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第1章 Doris简介

1.1 Doris概述

Apache Doris由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018年贡献到Apache 社区后，更名为Doris），在百度内部，有超过200个产品线在使用，部署机器超过1000台，单一业务最大可达到上百 TB。

Apache Doris是一个现代化的MPP （Massively Parallel Processing，即大规模并行处理）分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。

1.2 Doris架构

Doris 的架构很简洁，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，FE、BE都可线性扩展。

• FE（Frontend）：存储、维护集群元数据；负责接收、解析查询请求，规划查询计划，调度查询执行，返回查询结果。主要有三个角色：

1. Leader 和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。
2. Observer：用来扩展查询节点，同时起到元数据备份的作用。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。

• BE（Backend）：负责物理数据的存储和计算；依据 FE 生成的物理计划，分布式地执行查询。

  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。

• MySQL Client

  Doris借助MySQL协议，用户使用任意MySQL的ODBC/JDBC以及MySQL的客户端，都可以直接访问Doris

• Broker

  Broker为一个独立的无状态进程。封装了文件系统接口，提供Doris读取远端存储系统中文件的能力，包括HDFS，S3，BOS等。

第2章 编译与安装

安装Doris，需要先通过源码编译，主要有两种方式：使用Docker开发镜像编译（推荐）、直接编译。

直接编译的方式，可以参考官网：https://doris.apache.org/zh-CN/installing/compilation.html

2.1 安装 Docker 环境

1. Docker要求CentOS系统的内核版本高于3.10 ，首先查看系统内核版本是否满足

   uname -r
   

2. 使用 root 权限登录系统，确保yum包更新到最新

   sudo yum update -y
   

3. 假如安装过旧版本，先卸载旧版本

   sudo yum remove docker docker-common docker-selinux docker-engine
   

4. 安装yum-util工具包和devicemapper驱动依赖

   sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
   

5. 设置yum源（加速yum下载速度）

   sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
   

   如果连接超时，可以使用alibaba的镜像源：

   sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
   

6. 查看所有仓库中所有docker版本，并选择特定版本安装，一般可直接安装最新版

   yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
   

7. 安装docker

   （1）安装最新稳定版本的方式：
   # 安装的是最新稳定版本，因为repo中默认只开启stable仓库
   sudo yum install docker-ce -y  
   
   （2）安装指定版本的方式：
   sudo yum install <FQPN> -y
   # 例如：
   sudo yum install docker-ce-20.10.11.ce -y
   

8. 启动并加入开机启动

   sudo systemctl start docker #启动docker
   sudo systemctl enable docker #加入开机自启动
   

9. 查看Version，验证是否安装成功

   docker version
   

   若出现Client和Server两部分内容，则证明安装成功。

2.2 使用 Docker 开发镜像编译

1. 下载源码并解压

   通过wget下载（或者手动上传下载好的压缩包）。
   wget https://dist.apache.org/repos/dist/dev/incubator/doris/0.15/0.15.0-rc04/apache-doris-0.15.0-incubating-src.tar.gz
   解压到/opt/software/
   tar -zxvf apache-doris-0.15.0-incubating-src.tar.gz -C /opt/software
   

2. 下载 Docker 镜像

   docker pull apache/incubator-doris:build-env-for-0.15.0
   可以通过以下命令查看镜像是否下载完成。
   docker images
   

3. 挂载本地目录运行镜像

   以挂载本地Doris源码目录的方式运行镜像，这样编译的产出二进制文件会存储在宿主机中，不会因为镜像退出而消失。同时将镜像中maven的 .m2 目录挂载到宿主机目录，以防止每次启动镜像编译时，重复下载maven的依赖库。

   docker run -it \
   -v /opt/software/.m2:/root/.m2 \
   -v /opt/software/apache-doris-0.15.0-incubating-src/:/root/apache-doris-0.15.0-incubating-src/ \
   apache/incubator-doris:build-env-for-0.15.0
   

4. 切换到JDK 8

   alternatives --set java java-1.8.0-openjdk.x86_64
   alternatives --set javac java-1.8.0-openjdk.x86_64
   export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0
   

5. 准备Maven依赖

   编译过程会下载很多依赖，可以将我们准备好的doris-repo.tar.gz解压到Docker挂载的对应目录，来避免下载依赖的过程，加速编译。

   tar -zxvf doris-repo.tar.gz -C /opt/software
   

   也可以通过指定阿里云镜像仓库来加速下载：

   vim /opt/software/apache-doris-0.15.0-incubating-src/fe/pom.xml
   

   在标签下添加：

   <repository>
       <id>aliyun</id>
       <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
   </repository>
   

   vim /opt/software/apache-doris-0.15.0-incubating-src/be/pom.xml
   

   在标签下添加：

   <repository>
       <id>aliyun</id>
       <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
   </repository>
   

6. 编译Doris

   sh build.sh
   

   如果是第一次使用 build-env-for-0.15.0 或之后的版本，第一次编译的时候要使用如下命令：

   sh build.sh --clean --be --fe --ui
   

   因为build-env-for-0.15.0版本镜像升级了thrift(0.9 -> 0.13)，需要通过--clean命令强制使用新版本的thrift生成代码文件，否则会出现不兼容的代码。

2.3 安装要求

2.3.1 软硬件需求

1. Linux操作系统要求

   linux系统	版本
   Centos	7.1及以上
   Ubuntu	16.04及以上

2. 软件需求

   软件	版本
   Java	1.8及以上
   GCC	4.8.2及以上

3. 开发测试环境

   模块	CPU	内存	磁盘	网络	实例数量
   Frontend	8核+	8GB	SSD 或 SATA，10GB+ *	千兆网卡	1
   Backend	8核+	16GB	SSD 或 SATA，50GB+ *	千兆网卡	1-3*

4. 生产环境

   模块	CPU	内存	磁盘	网络	实例数量
   Frontend	16核+	64GB	SSD 或 SATA，100GB+ *	万兆网卡	1-5*
   Backend	16核+	64GB	SSD 或 SATA，100GB+ *	万兆网卡	10-100*

5. 注意事项

1. FE的磁盘空间主要用于存储元数据，包括日志和image。通常从几百MB到几个GB不等。
2. BE的磁盘空间主要用于存放用户数据，总磁盘空间按用户总数据量* 3（3副本）计算，然后再预留额外40%的空间用作后台compaction以及一些中间数据的存放。
3. 一台机器上可以部署多个BE实例，但是只能部署一个 FE。如果需要 3 副本数据，那么至少需要 3 台机器各部署一个BE实例（而不是1台机器部署3个BE实例）。多个FE所在服务器的时钟必须保持一致（允许最多5秒的时钟偏差）
4. 测试环境也可以仅适用一个BE进行测试。实际生产环境，BE实例数量直接决定了整体查询延迟。
5. 所有部署节点关闭Swap。
6. FE节点数据至少为1（1个Follower）。当部署1个Follower和1个Observer时，可以实现读高可用。当部署3个Follower时，可以实现读写高可用（HA）。
7. Follower的数量必须为奇数，Observer 数量随意。
8. 根据以往经验，当集群可用性要求很高时（比如提供在线业务），可以部署3个 Follower和1-3个Observer。如果是离线业务，建议部署1个Follower和1-3个Observer。
9. Broker是用于访问外部数据源（如HDFS）的进程。通常，在每台机器上部署一个 broker实例即可。

2.3.2 默认端口

当部署多个FE实例时，要保证FE的http_port配置相同。

部署前请确保各个端口在应有方向上的访问权限。

2.4 集群部署

生产环境建议FE和BE分开。

2.4.1 创建目录并拷贝编译后的文件

1. 创建目录并拷贝编译后的文件

   mkdir /opt/module/apache-doris-0.15.0
   cp -r /opt/software/apache-doris-0.15.0-incubating-src/output /opt/module/apache-doris-0.15.0
   

2. 修改可打开文件数（每个节点）

   sudo vim /etc/security/limits.conf
   
   * soft nofile 65535
   * hard nofile 65535
   * soft nproc 65535
   * hard nproc 65535
   

   重启永久生效，也可以用ulimit -n 65535临时生效。

2.4.2 部署 FE 节点

1. 创建fe元数据存储的目录

   mkdir /opt/module/apache-doris-0.15.0/doris-meta
   

2. 修改fe的配置文件

   vim /opt/module/apache-doris-0.15.0/fe/conf/fe.conf
   
   #配置文件中指定元数据路径：
   meta_dir = /opt/module/apache-doris-0.15.0/doris-meta
   #修改绑定ip（每台机器修改成自己的ip）
   priority_networks = 192.168.8.101/24
   

   注意：

• 生产环境强烈建议单独指定目录不要放在Doris安装目录下，最好是单独的磁盘（如果有SSD最好）。

• 如果机器有多个ip, 比如内网外网, 虚拟机docker等, 需要进行ip绑定，才能正确识别。

• JAVA_OPTS 默认 java 最大堆内存为 4GB，建议生产环境调整至 8G 以上。

3. 启动hadoop1的FE

   /opt/module/apache-doris-0.15.0/fe/bin/start_fe.sh --daemon
   

2.4.3 配置 BE节点

1. 分发BE

   scp -r /opt/module/apache-doris-0.15.0/be hadoop2:/opt/module
   scp -r /opt/module/apache-doris-0.15.0/be hadoop3:/opt/module
   

2. 创建BE数据存放目录（每个节点）

   mkdir /opt/module/apache-doris-0.15.0/doris-storage1
   mkdir /opt/module/apache-doris-0.15.0/doris-storage2
   

3. 修改BE的配置文件（每个节点）

   vim /opt/module/apache-doris-0.15.0/be/conf/be.conf
   
   #配置文件中指定数据存放路径：
   storage_root_path = /opt/module/apache-doris-0.15.0/doris-storage1;/opt/module/apache-doris-0.15.0/doris-storage2
   #修改绑定ip（每台机器修改成自己的ip）
   priority_networks = 192.168.8.101/24
   

   注意：

• storage_root_path默认在be/storage下，需要手动创建该目录。多个路径之间使用英文状态的分号;分隔（最后一个目录后不要加）。

• 可以通过路径区别存储目录的介质，HDD或SSD。可以添加容量限制在每个路径的末尾，通过英文状态逗号，隔开，如：

  storage_root_path=/home/disk1/doris.HDD,50;/home/disk2/doris.SSD,10;/home/disk2/doris
  
  说明：
  /home/disk1/doris.HDD,50，表示存储限制为50GB，HDD;
  /home/disk2/doris.SSD,10，存储限制为10GB，SSD；
  /home/disk2/doris，存储限制为磁盘最大容量，默认为HDD
  

• 如果机器有多个IP, 比如内网外网, 虚拟机docker等, 需要进行IP绑定，才能正确识别。

2.4.4 在FE中添加所有BE节点

BE节点需要先在FE中添加，才可加入集群。可以使用mysql-client连接到FE。

1. 安装MySQL Client

1. 创建目录

   mkdir /opt/software/mysql-client/
   

2. 上传相关以下三个rpm包到/opt/software/mysql-client/

   mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
   mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
   mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
   

3. 检查当前系统是否安装过MySQL

   sudo rpm -qa|grep mariadb
   
   #如果存在，先卸载
   sudo rpm -e --nodeps  mariadb mariadb-libs mariadb-server
   

4. 安装

   rpm -ivh /opt/software/mysql-client/*
   

2. 使用MySQL Client连接FE

   mysql -h hadoop1 -P 9030 -uroot
   

   默认root无密码，通过以下命令修改root密码。

   SET PASSWORD FOR 'root' = PASSWORD('000000');
   

3. 添加BE

   ALTER SYSTEM ADD BACKEND "hadoop1:9050";
   ALTER SYSTEM ADD BACKEND "hadoop2:9050";
   ALTER SYSTEM ADD BACKEND "hadoop3:9050";
   

4. 查看BE状态

   SHOW PROC '/backends';
   

2.4.5 启动 BE

1. 启动BE（每个节点）

   /opt/module/apache-doris-0.15.0/be/bin/start_be.sh --daemon
   

2. 查看BE状态

   mysql -h hadoop1 -P 9030 -uroot -p
   
   SHOW PROC '/backends';
   
   # Alive为true表示该BE节点存活。
   

2.4.6 部署 FS_Broker（可选）

Broker以插件的形式，独立于Doris部署。如果需要从第三方存储系统导入数据，需要部署相应的 Broker，默认提供了读取 HDFS、百度云BOS及Amazon S3的fs_broker。fs_broker是无状态的，建议每一个FE和BE节点都部署一个Broker。

1. 编译FS_BROKER并拷贝文件

1. 进入源码目录下的fs_brokers目录，使用sh build.sh进行编译
2. 拷贝源码 fs_broker 的 output 目录下的相应 Broker 目录到需要部署的所有节点上，改名为: apache_hdfs_broker。建议和 BE 或者 FE 目录保持同级。方法同2.2。

2. 启动Broker

   /opt/module/apache-doris-0.15.0/apache_hdfs_broker/bin/start_broker.sh --daemon
   

3. 添加 Broker

   要让 Doris 的 FE 和 BE 知道 Broker 在哪些节点上，通过 sql 命令添加 Broker 节点列表。

   使用 mysql-client 连接启动的 FE，执行以下命令：

   mysql -h hadoop1 -P 9030 -uroot -p
   
   ALTER SYSTEM ADD BROKER broker_name "hadoop1:8000","hadoop2:8000","hadoop3:8000";
   

   其中 broker_host 为 Broker 所在节点 ip；broker_ipc_port 在 Broker 配置文件中的conf/apache_hdfs_broker.conf。

4. 查看 Broker 状态

   使用 mysql-client 连接任一已启动的FE，执行以下命令查看Broker状态：

   SHOW PROC "/brokers";
   

