Apache Doris：深度优化与最佳实践

devtools/2024/11/18 7:06:19/

引言

在前两篇文章中，我们已经介绍了 Apache Doris 的基本概念、安装配置、基础操作以及一些高级特性。本文将进一步深入探讨 Doris 的性能优化技巧、高级查询优化、数据建模最佳实践以及常见问题的解决方法。通过本文，读者将能够更好地理解和应用 Doris 的高级功能，从而提升系统的整体性能和稳定性。

性能优化技巧

1. 合理设置 Bucket 数

Bucket 数直接影响数据的分布和查询性能。合理的 Bucket 数可以避免数据倾斜，提高查询效率。

实践示例

假设我们有一个用户行为表 user_behavior，我们需要根据 user_id 进行分区和桶分配。

CREATE TABLE user_behavior (user_id INT,item_id INT,category_id INT,behavior STRING,ts TIMESTAMP
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE (ts)
(PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'),PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2024-02-01'))
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");

2. 预聚合

预聚合可以显著提高查询性能，特别是在需要频繁进行聚合操作的场景中。

实践示例

假设我们需要频繁统计每天各个类别的销售数量，可以创建一个预聚合表 pre_aggregated_sales。

CREATE TABLE pre_aggregated_sales (category_id INT,ts DATE,sales_count BIGINT SUM
) ENGINE=OLAP AGGREGATE KEY(category_id, ts)
DISTRIBUTED BY HASH(category_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");-- 插入预聚合数据
INSERT INTO pre_aggregated_sales
SELECT category_id, DATE(ts), COUNT(*) AS sales_count
FROM user_behavior
GROUP BY category_id, DATE(ts);

3. 索引优化

合理使用索引可以显著提高查询性能。Doris 支持多种索引类型，包括 Bitmap 索引和 Bloom Filter 索引。

Bitmap 索引

适用于基数较小的列，如性别、状态等。

CREATE TABLE bitmap_index_table (user_id INT,gender TINYINT BITMAP INDEX
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");
Bloom Filter 索引

适用于需要快速过滤大量数据的场景。

CREATE TABLE bloom_filter_table (user_id INT,name VARCHAR(255) BLOOM FILTER (100000, 0.01)
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");

4. 缓存机制

利用 Doris 的缓存机制可以减少磁盘 I/O，提高查询速度。

实践示例

开启查询缓存：

SET enable_query_cache = true;

5. 分区策略

合理的分区策略可以显著提高查询性能。Doris 支持范围分区和列表分区。

范围分区

适用于按时间范围划分数据的场景。

CREATE TABLE range_partition_table (user_id INT,order_id INT,order_date DATE
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(user_id, order_id)
PARTITION BY RANGE (order_date)
(PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'),PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2024-02-01'))
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");
列表分区

适用于按特定值划分数据的场景。

CREATE TABLE list_partition_table (user_id INT,region STRING
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(user_id)
PARTITION BY LIST (region)
(PARTITION p1 VALUES IN ('North', 'South'),PARTITION p2 VALUES IN ('East', 'West'))
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");

高级查询优化

1. 子查询优化

子查询在某些情况下会导致性能下降。通过改写查询语句，可以显著提高查询性能。

实践示例

假设我们需要查询每个用户的最近一次购买记录。

原始查询：

SELECT user_id, MAX(ts) AS latest_purchase
FROM user_behavior
GROUP BY user_id;

优化后的查询：

WITH latest_purchase AS (SELECT user_id, MAX(ts) AS latest_purchase_tsFROM user_behaviorGROUP BY user_id
)
SELECT ub.user_id, ub.item_id, ub.category_id, ub.ts
FROM user_behavior ub
JOIN latest_purchase lp ON ub.user_id = lp.user_id AND ub.ts = lp.latest_purchase_ts;

2. 索引覆盖

索引覆盖是指查询的所有列都在索引中，这样可以避免回表查询，提高查询性能。

实践示例

假设我们有一个用户表 users，经常需要查询用户的姓名和年龄。

CREATE TABLE users (user_id INT,name VARCHAR(255),age INT,email VARCHAR(255)
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");-- 创建索引覆盖的二级索引
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_name_age (name, age);

3. 并行查询

Doris 支持并行查询，通过增加并行度可以显著提高查询性能。

实践示例

增加并行度：

SET parallel_exec_instance_num = 10;

数据建模最佳实践

1. 数据模型选择

Doris 支持多种数据模型，每种模型适用于不同的场景。选择合适的数据模型对于提高查询性能至关重要。

Aggregate Key 模型

适用于需要对某个维度进行聚合计算的场景。

CREATE TABLE agg_table (k1 INT,v1 INT SUM,v2 DOUBLE MAX
) ENGINE=OLAP AGGREGATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");
Unique Key 模型

适用于需要唯一键值的场景。

CREATE TABLE unique_table (k1 INT,v1 VARCHAR(255)
) ENGINE=OLAP UNIQUE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");
Duplicate Key 模型

适用于需要保留所有记录的场景。

CREATE TABLE dup_table (k1 INT,v1 VARCHAR(255)
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");

2. 数据清洗与预处理

在数据导入 Doris 之前，进行必要的数据清洗和预处理可以提高数据质量和查询性能。

实践示例

假设我们有一个原始数据文件 raw_data.csv，需要进行数据清洗后再导入 Doris。

# 数据清洗脚本
awk -F ',' '{ if ($3 > 0 && $4 <= 100) print $0 }' raw_data.csv > cleaned_data.csv

LOAD LABEL test.load_label_1
(DATA INFILE("file:///path/to/cleaned_data.csv")INTO TABLE example_tableCOLUMNS TERMINATED BY ","(id, name, age, join_date)
);

