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批量删除

批量删除

目前Doris 支持 Broker LoadRoutine LoadStream Load 等多种导入方式,对于数据的删除目前只能通过delete语句进行删除,使用delete 语句的方式删除时,每执行一次delete 都会生成一个新的数据版本,如果频繁删除会严重影响查询性能,并且在使用delete方式删除时,是通过生成一个空的rowset来记录删除条件实现,每次读取都要对删除条件进行过滤,同样在条件较多时会对性能造成影响。对比其他的系统,greenplum 的实现方式更像是传统数据库产品,snowflake 通过merge 语法实现。

对于类似于cdc数据导入的场景,数据中insert和delete一般是穿插出现的,面对这种场景我们目前的导入方式也无法满足,即使我们能够分离出insert和delete虽然可以解决导入的问题,但是仍然解决不了删除的问题。使用批量删除功能可以解决这些个别场景的需求。数据导入有三种合并方式:

  1. APPEND: 数据全部追加到现有数据中;
  2. DELETE: 删除所有与导入数据key 列值相同的行;
  3. MERGE: 根据 DELETE ON 的决定 APPEND 还是 DELETE。

基本原理

通过增加一个隐藏列__DORIS_DELETE_SIGN__实现,因为我们只是在unique 模型上做批量删除,因此只需要增加一个类型为bool 聚合函数为replace 的隐藏列即可。在be 各种聚合写入流程都和正常列一样,读取方案有两个:

在fe遇到 * 等扩展时去掉__DORIS_DELETE_SIGN__,并且默认加上 __DORIS_DELETE_SIGN__ != true 的条件, be 读取时都会加上一列进行判断,通过条件确定是否删除。

导入

导入时在fe 解析时将隐藏列的值设置成 DELETE ON 表达式的值,其他的聚合行为和replace的聚合列相同。

读取

读取时在所有存在隐藏列的olapScanNode上增加__DORIS_DELETE_SIGN__ != true 的条件,be 不感知这一过程,正常执行。

Cumulative Compaction

Cumulative Compaction 时将隐藏列看作正常的列处理,Compaction逻辑没有变化。

Base Compaction

Base Compaction 时要将标记为删除的行的删掉,以减少数据占用的空间。

启用批量删除支持

启用批量删除支持有一下两种形式:

  1. 通过在fe 配置文件中增加enable_batch_delete_by_default=true 重启fe 后新建表的都支持批量删除,此选项默认为false;
  2. 对于没有更改上述fe 配置或对于以存在的不支持批量删除功能的表,可以使用如下语句: ALTER TABLE tablename ENABLE FEATURE "BATCH_DELETE" 来启用批量删除。本操作本质上是一个schema change 操作,操作立即返回,可以通过show alter table column 来确认操作是否完成。

那么如何确定一个表是否支持批量删除,可以通过 设置一个session variable 来显示隐藏列 SET show_hidden_columns=true ,之后使用desc tablename,如果输出中有__DORIS_DELETE_SIGN__ 列则支持,如果没有则不支持。

语法说明

导入的语法设计方面主要是增加一个指定删除标记列的字段的colum映射,并且需要在导入的数据中增加一列,各种导入方式设置的语法如下

Stream Load

Stream Load 的写法在header 中的 columns 字段增加一个设置删除标记列的字段, 示例 -H "columns: k1, k2, label_c3" -H "merge_type: [MERGE|APPEND|DELETE]" -H "delete: label_c3=1"

Broker Load

Broker Load 的写法在 PROPERTIES 处设置删除标记列的字段,语法如下:

LOAD LABEL db1.label1
(
[MERGE|APPEND|DELETE] DATA INFILE("hdfs://abc.com:8888/user/palo/test/ml/file1")
INTO TABLE tbl1
COLUMNS TERMINATED BY ","
(tmp_c1,tmp_c2, label_c3)
SET
(
id=tmp_c2,
name=tmp_c1,
)
[DELETE ON label_c3=true]
)
WITH BROKER 'broker'
(
"username"="user",
"password"="pass"
)
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600"
);

Routine Load

Routine Load的写法在 columns字段增加映射,映射方式同上,语法如下:

CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl 
[WITH MERGE|APPEND|DELETE]
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, label),
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%"
[DELETE ON label=true]
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);

注意事项

  1. 由于除Stream Load 外的导入操作在doris 内部有可能乱序执行,因此在使用MERGE 方式导入时如果不是Stream Load,需要与 load sequence 一起使用,具体的 语法可以参照sequence列 相关的文档;
  2. DELETE ON 条件只能与 MERGE 一起使用。

使用示例

查看是否启用批量删除支持

mysql> SET show_hidden_columns=true;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> DESC test;
+-----------------------+--------------+------+-------+---------+---------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------------------+--------------+------+-------+---------+---------+
| name | VARCHAR(100) | No | true | NULL | |
| gender | VARCHAR(10) | Yes | false | NULL | REPLACE |
| age | INT | Yes | false | NULL | REPLACE |
| __DORIS_DELETE_SIGN__ | TINYINT | No | false | 0 | REPLACE |
+-----------------------+--------------+------+-------+---------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)

Stream Load使用示例

  1. 正常导入数据:
curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -H "merge_type: APPEND"  -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load

其中的APPEND 条件可以省略,与下面的语句效果相同:

curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load
  1. 将与导入数据key 相同的数据全部删除
curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -H "merge_type: DELETE"  -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load

假设导入表中原有数据为:

+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 3 | 2 | tom | 2 |
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
+--------+----------+----------+------+

导入数据为:

3,2,tom,0

导入后数据变成:

+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
+--------+----------+----------+------+
  1. 将导入数据中与site_id=1 的行的key列相同的行
curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -H "merge_type: MERGE" -H "delete: siteid=1"  -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load

假设导入前数据为:

+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
| 1 | 1 | jim | 2 |
+--------+----------+----------+------+

导入数据为:

2,1,grace,2
3,2,tom,2
1,1,jim,2

导入后为:

+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 2 | 1 | grace | 2 |
| 3 | 2 | tom | 2 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
+--------+----------+----------+------+