1 schema表格式字段长度
如果是数字+字母这种的长度等于hive sql里面 length(variable)的长度
如果是中文要占3-4个Char
2 表增加分区
可以通过脚本自己构造多个sql 语句
类似
ALTER TABLE example_db.my_table ADD PARTITION p20140102 VALUES [("20140101"), ("20140102"));
3 应用场景
Doris 场景
目前明确可支持的场景
暂时无法支持的场景
-
数据导出Doris到其他存储介质，比如ToMySQL，ToHive(Coming soon)；大结果集（百万行）的导出性能很差
-
目前不支持除了Hive和Kafka之外其他数据源的导入
-
单次上游TB级别的数据导入，难以满足用户对于延时的要求
-
高QPS场景，比如单集群上万QPS；稳定的亚秒级（几百毫秒）响应
-
稳定性和可用性无法和MySQL相比，因此目前Doris的主要发力方向还是面向公司内部的分析场景；支持在线业务能力较弱，稳定性难以保障
-
异步长查询（20s以上，分钟级查询），建议使用Presto等Ad-hoc引擎
-
不支持需要Scan大量数据（几十GB）同时进行复杂计算（大数据量shuffle）的查询，未来可能通过SparkOnDoris解决
-
支持低频点更新/点删除，高频点更新对查询性能影响很大
-
Doris只能通过Replace聚合模型通过导入批量数据实现对相同key的value列的更新，但是导入同一批次对于相同key有多个value列，更新顺序无法保证
-
基于任意时间窗口的聚合操作
一定不支持的场景
4 shuffle知识点
4.1 Broadcast/Shuffle Join
系统默认实现 Join 的方式，是将小表进行条件过滤后，将其广播到大表所在的各个节点上，形成一个内存 Hash 表，然后流式读出大表的数据进行Hash Join。但是如果当小表过滤后的数据量无法放入内存的话，此时 Join 将无法完成，通常的报错应该是首先造成内存超限。
如果遇到上述情况，建议显式指定 Shuffle Join，也被称作 Partitioned Join。即将小表和大表都按照 Join 的 key 进行 Hash，然后进行分布式的 Join。这个对内存的消耗就会分摊到集群的所有计算节点上。
Doris会自动尝试进行 Broadcast Join，如果预估小表过大则会自动切换至 Shuffle Join。注意，如果此时显式指定了 Broadcast Join 也会自动切换至 Shuffle Join。
使用 Broadcast Join（默认）:
mysql> select sum(table1.pv) from table1 join table2 where table1.siteid = 2;
+--------------------+
| sum(`table1`.`pv`) |
+--------------------+
| 10 |
+--------------------+
1 row in set (0.20 sec)
使用 Broadcast Join（显式指定）:
mysql> select sum(table1.pv) from table1 join [broadcast] table2 where table1.siteid = 2;
+--------------------+
| sum(`table1`.`pv`) |
+--------------------+
| 10 |
+--------------------+
1 row in set (0.20 sec)
使用 Shuffle Join:
mysql> select sum(table1.pv) from table1 join [shuffle] table2 where table1.siteid = 2;
+--------------------+
| sum(`table1`.`pv`) |
+--------------------+
| 10 |
+--------------------+
1 row in set (0.15 sec)
4.2 Colocation Join
4.3.1 名词解释
FE：Frontend，Doris 的前端节点。负责元数据管理和请求接入。
BE：Backend，Doris 的后端节点。负责查询执行和数据存储。
Colocation Group（CG）：一个 CG 中会包含一张及以上的 Table。在同一个 Group 内的 Table 有着相同的 Colocation Group Schema，并且有着相同的数据分片分布。
Colocation Group Schema（CGS）：用于描述一个 CG 中的 Table，和 Colocation 相关的通用 Schema 信息。包括分桶列类型，分桶数以及副本数等。
4.3.2 原理
doris 除了支持Broadcast/Shuffle Join 之外，Colocation Join更是一大特色。 Colocation Join 功能，是将一组拥有相同 CGS 的 Table 组成一个 CG。并保证这些 Table 对应的数据分片会落在同一个 BE 节点上。使得当 CG 内的表进行分桶列上的 Join 操作时，可以通过直接进行本地数据 Join，减少数据在节点间的传输耗时。
为了使得 Table 能够有相同的数据分布，同一 CG 内的 Table 必须保证以下属性相同：