   注：在生产环境中，所有实例都应使用守护进程启动，以保证进程退出后，会被自动拉起，如Supervisor（opens new window）。如需使用守护进程启动，在0.9.0及之前版本中，需要修改各个 start_xx.sh脚本，去掉最后的 & 符号。从0.10.0版本开始，直接调用sh start_xx.sh启动即可。

2.5 扩容和缩容

Doris可以很方便的扩容和缩容FE、BE、Broker实例。

2.5.1 FE 扩容和缩容

可以通过将FE扩容至3个以上节点来实现FE的高可用。

1. 使用MySQL登录客户端后，可以使用sql命令查看FE状态，目前就一台FE

   mysql -h hadoop1 -P 9030 -uroot -p
   SHOW PROC '/frontends';
   

   也可以通过页面访问进行监控，访问8030，账户为root，密码默认为空不用填写。

2. 增加FE节点

   FE分为Leader，Follower和Observer三种角色。

   默认一个集群，只能有一个Leader，可以有多个Follower和Observer。

   其中Leader和Follower组成一个Paxos选择组，如果 Leader宕机，则剩下的Follower 会自动选出新的Leader，保证写入高可用。

   Observer 同步 Leader的数据，但是不参加选举。

   如果只部署一个FE，则FE 默认就是Leader。

   在此基础上，可以添加若干Follower和 Observer。

   ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "hadoop2:9010";
   ALTER SYSTEM ADD OBSERVER "hadoop3:9010";
   

3. 配置及启动Follower和Observer

   第一次启动时，启动命令需要添加参数--helper leader主机: edit_log_port

1. 分发FE，修改FE的配置（同2.4.2）

   scp -r /opt/module/apache-doris-0.15.0/fe hadoop2:/opt/module/ apache-doris-0.15.0
   scp -r /opt/module/apache-doris-0.15.0/fe hadoop3:/opt/module/ apache-doris-0.15.0
   

2. 在hadoop2启动Follower

   /opt/module/apache-doris-0.15.0/fe/bin/start_fe.sh --helper hadoop1:9010 --daemon
   

3. 在hadoop3启动Observer

   /opt/module/apache-doris-0.15.0/fe/bin/start_fe.sh --helper hadoop1:9010 --daemon
   

4. 查看运行状态

   使用mysql-client 连接到任一已启动的FE。

   SHOW PROC '/frontends'; 
   

5. 删除 FE 节点命令

   ALTER SYSTEM DROP FOLLOWER[OBSERVER] "fe_host:edit_log_port";
   

   注意：删除 Follower FE 时，确保最终剩余的 Follower（包括 Leader）节点为奇数。

2.5.2 BE 扩容和缩容

1. 增加BE节点

   在MySQL客户端，通过 ALTER SYSTEM ADD BACKEND 命令增加BE节点。

2. DROP方式删除BE节点（不推荐）

   ALTER SYSTEM DROP BACKEND "be_host:be_heartbeat_service_port";
   

   注意：DROP BACKEND 会直接删除该BE，并且其上的数据将不能再恢复！！！所以我们强烈不推荐使用 DROP BACKEND 这种方式删除BE节点。当你使用这个语句时，会有对应的防误操作提示。

3. DECOMMISSION 方式删除BE节点（推荐）

   ALTER SYSTEM DECOMMISSION BACKEND "be_host:be_heartbeat_service_port";
   

• 该命令用于安全删除BE节点。命令下发后，Doris 会尝试将该BE上的数据向其他BE节点迁移，当所有数据都迁移完成后，Doris会自动删除该节点。

• 该命令是一个异步操作。执行后，可以通过 SHOW PROC '/backends'; 看到该 BE 节点的isDecommission状态为true。表示该节点正在进行下线。

• 该命令不一定执行成功。比如剩余BE存储空间不足以容纳下线BE上的数据，或者剩余机器数量不满足最小副本数时，该命令都无法完成，并且BE会一直处于 isDecommission为true的状态。

• DECOMMISSION的进度，可以通过SHOW PROC '/backends'; 中的TabletNum查看，如果正在进行，TabletNum将不断减少。

• 该操作可以通过如下命令取消：CANCEL DECOMMISSION BACKEND "be_host:be_heartbeat_service_port";取消后，该BE上的数据将维持当前剩余的数据量。后续Doris重新进行负载均衡。

2.5.3 Broker 扩容缩容

Broker实例的数量没有硬性要求。通常每台物理机部署一个即可。Broker 的添加和删除可以通过以下命令完成：

ALTER SYSTEM ADD BROKER broker_name "broker_host:broker_ipc_port"; 
ALTER SYSTEM DROP BROKER broker_name "broker_host:broker_ipc_port"; 
ALTER SYSTEM DROP ALL BROKER broker_name;

Broker是无状态的进程，可以随意启停。当然，停止后，正在其上运行的作业会失败，重试即可。

第3章 数据表的创建

3.1 创建用户和数据库

1. 创建test用户

   mysql -h hadoop1 -P 9030 -uroot -p
   create user 'test' identified by 'test';
   

2. 创建数据库

   create database test_db;
   

3. 用户授权

   grant all  on test_db to test;
   

3.2 基本概念

在Doris中，数据都以关系表（Table）的形式进行逻辑上的描述。

3.2.1 Row & Column

一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。

• 在默认的数据模型中，Column只分为排序列和非排序列。存储引擎会按照排序列对数据进行排序存储，并建立稀疏索引，以便在排序数据上进行快速查找。

• 而在聚合模型中，Column可以分为两大类：Key和Value。从业务角度看，Key 和 Value可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key 列相同的行，会聚合成一行。其中Value列的聚合方式由用户在建表时指定。

3.2.2 Partition & Tablet

在Doris的存储引擎中，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。而在每个分区内，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。

• Tablet之间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。

• 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。

3.3 建表示例

3.3.1 建表语法

使用 CREATE TABLE 命令建立一个表(Table)。更多详细参数可以查看：

HELP CREATE TABLE;

建表语法：

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name
    (column_definition1[, column_definition2, ...]
    [, index_definition1[, index_definition12,]])
    [ENGINE = [olap|mysql|broker|hive]]
    [key_desc]
    [COMMENT "table comment"];
    [partition_desc]
    [distribution_desc]
    [rollup_index]
    [PROPERTIES ("key"="value", ...)]
    [BROKER PROPERTIES ("key"="value", ...)];

Doris 的建表是一个同步命令，命令返回成功，即表示建表成功。

Doris支持支持单分区和复合分区两种建表方式。

• 复合分区：既有分区也有分桶

  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

• 单分区：只做 HASH 分布，即只分桶。

3.3.2 字段类型

注：聚合模型在定义字段类型后，可以指定字段的agg_type 聚合类型，如果不指定，则该列为 key 列。否则，该列为 value 列, 类型包括：SUM、MAX、MIN、REPLACE。

3.3.2 建表示例

我们以一个建表操作来说明 Doris 的数据划分。

3.3.2.1 Range Partition

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.expamle_range_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
    `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "数据灌入的时间戳",
    `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
    `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
    `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",
    `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",
    `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"
)
ENGINE=olap
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`)
PARTITION BY RANGE(`date`)
(
    PARTITION `p201701` VALUES LESS THAN ("2017-02-01"),
    PARTITION `p201702` VALUES LESS THAN ("2017-03-01"),
    PARTITION `p201703` VALUES LESS THAN ("2017-04-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16
PROPERTIES
(
    "replication_num" = "3",
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2018-01-01 12:00:00"
);

3.3.2.2 List Partition

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.expamle_list_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
    `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "数据灌入的时间戳",
    `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
    `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
    `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",
    `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",
    `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"
)
ENGINE=olap
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`)
PARTITION BY LIST(`city`)
(
    PARTITION `p_cn` VALUES IN ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong"),
    PARTITION `p_usa` VALUES IN ("New York", "San Francisco"),
    PARTITION `p_jp` VALUES IN ("Tokyo")
)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16
PROPERTIES
(
    "replication_num" = "3",
    "storage_medium" = "SSD",
    "storage_cooldown_time" = "2018-01-01 12:00:00"
);

3.4 数据划分

以3.3.2的建表示例来理解。

3.4.1 列定义

以AGGREGATE KEY数据模型为例进行说明。更多数据模型参阅Doris数据模型。

列的基本类型，可以通过在mysql-client中执行HELP CREATE TABLE; 查看。

AGGREGATE KEY数据模型中，所有没有指定聚合方式（SUM、REPLACE、MAX、MIN）的列视为Key列。而其余则为Value列。

定义列时，可参照如下建议：

• Key 列必须在所有Value列之前。

• 尽量选择整型类型。因为整型类型的计算和查找比较效率远高于字符串。

• 对于不同长度的整型类型的选择原则，遵循够用即可。

• 对于VARCHAR和STRING类型的长度，遵循 够用即可。

• 所有列的总字节长度（包括 Key和Value）不能超过100KB。

3.4.2 分区与分桶

Doris支持两层的数据划分。第一层是 Partition，支持 Range和List的划分方式。第二层是 Bucket（Tablet），仅支持Hash的划分方式。

也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bucket划分。

3.4.2.1 Partition

Partition列可以指定一列或多列。分区类必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面介绍。

不论分区列是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号。

分区数量理论上没有上限。

当不使用Partition建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的 Partition。该Partition对用户不可见，并且不可删改。

3.4.2.1.1 Range 分区

分区列通常为时间列，以方便的管理新旧数据。不可添加范围重叠的分区。

Partition指定范围的方式

• VALUES LESS THAN (...) 仅指定上界，系统会将前一个分区的上界作为该分区的下界，生成一个左闭右开的区间。分区的删除不会改变已存在分区的范围。删除分区可能出现空洞。

• VALUES [...) 指定同时指定上下界，生成一个左闭右开的区间。通过 VALUES [...) 同时指定上下界比较容易理解。这里举例说明，当使用VALUES LESS THAN (...) 语句进行分区的增删操作时，分区范围的变化情况：

1. 如上 expamle_range_tbl 示例，当建表完成后，会自动生成如下3个分区：

   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201703: [2017-03-01, 2017-04-01)
   

2. 增加一个分区 p201705 VALUES LESS THAN ("2017-06-01")，分区结果如下：

   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201703: [2017-03-01, 2017-04-01)
   p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
   

3. 此时删除分区 p201703，则分区结果如下：

   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
   

   注意到 p201702 和 p201705 的分区范围并没有发生变化，而这两个分区之间，出现了一个空洞：[2017-03-01, 2017-04-01)。即如果导入的数据范围在这个空洞范围内，是无法导入的。

4. 继续删除分区 p201702，分区结果如下：

   p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
   

   空洞范围变为：[2017-02-01, 2017-04-01)

5. 现在增加一个分区 p201702new VALUES LESS THAN ("2017-03-01")，分区结果如下：

   p201701:    [MIN_VALUE,  2017-02-01)
   p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201705:    [2017-04-01, 2017-06-01)
   

   可以看到空洞范围缩小为：[2017-03-01, 2017-04-01)

6. 现在删除分区 p201701，并添加分区 p201612 VALUES LESS THAN ("2017-01-01")，分区结果如下：

   p201612:    [MIN_VALUE,  2017-01-01)
   p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
   p201705:    [2017-04-01, 2017-06-01) 
   

   即出现了一个新的空洞：[2017-01-01, 2017-02-01)

3.4.2.1.2 List 分区

分区列支持 BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, DATE, DATETIME, CHAR, VARCHAR 数据类型，分区值为枚举值。只有当数据为目标分区枚举值其中之一时，才可以命中分区。不可添加范围重叠的分区。

Partition支持通过VALUES IN (...) 来指定每个分区包含的枚举值。下面通过示例说明，进行分区的增删操作时，分区的变化。

1. 如上example_list_tbl示例，当建表完成后，会自动生成如下3个分区：

   p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
   p_usa: ("New York", "San Francisco")
   p_jp: ("Tokyo")
   

2. 增加一个分区p_uk VALUES IN ("London")，分区结果如下：

   p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
   p_usa: ("New York", "San Francisco")
   p_jp: ("Tokyo")
   p_uk: ("London")
   

3. 删除分区p_jp，分区结果如下：

   p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
   p_usa: ("New York", "San Francisco")
   p_uk: ("London")
   

3.4.2.2 Bucket

1. 如果使用了 Partition，则 DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用 Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则。

2. 分桶列可以是多列，但必须为 Key 列。分桶列可以和 Partition 列相同或不同。

3. 分桶列的选择，是在 查询吞吐 和 查询并发 之间的一种权衡：

1. 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。

   如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。

2. 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。

   此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。

4. 分桶的数量理论上没有上限。

3.4.2.3 使用复合分区的场景

以下场景推荐使用复合分区

1. 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。

2. 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。

3. 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。

3.4.2.4 多列分区

Doris 支持指定多列作为分区列，示例如下：

3.4.2.4.1 Range分区

PARTITION BY RANGE(`date`, `id`)
(
    PARTITION `p201701_1000` VALUES LESS THAN ("2017-02-01", "1000"),
    PARTITION `p201702_2000` VALUES LESS THAN ("2017-03-01", "2000"),
    PARTITION `p201703_all`  VALUES LESS THAN ("2017-04-01")
)

指定 date(DATE 类型) 和 id(INT 类型) 作为分区列。以上示例最终得到的分区如下：

p201701_1000: [(MIN_VALUE,  MIN_VALUE), ("2017-02-01", "1000")   )
p201702_2000: [("2017-02-01", "1000"),  ("2017-03-01", "2000")   )
p201703_all:  [("2017-03-01", "2000"),  ("2017-04-01", MIN_VALUE)) 

注意，最后一个分区用户缺省只指定了 date 列的分区值，所以 id 列的分区值会默认填充 MIN_VALUE。当用户插入数据时，分区列值会按照顺序依次比较，最终得到对应的分区。举例如下：

