Doris数据仓库介绍

目录

一、Doris简介

二、Doris的定位

三、产品定位

四、Doris的整体架构

五、Doris的数据分布

 六、Doris的关键性技术

6.1 数据可靠性

6.2 易于维护

6.3ROLLUP表

七、 Doris的数据模型

7.1 aggregate聚合模型

7.2 uniqu key模型

7.3 duplicate key模型

7.4  数据模型的选择建议

八、数据组织(存储原则)--按列存储

九、索引：

9.1 前缀索引：

9.2 智能索引

十、mysql数据导入doris

一、Doris简介

Doris（原百度 Palo）是一款 基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据库。/基于 MPP 的交互式SQL数据仓库，可用于 OLAP 。MPP 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果

二、Doris的定位
MPP 架构的关系型分析数据库
PB 级别大数据集，秒级/毫秒级查询
主要用于多维分析和报表查询
三、产品定位

四、Doris的整体架构

Doris的架构只设FE(Frontend)、BE(Backend)两种角色、两个进程，不依赖于外部组件，方便部署和运维。 

以数据存储的角度观之，FE存储、维护集群元数据；BE存储物理数据。
以查询处理的角度观之, FE节点接收、解析查询请求，规划查询计划，调度查询执行，返回查询结果；BE节点依据FE生成的物理计划，分布式地执行查询。
FE主要有有三个角色，一个是leader，一个是follower，还有一个observer。leader跟follower，主要是用来达到元数据的高可用，保证单节点宕机的情况下，元数据能够实时地在线恢复，而不影响整个服务。右边observer只是用来扩展查询节点，就是说如果在发现集群压力非常大的情况下，需要去扩展整个查询的能力，那么可以加observer的节点。observer不参与任何的写入，只参与读取。

数据的可靠性由BE保证，BE会对整个数据存储多副本或者是三副本。副本数可根据需求动态调整。

五、Doris的数据分布
        如果从表的角度来看数据结构，用户的一张 Table 会拆成多个 Tablet，Tablet 会存成多副本，存储在不同的 BE 中，从而保证数据的高可用和高可靠。

 六、Doris的关键性技术
6.1 数据可靠性
        元数据使用 Memory+Checkpoint+Journal ( 分别是什么？)，使用 BTBJE ( 类似于 Raft ) 协议实现高可用性和高可靠性。元数据的每次更新，都首先写入到磁盘的日志文件中，然后再写到内存中，最后定期checkpoint到本地磁盘上。一般只有三个FE就可以保证高可靠性。

        Doris 内部自行管理数据的多副本和自动修复。保证数据的高可用、高可靠。在服务器宕机的情况下，服务依然可用，数据也不会丢失。

        总结：FE用一致性协议保证高可用，BE采用多副本保证高可用。

6.2 易于维护
        它不依赖于Hadoop，也不依赖其他的外部组件，只有FE跟BE两个进程，数据都是自成一体的，所以可以很方便地部署启动。

6.3ROLLUP表
解释：

         在Doris中，我们将用户通过建表语句创建出来的表称为base表（base table）。base表中保存中按用户建表语句指定的方式存储的基础数据。
        在base表之上，我们可以创建任意多个rollup表。这些rollup的数据是基于base表产生的，并且在物理存储是独立存储的。rollup表的基本作用，在于base表的基础上，获得更粗粒度的聚合数据。

作用：

        ROLLUP 最根本的作用是提高某些查询的查询效率（无论是通过在base表的基础上进一步建立rolllup表进一步聚合来减少数据量，还是修改列顺序以匹配前缀索引）。

例子：

select date, sum(nums) from a group by date;  -->.  38s

alter table a add rollup rollup 5(date, nums);--> 该rollup表只保留了每个date在nums上的sum数。

select date, sum(nums) from a group by date;(自动命中rollup5)。  0.2ms

七、 Doris的数据模型
7.1 aggregate聚合模型
维度列key: 没设置aggregationtype

指标列value：设置了aggregationtype

当我们导入数据的时候，对于key列相同的行会聚合成一行，而value列会按照设置的aggregationtype进行聚合。aggregationtype目前有一下四种聚合方式：

sum:求和，多列的value值进行累加；
Max:保留最大值
Min:保留最小值
Replace:替代，下一批数据中的value会替换之前导入过的行中的value。在同一个批次中的数据，对于replace这种聚合方式，替换顺序不做保证。
优点：我们会按维度列去聚合数据，如果维度列数据相同我们会把这些数据合并（compaction）起来。也就相当于在数据库里面存储的其实是一个合并之后的结果，这个结果对于统计分析来说是很有效果的。因为广告报表只关心这种统计之后的数据，现在我们把大量的数据聚合，比如一天的数据可能有一千条，我们聚合成一条，相当于整个的I/O节省一千倍，效果非常明显。