3. 数据生命周期管理

合理管理数据的生命周期，定期删除不再需要的历史数据，可以节省存储空间并提高查询性能。

实践示例

假设我们需要定期删除一年前的数据。

DELETE FROM user_behavior
WHERE ts < DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR);

常见问题及解决方案

1. 数据导入失败

问题描述：数据导入过程中遇到错误，提示“Load failed”。

解决方案：

  • 检查数据格式是否符合表结构定义。
  • 查看 Doris 日志，定位具体的错误原因。
  • 使用 SHOW LOAD 命令查看导入任务的状态和错误信息。
SHOW LOAD WHERE Label = 'load_label_1';

2. 查询性能低下

问题描述：查询响应时间过长。

解决方案：

  • 分析查询计划，找出性能瓶颈。
  • 优化索引和分区策略。
  • 调整 Doris 的配置参数，如 max_memory_limit 和 num_nodes_per_scan。
EXPLAIN SELECT * FROM large_table WHERE k1 > 1000;

3. 集群扩容

问题描述：随着数据量的增长，现有集群无法满足需求。

解决方案：

  • 添加新的 BE 节点。
  • 调整 Bucket 数和分区策略，重新平衡数据分布。
# 添加新节点
./bin/add_backend.sh <new_be_host>:<be_port>

4. 数据一致性问题

问题描述：数据更新后，查询结果不一致。

解决方案：

  • 使用分布式事务确保数据的一致性。
  • 调整事务隔离级别，确保事务的正确性。
BEGIN;
INSERT INTO example_table VALUES (4, 'David', 30, '2023-04-01');
UPDATE example_table SET age = 31 WHERE id = 4;
COMMIT;

5. 内存不足

问题描述：系统运行过程中出现内存不足的问题。

解决方案：

  • 增加节点的内存配置。
  • 优化查询语句，减少内存占用。
  • 调整 Doris 的内存相关配置参数，如 max_memory_limit。
# 修改配置文件 be.conf
max_memory_limit = 32GB

结论

本文深入探讨了 Apache Doris 的性能优化技巧、高级查询优化、数据建模最佳实践以及常见问题的解决方案。通过本文，读者将能够更好地理解和应用 Doris 的高级功能，从而提升系统的整体性能和稳定性。


http://www.ppmy.cn/devtools/134891.html

相关文章

大语言模型LLM综述

大语言模型LLM综述

一、LM主要发展阶段 1.1、统计语言模型SLM 基于统计学习方法&#xff0c;基本思想是基于马尔可夫假设HMM建立词概率预测模型。如n-gram语言模型 1.2、神经语言模型NLM 基于神经网络来做词的分布式表示。如word2vec模型 1.3、 预训练语言模型PLM 预训练一个网络模型来做词表…
阅读更多...
【异常解决】Linux shell报错：-bash: [: ==: 期待一元表达式 解决方法

【异常解决】Linux shell报错：-bash: [: ==: 期待一元表达式 解决方法

博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝21W&#xff0c;CSDN博客专家、Java领域优质创作者&#xff0c;掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌ 技术范围&#xff1a;SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物…
阅读更多...
java基础面试题笔记（基础篇）

java基础面试题笔记（基础篇）

网上始终找不到令自己满意的面试题&#xff0c;所以我打算自己整理面试题&#xff0c;从简单的到难的&#xff0c;尽量简单准确描述回答降低大家理解和背的难度&#xff0c;有错误或者有更好的回答请在评论回复我&#xff0c;感谢大家。 什么是java&#xff1f; 回答&#xff…
阅读更多...
006.精读《Apache Paimon Docs - Concepts》

006.精读《Apache Paimon Docs - Concepts》

文章目录 1. 引言2. 基本概念2.1 基本构成2.2 Schema2.3 Snapshot2.4 Manifest2.5 Data File2.6 Table2.7 File index 3.并发控制3.1 基本概念3.2 快照冲突3.3 文件冲突 4. 总结 1. 引言 在本期的技术深度解析中&#xff0c;我们将学习并且了解Apache Paimon 的基本概念&#…
阅读更多...
TCP Analysis Flags 之 TCP Dup ACK

TCP Analysis Flags 之 TCP Dup ACK

前言 默认情况下&#xff0c;Wireshark 的 TCP 解析器会跟踪每个 TCP 会话的状态&#xff0c;并在检测到问题或潜在问题时提供额外的信息。在第一次打开捕获文件时&#xff0c;会对每个 TCP 数据包进行一次分析&#xff0c;数据包按照它们在数据包列表中出现的顺序进行处理。可…
阅读更多...
面试题1111

面试题1111

百度面经 一面基础面 1. js 的基础类型有啥 2. js 的网络安全（常见攻击方式） 3. js 的循环机制（event loop） 4. 防抖节流 5. 闭包（本质是函数与其相关引用环境的组合。） 6. 数组转化 7. 数组扁平化 8. 手写 promise.all 9. CSS口述怎么画一个三角形 （border 挤…
阅读更多...
机器学习100道经典面试题库（二）

机器学习100道经典面试题库（二）

机器学习100道经典面试题库&#xff08;31-60&#xff09; 在大规模的语料中&#xff0c;挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性。 A、互信息 B、最大熵 C、卡方检验 D、最大似然比 答案&#xff1a;B 解析&#xff1a;最大熵代表了…
阅读更多...
Elasticsearch面试内容整理-Elasticsearch 基础概念

Elasticsearch面试内容整理-Elasticsearch 基础概念

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源分布式搜索和分析引擎，提供强大的全文本搜索、实时数据分析、分布式存储等功能。以下是 Elasticsearch 的一些基础概念： 什么是 Elasticsearch？ ● Elasticsearch 是一个用于全文搜索和实时分析的分布式搜索引擎。 ● 开源和可…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023