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数据划分

数据划分

本文档主要介绍 Doris 的建表和数据划分，以及建表操作中可能遇到的问题和解决方法。

基本概念​

在 Doris 中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。

Row & Column​

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。

    Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key 列相同的行，会聚合成一行。其中 Value 列的聚合方式由用户在建表时指定。关于更多聚合模型的介绍，可以参阅 Doris 数据模型。

Tablet & Partition​

在 Doris 的存储引擎中，用户数据被水平划分为若干个数据分片（Tablet，也称作数据分桶）。每个 Tablet 包含若干数据行。各个 Tablet 之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。

多个 Tablet 在逻辑上归属于不同的分区（Partition）。一个 Tablet 只属于一个 Partition。而一个 Partition 包含若干个 Tablet。因为 Tablet 在物理上是独立存储的，所以可以视为 Partition 在物理上也是独立。Tablet 是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。

若干个 Partition 组成一个 Table。Partition 可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除，仅能针对一个 Partition 进行。

数据划分​

我们以一个建表操作来说明 Doris 的数据划分。

Doris 的建表是一个同步命令，SQL 执行完成即返回结果，命令返回成功即表示建表成功。具体建表语法可以参考CREATE TABLE，也可以通过 HELP CREATE TABLE; 查看更多帮助。

本小节通过一个例子，来介绍 Doris 的建表方式。

-- Range Partition

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_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",
    `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=OLAP
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`)
PARTITION BY RANGE(`date`)
(
    PARTITION `p201701` VALUES LESS THAN ("2017-02-01"),
    PARTITION `p201702` VALUES LESS THAN ("2017-03-01"),
    PARTITION `p201703` VALUES LESS THAN ("2017-04-01"),
    PARTITION `p2018` VALUES [("2018-01-01"), ("2019-01-01"))
)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16
PROPERTIES
(
    "replication_num" = "3",
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2018-01-01 12:00:00"
);


-- List Partition

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_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 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=olap
AGGREGATE 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")
)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16
PROPERTIES
(
    "replication_num" = "3",
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2018-01-01 12:00:00"
);

列定义​

这里我们只以 AGGREGATE KEY 数据模型为例进行说明。更多数据模型参阅 Doris 数据模型。

列的基本类型，可以通过在 mysql-client 中执行 HELP CREATE TABLE; 查看。

AGGREGATE KEY 数据模型中，所有没有指定聚合方式（SUM、REPLACE、MAX、MIN）的列视为 Key 列。而其余则为 Value 列。

定义列时，可参照如下建议：

  1. Key 列必须在所有 Value 列之前。
  2. 尽量选择整型类型。因为整型类型的计算和查找效率远高于字符串。
  3. 对于不同长度的整型类型的选择原则，遵循 够用即可。
  4. 对于 VARCHAR 和 STRING 类型的长度，遵循 够用即可。

分区和分桶​

Doris 支持两层的数据划分。第一层是 Partition，支持 Range 和 List 的划分方式。第二层是 Bucket（Tablet），仅支持 Hash 的划分方式。

也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持 Bucket 划分。下面我们来分别介绍下分区以及分桶：

  1. Partition

    • Partition 列可以指定一列或多列，分区列必须为 KEY 列。多列分区的使用方式在后面 多列分区 小结介绍。
    • 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

    • 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。也支持通过 VALUES [...) 指定上下界，生成一个左闭右开的区间。

SinceVersion 1.2.0- 同时，也支持通过`FROM(...) TO (...) INTERVAL ...` 来批量创建分区。- 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 `example_range_tbl` 示例，当建表完成后，会自动生成如下 3 个分区：

   ```text
   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201703: [2017-03-01, 2017-04-01)
   ```

 - 当我们增加一个分区 p201705 VALUES LESS THAN ("2017-06-01")，分区结果如下：

   ```text
   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201703: [2017-03-01, 2017-04-01)
   p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
   ```

 - 此时我们删除分区 p201703，则分区结果如下：

   ```text
   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
   ```

   > 注意到 p201702 和 p201705 的分区范围并没有发生变化，而这两个分区之间，出现了一个空洞：[2017-03-01, 2017-04-01)。即如果导入的数据范围在这个空洞范围内，是无法导入的。

 - 继续删除分区 p201702，分区结果如下：

   ```text
   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
   ```

   > 空洞范围变为：[2017-02-01, 2017-04-01)

 - 现在增加一个分区 p201702new VALUES LESS THAN ("2017-03-01")，分区结果如下：

   ```text
   p201701:    [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201705:    [2017-04-01, 2017-06-01)
   ```

   > 可以看到空洞范围缩小为：[2017-03-01, 2017-04-01)

 - 现在删除分区 p201701，并添加分区 p201612 VALUES LESS THAN ("2017-01-01")，分区结果如下：

   ```text
   p201612:    [MIN_VALUE,  2017-01-01)
   p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201705:    [2017-04-01, 2017-06-01) 
   ```

