在 Doris 的分布式架构里，数据划分策略是实现高效存储和查询的关键所在。它主要依靠分区（Partition）和分桶（Bucket）这两层逻辑划分，对数据的分布进行精细化管理。本文将深入探讨这两种策略的设计思路、实际应用场景以及常见问题的解决办法。
一、分区策略：数据管理的逻辑基石
1. 分区的类型
Range 分区：按照指定列的数值范围对数据进行划分，比较适合时间序列数据或者连续数值型数据的场景。例如，我们可以按月对数据进行分区，像 202501、202502 这样的分区设置。
List 分区：依据列的具体值来分配数据，这种方式更适用于离散值的场景，比如根据省份或者城市来进行分区。
2. 分区的模式
手动分区：用户可以通过ALTER语句来灵活地创建或者调整分区，这种模式在数据管理方面具有很强的可控性。
动态分区：系统会根据预先设定的时间规则自动生成新的分区，不过需要用户提前定义好分区的范围。
自动分区：当数据写入时，系统会自动创建对应的分区，但这种模式需要用户对分区的数量进行严格监控，以防止出现脏数据的问题。
3. 分区的优势
提升查询性能：在查询过程中，系统可以通过分区裁剪快速过滤掉无关的数据，从而减少 I/O 的开销。
简化数据管理：用户能够针对不同的分区进行独立操作，比如删除旧数据或者进行冷热分层存储等。
二、分桶策略：数据分布的物理优化
1. 分桶的方式
Hash 分桶：系统会对分桶列的值计算哈希值，然后根据分桶数量取模，将数据均匀地分布到各个分片中。这种方式适用于 JOIN 或者聚合查询的场景。
推荐在以下场景中使用 Hash 分桶：
- 业务需求频繁基于某个字段进行过滤时，可将该字段作为分桶键，利用 Hash 分桶提高查询效率。
- 当表中的数据分布较为均匀时，Hash 分桶同样是一种有效的选择。
Random 分桶：数据会被随机分配到不同的分片中，当处理小规模数据时，可以使用load_to_single_tablet参数来优化写入速度。
在以下场景中，建议使用 Random 分桶：
- 在任意维度分析的场景中，业务没有特别针对某一列频繁进行过滤或关联查询时，可以选择 Random 分桶；
- 当经常查询的列或组合列数据分布极其不均匀时，使用 Random 分桶可以避免数据倾斜。
- Random 分桶无法根据分桶键进行剪裁，会扫描命中分区的所有数据，不建议在点查场景下使用；
- 只有 DUPLICATE 表可以使用 Random 分区，UNIQUE 与 AGGREGATE 表无法使用 Random 分桶；
2. 分桶的作用
避免数据倾斜：Hash 分桶能够让数据在物理存储上更加均匀，从而减少热点问题的出现。
增强查询并行度：合理设置分桶数量可以充分利用计算资源，提升查询的并发处理能力。
优化 Colocate Join：如果多个表采用相同的分桶键和分桶数量，那么在进行 JOIN 操作时，可以减少跨节点的数据传输。
三、常见问题及应对策略
1. 数据倾斜问题
当数据分布不均匀时，会导致某些分片的负载过高。可以通过以下方法来解决：
- 优先选择高基数的列作为分桶键。
- 适当增加分桶的数量，例如将分桶数设置为 128 个（单个tablet的数据量推荐1-10GB）。
- 对倾斜的字段进行预处理，比如添加随机前缀。
2. 分片数量过多问题
分片数量过多会增加元数据的管理负担。可以采取以下措施：
- 控制每个 BE 节点承载的分片数量不超过 2 万个。
- 对于冷数据，合并小分片。
- 避免使用过度细化的分区策略。
3. 冷热数据管理问题
可以将热数据存储在 SSD 上，冷数据存储在 HDD 上。
定期删除或者归档历史分区，例如按天删除 30 天前的数据。
利用 TTL（生存时间）策略来自动清理过期的数据。
4. JOIN 性能优化问题
启用 Colocate Join 功能，确保关联表的分桶键和分桶数量一致。
对于小表，可以采用广播 JOIN 的方式。
避免在倾斜的键上进行 JOIN 操作。
四、最佳实践建议
分区策略选择：如果查询条件中包含时间或者地域等范围条件，优先选择 Range 分区；如果需要对离散值进行管理，则优先选择 List 分区。
分桶数量设置：分桶数量建议设置在 32 到 128 之间，并且要根据集群的规模进行动态调整。
数据分布验证：可以通过SHOW REPLICA DISTRIBUTION命令来检查数据的分布是否均匀。
写入优化：在写入数据时，尽量控制单次写入的分区数量，避免同时写入过多的分区。
通过合理地设计分区和分桶策略，Doris 能够充分发挥分布式架构的性能优势，满足大规模数据分析的需求。在实际应用中，需要根据业务场景的特点，平衡好查询效率、存储成本和管理复杂度之间的关系。
