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基础使用指南

基础使用指南

Doris 采用 MySQL 协议进行通信,用户可通过 MySQL client 或者 MySQL JDBC连接到 Doris 集群。选择 MySQL client 版本时建议采用5.1 之后的版本,因为 5.1 之前不能支持长度超过 16 个字符的用户名。本文以 MySQL client 为例,通过一个完整的流程向用户展示 Doris 的基本使用方法。

1 创建用户

1.1 Root 用户登录与密码修改

Doris 内置 root 和 admin 用户,密码默认都为空。启动完 Doris 程序之后,可以通过 root 或 admin 用户连接到 Doris 集群。 使用下面命令即可登录 Doris:

mysql -h FE_HOST -P9030 -uroot

fe_host 是任一 FE 节点的 ip 地址。9030 是 fe.conf 中的 query_port 配置。

登陆后,可以通过以下命令修改 root 密码

SET PASSWORD FOR 'root' = PASSWORD('your_password');

1.3 创建新用户

通过下面的命令创建一个普通用户。

CREATE USER 'test' IDENTIFIED BY 'test_passwd';

后续登录时就可以通过下列连接命令登录。

mysql -h FE_HOST -P9030 -utest -ptest_passwd

新创建的普通用户默认没有任何权限。权限授予可以参考后面的权限授予。

2 数据表的创建与数据导入

2.1 创建数据库

初始可以通过 root 或 admin 用户创建数据库:

CREATE DATABASE example_db;

所有命令都可以使用 'HELP command;' 查看到详细的语法帮助。如:HELP CREATE DATABASE;

如果不清楚命令的全名,可以使用 "help 命令某一字段" 进行模糊查询。如键入 'HELP CREATE',可以匹配到 CREATE DATABASE, CREATE TABLE, CREATE USER 等命令。

数据库创建完成之后,可以通过 SHOW DATABASES; 查看数据库信息。

MySQL> SHOW DATABASES;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| example_db |
| information_schema |
+--------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

information_schema是为了兼容MySQL协议而存在,实际中信息可能不是很准确,所以关于具体数据库的信息建议通过直接查询相应数据库而获得。

2.2 账户授权

example_db 创建完成之后,可以通过 root/admin 账户将 example_db 读写权限授权给普通账户,如 test。授权之后采用 test 账户登录就可以操作 example_db 数据库了。

GRANT ALL ON example_db TO test;

2.3 建表

使用 CREATE TABLE 命令建立一个表(Table)。更多详细参数可以查看:

HELP CREATE TABLE;

首先切换数据库:

USE example_db;

Doris支持支持单分区和复合分区两种建表方式。

在复合分区中:

  • 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。
  • 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。
  • 解决数据倾斜问题: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。

下面以聚合模型为例,分别演示两种分区的建表语句。

单分区

建立一个名字为 table1 的逻辑表。分桶列为 siteid,桶数为 10。

这个表的 schema 如下:

  • siteid:类型是INT(4字节), 默认值为10
  • citycode:类型是SMALLINT(2字节)
  • username:类型是VARCHAR, 最大长度为32, 默认值为空字符串
  • pv:类型是BIGINT(8字节), 默认值是0; 这是一个指标列, Doris内部会对指标列做聚合操作, 这个列的聚合方法是求和(SUM)

建表语句如下:

CREATE TABLE table1
(
siteid INT DEFAULT '10',
citycode SMALLINT,
username VARCHAR(32) DEFAULT '',
pv BIGINT SUM DEFAULT '0'
)
AGGREGATE KEY(siteid, citycode, username)
DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10
PROPERTIES("replication_num" = "1");

复合分区

建立一个名字为 table2 的逻辑表。

这个表的 schema 如下:

  • event_day:类型是DATE,无默认值
  • siteid:类型是INT(4字节), 默认值为10
  • citycode:类型是SMALLINT(2字节)
  • username:类型是VARCHAR, 最大长度为32, 默认值为空字符串
  • pv:类型是BIGINT(8字节), 默认值是0; 这是一个指标列, Doris 内部会对指标列做聚合操作, 这个列的聚合方法是求和(SUM)

我们使用 event_day 列作为分区列,建立3个分区: p201706, p201707, p201708

  • p201706:范围为 [最小值, 2017-07-01)
  • p201707:范围为 [2017-07-01, 2017-08-01)
  • p201708:范围为 [2017-08-01, 2017-09-01)

注意区间为左闭右开。

每个分区使用 siteid 进行哈希分桶,桶数为10

建表语句如下:

CREATE TABLE table2
(
event_day DATE,
siteid INT DEFAULT '10',
citycode SMALLINT,
username VARCHAR(32) DEFAULT '',
pv BIGINT SUM DEFAULT '0'
)
AGGREGATE KEY(event_day, siteid, citycode, username)
PARTITION BY RANGE(event_day)
(
PARTITION p201706 VALUES LESS THAN ('2017-07-01'),
PARTITION p201707 VALUES LESS THAN ('2017-08-01'),
PARTITION p201708 VALUES LESS THAN ('2017-09-01')
)
DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10
PROPERTIES("replication_num" = "1");

表建完之后,可以查看 example_db 中表的信息:

MySQL> SHOW TABLES;
+----------------------+
| Tables_in_example_db |
+----------------------+
| table1 |
| table2 |
+----------------------+
2 rows in set (0.01 sec)

MySQL> DESC table1;
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| siteid | int(11) | Yes | true | 10 | |
| citycode | smallint(6) | Yes | true | N/A | |
| username | varchar(32) | Yes | true | | |
| pv | bigint(20) | Yes | false | 0 | SUM |
+----------+-------------+------+-------+---------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

