Doris---数据表设计

表的基本概念

1 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。

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

 2 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

 

 2.1 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。

 1）Range 分区

range分区创建语法

-- Range Partition
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=OLAP
DUPLICATE 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：

当 我们删除分区

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。

2）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。

 List分区创建语法

-- List Partition

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=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")
)
-- 指定分桶的语法
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES
(
    "replication_num" = "3"
);

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")

 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",), ("2", "Shanghai")),
    PARTITION `p2_city` VALUES IN (("2", "Beijing"), ("1", "Shanghai")),
    PARTITION `p3_city` VALUES IN (("3", "Beijing"), ("4", "Shanghai"))

)

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。

1. 一个表的 Tablet 总数量等于 (Partition num * Bucket num)。

2. 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。

3. 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

4. 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。

5. 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。

6. 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。

 

小例子：

假设在有10台BE，每台BE一块磁盘的情况下。 ==> 总共有多少个磁盘数量 按照数量原则 10 15

如果一个表总大小为 500MB，则可以考虑4-8个分片。 5个

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 500GB 左右，每个分区16-32个分片。