数据                 --> 分区
2017-01-01, 200     --> p201701_1000
2017-01-01, 2000    --> p201701_1000
2017-02-01, 100     --> p201701_1000
2017-02-01, 2000    --> p201702_2000
2017-02-15, 5000    --> p201702_2000
2017-03-01, 2000    --> p201703_all
2017-03-10, 1       --> p201703_all
2017-04-01, 1000    --> 无法导入
2017-05-01, 1000    --> 无法导入

3.4.2.4.2 List分区

PARTITION BY LIST(`id`, `city`)
(
    PARTITION `p1_city` VALUES IN (("1", "Beijing"), ("1", "Shanghai")),
    PARTITION `p2_city` VALUES IN (("2", "Beijing"), ("2", "Shanghai")),
    PARTITION `p3_city` VALUES IN (("3", "Beijing"), ("3", "Shanghai"))
)

指定 id(INT 类型) 和 city(VARCHAR 类型) 作为分区列。最终得到的分区如下：

p1_city: [("1", "Beijing"), ("1", "Shanghai")]
p2_city: [("2", "Beijing"), ("2", "Shanghai")]
p3_city: [("3", "Beijing"), ("3", "Shanghai")]

当用户插入数据时，分区列值会按照顺序依次比较，最终得到对应的分区。举例如下：

数据            --->  分区
1, Beijing     ---> p1_city
1, Shanghai    ---> p1_city
2, Shanghai    ---> p2_city
3, Beijing     ---> p3_city
1, Tianjin     ---> 无法导入
4, Beijing     ---> 无法导入

3.4.3 PROPERTIES

在建表语句的最后 PROPERTIES 中，可以指定以下两个参数：

3.4.3.1 replication_num

每个 Tablet 的副本数量。默认为3，建议保持默认即可。在建表语句中，所有 Partition 中的 Tablet 副本数量统一指定。而在增加新分区时，可以单独指定新分区中 Tablet 的副本数量。

副本数量可以在运行时修改。强烈建议保持奇数。

最大副本数量取决于集群中独立IP的数量（注意不是BE数量）。Doris中副本分布的原则是，不允许同一个Tablet的副本分布在同一台物理机上，而识别物理机即通过IP。所以，即使在同一台物理机上部署了3个或更多BE实例，如果这些BE的IP相同，则依然只能设置副本数为1。

对于一些小，并且更新不频繁的维度表，可以考虑设置更多的副本数。这样在Join查询时，可以有更大的概率进行本地数据Join。

3.4.3.2 storage_medium & storage_cooldown_time

BE的数据存储目录可以显式的指定为 SSD 或者 HDD（通过 .SSD 或者 .HDD 后缀区分）。建表时，可以统一指定所有 Partition 初始存储的介质。注意，后缀作用是显式指定磁盘介质，而不会检查是否与实际介质类型相符。

默认初始存储介质可通过fe的配置文件 fe.conf 中指定 default_storage_medium=xxx，如果没有指定，则默认为HDD。如果指定为 SSD，则数据初始存放在SSD上。

如果没有指定storage_cooldown_time，则默认30天后，数据会从SSD自动迁移到HDD 上。如果指定了storage_cooldown_time，则在到达storage_cooldown_time时间后，数据才会迁移。

注意，当指定storage_medium时，如果FE参数enable_strict_storage_medium_check为 False 该参数只是一个“尽力而为”的设置。即使集群内没有设置SSD存储介质，也不会报错，而是自动存储在可用的数据目录中。同样，如果SSD介质不可访问、空间不足，都可能导致数据初始直接存储在其他可用介质上。而数据到期迁移到HDD时，如果HDD介质不可访问、空间不足，也可能迁移失败（但是会不断尝试）。

如果FE参数 enable_strict_storage_medium_check为True则当集群内没有设置SSD存储介质时，会报错 Failed to find enough host in all backends with storage medium is SSD。

3.4.4 ENGINE

本示例中，ENGINE的类型是olap，即默认的ENGINE类型。在Doris中，只有这个 ENGINE 类型是由Doris负责数据管理和存储的。其他ENGINE类型，如mysql、broker、es等等，本质上只是对外部其他数据库或系统中的表的映射，以保证Doris可以读取这些数据。而Doris本身并不创建、管理和存储任何非olap ENGINE 类型的表和数据。

3.4.5 其他

IF NOT EXISTS 表示如果没有创建过该表，则创建。注意这里只判断表名是否存在，而不会判断新建表结构是否与已存在的表结构相同

3.5 数据模型

Doris 的数据模型主要分为3类：Aggregate、Uniq、Duplicate

3.5.1 Aggregate 模型

表中的列按照是否设置了AggregationType，分为 Key（维度列）和 Value（指标列）。没有设置AggregationType的称为 Key，设置了AggregationType的称为Value。

当我们导入数据时，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目前有以下四种聚合方式：

• SUM：求和，多行的Value进行累加。

• REPLACE：替代，下一批数据中的Value会替换之前导入过的行中的 Value。

  REPLACE_IF_NOT_NULL ：当遇到null值则不更新。

• MAX：保留最大值。

• MIN：保留最小值。

数据的聚合，在 Doris 中有如下三个阶段发生：

1. 每一批次数据导入的 ETL 阶段。该阶段会在每一批次导入的数据内部进行聚合。

2. 底层 BE 进行数据 Compaction 的阶段。该阶段，BE 会对已导入的不同批次的数据进行进一步的聚合。

3. 数据查询阶段。在数据查询时，对于查询涉及到的数据，会进行对应的聚合。

   数据在不同时间，可能聚合的程度不一致。比如一批数据刚导入时，可能还未与之前已存在的数据进行聚合。但是对于用户而言，用户只能查询到聚合后的数据。即不同的聚合程度对于用户查询而言是透明的。用户需始终认为数据以最终的完成的聚合程度存在，而不应假设某些聚合还未发生。（可参阅聚合模型的局限性一节获得更多详情。）

3.5.1.1 示例一：导入数据聚合

1. 建表

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.example_site_visit
   (
       `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
       `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
       `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
       `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
       `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
   `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
       `last_visit_date_not_null` DATETIME REPLACE_IF_NOT_NULL DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
   
       `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",
       `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",
       `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"
   )
   AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`, `sex`)
   DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10;
   

2. 插入数据

   insert into test_db.example_site_visit values\
   (10000,'2017-10-01','北京',20,0,'2017-10-01 06:00:00','2017-10-01 06:00:00',20,10,10),\
   (10000,'2017-10-01','北京',20,0,'2017-10-01 07:00:00','2017-10-01 07:00:00',15,2,2),\
   (10001,'2017-10-01','北京',30,1,'2017-10-01 17:05:45','2017-10-01 07:00:00',2,22,22),\
   (10002,'2017-10-02','上海',20,1,'2017-10-02 12:59:12',null,200,5,5),\
   (10003,'2017-10-02','广州',32,0,'2017-10-02 11:20:00','2017-10-02 11:20:00',30,11,11),\
   (10004,'2017-10-01','深圳',35,0,'2017-10-01 10:00:15','2017-10-01 10:00:15',100,3,3),\
   (10004,'2017-10-03','深圳',35,0,'2017-10-03 10:20:22','2017-10-03 10:20:22',11,6,6);
   

   注意：Insert into 单条数据这种操作在Doris里只能演示不能在生产使用，会引发写阻塞。

3. 查看表

   select * from test_db.example_site_visit;
   

   可以看到，用户 10000 只剩下了一行聚合后的数据。而其余用户的数据和原始数据保持一致。经过聚合，Doris 中最终只会存储聚合后的数据。换句话说，即明细数据会丢失，用户不能够再查询到聚合前的明细数据了。

3.5.1.2 示例二：保留明细数据

1. 建表

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.example_site_visit2
   (
       `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
       `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
       `timestamp` DATETIME COMMENT "数据灌入时间，精确到秒",
       `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
       `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
       `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
       `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
       `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",
       `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",
       `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"
   )
   AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`)
   DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10;
   

2. 插入数据

   insert into test_db.example_site_visit2 values(10000,'2017-10-01','2017-10-01 08:00:05','北京',20,0,'2017-10-01 06:00:00',20,10,10),\
   (10000,'2017-10-01','2017-10-01 09:00:05','北京',20,0,'2017-10-01 07:00:00',15,2,2),\
   (10001,'2017-10-01','2017-10-01 18:12:10','北京',30,1,'2017-10-01 17:05:45',2,22,22),\
   (10002,'2017-10-02','2017-10-02 13:10:00','上海',20,1,'2017-10-02 12:59:12',200,5,5),\
   (10003,'2017-10-02','2017-10-02 13:15:00','广州',32,0,'2017-10-02 11:20:00',30,11,11),\
   (10004,'2017-10-01','2017-10-01 12:12:48','深圳',35,0,'2017-10-01 10:00:15',100,3,3),\
   (10004,'2017-10-03','2017-10-03 12:38:20','深圳',35,0,'2017-10-03 10:20:22',11,6,6);
   

3. 查看表

   select * from test_db.example_site_visit2;
   

   存储的数据，和导入数据完全一样，没有发生任何聚合。这是因为，这批数据中，因为加入了 timestamp 列，所有行的 Key 都不完全相同。也就是说，只要保证导入的数据中，每一行的 Key 都不完全相同，那么即使在聚合模型下，Doris 也可以保存完整的明细数据。

3.5.1.3 示例三：导入数据与已有数据聚合

1. 往实例一中继续插入数据

   insert into test_db.example_site_visit values(10004,'2017-10-03','深圳',35,0,'2017-10-03 11:22:00',null,44,19,19),\
   (10005,'2017-10-03','长沙',29,1,'2017-10-03 18:11:02','2017-10-03 18:11:02',3,1,1);
   

2. 查看表

   select * from test_db.example_site_visit;
   

   可以看到，用户 10004 的已有数据和新导入的数据发生了聚合。同时新增了 10005 用户的数据。

3.5.2 Uniq 模型

在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证 Key 的唯一性，即如何获得 Primary Key 唯一性约束。因此，我们引入了 Uniq 的数据模型。该模型本质上是聚合模型的一个特例，也是一种简化的表结构表示方式。

1. 建表

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.user
   (
       `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
       `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称",
       `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
       `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
       `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
       `phone` LARGEINT COMMENT "用户电话",
       `address` VARCHAR(500) COMMENT "用户地址",
       `register_time` DATETIME COMMENT "用户注册时间"
   )
   UNIQUE KEY(`user_id`, `username`)
   DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10;
   

2. 插入数据

   insert into test_db.user values\
   (10000,'wuyanzu','北京',18,0,12345678910,'北京朝阳区','2017-10-01 07:00:00'),\
   (10000,'wuyanzu','北京',19,0,12345678910,'北京朝阳区','2017-10-01 07:00:00'),\
   (10000,'zhangsan','北京',20,0,12345678910,'北京海淀区','2017-11-15 06:10:20');
   

3. 查询表

   select * from test_db.user;
   

   Uniq 模型完全可以用聚合模型中的 REPLACE 方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。

3.5.3 Duplicate 模型

在某些多维分析场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求。Duplicate 数据模型可以满足这类需求。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。

1. 建表

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.example_log
   (
       `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "日志时间",
       `type` INT NOT NULL COMMENT "日志类型",
       `error_code` INT COMMENT "错误码",
       `error_msg` VARCHAR(1024) COMMENT "错误详细信息",
       `op_id` BIGINT COMMENT "负责人id",
       `op_time` DATETIME COMMENT "处理时间"
   )
   DUPLICATE KEY(`timestamp`, `type`)
   DISTRIBUTED BY HASH(`timestamp`) BUCKETS 10;
   

2. 插入数据

   insert into test_db.example_log values\
   ('2017-10-01 08:00:05',1,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:05'),\
   ('2017-10-01 08:00:05',1,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:05'),\
   ('2017-10-01 08:00:05',2,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:06'),\
   ('2017-10-01 08:00:06',2,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:07');
   

3. 查看表

   select * from test_db.example_log;
   

3.5.4 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。

1. 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。

2. 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）。

3. 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）

3.5.5 聚合模型的局限性

这里我们针对Aggregate模型（包括Uniq模型），来介绍下聚合模型的局限性。

在聚合模型中，模型对外展现的，是最终聚合后的数据。也就是说，任何还未聚合的数据（比如说两个不同导入批次的数据），必须通过某种方式，以保证对外展示的一致性。我们举例说明。

假设表结构如下：

假设存储引擎中有如下两个已经导入完成的批次的数据：

batch 1

batch 2

可以看到，用户 10001 分属在两个导入批次中的数据还没有聚合。但是为了保证用户只能查询到如下最终聚合后的数据：

在查询引擎中加入了聚合算子，来保证数据对外的一致性。

另外，在聚合列（Value）上，执行与聚合类型不一致的聚合类查询时，要注意语意。比如我们在如上示例中执行如下查询：

SELECT MIN(cost) FROM table;

得到的结果是5，而不是 1。

同时，这种一致性保证，在某些查询中，会极大的降低查询效率。

我们以最基本的 count(*) 查询为例：

SELECT COUNT(*) FROM table;

在其他数据库中，这类查询都会很快的返回结果。因为在实现上，我们可以通过如“导入时对行进行计数，保存count的统计信息”，或者在查询时“仅扫描某一列数据，获得count值”的方式，只需很小的开销，即可获得查询结果。但是在 Doris 的聚合模型中，这种查询的开销非常大。

上面的例子，select count(*) from table; 的正确结果应该为 4。但如果我们只扫描 user_id 这一列，如果加上查询时聚合，最终得到的结果是 3（10001, 10002, 10003）。而如果不加查询时聚合，则得到的结果是 5（两批次一共5行数据）。可见这两个结果都是不对的。