分桶列和分桶数
分桶列，即在建表语句中 DISTRIBUTED BY HASH(col1, col2, ...) 中指定的列。分桶列决定了一张表的数据通过哪些列的值进行 Hash 划分到不同的 Tablet 中。同一 CG 内的 Table 必须保证分桶列的类型和数量完全一致，并且桶数一致，才能保证多张表的数据分片能够一一对应的进行分布控制。
副本数
同一个 CG 内所有表的所有分区（Partition）的副本数必须一致。如果不一致，可能出现某一个 Tablet 的某一个副本，在同一个 BE 上没有其他的表分片的副本对应。
同一个 CG 内的表，分区的个数、范围以及分区列的类型不要求一致。
CREATE TABLE `tbl1` (
`k1` date NOT NULL COMMENT "",
`k2` int(11) NOT NULL COMMENT "",
`v1` int(11) SUM NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`k1`, `k2`)
PARTITION BY RANGE(`k1`)
(
PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2019-05-31'),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2019-06-30')
)
DISTRIBUTED BY HASH(`k2`) BUCKETS 8
PROPERTIES (
"colocate_with" = "group1"
);
CREATE TABLE `tbl2` (
`k1` datetime NOT NULL COMMENT "",
`k2` int(11) NOT NULL COMMENT "",
`v1` double SUM NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`k1`, `k2`)
DISTRIBUTED BY HASH(`k2`) BUCKETS 8
PROPERTIES (
"colocate_with" = "group1"
);
查看查询计划，如果 Colocation Join 生效，则 Hash Join 节点会显示 colocate: true。
DESC SELECT * FROM tbl1 INNER JOIN tbl2 ON (tbl1.k2 = tbl2.k2);
+----------------------------------------------------+
| Explain String |
+----------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS:`tbl1`.`k1` | |
| PARTITION: RANDOM |
| |
| RESULT SINK |
| |
| 2:HASH JOIN |
| | join op: INNER JOIN |
| | hash predicates: |
| | colocate: true |
| | `tbl1`.`k2` = `tbl2`.`k2` |
| | tuple ids: 0 1 |
| | |
| |----1:OlapScanNode |
| | TABLE: tbl2 |
| | PREAGGREGATION: OFF. Reason: null |
| | partitions=0/1 |
| | rollup: null |
| | buckets=0/0 |
| | cardinality=-1 |
| | avgRowSize=0.0 |
| | numNodes=0 |
| | tuple ids: 1 |
| | |
| 0:OlapScanNode |
| TABLE: tbl1 |
| PREAGGREGATION: OFF. Reason: No AggregateInfo |
| partitions=0/2 |
| rollup: null |
| buckets=0/0 |
| cardinality=-1 |
| avgRowSize=0.0 |
| numNodes=0 |
| tuple ids: 0 |
+----------------------------------------------------+
支持Bitmap
使用 Roaring Bitmap 数据结构，现场查询时的 IO,CPU,内存，网络资源会显著减少，并且不会随着数据规模线性增加。
CREATE TABLE `pv_bitmap` (
`dt` int,
`page` varchar(10),
`user_id` bitmap bitmap_union
)
AGGREGATE KEY(`dt`, page)
DISTRIBUTED BY HASH(`dt`) BUCKETS 2;
select bitmap_count(bitmap_union(user_id)) from pv_bitmap;
select bitmap_union_count(user_id) from pv_bitmap;
select bitmap_union_int(id) from pv_bitmap;
