Apache Doris 基础使用(一)

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1.1 创建数据库

1.2 建表

1.2.1 单分区

1.2.2 复合分区

1.3 导入数据

1.3.1 Broker 导入

1.3.2 Routine 导入

1.3.3 其他导入方式

---

1.1 创建数据库

### 1.1  创建数据库

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

1.2 建表

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。

1.2.1 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");

1.2.2 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。

3. 数据导入可以导入指定的 Partition。

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。

6. 表的列的Null属性默认为true，会对查询性能有一定的影响。

1.3 导入数据

1.3.1 Broker 导入

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"
);

1.3.2 Routine 导入

创建Kakfa例行导入作业

CREATE ROUTINE LOAD db1.job1 on tbl1
PROPERTIES
(
    "desired_concurrent_number"="1"
)
FROM KAFKA
(
    "kafka_broker_list"= "broker1:9091,broker2:9091",
    "kafka_topic" = "my_topic",
    "property.security.protocol" = "ssl",
    "property.ssl.ca.location" = "FILE:ca.pem",
    "property.ssl.certificate.location" = "FILE:client.pem",
    "property.ssl.key.location" = "FILE:client.key",
    "property.ssl.key.password" = "abcdefg"
);

1.3.3 其他导入方式

SparkLoad, S3 load, streamLoad、删除操作