为了得到正确的结果，我们必须同时读取user_id和date这两列的数据，再加上查询时聚合，才能返回 4 这个正确的结果。也就是说，在count(*) 查询中，Doris必须扫描所有的 AGGREGATE KEY列（这里就是user_id和date），并且聚合后，才能得到语意正确的结果。当聚合列非常多时，count(*)查询需要扫描大量的数据。

因此，当业务上有频繁的count(*) 查询时，我们建议用户通过增加一个值恒为 1 的，聚合类型为SUM的列来模拟count(*)。如刚才的例子中的表结构，我们修改如下：

增加一个count列，并且导入数据中，该列值恒为1。则select count(*) from table; 的结果等价于select sum(count) from table;。而后者的查询效率将远高于前者。不过这种方式也有使用限制，就是用户需要自行保证，不会重复导入AGGREGATE KEY列都相同的行。否则，select sum(count) from table; 只能表述原始导入的行数，而不是select count(*) from table; 的语义。

另一种方式，就是 将如上的count列的聚合类型改为REPLACE，且依然值恒为1。那么 select sum(count) from table; 和select count(*) from table; 的结果将是一致的。并且这种方式，没有导入重复行的限制。

3.6 动态分区

动态分区是在Doris 0.12版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理（TTL），减少用户的使用负担。

目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。动态分区只支持Range分区。

3.6.1 原理

在某些使用场景下，用户会将表按照天进行分区划分，每天定时执行例行任务，这时需要使用方手动管理分区，否则可能由于使用方没有创建分区导致数据导入失败，这给使用方带来了额外的维护成本。

通过动态分区功能，用户可以在建表时设定动态分区的规则。FE 会启动一个后台线程，根据用户指定的规则创建或删除分区。用户也可以在运行时对现有规则进行变更。

3.6.2 使用方式

动态分区的规则可以在建表时指定，或者在运行时进行修改。当前仅支持对单分区列的分区表设定动态分区规则。

建表时指定：

CREATE TABLE tbl1
(...)
PROPERTIES
(
    "dynamic_partition.prop1" = "value1",
    "dynamic_partition.prop2" = "value2",
    ...
)

运行时修改

ALTER TABLE tbl1 SET
(
    "dynamic_partition.prop1" = "value1",
    "dynamic_partition.prop2" = "value2",
    ...
)

3.6.3 动态分区规则参数

3.6.3.1 主要参数

动态分区的规则参数都以 dynamic_partition. 为前缀：

3.6.3.2 创建历史分区的参数

• dynamic_partition.create_history_partition

  默认为 false。当置为 true 时，Doris 会自动创建所有分区，当期望创建的分区个数大于 max_dynamic_partition_num 值时，操作将被禁止。当不指定 start 属性时，该参数不生效。

• dynamic_partition.history_partition_num

  当 create_history_partition 为 true 时，该参数用于指定创建历史分区数量。默认值为 -1， 即未设置。

• dynamic_partition.hot_partition_num

  指定最新的多少个分区为热分区。对于热分区，系统会自动设置其 storage_medium 参数为SSD，并且设置 storage_cooldown_time。

• hot_partition_num

  是往前 n 天和未来所有分区

  我们举例说明。假设今天是 2021-05-20，按天分区，动态分区的属性设置为：hot_partition_num=2, end=3, start=-3。则系统会自动创建以下分区，并且设置 storage_medium 和 storage_cooldown_time 参数：

  p20210517：["2021-05-17", "2021-05-18") storage_medium=HDD storage_cooldown_time=9999-12-31 23:59:59
  p20210518：["2021-05-18", "2021-05-19") storage_medium=HDD storage_cooldown_time=9999-12-31 23:59:59
  p20210519：["2021-05-19", "2021-05-20") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-21 00:00:00
  p20210520：["2021-05-20", "2021-05-21") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-22 00:00:00
  p20210521：["2021-05-21", "2021-05-22") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-23 00:00:00
  p20210522：["2021-05-22", "2021-05-23") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-24 00:00:00
  p20210523：["2021-05-23", "2021-05-24") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-25 00:00:00
  

• dynamic_partition.reserved_history_periods

  需要保留的历史分区的时间范围。当dynamic_partition.time_unit 设置为 "DAY/WEEK/MONTH" 时，需要以 [yyyy-MM-dd,yyyy-MM-dd],[...,...] 格式进行设置。当dynamic_partition.time_unit 设置为 "HOUR" 时，需要以 [yyyy-MM-dd HH:mm:ss,yyyy-MM-dd HH:mm:ss],[...,...] 的格式来进行设置。如果不设置，默认为 "NULL"。

  我们举例说明。假设今天是 2021-09-06，按天分类，动态分区的属性设置为：

  time_unit="DAY/WEEK/MONTH", \
  end=3, \
  start=-3, \
  reserved_history_periods="[2020-06-01,2020-06-20],[2020-10-31,2020-11-15]"。
  

  则系统会自动保留：

  ["2020-06-01","2020-06-20"],
  ["2020-10-31","2020-11-15"]
  

  或者

  time_unit="HOUR", \
  end=3, \
  start=-3, \
  reserved_history_periods="[2020-06-01 00:00:00,2020-06-01 03:00:00]".
  

  则系统会自动保留：

  ["2020-06-01 00:00:00","2020-06-01 03:00:00"]
  

  这两个时间段的分区。其中，reserved_history_periods 的每一个 [...,...] 是一对设置项，两者需要同时被设置，且第一个时间不能大于第二个时间。

3.6.3.3 创建历史分区规则

假设需要创建的历史分区数量为 expect_create_partition_num，根据不同的设置具体数量如下：

1. create_history_partition = true

• dynamic_partition.history_partition_num 未设置，即 -1.

  则expect_create_partition_num = end - start;

• dynamic_partition.history_partition_num 已设置

  则expect_create_partition_num = end - max(start, -histoty_partition_num);

2. create_history_partition = false

   不会创建历史分区，expect_create_partition_num = end - 0;

3. 当 expect_create_partition_num > max_dynamic_partition_num（默认500）时，禁止创建过多分区。

3.6.3.4 创建历史分区举例

假设今天是 2021-05-20，按天分区，动态分区的属性设置为：create_history_partition=true, end=3, start=-3, history_partition_num=1，则系统会自动创建以下分区：

p20210519
p20210520
p20210521
p20210522
p20210523

history_partition_num=5，其余属性与 1 中保持一直，则系统会自动创建以下分区：

p20210517
p20210518
p20210519
p20210520
p20210521
p20210522
p20210523

history_partition_num=-1 即不设置历史分区数量，其余属性与 1 中保持一直，则系统会自动创建以下分区：

p20210517
p20210518
p20210519
p20210520
p20210521
p20210522
p20210523

3.6.3.5 注意事项

动态分区使用过程中，如果因为一些意外情况导致 dynamic_partition.start 和 dynamic_partition.end 之间的某些分区丢失，那么当前时间与 dynamic_partition.end 之间的丢失分区会被重新创建，dynamic_partition.start与当前时间之间的丢失分区不会重新创建。

3.6.4 示例

1. 创建动态分区表

   分区列time类型为DATE，创建一个动态分区规则。按天分区，只保留最近7天的分区，并且预先创建未来3天的分区。

   create table student_dynamic_partition1
   (id int,
   time date,
   name varchar(50),
   age int
   )
   duplicate key(id,time)
   PARTITION BY RANGE(time)()
   DISTRIBUTED BY HASH(id) buckets 10
   PROPERTIES(
   "dynamic_partition.enable" = "true",
   "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
   "dynamic_partition.start" = "-7",
   "dynamic_partition.end" = "3",
   "dynamic_partition.prefix" = "p",
   "dynamic_partition.buckets" = "10",
    "replication_num" = "1"
    );
   

2. 查看动态分区表调度情况

   SHOW DYNAMIC PARTITION TABLES;
   

• LastUpdateTime: 最后一次修改动态分区属性的时间

• LastSchedulerTime: 最后一次执行动态分区调度的时间

• State: 最后一次执行动态分区调度的状态

• LastCreatePartitionMsg: 最后一次执行动态添加分区调度的错误信息

• LastDropPartitionMsg: 最后一次执行动态删除分区调度的错误信息

3. 查看表的分区

   SHOW PARTITIONS FROM student_dynamic_partition1;
   

4. 插入测试数据,可以全部成功（修改成对应时间）

   insert into student_dynamic_partition1 values(1,'2022-03-31 11:00:00','name1',18);
   insert into student_dynamic_partition1 values(1,'2022-04-01 11:00:00','name1',18);
   insert into student_dynamic_partition1 values(1,'2022-04-02 11:00:00','name1',18);
   

5. 设置创建历史分区

   ALTER TABLE student_dynamic_partition1 SET ("dynamic_partition.create_history_partition" = "true");
   
   # 查看分区情况
   SHOW PARTITIONS FROM student_dynamic_partition1;
   

6. 动态分区表与手动分区表相互转换

   对于一个表来说，动态分区和手动分区可以自由转换，但二者不能同时存在，有且只有一种状态。

• 手动分区转换为动态分区

  如果一个表在创建时未指定动态分区，可以通过ALTER TABLE在运行时修改动态分区相关属性来转化为动态分区，具体示例可以通过HELP ALTER TABLE查看。

  注意：如果已设定dynamic_partition.start，分区范围在动态分区起始偏移之前的历史分区将会被删除。

• 动态分区转换为手动分区

  ALTER TABLE tbl_name SET ("dynamic_partition.enable" = "false") 
  

  关闭动态分区功能后，Doris将不再自动管理分区，需要用户手动通过ALTER TABLE 的方式创建或删除分区。

3.7 Rollup

ROLLUP在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。

3.7.1 基本概念

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 表中保存着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，并且在物理上是独立存储的。

ROLLUP表的基本作用，在于在Base表的基础上，获得更粗粒度的聚合数据。

3.7.2 Aggregate 和 Uniq 模型中的 ROLLUP

因为 Uniq 只是 Aggregate 模型的一个特例，所以这里我们不加以区别。

1. 以3.5.1.2中创建的example_site_visit2表为例。

1. 查看表的结构信息

   desc example_site_visit2 all;
   

2. 比如需要查看某个用户的总消费，那么可以建立一个只有user_id和cost的rollup

   alter table example_site_visit2 add rollup rollup_cost_userid(user_id,cost);
   

3. 查看表的结构信息

   desc example_site_visit2 all;
   

4. 然后可以通过explain查看执行计划，是否使用到了rollup

   explain SELECT user_id, sum(cost) FROM example_site_visit2 GROUP BY user_id;
   

   Doris 会自动命中这个 ROLLUP 表，从而只需扫描极少的数据量，即可完成这次聚合查询。

5. 通过命令查看完成状态

   SHOW ALTER TABLE ROLLUP;
   

2. 示例2：获得不同城市，不同年龄段用户的总消费、最长和最短页面驻留时间

1. 创建 ROLLUP

   alter table example_site_visit2 add rollup rollup_city_age_cost_maxd_mind(city,age,cost,max_dwell_time,min_dwell_time);
   

2. 查看rollup使用

   explain SELECT city, age, sum(cost), max(max_dwell_time), min(min_dwell_time) FROM example_site_visit2 GROUP BY city, age;
   
   explain SELECT city, sum(cost), max(max_dwell_time), min(min_dwell_time) FROM example_site_visit2 GROUP BY city;
   
   explain SELECT city, age, sum(cost), min(min_dwell_time) FROM example_site_visit2 GROUP BY city, age;
   

3. 通过命令查看完成状态

   SHOW ALTER TABLE ROLLUP;
   

3.7.3 Duplicate 模型中的 ROLLUP

因为 Duplicate 模型没有聚合的语意。所以该模型中的 ROLLUP，已经失去了“上卷”这一层含义。而仅仅是作为调整列顺序，以命中前缀索引的作用。下面详细介绍前缀索引，以及如何使用ROLLUP改变前缀索引，以获得更好的查询效率。

3.7.3.1 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，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的。

本质上，Doris 的数据存储在类似 SSTable（Sorted String Table）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。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。

在 Aggregate、Uniq 和 Duplicate 三种数据模型中。底层的数据存储，是按照各自建表语句中，AGGREGATE KEY、UNIQ KEY 和 DUPLICATE KEY 中指定的列进行排序存储的。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。当遇到 VARCHAR 类型时，前缀索引会直接截断。举例说明：

1. 以下表结构的前缀索引为 user_id(8 Bytes) + age(4 Bytes) + message(prefix 20 Bytes)。

   ColumnName	Type
   user_id	BIGINT
   age	INT
   message	VARCHAR(100)
   max_dwell_time	DATETIME
   min_dwell_time	DATETIME

2. 以下表结构的前缀索引为 user_name(20 Bytes)。即使没有达到 36 个字节，因为遇到 VARCHAR，所以直接截断，不再往后继续。

   ColumnName	Type
   user_name	VARCHAR(20)
   age	INT
   message	VARCHAR(100)
   max_dwell_time	DATETIME
   min_dwell_time	DATETIME

3. 当我们的查询条件，是前缀索引的前缀时，可以极大的加快查询速度。比如在第一个例子中，我们执行如下查询：

   SELECT * FROM table WHERE user_id=1829239 and age=20;
   

   该查询的效率会远高于如下查询：

   SELECT * FROM table WHERE age=20;
   

   所以在建表时，正确的选择列顺序，能够极大地提高查询效率。

3.7.3.2 ROLLUP 调整前缀索引

因为建表时已经指定了列顺序，所以一个表只有一种前缀索引。这对于使用其他不能命中前缀索引的列作为条件进行的查询来说，效率上可能无法满足需求。因此，我们可以通过创建 ROLLUP 来人为的调整列顺序。举例说明。

Base 表结构如下：

我们可以在此基础上创建一个 ROLLUP 表：

可以看到，ROLLUP和Base表的列完全一样，只是将user_id和age的顺序调换了。那么当我们进行如下查询时：

SELECT * FROM table where age=20 and message LIKE "%error%";