   > 即出现了一个新的空洞：[2017-01-01, 2017-02-01)

综上，分区的删除不会改变已存在分区的范围。删除分区可能出现空洞。通过 VALUES LESS THAN 语句增加分区时，分区的下界紧接上一个分区的上界。

Range 分区除了上述我们看到的单列分区，也支持多列分区，示例如下：

PARTITION BY RANGE(`date`, `id`)
(
    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")
)

在以上示例中，我们指定 date(DATE 类型) 和 id(INT 类型) 作为分区列。以上示例最终得到的分区如下：

* p201701_1000:    [(MIN_VALUE,  MIN_VALUE), ("2017-02-01", "1000")   )
* p201702_2000:    [("2017-02-01", "1000"),  ("2017-03-01", "2000")   )
* p201703_all:     [("2017-03-01", "2000"),  ("2017-04-01", MIN_VALUE))

注意，最后一个分区用户缺省只指定了 date 列的分区值，所以 id 列的分区值会默认填充 MIN_VALUE。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。举例如下：

* 数据  -->  分区
* 2017-01-01, 200     --> p201701_1000
* 2017-01-01, 2000    --> p201701_1000
* 2017-02-01, 100     --> p201701_1000
* 2017-02-01, 2000    --> p201702_2000
* 2017-02-15, 5000    --> p201702_2000
* 2017-03-01, 2000    --> p201703_all
* 2017-03-10, 1       --> p201703_all
* 2017-04-01, 1000    --> 无法导入
* 2017-05-01, 1000    --> 无法导入
SinceVersion 1.2.0

Range 分区同样支持批量分区，通过语句 FROM ("2022-01-03") TO ("2022-01-06") INTERVAL 1 DAY 批量创建按天划分的分区：2022-01-03 到 2022-01-06（不含 2022-01-06 日），分区结果如下：

p20220103:    [2022-01-03,  2022-01-04)
p20220104:    [2022-01-04,  2022-01-05)
p20220105:    [2022-01-05,  2022-01-06)

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。

  • 下面通过示例说明，进行分区的增删操作时，分区的变化。

    • 如上 example_list_tbl 示例，当建表完成后，会自动生成如下 3 个分区：

      p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
      p_usa: ("New York", "San Francisco")
      p_jp: ("Tokyo")

    • 当我们增加一个分区 p_uk VALUES IN ("London")，分区结果如下：

      p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
      p_usa: ("New York", "San Francisco")
      p_jp: ("Tokyo")
      p_uk: ("London")

    • 当我们删除分区 p_jp，分区结果如下：

      p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
      p_usa: ("New York", "San Francisco")
      p_uk: ("London")

    List 分区也支持多列分区，示例如下：

    PARTITION BY LIST(`id`, `city`)
    (
        PARTITION `p1_city` VALUES IN (("1", "Beijing"), ("1", "Shanghai")),
        PARTITION `p2_city` VALUES IN (("2", "Beijing"), ("2", "Shanghai")),
        PARTITION `p3_city` VALUES IN (("3", "Beijing"), ("3", "Shanghai"))
    )

    在以上示例中，我们指定 id(INT 类型) 和 city(VARCHAR 类型) 作为分区列。以上示例最终得到的分区如下：


  • p1_city: [("1", "Beijing"), ("1", "Shanghai")]

  • p2_city: [("2", "Beijing"), ("2", "Shanghai")]

  • p3_city: [("3", "Beijing"), ("3", "Shanghai")]


    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。举例如下：

    ```text

  • 数据 ---> 分区

  • 1, Beijing ---> p1_city

  • 1, Shanghai ---> p1_city

  • 2, Shanghai ---> p2_city

  • 3, Beijing ---> p3_city

  • 1, Tianjin ---> 无法导入

  • 4, Beijing ---> 无法导入


  1. 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，Aggregate 和 Unique 模型必须为 Key 列，Duplicate 模型可以是 key 列和 value 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：
      1. 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。
      2. 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。
    • AutoBucket: 根据数据量，计算分桶数。对于分区表，可以根据历史分区的数据量、机器数、盘数，确定一个分桶。
    • 分桶的数量理论上没有上限。

  2. 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）。
    • 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。
    • 举一些例子：假设在有 10 台 BE，每台 BE 一块磁盘的情况下。如果一个表总大小为 500MB，则可以考虑 4-8 个分片。5GB：8-16 个分片。50GB：32 个分片。500GB：建议分区，每个分区大小在 50GB 左右，每个分区 16-32 个分片。5TB：建议分区，每个分区大小在 50GB 左右，每个分区 16-32 个分片。

