范围在这个空洞范围内，是无法导入的

多列分区

PARTITION BY RANGE(`date`, `id`)     前闭后开(    PARTITION `p201701_1000` VALUES LESS THAN ("2017-02-01", "1000"),    PARTITION `p201702_2000` VALUES LESS THAN ("2017-03-01", "2000"),    PARTITION `p201703_all`  VALUES LESS THAN ("2017-04-01")-- 默认采用id类型的最小值)-- 当用户插入数据时，分区列值会按照顺序依次比较，最终得到对应的分区

List分区

•分区列支持 BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, DATE, DATETIME, CHAR, VARCHAR 数据类型，分区值为枚举值。只有当数据为目标分区枚举值其中之一时，才可以命中分区。

•Partition 支持通过 VALUES IN (...) 来指定每个分区包含的枚举值。

-- 单列CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.expamle_list_tbl(    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",    `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "数据灌入的时间戳",    `city` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT "用户所在城市",    `age` SMALLINT NOT NULL COMMENT "用户年龄",    `sex` TINYINT NOT NULL COMMENT "用户性别",    `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",    `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",    `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间")ENGINE=olapAGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`)PARTITION BY LIST(`city`)(    PARTITION `p_cn` VALUES IN ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong"),    PARTITION `p_usa` VALUES IN ("New York", "San Francisco"),    PARTITION `p_jp` VALUES IN ("Tokyo"))-- 指定分桶的语法DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1PROPERTIES(    "replication_num" = "3");-- 多列PARTITION BY LIST(`id`, `city`)(    PARTITION `p1_city` VALUES IN (("1", "Beijing",), ("2", "Shanghai")),    PARTITION `p2_city` VALUES IN (("2", "Beijing"), ("1", "Shanghai")),    PARTITION `p3_city` VALUES IN (("3", "Beijing"), ("4", "Shanghai")))

分桶(Bucket)

如果使用了 Partition，则 DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用 Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则。
分桶列可以是多列，但必须为 Key 列。分桶列可以和 Partition 列相同或不同。
分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡：
- 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。
- 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。
分桶的数量理论上没有上限

关于 Partition 和 Bucket的数量和数据量的建议。

一个表的 Tablet 总数量等于 (Partition num * Bucket num)。
一个表的 Tablet 数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。
单个 Tablet 的数据量理论上没有上下界，但建议在 1G - 10G 的范围内。如果单个 Tablet 数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加 Schema Change 或者 Rollup 操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是 Tablet）。分桶应该控制桶内数据量，不易过大或者过小
当 Tablet 的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。
在建表时，每个分区的 Bucket 数量统一指定。但是在动态增加分区时（ADD PARTITION），可以单独指定新分区的 Bucket 数量。可以利用这个功能方便的应对数据缩小或膨胀。
一个 Partition 的 Bucket 数量一旦指定，不可更改。所以在确定 Bucket 数量时，需要预先考虑集群扩容的情况。比如当前只有 3 台 host，每台 host 有 1 块盘。如果 Bucket 的数量只设置为 3 或更小，那么后期即使再增加机器，也不能提高并发度。

注：表的数据量可以通过 SHOW DATA命令查看，结果除以副本数，即表的数据量。

复合分区与单分区的选择

复合分区•第一级称为 Partition，即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列（当前只支持整型和时间类型的列），并指定每个分区的取值范围。•第二级称为 Distribution，即分桶。用户可以指定一个或多个维度列以及桶数对数据进行 HASH 分布。

以下场景推荐使用复合分区•有时间维度或类似带有有序值的维度，可以以这类维度列作为分区列。分区粒度可以根据导入频次、分区数据量等进行评估。地域、时间•历史数据删除需求：如有删除历史数据的需求（比如仅保留最近N 天的数据）。使用复合分区，可以通过删除历史分区来达到目的。也可以通过在指定分区内发送 DELETE 语句进行数据删除。•改善数据倾斜问题：每个分区可以单独指定分桶数量。如按天分区，当每天的数据量差异很大时，可以通过指定分区的分桶数，合理划分不同分区的数据,分桶列建议选择区分度大的列。用户也可以不使用复合分区，即使用单分区。则数据只做 HASH 分布。

PROPERTIES

在建表语句的最后，可以用 PROPERTIES 关键字来设置一些表的属性参数（参数有很多）

PROPERTIES(  "参数名" = "参数值")

分片副本数(replication_num)

每个 Tablet 的副本数量。默认为 3，建议保持默认即可。在建表语句中，所有 Partition中的 Tablet 副本数量统一指定。而在增加新分区时，可以单独指定新分区中 Tablet 的副本数量。

副本数量可以在运行时修改。强烈建议保持奇数。

最大副本数量取决于集群中独立 IP 的数量（注意不是 BE 数量）。Doris 中副本分布的原则是，不允许同一个 Tablet 的副本分布在同一台物理机上，而识别物理机即通过 IP。所以，即使在同一台物理机上部署了 3 个或更多 BE 实例，如果这些 BE 的 IP 相同，则依然只能设置副本数为 1。对于一些小，并且更新不频繁的维度表，可以考虑设置更多的副本数。这样在 Join 查询时，可以有更大的概率进行本地数据 Join。

存储介质和热数据冷却时间

•storage_medium•storage_cooldown_time建表时，可以统一指定所有 Partition 初始存储的介质及热数据的冷却时间，如：

"storage_medium" = "SSD"-- 要在当前时间之后，并且是一个datetime类型 "storage_cooldown_time" = "2023-04-20 00:00:00"-- 默认初始存储介质可通过 fe 的配置文件 fe.conf 中指定 default_storage_medium=xxx,如果没有指定，则默认为 HDD。如果指定为 SSD，则数据初始存放在 SSD 上。没设storage_cooldown_time，则默认 30 天后，数据会从 SSD 自动迁移到 HDD上。如果指定了 storage_cooldown_time，则在到达 storage_cooldown_time 时间后，数据才会迁移。

注意，当指定 storage_medium 时，如果 FE 参数 enable_strict_storage_medium_check 为False 该参数只是一个“尽力而为”的设置。即使集群内没有设置 SSD 存储介质，也不会报错，而是自动存储在可用的数据目录中。同样，如果 SSD 介质不可访问、空间不足，都可能导致数据初始直接存储在其他可用介质上。而数据到期迁移到 HDD 时，如果 HDD 介质不可访问、空间不足，也可能迁移失败（但是会不断尝试）。如果 FE 参数enable_strict_storage_medium_check 为 True 则当集群内没有设置 SSD 存储介质时，会报错Failed to find enough host in all backends with storage medium is SSD。

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