会优先选择ROLLUP 表，因为ROLLUP的前缀索引匹配度更高。

3.7.4 ROLLUP 的几点说明

• ROLLUP最根本的作用是提高某些查询的查询效率（无论是通过聚合来减少数据量，还是修改列顺序以匹配前缀索引）。因此ROLLUP的含义已经超出了“上卷” 的范围。这也是为什么在源代码中，将其命名为Materialized Index（物化索引）的原因。

• ROLLUP是附属于Base表的，可以看做是Base表的一种辅助数据结构。用户可以在Base表的基础上，创建或删除ROLLUP，但是不能在查询中显式的指定查询某 ROLLUP。是否命中ROLLUP完全由Doris系统自动决定。

• ROLLUP的数据是独立物理存储的。因此，创建的ROLLUP越多，占用的磁盘空间也就越大。同时对导入速度也会有影响（导入的ETL阶段会自动产生所有 ROLLUP的数据），但是不会降低查询效率（只会更好）。

• ROLLUP的数据更新与Base表是完全同步的。用户无需关心这个问题。

• ROLLUP中列的聚合方式，与Base表完全相同。在创建ROLLUP无需指定，也不能修改。

• 查询能否命中ROLLUP的一个必要条件（非充分条件）是，查询所涉及的所有列（包括 select list 和 where 中的查询条件列等）都存在于该ROLLUP的列中。否则，查询只能命中Base 表。

• 某些类型的查询（如count(*)）在任何条件下，都无法命中ROLLUP。具体参见接下来的聚合模型的局限性一节。

• 可以通过EXPLAIN your_sql; 命令获得查询执行计划，在执行计划中，查看是否命中 ROLLUP。

• 可以通过DESC tbl_name ALL; 语句显示Base表和所有已创建完成的ROLLUP。

3.8 物化视图

物化视图就是包含了查询结果的数据库对象，可能是对远程数据的本地copy，也可能是一个表或多表join后结果的行或列的子集，也可能是聚合后的结果。说白了，就是预先存储查询结果的一种数据库对象。

在Doris中的物化视图，就是查询结果预先存储起来的特殊的表。

物化视图的出现主要是为了满足用户，既能对原始明细数据的任意维度分析，也能快速的对固定维度进行分析查询。

3.8.1 适用场景

• 分析需求覆盖明细数据查询以及固定维度查询两方面。
• 查询仅涉及表中的很小一部分列或行。
• 查询包含一些耗时处理操作，比如：时间很久的聚合操作等。
• 查询需要匹配不同前缀索引。

3.8.2 优势

• 对于那些经常重复的使用相同的子查询结果的查询性能大幅提升。
• Doris自动维护物化视图的数据，无论是新的导入，还是删除操作都能保证base 表和物化视图表的数据一致性。无需任何额外的人工维护成本。
• 查询时，会自动匹配到最优物化视图，并直接从物化视图中读取数据。

自动维护物化视图的数据会造成一些维护开销，会在后面的物化视图的局限性中展开说明。

3.8.3 物化视图 VS Rollup

在没有物化视图功能之前，用户一般都是使用 Rollup 功能通过预聚合方式提升查询效率的。但是 Rollup 具有一定的局限性，他不能基于明细模型做预聚合。

物化视图则在覆盖了 Rollup 的功能的同时，还能支持更丰富的聚合函数。所以物化视图其实是 Rollup 的一个超集。

也就是说，之前 ALTER TABLE ADD ROLLUP 语法支持的功能现在均可以通过 CREATE MATERIALIZED VIEW 实现。

3.8.4 物化视图原理

Doris 系统提供了一整套对物化视图的 DDL 语法，包括创建，查看，删除。DDL 的语法和 PostgreSQL, Oracle都是一致的。但是Doris目前创建物化视图只能在单表操作，不支持join。

3.8.4.1 创建物化视图

首先要根据查询语句的特点来决定创建一个什么样的物化视图。并不是说物化视图定义和某个查询语句一模一样就最好。这里有两个原则：

1. 从查询语句中抽象出，多个查询共有的分组和聚合方式作为物化视图的定义。
2. 不需要给所有维度组合都创建物化视图。

首先第一个点，一个物化视图如果抽象出来，并且多个查询都可以匹配到这张物化视图。这种物化视图效果最好。因为物化视图的维护本身也需要消耗资源。

如果物化视图只和某个特殊的查询很贴合，而其他查询均用不到这个物化视图。则会导致这张物化视图的性价比不高，既占用了集群的存储资源，还不能为更多的查询服务。

所以用户需要结合自己的查询语句，以及数据维度信息去抽象出一些物化视图的定义。

第二点就是，在实际的分析查询中，并不会覆盖到所有的维度分析。所以给常用的维度组合创建物化视图即可，从而到达一个空间和时间上的平衡。

通过下面命令就可以创建物化视图了。创建物化视图是一个异步的操作，也就是说用户成功提交创建任务后，Doris 会在后台对存量的数据进行计算，直到创建成功。

具体的语法可以通过下面命令查看：HELP CREATE MATERIALIZED VIEW

这里以一个销售记录表为例：

比如我们有一张销售记录明细表，存储了每个交易的时间，销售员，销售门店，和金额。

提交完创建物化视图的任务后，Doris就会异步在后台生成物化视图的数据，构建物化视图。

在构建期间，用户依然可以正常的查询和导入新的数据。创建任务会自动处理当前的存量数据和所有新到达的增量数据，从而保持和base表的数据一致性。用户不需关心一致性问题。

3.8.4.2 查询

物化视图创建完成后，用户的查询会根据规则自动匹配到最优的物化视图。

比如我们有一张销售记录明细表，并且在这个明细表上创建了三张物化视图。一个存储了不同时间不同销售员的售卖量，一个存储了不同时间不同门店的销售量，以及每个销售员的总销售量。

当查询7月19日，各个销售员都买了多少钱的话。就可以匹配mv_1物化视图。直接对mv_1的数据进行查询。

3.8.4.3 查询自动匹配

物化视图的自动匹配分为下面两个步骤：

1. 根据查询条件删选出一个最优的物化视图：这一步的输入是所有候选物化视图表的元数据，根据查询的条件从候选集中输出最优的一个物化视图
2. 根据选出的物化视图对查询进行改写：这一步是结合上一步选择出的最优物化视图，进行查询的改写，最终达到直接查询物化视图的目的。

其中 bitmap 和 hll 的聚合函数在查询匹配到物化视图后，查询的聚合算子会根据物化视图的表结构进行一个改写。详细见实例2.

3.8.4.4 最优路径选择

这里分为两个步骤：

1. 对候选集合进行一个过滤。只要是查询的结果能从物化视图数据计算（取部分行，部分列，或部分行列的聚合）出都可以留在候选集中，过滤完成后候选集合大小>=1。
2. 从候选集合中根据聚合程度，索引等条件选出一个最优的也就是查询花费最少物化视图。

这里再举一个相对复杂的例子，来体现这个过程：

候选集过滤目前分为4层，每一层过滤后去除不满足条件的物化视图。

比如查询7月19日，各个销售员都买了多少钱，候选集中包括所有的物化视图以及base表共4个：

第一层过滤先判断查询where中的谓词涉及到的数据是否能从物化视图中得到。也就是销售时间列是否在表中存在。由于第三个物化视图中根本不存在销售时间列。所以在这一层过滤中，mv_3就被淘汰了。

第二层是过滤查询的分组列是否为候选集的分组列的子集。也就是销售员id是否为表中分组列的子集。由于第二个物化视图中的分组列并不涉及销售员id。所以在这一层过滤中，mv_2也被淘汰了。

第三层过滤是看查询的聚合列是否为候选集中聚合列的子集。也就是对销售额求和是否能从候选集的表中聚合得出。这里base 表和物化视图表均满足标准。

最后一层是过滤看查询需要的列是否存在于候选集合的列中。由于候选集合中的表均满足标准，所以最终候选集合中的表为 销售明细表，以及mv_1，这两张。

候选集过滤完后输出一个集合，这个集合中的所有表都能满足查询的需求。但每张表的查询效率都不同。这时候就需要再这个集合根据前缀索引是否能匹配到，以及聚合程度的高低来选出一个最优的物化视图。

从表结构中可以看出，base表的销售日期列是一个非排序列，而物化视图表的日期是一个排序列，同时聚合程度上mv_1表明显比base表高。所以最后选择出mv_1作为该查询的最优匹配。

最后再根据选择出的最优解，改写查询。

刚才的查询选中mv_1后，将查询改写为从mv_1中读取数据，过滤出日志为7月19日的mv_1中的数据然后返回即可。

3.8.4.5 查询改写

有些情况下的查询改写还会涉及到查询中的聚合函数的改写。

比如业务方经常会用到count distinct对PV UV进行计算。

例如：

广告点击明细记录表中存放哪个用户点击了什么广告，从什么渠道点击的，以及点击的时间。并且在这个base表基础上构建了一个物化视图表，存储了不同广告不同渠道的用户bitmap值。

由于bitmap union这种聚合方式本身会对相同的用户user id进行一个去重聚合。当用户查询广告在web端的uv的时候，就可以匹配到这个物化视图。匹配到这个物化视图表后就需要对查询进行改写，将之前的对用户id求count(distinct) 改为对物化视图中bitmap union列求count。

所以最后查询取物化视图的第一和第三行求bitmap聚合中有几个值。

3.8.4.6 使用及限制

1. 目前支持的聚合函数包括，常用的sum，min，max count，以及计算pv ，uv， 留存率，等常用的去重算法 hll_union，和用于精确去重计算count（distinct）的算法 bitmap_union。

2. 物化视图的聚合函数的参数不支持表达式仅支持单列，比如：sum(a+b)不支持。

3. 使用物化视图功能后，由于物化视图实际上是损失了部分维度数据的。所以对表的 DML 类型操作会有一些限制：

   如果表的物化视图key中不包含删除语句中的条件列，则删除语句不能执行。

   比如想要删除渠道为app端的数据，由于存在一个物化视图并不包含渠道这个字段，则这个删除不能执行，因为删除在物化视图中无法被执行。这时候你只能把物化视图先删除，然后删除完数据后，重新构建一个新的物化视图。

4. 单表上过多的物化视图会影响导入的效率：导入数据时，物化视图和 base 表数据是同步更新的，如果一张表的物化视图表超过10张，则有可能导致导入速度很慢。这就像单次导入需要同时导入10张表数据是一样的。

5. 相同列，不同聚合函数，不能同时出现在一张物化视图中，比如：select sum(a), min(a) from table 不支持。

6. 物化视图针对 Unique Key数据模型，只能改变列顺序，不能起到聚合的作用，所以在Unique Key模型上不能通过创建物化视图的方式对数据进行粗粒度聚合操作

3.8.5 案例演示

3.8.5.1 案例一

1. 创建一个Base表

   create table sales_records(
   record_id int,
     seller_id int,
     store_id int,
     sale_date date,
     sale_amt bigint
   ) 
   distributed by hash(record_id) 
   properties("replication_num" = "1");
   
   插入数据
   insert into sales_records values(1,2,3,'2020-02-02',10);
   

2. 基于这个Base表的数据提交一个创建物化视图的任务

   create materialized view store_amt as 
   select store_id, sum(sale_amt) 
   from sales_records 
   group by store_id;
   

3. 检查物化视图是否构建完成

   由于创建物化视图是一个异步的操作，用户在提交完创建物化视图任务后，需要异步的通过命令检查物化视图是否构建完成。

   SHOW ALTER TABLE MATERIALIZED VIEW FROM test_db; (Version 0.13)
   
   查看Base表的所有物化视图
   desc sales_records all;
   

4. 检验当前查询是否匹配到了合适的物化视图

   EXPLAIN SELECT store_id, sum(sale_amt) FROM sales_records GROUP BY store_id;
   

5. 删除物化视图语法

   DROP MATERIALIZED VIEW 物化视图名 on Base表名;
   

3.8.5.2 案例二：计算广告的pv、uv

假设用户的原始广告点击数据存储在 Doris，那么针对广告 PV, UV 查询就可以通过创建 bitmap_union 的物化视图来提升查询速度。

1. 创建base表

   create table advertiser_view_record(
   time date, 
   advertiser varchar(10), 
   channel varchar(10), 
   user_id int
   ) 
   distributed by hash(time) 
   properties("replication_num" = "1");
   
   插入数据
   insert into advertiser_view_record values('2020-02-02','a','app',123);
   
   

2. 创建物化视图

   create materialized view advertiser_uv as 
   select advertiser, channel, bitmap_union(to_bitmap(user_id)) 
   from advertiser_view_record 
   group by advertiser, channel;
   

   在Doris中，count(distinct) 聚合的结果和bitmap_union_count聚合的结果是完全一致的。而bitmap_union_count等于bitmap_union 的结果求count，所以如果查询中涉及到 count(distinct) 则通过创建带 bitmap_union 聚合的物化视图方可加快查询。

   因为本身user_id是一个INT类型，所以在Doris中需要先将字段通过函数to_bitmap转换为 bitmap类型然后才可以进行bitmap_union聚合。

3. 查询自动匹配

   SELECT advertiser, channel, count(distinct user_id) 
   FROM advertiser_view_record 
   GROUP BY advertiser, channel;
   

   会自动转换成

   SELECT advertiser, channel, bitmap_union_count(to_bitmap(user_id)) 
   FROM advertiser_uv 
   GROUP BY advertiser, channel;
   

4. 检验是否匹配到物化视图

   explain SELECT advertiser, channel, count(distinct user_id) FROM  advertiser_view_record GROUP BY advertiser, channel;
   

   在EXPLAIN的结果中，首先可以看到 OlapScanNode的rollup属性值为 advertiser_uv。也就是说，查询会直接扫描物化视图的数据。说明匹配成功。