BITMAP_UNION(expr) : 计算两个 Bitmap 的并集，返回值是序列化后的 Bitmap 值
BITMAP_COUNT(expr) : 计算 Bitmap 的基数值
BITMAP_UNION_COUNT(expr): 和 BITMAP_COUNT(BITMAP_UNION(expr)) 等价
BITMAP_UNION_INT(expr) : 和 COUNT(DISTINCT expr) 等价 (仅支持 TINYINT,SMALLINT 和 INT)
4.6 物化视图
物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 Doris 中的一个特殊的表。
物化视图的出现主要是为了满足用户，既能对原始明细数据的任意维度分析，也能快速的对固定维度进行分析查询。
在没有物化视图功能之前，用户一般都是使用 Rollup 功能通过预聚合方式提升查询效率的。但是 Rollup 具有一定的局限性，他不能基于明细模型做预聚合。
物化视图则在覆盖了 Rollup 的功能的同时，还能支持更丰富的聚合函数。所以物化视图其实是 Rollup 的一个超集。
也就是说，之前 ALTER TABLE ADD ROLLUP 语法支持的功能现在均可以通过 CREATE MATERIALIZED VIEW 实现。
create materialized view store_amt as
select store_id, sum(sale_amt) from sales_records group by store_id;
物化视图具体链接
四、Doris物化视图 - 天戈朱 - 博客园
5 重要技巧
a
帮忙看下这个问题吧
b
内存超了
b
用shuffle join可以解决
我需要设置一下吗
16:07
不是默认的吗
@b
b
你这个走了broadcast join
b
默认
b
你需要加个shuffle的hint
有wiki 吗
16:23
@b
b
doris官方文档
b
搜shuffle就搜到了
我看看
20:42
select t1.*,
t2.*
from (
select *
from merchant.app_aggr_poi_fxb
where partition_date = '2021-12-13'
limit 100
) t1
join [shuffle] (
select *
from merchant.app_aggr_brand_fxb
where partition_date = '2021-12-13'
) t2
on t1.brand_id = t2.brand_id
limit 200
改成shuffle join 之后报超时
b
这回不是超内存，而是超时了
b
那你用presto查吧
这样的数据量 join doris支持不了吗
这个数据量不大啊
b
不是支持不了，而是默认的2G限制跑不过
1条回复
我们在设计应用层数据
b
魔数不支持修改doris的内存限制
b：不是支持不了，而是默认的2G限制跑不过
后端接口可以修改吗
b
可以
这个2G具体是哪个指标
b
就是内存限制
配置字段发我下 我谷歌下
[抱拳]
b
exec_mem_limit
doris 查询内存2G 不够吗？ 可以多往几个节点，增加并行度不可以吗？
b
那也可以
可以为什么查不出来呢 我还可以配置下参数？
b
不理解你为什么不理解查不出来
b
机器数固定就那些，数据量就固定那些，那一个节点处理的数据也就固定超过2G
shuffle join 的话，我能不能加点并发查出来啊？
b
一个sql的实例数是由分桶数确定的
1条回复
意思是我们这个集群 在2G内存限制下，机器数量不够了
b
可以这么理解
b
或者你的分桶数没达到集群的机器数
b：一个sql的实例数是由分桶数确定的
限制并行度的不仅仅是我们这个集群，还有分桶数量？
b
你分桶遍布在集群所有机器上，才能利用整个集群的机器
b
就遍布在两三台机器，就只能用这两三台机器的资源
分桶是存储，运算的时候不能多往几台机器上分配下数据吗
b
计算的机器数不能大于存储的机器数
b
数据存在哪，你就只能用哪的机器来算
b
不能动态增加额外的机器
1条回复
table a join table b
计算的机器是取决于哪个表的分桶数量啊？
b
a union b
b
A存在1、2、3机器
B存在3、4、5机器
那join可能用到1、2、3、4、5
b：不能动态增加额外的机器
这是doris 本身引擎规定的对吧？
但是我当时分桶的时候估计了一个分桶1G数据量。。
b
是规定的
但是我当时分桶的时候估计了一个分桶1G数据量。。
1条回复
select t1.*,
t2.*
from (
select iph_poi_id, poi_name, city_name,brand_id
from merchant.app_aggr_poi_fxb
where partition_date = '2021-12-13'
limit 100
) t1
join [shuffle] (
select brand_id
from merchant.app_aggr_brand_fxb
where partition_date = '2021-12-13'
) t2
on t1.brand_id = t2.brand_id
limit 200
我裁剪了下字段可以了
b
[强]
b
那估计你用broadcast也可以
但是我当时分桶的时候估计了一个分桶1G数据量。。
还要考虑倾斜对吧
b
是的
可以
