聊聊分布式 SQL 数据库Doris(三)

在 Doris 的存储引擎规则:

• 表的数据是以分区为单位存储的，不指定分区创建时，默认就一个分区.
  
• 用户数据首先被划分成若干个分区（Partition），划分的规则通常是按照用户指定的分区列进行范围划分，比如按时间划分。
  
• 在每个分区内，数据被进一步的按照Hash的方式分桶，分桶的规则是要找用户指定的分桶列的值进行Hash后分桶。每个分桶就是一个数据分片（Tablet），也是数据划分的最小逻辑单元。
  
• Partition 可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除，都可以或仅能针对一个 Partition 进行。
  
• Tablet直接的数据是没有交集的，独立存储的。Tablet也是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。
  

Table (逻辑描述) -- > Partition（分区：管理单元） --> Bucket(分桶：存储，每个分桶就是一个数据分片：Tablet，数据划分的最小逻辑单元。称为子表) ，如下图：

语法与示例

语法:

1. -- 该表记录了某个时间点，在某个站点上各个用户的pv数据
2. CREATE TABLE demo.test_tbl(
3.     sdate      DATE,  -- 日期
4.     site       INT,  -- 站点id
5.     city       VARCHAR(64),  -- 城市
6.     user       VARCHAR(32)  DEFAULT '', -- 用户名
7.     pv         BIGINT -- pv量
8. ) ENGINE=olap DUPLICATE KEY(sdate, site, city)
9. [PARTITION_DESC]
10. [BUCKET_DESC]
11. PROPERTIES ("replication_num" = "1");

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[PARTITION_DESC] 表示创建分区的详细语句，[BUCKET_DESC] 表示创建分桶的语句.
动态分区:

1. PARTITION BY RANGE(sdate)()
3. -- 剩余参数需要在PARTITION进行配置：
4. PROPERTIES (
5.   "dynamic_partition.enable" = "true",
6.   "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
7.   "dynamic_partition.start" = "-30",
8.   "dynamic_partition.end" = "3",
9.   "dynamic_partition.prefix" = "p",
10.   "dynamic_partition.create_history_partition"="true",
11.   "replication_num" = "1"
12. );

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分桶:

1. DISTRIBUTED BY HASH(site) BUCKETS 20

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此时指定以 site 列的哈希值作为分桶，并且分桶个数设置为 20 个.
官方示例:

1. CREATE TABLE tbl1
2. (
3.     k1 DATE,
4.     -- ...
5. )
6. PARTITION BY RANGE(k1) ()
7. DISTRIBUTED BY HASH(k1)
8. PROPERTIES
9. (
10.     "dynamic_partition.enable" = "true",
11.     "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
12.     "dynamic_partition.start" = "-7",
13.     "dynamic_partition.end" = "3",
14.     "dynamic_partition.prefix" = "p",
15.     "dynamic_partition.buckets" = "32"
16. );

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批量分区与自动分桶

批量分区使得用户能够批量操作表的分区结构，一次性创建多个分区，而不是逐个单独创建。

1. -- 当然，分区创建个数受到max_multi_partition_num参数控制，该值默认为4096，有需求可以修改
2. PARTITION BY RANGE(sdate)
3. (
4.    FROM ("2013-01-01") TO ("2023-01-01") INTERVAL 1 DAY
5. )
6. -- 从这个 case 来看，批量分区功能的语法更为简洁，但该功能的易用性和灵活性远不止于此。

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自动分桶是基于表中某个列(或在创建表时指定咧)的值范围进行的。系统会根据该列的数据分布情况，将数据划分到不同的数据桶中。

1. -- 旧版本指定分桶个数的创建语法
2. DISTRIBUTED BY HASH(site) BUCKETS 20
4. -- 新版本使用自动分桶推算的创建语法
5. DISTRIBUTED BY HASH(site) BUCKETS AUTO
6. properties("estimate_partition_size" = "100G")

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关键逻辑

查询路由

一个分区的数据不会跨多个不同的BE节点存储.
在 Apache Doris 中，当请求到来时，查询某个分区的数据时，Doris 使用以下的过程来定位到相应的 Backend（BE）节点：

• 分区键（Partition Key）： 在 Doris 中，表的分区是按照某一列的值范围进行划分的，这个列通常被称为分区键。用户在创建表时可以选择分区键。
  
• 查询请求中的分区键值： 当查询请求到达 Doris 时，请求中通常包含了要查询的分区键值。
  
• 分区键值与分区映射关系： Doris 通过分区键值与分区的映射关系，确定具体的分区。这个映射关系通常存储在系统的元数据中，其中包括每个分区所在的 BE 节点信息。
  
• BE 节点负责的分区： 根据分区键值的映射关系，Doris 确定了负责该分区的 BE 节点。
  
• 查询计划的生成和执行： Doris 生成查询计划，其中包含了具体的查询操作。该计划会被发送到负责该分区的 BE 节点上执行。
  

在 Apache Doris 中，一个表的多个分区数据通常会存储在不同的 Backend（BE）节点上，以实现分布式存储和查询的优势。每个分区的数据都会被划分并存储在负责该分区的一个 BE 节点上。具体来说:

• 表的分区： Doris 中的表通常根据某一列的值范围进行分区。每个分区是表的逻辑组织单元，用于提高查询性能、管理数据、支持按范围删除等操作。
  
• 分布式存储： Doris 的设计目标之一是分布式存储和查询。因此，一个表的多个分区数据会被分布存储在不同的 BE 节点上。这样的设计有助于提高系统的横向扩展性，允许系统有效地处理大规模数据和高并发的查询请求。
  
• 负责分区的 BE 节点： Doris 通过元数据信息记录每个分区所在的 BE 节点。当执行查询请求时，Doris 会根据查询涉及的分区，确定负责这些分区的 BE 节点。每个 BE 节点负责存储和管理分配给它的分区数据。
  
• 分布式计算： 查询请求在涉及多个分区时，Doris 可以通过分布式计算的方式，在多个 BE 节点上并行执行查询计划，以提高查询性能。
  

分桶算法

暂时只支持HASH.
分区算法

暂时只支持List, RANGE. 常用的有四种: (a) Round-Robin、(b) Range、(c) List、(d) Hash .
参考:
Doris数据分布
详细内容阅读: Apache Doris 分区分桶新功能 与 数据划分. 本文在此基础上做总结与自我思考的延伸.

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