   其次对于user_id字段求count(distinct)被改写为求bitmap_union_count(to_bitmap)。也就是通过 bitmap 的方式来达到精确去重的效果。

3.8.5.3 案例三

用户的原始表有（k1, k2, k3）三列。其中k1, k2为前缀索引列。这时候如果用户查询条件中包含where k1=1 and k2=2就能通过索引加速查询。

但是有些情况下，用户的过滤条件无法匹配到前缀索引，比如 where k3=3。则无法通过索引提升查询速度。

创建以 k3 作为第一列的物化视图就可以解决这个问题。

1. 查询

   explain select record_id,seller_id,store_id from sales_records where store_id=3;
   

2. 创建物化视图

   create materialized view mv_1 as 
   select 
     store_id,
     record_id,
     seller_id,
     sale_date,
     sale_amt
   from sales_records;
   

   通过上面语法创建完成后，物化视图中既保留了完整的明细数据，且物化视图的前缀索引为store_id列。

3. 查看表结构

   desc sales_records all;
   

4. 查询匹配

   explain select record_id,seller_id,store_id from sales_records where store_id=3;
   

   这时候查询就会直接从刚才创建的 mv_1 物化视图中读取数据。物化视图对store_id 是存在前缀索引的，查询效率也会提升。

3.9 修改表

使用 ALTER TABLE 命令可以对表进行修改，包括partition 、rollup、schema change、rename 和index五种。语法：

ALTER TABLE [database.]table
alter_clause1[, alter_clause2, ...];

alter_clause 分为 partition 、rollup、schema change、rename 和index五种。

3.9.1 rename

1. 将名为 table1 的表修改为 table2

   ALTER TABLE table1 RENAME table2;
   

2. 将表 example_table 中名为 rollup1 的 rollup index 修改为 rollup2

   ALTER TABLE example_table RENAME ROLLUP rollup1 rollup2;
   

3. 将表 example_table 中名为 p1 的 partition 修改为 p2

   ALTER TABLE example_table RENAME PARTITION p1 p2;
   

3.9.2 partition

1. 增加分区, 使用默认分桶方式

   现有分区 [MIN, 2013-01-01)，增加分区 [2013-01-01, 2014-01-01)

   ALTER TABLE example_db.my_table 
   ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2014-01-01");
   

2. 增加分区，使用新的分桶数

   ALTER TABLE example_db.my_table
   ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2015-01-01")
   DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 20;
   

3. 增加分区，使用新的副本数

   ALTER TABLE example_db.my_table
   ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2015-01-01")
   ("replication_num"="1");
   

4. 修改分区副本数

   ALTER TABLE example_db.my_table
   MODIFY PARTITION p1 SET("replication_num"="1");
   

5. 批量修改指定分区

   ALTER TABLE example_db.my_table
   MODIFY PARTITION (p1, p2, p4) SET("in_memory"="true");
   

6. 批量修改所有分区

   ALTER TABLE example_db.my_table
   MODIFY PARTITION (*) SET("storage_medium"="HDD");
   

7. 删除分区

   ALTER TABLE example_db.my_table
   DROP PARTITION p1;
   

8. 增加一个指定上下界的分区

   ALTER TABLE example_db.my_table
   ADD PARTITION p1 VALUES [("2014-01-01"), ("2014-02-01"));
   

3.9.3 rollup

1. 创建 index: example_rollup_index，基于 base index（k1,k2,k3,v1,v2）。列式存储。

   ALTER TABLE example_db.my_table
   ADD ROLLUP example_rollup_index(k1, k3, v1, v2);
   

2. 创建 index: example_rollup_index2，基于 example_rollup_index（k1,k3,v1,v2）

   ALTER TABLE example_db.my_table
   ADD ROLLUP example_rollup_index2 (k1, v1)
   FROM example_rollup_index;
   

3. 创建 index: example_rollup_index3, 基于 base index (k1,k2,k3,v1), 自定义 rollup 超时时间一小时。

   ALTER TABLE example_db.my_table
   ADD ROLLUP example_rollup_index(k1, k3, v1)
   PROPERTIES("timeout" = "3600");
   

4. 删除 index: example_rollup_index2

   ALTER TABLE example_db.my_table
   DROP ROLLUP example_rollup_index2;
   

3.9.4 表结构变更

使用 ALTER TABLE 命令可以修改表的 Schema，包括如下修改：

• 增加列
• 删除列
• 修改列类型
• 改变列顺序

以增加列为例：

1. 我们新增一列 uv，类型为 BIGINT，聚合类型为 SUM，默认值为 0:

   ALTER TABLE table1 ADD COLUMN uv BIGINT SUM DEFAULT '0' after pv;
   

2. 提交成功后，可以通过以下命令查看作业进度:

   SHOW ALTER TABLE COLUMN;
   

   当作业状态为 FINISHED，则表示作业完成。新的 Schema 已生效。

3. 查看新的Schema

   DESC table1;
   

4. 可以使用以下命令取消当前正在执行的作业:

   CANCEL ALTER TABLE ROLLUP FROM table1;
   

5. 更多可以参阅：HELP ALTER TABLE

   https://doris.apache.org/zh-CN/sql-reference/sql-statements/Data%20Definition/ALTER%20TABLE.html
   

3.10 删除数据（Delete）

Doris目前可以通过两种方式删除数据：DELETE FROM 语句和ALTER TABLE DROP PARTITION语句。

3.10.1 DELETE FROM Statement（条件删除）

delete from 语句类似标准 delete 语法，具体使用可以查看 help delete; 帮助。

语法：

DELETE FROM table_name [PARTITION partition_name]
WHERE
column_name1 op { value | value_list } [ AND column_name2 op { value | value_list } ...];

如

delete from student_kafka where id=1;

注意事项。

1. 该语句只能针对 Partition 级别进行删除。如果一个表有多个 partition 含有需要删除的数据，则需要执行多次针对不同 Partition 的 delete 语句。而如果是没有使用 Partition 的表，partition 的名称即表名。
2. where 后面的条件谓词只能针对 Key 列，并且谓词之间，只能通过 AND 连接。如果想实现 OR 的语义，需要执行多条 delete。
3. delete 是一个同步命令，命令返回即表示执行成功。
4. 从代码实现角度，delete 是一种特殊的导入操作。该命令所导入的内容，也是一个新的数据版本，只是该版本中只包含命令中指定的删除条件。在实际执行查询时，会根据这些条件进行查询时过滤。所以，不建议大量频繁使用 delete 命令，因为这可能导致查询效率降低。
5. 数据的真正删除是在 BE 进行数据 Compaction 时进行的。所以执行完 delete 命令后，并不会立即释放磁盘空间。
6. delete 命令一个较强的限制条件是，在执行该命令时，对应的表，不能有正在进行的导入任务（包括 PENDING、ETL、LOADING）。而如果有 QUORUM_FINISHED 状态的导入任务，则可能可以执行。
7. delete 也有一个隐含的类似 QUORUM_FINISHED 的状态。即如果 delete 只在多数副本上完成了，也会返回用户成功。但是会在后台生成一个异步的 delete job（Async Delete Job），来继续完成对剩余副本的删除操作。如果此时通过 show delete 命令，可以看到这种任务在 state 一栏会显示 QUORUM_FINISHED。

3.10.2 DROP PARTITION Statement（删除分区）

该命令可以直接删除指定的分区。因为Partition是逻辑上最小的数据管理单元，所以使用 DROP PARTITION 命令可以很轻量的完成数据删除工作。并且该命令不受load以及任何其他操作的限制，同时不会影响查询效率。是比较推荐的一种数据删除方式。

该命令是同步命令，执行成功即生效。而后台数据真正删除的时间可能会延迟10分钟左右。

第4章 数据导入和导出

4.1 数据导入

导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到 Doris 中。导入成功后，用户即可通过 Mysql 客户端查询数据。为适配不同的数据导入需求，Doris 系统提供了6种不同的导入方式。每种导入方式支持不同的数据源，存在不同的使用方式（异步，同步）。

所有导入方式都支持 csv 数据格式。其中Broker load 还支持parquet和orc 数据格式。

1. Broker load

   通过 Broker 进程访问并读取外部数据源（如 HDFS）导入到 Doris。用户通过 Mysql 协议提交导入作业后，异步执行。通过 SHOW LOAD 命令查看导入结果。

2. Stream load

   用户通过 HTTP 协议提交请求并携带原始数据创建导入。主要用于快速将本地文件或数据流中的数据导入到 Doris。导入命令同步返回导入结果。

3. Insert

   类似 MySQL 中的 Insert 语句，Doris 提供 INSERT INTO tbl SELECT ...; 的方式从 Doris 的表中读取数据并导入到另一张表。或者通过 INSERT INTO tbl VALUES(...); 插入单条数据。

4. Multi load

   用户通过 HTTP 协议提交多个导入作业。Multi Load 可以保证多个导入作业的原子生效。

5. Routine load

   用户通过 MySQL 协议提交例行导入作业，生成一个常驻线程，不间断的从数据源（如 Kafka）中读取数据并导入到 Doris 中。

6. 通过S3协议直接导入

   用户通过S3协议直接导入数据，用法和Broker Load 类似。

   Broker load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。

   用户需要通过MySQL协议创建Broker load导入，并通过查看导入命令检查导入结果。

4.1.1 Broker Load

4.1.1.1 适用场景

源数据在Broker可以访问的存储系统中，如HDFS。

数据量在几十到百GB级别。

4.1.1.2 基本原理

用户在提交导入任务后，FE会生成对应的Plan并根据目前BE的个数和文件的大小，将 Plan分给多个BE执行，每个BE执行一部分导入数据。

BE在执行的过程中会从Broker拉取数据，在对数据transform之后将数据导入系统。所有BE均完成导入，由FE最终决定导入是否成功。

4.1.1.3 基本语法

LOAD LABEL db_name.label_name 
(data_desc, ...)
WITH BROKER broker_name broker_properties
[PROPERTIES (key1=value1, ... )]

* data_desc:

    DATA INFILE ('file_path', ...)
    [NEGATIVE]
    INTO TABLE tbl_name
    [PARTITION (p1, p2)]
    [COLUMNS TERMINATED BY separator ]
    [(col1, ...)]
    [PRECEDING FILTER predicate]
    [SET (k1=f1(xx), k2=f2(xx))]
    [WHERE predicate]

* broker_properties: 

    (key1=value1, ...)

创建导入的详细语法执行 HELP BROKER LOAD 查看语法帮助。这里主要介绍 Broker load 的创建导入语法中参数意义和注意事项。

1. Label

   导入任务的标识。每个导入任务，都有一个在单 database 内部唯一的 Label。Label 是用户在导入命令中自定义的名称。通过这个 Label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。

   Label 的另一个作用，是防止用户重复导入相同的数据。强烈推荐用户同一批次数据使用相同的label。这样同一批次数据的重复请求只会被接受一次，保证了 At-Most-Once 语义

   当 Label 对应的导入作业状态为 CANCELLED 时，可以再次使用该 Label 提交导入作业。

2. 数据描述类参数

   数据描述类参数主要指的是 Broker load 创建导入语句中的属于 data_desc 部分的参数。每组 data_desc 主要表述了本次导入涉及到的数据源地址，ETL 函数，目标表及分区等信息。

   下面主要对数据描述类的部分参数详细解释：

• 多表导入

  Broker load 支持一次导入任务涉及多张表，每个 Broker load 导入任务可在多个 data_desc 声明多张表来实现多表导入。每个单独的 data_desc 还可以指定属于该表的数据源地址。Broker load 保证了单次导入的多张表之间原子性成功或失败。

• negative

  data_desc中还可以设置数据取反导入。这个功能主要用于，当数据表中聚合列的类型都为 SUM 类型时。如果希望撤销某一批导入的数据。则可以通过 negative 参数导入同一批数据。Doris 会自动为这一批数据在聚合列上数据取反，以达到消除同一批数据的功能。

• partition

  在 data_desc 中可以指定待导入表的 partition 信息，如果待导入数据不属于指定的 partition 则不会被导入。同时，不在指定 Partition 的数据会被认为是错误数据。

• set column mapping

  在 data_desc 中的 SET 语句负责设置列函数变换，这里的列函数变换支持所有查询的等值表达式变换。如果原始数据的列和表中的列不一一对应，就需要用到这个属性。

• preceding filter predicate

  用于过滤原始数据。原始数据是未经列映射、转换的数据。用户可以在对转换前的数据前进行一次过滤，选取期望的数据，再进行转换。

• where predicate

  在 data_desc 中的 WHERE 语句中负责过滤已经完成 transform 的数据，被 filter 的数据不会进入容忍率的统计中。如果多个 data_desc 中声明了同一张表的多个条件的话，则会 merge 同一张表的多个条件，merge 策略是 AND 。

3. 导入作业参数

导入作业参数主要指的是 Broker load 创建导入语句中的属于 opt_properties部分的参数。导入作业参数是作用于整个导入作业的。

下面主要对导入作业参数的部分参数详细解释：

• timeout

  导入作业的超时时间(以秒为单位)，用户可以在 opt_properties 中自行设置每个导入的超时时间。导入任务在设定的 timeout 时间内未完成则会被系统取消，变成 CANCELLED。Broker load 的默认导入超时时间为4小时。

  通常情况下，用户不需要手动设置导入任务的超时时间。当在默认超时时间内无法完成导入时，可以手动设置任务的超时时间。

  推荐超时时间：

  总文件大小（MB） / 用户 Doris 集群最慢导入速度(MB/s) > timeout > （（总文件大小(MB) * 待导入的表及相关 Roll up 表的个数） / (10 * 导入并发数） ）

  导入并发数见文档最后的导入系统配置说明，公式中的 10 为目前的导入限速 10MB/s。

  例如一个 1G 的待导入数据，待导入表包含3个 Rollup 表，当前的导入并发数为 3。则 timeout 的 最小值为 (1 * 1024 * 3 ) / (10 * 3) = 102 秒