MySQL> DESC table2;
+-----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+-------------+------+-------+---------+-------+
| event_day | date | Yes | true | N/A | |
| siteid | int(11) | Yes | true | 10 | |
| citycode | smallint(6) | Yes | true | N/A | |
| username | varchar(32) | Yes | true | | |
| pv | bigint(20) | Yes | false | 0 | SUM |
+-----------+-------------+------+-------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

注意事项:

  1. 上述表通过设置 replication_num 建的都是单副本的表,Doris建议用户采用默认的 3 副本设置,以保证高可用。
  2. 可以对复合分区表动态的增删分区。详见 HELP ALTER TABLE 中 Partition 相关部分。
  3. 数据导入可以导入指定的 Partition。详见 HELP LOAD
  4. 可以动态修改表的 Schema。
  5. 可以对 Table 增加上卷表(Rollup)以提高查询性能,这部分可以参见高级使用指南关于 Rollup 的描述。
  6. 表的列的Null属性默认为true,会对查询性能有一定的影响。

2.4 导入数据

Doris 支持多种数据导入方式。具体可以参阅数据导入文档。这里我们使用流式导入和 Broker 导入做示例。

流式导入

流式导入通过 HTTP 协议向 Doris 传输数据,可以不依赖其他系统或组件直接导入本地数据。详细语法帮助可以参阅 HELP STREAM LOAD;

示例1:以 "table1_20170707" 为 Label,使用本地文件 table1_data 导入 table1 表。

curl --location-trusted -u test:test_passwd -H "label:table1_20170707" -H "column_separator:," -T table1_data http://FE_HOST:8030/api/example_db/table1/_stream_load
  1. FE_HOST 是任一 FE 所在节点 IP,8030 为 fe.conf 中的 http_port。
  2. 可以使用任一 BE 的 IP,以及 be.conf 中的 webserver_port 进行导入。如:BE_HOST:8040

本地文件 table1_data, 作为数据之间的分隔,具体内容如下:

1,1,jim,2
2,1,grace,2
3,2,tom,2
4,3,bush,3
5,3,helen,3

示例2: 以 "table2_20170707" 为 Label,使用本地文件 table2_data 导入 table2 表。

curl --location-trusted -u test:test -H "label:table2_20170707" -H "column_separator:|" -T table2_data http://127.0.0.1:8030/api/example_db/table2/_stream_load

本地文件 table2_data| 作为数据之间的分隔,具体内容如下:

2017-07-03|1|1|jim|2
2017-07-05|2|1|grace|2
2017-07-12|3|2|tom|2
2017-07-15|4|3|bush|3
2017-07-12|5|3|helen|3

注意事项:

  1. 采用流式导入建议文件大小限制在 10GB 以内,过大的文件会导致失败重试代价变大。
  2. 每一批导入数据都需要取一个 Label,Label 最好是一个和一批数据有关的字符串,方便阅读和管理。Doris 基于 Label 保证在一个Database 内,同一批数据只可导入成功一次。失败任务的 Label 可以重用。
  3. 流式导入是同步命令。命令返回成功则表示数据已经导入,返回失败表示这批数据没有导入。

Broker 导入

Broker 导入通过部署的 Broker 进程,读取外部存储上的数据进行导入。更多帮助请参阅 HELP BROKER LOAD;

示例:以 "table1_20170708" 为 Label,将 HDFS 上的文件导入 table1 表

LOAD LABEL table1_20170708
(
DATA INFILE("hdfs://your.namenode.host:port/dir/table1_data")
INTO TABLE table1
)
WITH BROKER hdfs
(
"username"="hdfs_user",
"password"="hdfs_password"
)
PROPERTIES
(
"timeout"="3600",
"max_filter_ratio"="0.1"
);

Broker 导入是异步命令。以上命令执行成功只表示提交任务成功。导入是否成功需要通过 SHOW LOAD; 查看。如:

SHOW LOAD WHERE LABEL = "table1_20170708";

返回结果中,State 字段为 FINISHED 则表示导入成功。

关于 SHOW LOAD 的更多说明,可以参阅 HELP SHOW LOAD;

异步的导入任务在结束前可以取消:

CANCEL LOAD WHERE LABEL = "table1_20170708";

3 数据的查询

3.1 简单查询

示例:

MySQL> SELECT * FROM table1 LIMIT 3;
+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 2 | 1 | 'grace' | 2 |
| 5 | 3 | 'helen' | 3 |
| 3 | 2 | 'tom' | 2 |
+--------+----------+----------+------+
3 rows in set (0.01 sec)

MySQL> SELECT * FROM table1 ORDER BY citycode;
+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 2 | 1 | 'grace' | 2 |
| 1 | 1 | 'jim' | 2 |
| 3 | 2 | 'tom' | 2 |
| 4 | 3 | 'bush' | 3 |
| 5 | 3 | 'helen' | 3 |
+--------+----------+----------+------+
5 rows in set (0.01 sec)

3.3 Join 查询

示例:

MySQL> SELECT SUM(table1.pv) FROM table1 JOIN table2 WHERE table1.siteid = table2.siteid;
+--------------------+
| sum(`table1`.`pv`) |
+--------------------+
| 12 |
+--------------------+
1 row in set (0.20 sec)

3.4 子查询

示例:

MySQL> SELECT SUM(pv) FROM table2 WHERE siteid IN (SELECT siteid FROM table1 WHERE siteid > 2);
+-----------+
| sum(`pv`) |
+-----------+
| 8 |
+-----------+
1 row in set (0.13 sec)