缺点：有些业务场景分析的时候，是需要明细数据的，它不太关心统计的结果，而是更关心流程分析，更关心的是我要拿着历史的全量数据跟现在的数据做对比。

7.2 uniqu key模型
        我们提供一个唯一Key模型，在整个历史数据导入的时候，我们保证Key的唯一，不聚合。

        Unique Key的模型主要面向留存分析或者订单分析的场景，他们需要一个Unique Key的约束去保证整个数据不丢不重。

7.3 duplicate key模型
        数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。即使两行数据完全相同，也都会保留。 而在建表语句中指定的 DUPLICATE KEY，只是用来指明底层数据按照那些列进行排序。

        数据可能重复，对于有些日志分析它不太在意数据多几条或者少几条，可能只关心排序，这个时候可能重复Key的模型会更加有效果。/这种数据模型适用于既没有聚合需求，又没有主键唯一性约束的原始数据的存储。

7.4  数据模型的选择建议
        
因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。

Aggregate 模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对 count(*) 查询很不友好。同时因为固定了 Value 列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。

Uniq 模型针对需要唯一主键约束的场景，可以保证主键唯一性约束。但是无法利用 ROLLUP 等预聚合带来的查询优势（因为本质是 REPLACE，没有 SUM 这种聚合方式,rollup只是用来调准列顺序命中前缀索引）。

Duplicate 适合任意维度的 Ad-hoc 查询。虽然同样无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势（只读取相关列，而不需要读取所有 Key 列）
 

八、数据组织(存储原则)--按列存储
好处：对分析的场景来说，多数时候用户只关心几列的数据，这个时候如果用一个列存的话，它可以只访问查询涉及的列，大量降低I/O，达到一个比较好的一个I/O的效果。

1、Doris 的数据是按列存储的，每一列单独存放。

2、查询时，只访问查询涉及的列，大量降低 I/O。

3、按列存储，数据类型一致，方便压缩。

4、数据包建索引，数据即索引。

5、利用原始过滤条件以及 min、max 和 sum 等智能索引技术，将数据集查询范围尽可能地缩小，大大减少 I/O，提升查询效率。

九、索引：
9.1 前缀索引：
        不同于传统的数据库设计，Doris不支持在任意列上创建索引。Doris这类mpp架构的olap数据库，通常都是通过提高高并发，来处理大量数据的。

        本质上，Doris的数据存储在类似sstable的数据结构中，该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列进行排序存储。在这种结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常高效。而前缀索引，即在排序的基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。我们将一行数据的前36个字节作为这行数据的前缀索引。       前缀索引遇到varchar类型数据失效。

9.2 智能索引
Doris存储引擎对于排序列，会存储min/max/sum等智能索引技术，将数据集扫描范围尽可能地缩小，减少磁盘I/O，提升查询性能。比如说这一列排过序了，然后我在这一列的十万行所组成的一个粒度上面，给它加一个min/max，然后这样查询的时候，它就可以快速去过滤这个十万行，这会大大地减少整个数据的扫描量，从而减少I/O。

十、doris数据导入hive
方式一：封装spark程序

def mysqToDoris(session:SparkSession, url:String, user:String,
                password:String, tableName:String):DateFrame = {
 
        val temMap = new Properties()
        temMap.setProperty("user", user)
        temMap.setProperty("password", password)
        val frame: DateFrame = session.read.jdbc(url,tableName,temMap) //官方API
        frame
}
下一步，在开发代码里直接调用该方法：

mysqlToDoris(session, url, user, password, "test").createOrReplaceTempView("doris_test")

insert overwrite table 表名 select * from doris_test

方式二：直接在doris中关联mysql表

create table doris_test(
id BIGINT,
name varchar
)ENGINE=mysql
PROPERTIES
( "host" = "127.0.0.1",
  "port" = "3306",
  "user" = "root",
  "password" = "123",
  "database" = "db",
  "table" = "test"

);

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