  由于每个 Doris 集群的机器环境不同且集群并发的查询任务也不同，所以用户 Doris 集群的最慢导入速度需要用户自己根据历史的导入任务速度进行推测。

• max_filter_ratio

  导入任务的最大容忍率，默认为0容忍，取值范围是0~1。当导入的错误率超过该值，则导入失败。

  如果用户希望忽略错误的行，可以通过设置这个参数大于 0，来保证导入可以成功。

  计算公式为：

  max_filter_ratio = (dpp.abnorm.ALL/(dpp.abnorm.ALL + dpp.norm.ALL))

  dpp.abnorm.ALL 表示数据质量不合格的行数。如类型不匹配，列数不匹配，长度不匹配等等。

  dpp.norm.ALL 指的是导入过程中正确数据的条数。可以通过 SHOW LOAD 命令查询导入任务的正确数据量。

  原始文件的行数 = dpp.abnorm.ALL + dpp.norm.ALL

• exec_mem_limit

  导入内存限制。默认是 2GB。单位为字节。

• strict_mode

  Broker load 导入可以开启 strict mode 模式。开启方式为 properties ("strict_mode" = "true") 。默认的 strict mode 为关闭。

  strict mode 模式的意思是：对于导入过程中的列类型转换进行严格过滤。严格过滤的策略如下：

1. 对于列类型转换来说，如果 strict mode 为true，则错误的数据将被 filter。这里的错误数据是指：原始数据并不为空值，在参与列类型转换后结果为空值的这一类数据。

2. 对于导入的某列由函数变换生成时，strict mode 对其不产生影响。

3. 对于导入的某列类型包含范围限制的，如果原始数据能正常通过类型转换，但无法通过范围限制的，strict mode 对其也不产生影响。例如：如果类型是 decimal(1,0), 原始数据为 10，则属于可以通过类型转换但不在列声明的范围内。这种数据 strict 对其不产生影响。

• merge_type

  数据的合并类型，一共支持三种类型APPEND、DELETE、MERGE 其中，APPEND是默认值，表示这批数据全部需要追加到现有数据中，DELETE 表示删除与这批数据key相同的所有行，MERGE 语义 需要与delete 条件联合使用，表示满足delete 条件的数据按照DELETE 语义处理其余的按照APPEND 语义处理

4.1.1.4 导入示例

1. Doris中创建表

   create table student_result
   (
   id int ,
   name varchar(50),
   age int ,
   score decimal(10,4)
   )
   DUPLICATE KEY(id)
   DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10;
   

2. 文件上传HDFS

   启动HDFS相关服务

   hadoop fs -put student.csv /
   

3. 导入数据

   csv文件导入

   LOAD LABEL test_db.student_result
   (
   DATA INFILE("hdfs://my_cluster/student.csv")
   INTO TABLE `student_result`
   COLUMNS TERMINATED BY ","
   FORMAT AS "csv"
   (id, name, age, score)
   )
   WITH BROKER broker_name
   (
   #开启了HA的写法，其他HDFS参数可以在这里指定
   "dfs.nameservices" = "my_cluster",
   "dfs.ha.namenodes.my_cluster" = "nn1,nn2,nn3",
   "dfs.namenode.rpc-address.my_cluster.nn1" = "hadoop1:8020",
   "dfs.namenode.rpc-address.my_cluster.nn2" = "hadoop2:8020",
   "dfs.namenode.rpc-address.my_cluster.nn3" = "hadoop3:8020",
   "dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
   )
   PROPERTIES
   (
       "timeout" = "3600"
    
   );
   

   通用文件格式写法

   LOAD LABEL test_db.student_result
   (
   DATA INFILE("hdfs://hadoop1:8020/student.csv")
   INTO TABLE `student_result`
   COLUMNS TERMINATED BY ","
   (c1, c2, c3, c4)
   set(
         id=c1,
         name=c2, 
         age=c3,
         score=c4
        )
   )
   WITH BROKER broker_name
   (
   #开启了HA的写法，其他HDFS参数可以在这里指定
   "dfs.nameservices" = "my_cluster",
   "dfs.ha.namenodes.my_cluster" = "nn1,nn2,nn3",
   "dfs.namenode.rpc-address.my_cluster.nn1" = "hadoop1:8020",
   "dfs.namenode.rpc-address.my_cluster.nn2" = "hadoop2:8020",
   "dfs.namenode.rpc-address.my_cluster.nn3" = "hadoop3:8020",
   "dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
   )
   PROPERTIES
   (
       "timeout" = "3600"
    
   );
   

4.1.1.5 查看导入

Broker load 导入方式由于是异步的，所以用户必须将创建导入的 Label 记录，并且在查看导入命令中使用 Label 来查看导入结果。查看导入命令在所有导入方式中是通用的，具体语法可执行 HELP SHOW LOAD 查看。

mysql> show load order by createtime desc limit 1\G

*************************** 1. row ***************************
         JobId: 76391
         Label: label1
         State: FINISHED
      Progress: ETL:N/A; LOAD:100%
          Type: BROKER
       EtlInfo: unselected.rows=4; dpp.abnorm.ALL=15; dpp.norm.ALL=28133376
      TaskInfo: cluster:N/A; timeout(s):10800; max_filter_ratio:5.0E-5
      ErrorMsg: N/A
    CreateTime: 2019-07-27 11:46:42
  EtlStartTime: 2019-07-27 11:46:44
 EtlFinishTime: 2019-07-27 11:46:44
 LoadStartTime: 2019-07-27 11:46:44
LoadFinishTime: 2019-07-27 11:50:16
           URL: http://192.168.1.1:8040/api/_load_error_log?file=__shard_4/error_log_insert_stmt_4bb00753932c491a-a6da6e2725415317_4bb00753932c491a_a6da6e2725415317
    JobDetails: {"Unfinished backends":{"9c3441027ff948a0-8287923329a2b6a7":[10002]},"ScannedRows":2390016,"TaskNumber":1,"All backends":{"9c3441027ff948a0-8287923329a2b6a7":[10002]},"FileNumber":1,"FileSize":1073741824}

下面主要介绍了查看导入命令返回结果集中参数意义：

• JobId

  导入任务的唯一ID，每个导入任务的 JobId 都不同，由系统自动生成。与 Label 不同的是，JobId永远不会相同，而 Label 则可以在导入任务失败后被复用。

• Label

  导入任务的标识。

• State

  导入任务当前所处的阶段。在 Broker load 导入过程中主要会出现 PENDING 和 LOADING 这两个导入中的状态。如果 Broker load 处于 PENDING 状态，则说明当前导入任务正在等待被执行；LOADING 状态则表示正在执行中。

  导入任务的最终阶段有两个：CANCELLED 和 FINISHED，当 Load job 处于这两个阶段时，导入完成。其中 CANCELLED 为导入失败，FINISHED 为导入成功。

• Progress

  导入任务的进度描述。分为两种进度：ETL 和 LOAD，对应了导入流程的两个阶段 ETL 和 LOADING。目前 Broker load 由于只有 LOADING 阶段，所以 ETL 则会永远显示为 N/A

  LOAD 的进度范围为：0~100%。

  LOAD 进度 = 当前完成导入的表个数 / 本次导入任务设计的总表个数 * 100%

  如果所有导入表均完成导入，此时 LOAD 的进度为 99% 导入进入到最后生效阶段，整个导入完成后，LOAD 的进度才会改为 100%。

  导入进度并不是线性的。所以如果一段时间内进度没有变化，并不代表导入没有在执行。

• Type

  导入任务的类型。Broker load 的 type 取值只有 BROKER。

• EtlInfo

  主要显示了导入的数据量指标 unselected.rows , dpp.norm.ALL 和 dpp.abnorm.ALL。用户可以根据第一个数值判断 where 条件过滤了多少行，后两个指标验证当前导入任务的错误率是否超过 max_filter_ratio。

  三个指标之和就是原始数据量的总行数。

• TaskInfo

  主要显示了当前导入任务参数，也就是创建 Broker load 导入任务时用户指定的导入任务参数，包括：cluster，timeout 和max_filter_ratio。

• ErrorMsg

  在导入任务状态为CANCELLED，会显示失败的原因，显示分两部分：type 和 msg，如果导入任务成功则显示 N/A。

  type的取值意义：

• USER_CANCEL: 用户取消的任务

• ETL_RUN_FAIL：在ETL阶段失败的导入任务

• ETL_QUALITY_UNSATISFIED：数据质量不合格，也就是错误数据率超过了 max_filter_ratio

• LOAD_RUN_FAIL：在LOADING阶段失败的导入任务

• TIMEOUT：导入任务没在超时时间内完成

• UNKNOWN：未知的导入错误

• CreateTime/EtlStartTime/EtlFinishTime/LoadStartTime/LoadFinishTime

  这几个值分别代表导入创建的时间，ETL阶段开始的时间，ETL阶段完成的时间，Loading阶段开始的时间和整个导入任务完成的时间。

  Broker load 导入由于没有 ETL 阶段，所以其 EtlStartTime, EtlFinishTime, LoadStartTime 被设置为同一个值。

  导入任务长时间停留在 CreateTime，而 LoadStartTime 为 N/A 则说明目前导入任务堆积严重。用户可减少导入提交的频率。

  LoadFinishTime - CreateTime = 整个导入任务所消耗时间

  LoadFinishTime - LoadStartTime = 整个 Broker load 导入任务执行时间 = 整个导入任务所消耗时间 - 导入任务等待的时间

• URL

  导入任务的错误数据样例，访问 URL 地址既可获取本次导入的错误数据样例。当本次导入不存在错误数据时，URL 字段则为 N/A。

• JobDetails

  显示一些作业的详细运行状态。包括导入文件的个数、总大小（字节）、子任务个数、已处理的原始行数，运行子任务的 BE 节点 Id，未完成的 BE 节点 Id。

  {"Unfinished backends":{"9c3441027ff948a0-8287923329a2b6a7":[10002]},"ScannedRows":2390016,"TaskNumber":1,"All backends":{"9c3441027ff948a0-8287923329a2b6a7":[10002]},"FileNumber":1,"FileSize":1073741824}
  

  其中已处理的原始行数，每 5 秒更新一次。该行数仅用于展示当前的进度，不代表最终实际的处理行数。实际处理行数以 EtlInfo 中显示的为准。

4.1.1.6 取消导入

当 Broker load 作业状态不为 CANCELLED 或 FINISHED 时，可以被用户手动取消。取消时需要指定待取消导入任务的 Label 。取消导入命令语法可执行 HELP CANCEL LOAD查看。

CANCEL LOAD
[FROM db_name]
WHERE LABEL=”load_label”;

4.1.2 Stream Load

Stream load 是一个同步的导入方式，用户通过发送 HTTP 协议发送请求将本地文件或数据流导入到 Doris 中。Stream load 同步执行导入并返回导入结果。用户可直接通过请求的返回体判断本次导入是否成功。

4.1.2.1 适用场景

Stream load 主要适用于导入本地文件，或通过程序导入数据流中的数据。

目前Stream Load支持两个数据格式：CSV（文本）和JSON。

4.1.2.2 基本原理

下图展示了Stream load 的主要流程，省略了一些导入细节。

Stream load 中，Doris 会选定一个节点作为 Coordinator 节点。该节点负责接数据并分发数据到其他数据节点。

用户通过 HTTP 协议提交导入命令。如果提交到 FE，则 FE 会通过 HTTP redirect 指令将请求转发给某一个 BE。用户也可以直接提交导入命令给某一指定 BE。

导入的最终结果由 Coordinator BE 返回给用户。

4.1.2.3 基本语法

Stream load 通过 HTTP 协议提交和传输数据。这里通过 curl 命令展示如何提交导入。

用户也可以通过其他 HTTP client 进行操作。

curl --location-trusted -u user:passwd [-H ""...] -T data.file -XPUT http://fe_host:http_port/api/{db}/{table}/_stream_load

Header中支持属性见下面的 ‘导入任务参数’说明。

格式为：-H "key1:value1"

创建导入的详细语法帮助执行HELP STREAM LOAD查看, 下面主要介绍创建Stream load的部分参数意义。

1. 签名参数

user/passwd

Stream load 由于创建导入的协议使用的是 HTTP 协议，通过 Basic access authentication 进行签名。Doris 系统会根据签名验证用户身份和导入权限。

2. 导入任务参数

   Stream load 由于使用的是 HTTP 协议，所以所有导入任务有关的参数均设置在 Header 中。下面主要介绍了 Stream load 导入任务参数的部分参数意义。

• Label

  导入任务的标识

• column_separator

  用于指定导入文件中的列分隔符，默认为\t。如果是不可见字符，则需要加\x作为前缀，使用十六进制来表示分隔符。

  如hive文件的分隔符\x01，需要指定为-H "column_separator:\x01"。

  可以使用多个字符的组合作为列分隔符。

• line_delimiter

  用于指定导入文件中的换行符，默认为\n。

  可以使用做多个字符的组合作为换行符。

• max_filter_ratio

  导入任务的最大容忍率

• where

  导入任务指定的过滤条件。Stream load 支持对原始数据指定 where 语句进行过滤。被过滤的数据将不会被导入，也不会参与 filter ratio 的计算，但会被计入num_rows_unselected。