    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。

  3. 关于 Random Distribution 的设置以及使用场景。

    • 如果 OLAP 表没有更新类型的字段，将表的数据分桶模式设置为 RANDOM，则可以避免严重的数据倾斜 (数据在导入表对应的分区的时候，单次导入作业每个 batch 的数据将随机选择一个 tablet 进行写入)。
    • 当表的分桶模式被设置为 RANDOM 时，因为没有分桶列，无法根据分桶列的值仅对几个分桶查询，对表进行查询的时候将对命中分区的全部分桶同时扫描，该设置适合对表数据整体的聚合查询分析而不适合高并发的点查询。
    • 如果 OLAP 表的是 Random Distribution 的数据分布，那么在数据导入的时候可以设置单分片导入模式（将 load_to_single_tablet 设置为 true），那么在大数据量的导入的时候，一个任务在将数据写入对应的分区时将只写入一个分片，这样将能提高数据导入的并发度和吞吐量，减少数据导入和 Compaction 导致的写放大问题，保障集群的稳定性。

复合分区与单分区​

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 或者不指定分桶列设置成 Random Distribution 对数据进行随机分布。

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。

PROPERTIES​

在建表语句的最后 PROPERTIES 中，关于 PROPERTIES 中可以设置的相关参数，我们可以查看CREATE TABLE中查看详细的介绍。

ENGINE​

本示例中，ENGINE 的类型是 olap，即默认的 ENGINE 类型。在 Doris 中，只有这个 ENGINE 类型是由 Doris 负责数据管理和存储的。其他 ENGINE 类型，如 mysql、broker、es 等等，本质上只是对外部其他数据库或系统中的表的映射，以保证 Doris 可以读取这些数据。而 Doris 本身并不创建、管理和存储任何非 olap ENGINE 类型的表和数据。

其他​

`IF NOT EXISTS` 表示如果没有创建过该表，则创建。注意这里只判断表名是否存在，而不会判断新建表结构是否与已存在的表结构相同。所以如果存在一个同名但不同构的表，该命令也会返回成功，但并不代表已经创建了新的表和新的结构。

常见问题​

建表操作常见问题​

  1. 如果在较长的建表语句中出现语法错误，可能会出现语法错误提示不全的现象。这里罗列可能的语法错误供手动纠错：

    • 语法结构错误。请仔细阅读 HELP CREATE TABLE;，检查相关语法结构。
    • 保留字。当用户自定义名称遇到保留字时，需要用反引号 `` 引起来。建议所有自定义名称使用这个符号引起来。
    • 中文字符或全角字符。非 utf8 编码的中文字符，或隐藏的全角字符（空格，标点等）会导致语法错误。建议使用带有显示不可见字符的文本编辑器进行检查。

  2. Failed to create partition [xxx] . Timeout

    Doris 建表是按照 Partition 粒度依次创建的。当一个 Partition 创建失败时，可能会报这个错误。即使不使用 Partition，当建表出现问题时，也会报 Failed to create partition，因为如前文所述，Doris 会为没有指定 Partition 的表创建一个不可更改的默认的 Partition。

    当遇到这个错误是，通常是 BE 在创建数据分片时遇到了问题。可以参照以下步骤排查：

    • 在 fe.log 中，查找对应时间点的 Failed to create partition 日志。在该日志中，会出现一系列类似 {10001-10010} 字样的数字对。数字对的第一个数字表示 Backend ID，第二个数字表示 Tablet ID。如上这个数字对，表示 ID 为 10001 的 Backend 上，创建 ID 为 10010 的 Tablet 失败了。
    • 前往对应 Backend 的 be.INFO 日志，查找对应时间段内，tablet id 相关的日志，可以找到错误信息。
    • 以下罗列一些常见的 tablet 创建失败错误，包括但不限于：
      • BE 没有收到相关 task，此时无法在 be.INFO 中找到 tablet id 相关日志或者 BE 创建成功，但汇报失败。以上问题，请参阅 安装与部署 检查 FE 和 BE 的连通性。
      • 预分配内存失败。可能是表中一行的字节长度超过了 100KB。
      • Too many open files。打开的文件句柄数超过了 Linux 系统限制。需修改 Linux 系统的句柄数限制。

    如果创建数据分片时超时，也可以通过在 fe.conf 中设置 tablet_create_timeout_second=xxx 以及 max_create_table_timeout_second=xxx 来延长超时时间。其中 tablet_create_timeout_second 默认是 1 秒，max_create_table_timeout_second 默认是 60 秒，总体的超时时间为 min(tablet_create_timeout_second * replication_num, max_create_table_timeout_second)，具体参数设置可参阅 FE 配置项 。

  3. 建表命令长时间不返回结果。

    Doris 的建表命令是同步命令。该命令的超时时间目前设置的比较简单，即（tablet num * replication num）秒。如果创建较多的数据分片，并且其中有分片创建失败，则可能导致等待较长超时后，才会返回错误。

    正常情况下，建表语句会在几秒或十几秒内返回。如果超过一分钟，建议直接取消掉这个操作，前往 FE 或 BE 的日志查看相关错误。

更多帮助​

关于数据划分更多的详细说明，我们可以在CREATE TABLE命令手册中查阅，也可以在 Mysql 客户端下输入 HELP CREATE TABLE; 获取更多的帮助信息。

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