• partition

  待导入表的 Partition 信息，如果待导入数据不属于指定的 Partition 则不会被导入。这些数据将计入 dpp.abnorm.ALL

• columns

  待导入数据的函数变换配置，目前 Stream load 支持的函数变换方法包含列的顺序变化以及表达式变换，其中表达式变换的方法与查询语句的一致。

  列顺序变换例子：原始数据有三列(src_c1,src_c2,src_c3), 目前doris表也有三列（dst_c1,dst_c2,dst_c3）

  如果原始表的src_c1列对应目标表dst_c1列，原始表的src_c2列对应目标表dst_c2列，原始表的src_c3列对应目标表dst_c3列，则写法如下：

  columns: dst_c1, dst_c2, dst_c3

  如果原始表的src_c1列对应目标表dst_c2列，原始表的src_c2列对应目标表dst_c3列，原始表的src_c3列对应目标表dst_c1列，则写法如下：

  columns: dst_c2, dst_c3, dst_c1

  表达式变换例子：原始文件有两列，目标表也有两列（c1,c2）但是原始文件的两列均需要经过函数变换才能对应目标表的两列，则写法如下：

  columns: tmp_c1, tmp_c2, c1 = year(tmp_c1), c2 = month(tmp_c2)

  其中 tmp_*是一个占位符，代表的是原始文件中的两个原始列。

• exec_mem_limit

  导入内存限制。默认为 2GB，单位为字节。

• strict_mode

• two_phase_commit

  Stream load 导入可以开启两阶段事务提交模式。开启方式为在 HEADER 中声明 two_phase_commit=true 。默认的两阶段批量事务提交为关闭。两阶段批量事务提交模式的意思是：Stream load过程中，数据写入完成即会返回信息给用户，此时数据不可见，事务状态为PRECOMMITTED，用户手动触发commit操作之后，数据才可见。

  用户可以调用如下接口对stream load事务触发commit操作：

  curl -X PUT --location-trusted -u user:passwd -H "txn_id:txnId" -H "txn_operation:commit" http://fe_host:http_port/api/{db}/_stream_load_2pc
  或
  curl -X PUT --location-trusted -u user:passwd -H "txn_id:txnId" -H "txn_operation:commit" http://be_host:webserver_port/api/{db}/_stream_load_2pc
  

  用户可以调用如下接口对stream load事务触发abort操作：

  curl -X PUT --location-trusted -u user:passwd -H "txn_id:txnId" -H "txn_operation:abort" http://fe_host:http_port/api/{db}/_stream_load_2pc
  或
  curl -X PUT --location-trusted -u user:passwd -H "txn_id:txnId" -H "txn_operation:abort" http://be_host:webserver_port/api/{db}/_stream_load_2pc
  

4.1.2.4 导入示例

curl --location-trusted -u root -H "label:123" -H"column_separator:," -T student.csv -X PUT http://hadoop1:8030/api/test_db/student_result/_stream_load

由于 Stream load 是一种同步的导入方式，所以导入的结果会通过创建导入的返回值直接返回给用户。

注意：由于 Stream load 是同步的导入方式，所以并不会在 Doris 系统中记录导入信息，用户无法异步的通过查看导入命令看到 Stream load。使用时需监听创建导入请求的返回值获取导入结果。

4.1.2.5 取消导入

用户无法手动取消 Stream load，Stream load 在超时或者导入错误后会被系统自动取消。

Stream Load是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议将本地文件或数据流导入到Doris中，Stream load同步执行导入并返回结果。用户可以直接通过返回判断导入是否成功。

4.1.3 Routine Load

例行导入（Routine Load）功能为用户提供了一种自动从指定数据源进行数据导入的功能。

4.1.3.1 适用场景

当前仅支持从Kafka系统进行例行导入，使用限制：

1. 支持无认证的Kafka访问，以及通过SSL方式认证的Kafka集群。
2. 支持的消息格式为 csv, json 文本格式。csv 每一个 message 为一行，且行尾不包含换行符。
3. 默认支持 Kafka 0.10.0.0（含）以上版本。如果要使用 Kafka 0.10.0.0 以下版本 (0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0)，需要修改 be 的配置，将 kafka_broker_version_fallback 的值设置为要兼容的旧版本，或者在创建routine load的时候直接设置 property.broker.version.fallback的值为要兼容的旧版本，使用旧版本的代价是routine load 的部分新特性可能无法使用，如根据时间设置 kafka 分区的 offset。

4.1.3.2 基本原理

如上图，Client 向 FE 提交一个例行导入作业。

1. FE 通过 JobScheduler 将一个导入作业拆分成若干个 Task。每个 Task 负责导入指定的一部分数据。Task 被 TaskScheduler 分配到指定的 BE 上执行。
2. 在 BE 上，一个 Task 被视为一个普通的导入任务，通过 Stream Load 的导入机制进行导入。导入完成后，向 FE 汇报。
3. FE 中的 JobScheduler 根据汇报结果，继续生成后续新的 Task，或者对失败的 Task 进行重试。
4. 整个例行导入作业通过不断的产生新的 Task，来完成数据不间断的导入。

4.1.3.3 基本语法

CREATE ROUTINE LOAD [db.]job_name ON tbl_name
 [merge_type]
 [load_properties]
 [job_properties]
 FROM data_source
 [data_source_properties]

执行 HELP ROUTINE LOAD 可以查看语法帮助，下面是参数说明

1. [db.]job_name

   导入作业的名称，在同一个 database 内，相同名称只能有一个 job 在运行。

2. tbl_name

   指定需要导入的表的名称。

3. merge_type

   数据的合并类型，一共支持三种类型APPEND、DELETE、MERGE 其中，APPEND是默认值，表示这批数据全部需要追加到现有数据中，DELETE 表示删除与这批数据key相同的所有行，MERGE 语义 需要与delete on条件联合使用，表示满足delete 条件的数据按照DELETE 语义处理其余的按照APPEND 语义处理, 语法为[WITH MERGE|APPEND|DELETE]

4. load_properties

   用于描述导入数据。语法：[column_separator], [columns_mapping], [where_predicates], [delete_on_predicates], [source_sequence], [partitions], [preceding_predicates]

• 映射列：

  按顺序指定，源数据中各个列，对应目的表中的哪些列。对于希望跳过的列，可以指定一个不存在的列名。假设目的表有三列 k1, k2, v1。源数据有4列，其中第1、2、4列分别对应 k2, k1, v1。则书写如下：

  COLUMNS (k2, k1, xxx, v1)
  

  其中 xxx 为不存在的一列，用于跳过源数据中的第三列。

• 衍生列：

  以 col_name = expr 的形式表示的列，我们称为衍生列。即支持通过 expr 计算得出目的表中对应列的值。衍生列通常排列在映射列之后，虽然这不是强制的规定，但是 Doris 总是先解析映射列，再解析衍生列。接上一个示例，假设目的表还有第4列 v2，v2 由 k1 和 k2 的和产生。则可以书写如下：

  COLUMNS (k2, k1, xxx, v1, v2 = k1 + k2);
  

  再举例，假设用户需要导入只包含 k1 一列的表，列类型为 int。并且需要将源文件中的对应列进行处理：将负数转换为正数，而将正数乘以 100。这个功能可以通过 case when 函数实现，正确写法应如下：

  COLUMNS (xx, k1 = case when xx < 0 then cast(-xx as varchar) else cast((xx + '100') as varchar) end)
  

• column_separator:

  指定列分隔符，如：COLUMNS TERMINATED BY ","

  这个只在文本数据导入的时候需要指定，JSON格式的数据导入不需要指定这个参数。

  默认为：\t

• columns_mapping:

  指定源数据中列的映射关系，以及定义衍生列的生成方式。

• where_predicates

  用于指定过滤条件，以过滤掉不需要的列。过滤列可以是映射列或衍生列。例如我们只希望导入 k1 大于 100 并且 k2 等于 1000 的列，则书写如下：

  WHERE k1 > 100 and k2 = 1000
  

• partitions

  指定导入目的表的哪些 partition 中。如果不指定，则会自动导入到对应的 partition 中。

  示例：

  PARTITION(p1, p2, p3)
  

• delete_on_predicates

  表示删除条件，仅在 merge type 为MERGE 时有意义，语法与where 相同

• source_sequence:

  只适用于UNIQUE_KEYS,相同key列下，保证value列按照source_sequence列进行REPLACE, source_sequence可以是数据源中的列，也可以是表结构中的一列。

• preceding_predicates

  PRECEDING FILTER predicate

  用于过滤原始数据。原始数据是未经列映射、转换的数据。用户可以在对转换前的数据前进行一次过滤，选取期望的数据，再进行转换。

5. job_properties

   用于指定例行导入作业的通用参数。语法：

    PROPERTIES (
   "key1" = "val1",
   "key2" = "val2"
   )
   

   目前支持以下参数：

1. desired_concurrent_number

   期望的并发度。一个例行导入作业会被分成多个子任务执行。这个参数指定一个作业最多有多少任务可以同时执行。必须大于0。默认为3。这个并发度并不是实际的并发度，实际的并发度，会通过集群的节点数、负载情况，以及数据源的情况综合考虑。

   一个作业，最多有多少 task 同时在执行。对于 Kafka 导入而言，当前的实际并发度计算如下：

   Min(partition num, desired_concurrent_number, alive_backend_num, Config.max_routine_load_task_concurrrent_num)
   

   其中 Config.max_routine_load_task_concurrrent_num 是系统的一个默认的最大并发数限制。这是一个 FE 配置，可以通过改配置调整。默认为 5。

   其中 partition num 指订阅的 Kafka topic 的 partition 数量。alive_backend_num 是当前正常的 BE 节点数。

2. max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size

   这三个参数分别表示：

   每个子任务最大执行时间，单位是秒。范围为 5 到 60。默认为10。

   每个子任务最多读取的行数。必须大于等于200000。默认是200000。

   每个子任务最多读取的字节数。单位是字节，范围是 100MB 到 1GB。默认是 100MB。

   这三个参数，用于控制一个子任务的执行时间和处理量。当任意一个达到阈值，则任务结束。例如：

   "max_batch_interval" = "20",
   "max_batch_rows" = "300000",
   "max_batch_size" = "209715200"
   

3. max_error_number

   采样窗口内，允许的最大错误行数。必须大于等于0。默认是 0，即不允许有错误行。采样窗口为 max_batch_rows * 10。即如果在采样窗口内，错误行数大于 max_error_number，则会导致例行作业被暂停，需要人工介入检查数据质量问题。被 where 条件过滤掉的行不算错误行

4. strict_mode

   是否开启严格模式，默认为关闭。如果开启后，非空原始数据的列类型变换如果结果为 NULL，则会被过滤。指定方式为 "strict_mode" = "true"

5. timezone

   指定导入作业所使用的时区。默认为使用 Session 的 timezone 参数。该参数会影响所有导入涉及的和时区有关的函数结果

6. format

   指定导入数据格式，默认是csv，支持json格式

7. jsonpaths

   jsonpaths: 导入json方式分为：简单模式和匹配模式。如果设置了jsonpath则为匹配模式导入，否则为简单模式导入，具体可参考示例

8. strip_outer_array

   布尔类型，为true表示json数据以数组对象开始且将数组对象中进行展平，默认值是false

9. json_root

   json_root为合法的jsonpath字符串，用于指定json document的根节点，默认值为""

10. send_batch_parallelism

    整型，用于设置发送批处理数据的并行度，如果并行度的值超过 BE 配置中的 max_send_batch_parallelism_per_job，那么作为协调点的 BE 将使用 max_send_batch_parallelism_per_job 的值

11. data_source_properties

    数据源的类型。当前支持：Kafka

    (
         "key1" = "val1",
         "key2" = "val2"
     )
    

4.1.3.4 Kafka 导入示例

1. 在doris中创建对应表

   create table student_kafka
   (
   id int,
   name varchar(50),
   age int
   )
   DUPLICATE KEY(id)
   DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10;
   

2. 启动kafka并准备数据

   bin/kafka-topics.sh --create \
   --zookeeper hadoop1:2181/kafka \
   --replication-factor 1 \
   --partitions 1 \
   --topic test_doris1
   
   bin/kafka-console-producer.sh \
   --broker-list hadoop1:9092,hadoop2:9092,hadoop3:9092 \
   --topic test_doris
   

3. 创建导入任务

   CREATE ROUTINE LOAD test_db.kafka_test ON student_kafka
   COLUMNS TERMINATED BY ",",
   COLUMNS(id, name, age)
   PROPERTIES
   (
   "desired_concurrent_number"="3",
   "strict_mode" = "false"
   )
   FROM KAFKA
   (
       "kafka_broker_list"= "hadoop1:9092,hadoop2:9092,hadoop3:9092",
       "kafka_topic" = "test_doris1",
       "property.group.id"="test_doris_group",
       "property.kafka_default_offsets" = "OFFSET_BEGINNING",
       "property.enable.auto.commit"="false"
   );
   

4. 查看表

   select * from student_kafka;
   

   继续往kafka发送数据，查看表的变化

4.1.3.5 查看导入作业状态

查看作业状态的具体命令和示例可以通过 HELP SHOW ROUTINE LOAD; 命令查看。

查看任务运行状态的具体命令和示例可以通过 HELP SHOW ROUTINE LOAD TASK; 命令查看。

只能查看当前正在运行中的任务，已结束和未开始的任务无法查看。

4.1.3.6 修改作业属性

用户可以修改已经创建的作业。具体说明可以通过 HELP ALTER ROUTINE LOAD; 命令查看。或参阅ALTER ROUTINE LOAD。

4.1.3.7 作业控制

用户可以通过 STOP/PAUSE/RESUME三个命令来控制作业的停止，暂停和重启。可以通过HELP STOP ROUTINE LOAD; HELP PAUSE ROUTINE LOAD; 以及 HELP RESUME ROUTINE LOAD; 三个命令查看帮助和示例。

4.1.3.8 其他说明

1. 例行导入作业和 ALTER TABLE 操作的关系

   例行导入不会阻塞 SCHEMA CHANGE 和 ROLLUP 操作。但是注意如果 SCHEMA CHANGE 完成后，列映射关系无法匹配，则会导致作业的错误数据激增，最终导致作业暂停。建议通过在例行导入作业中显式指定列映射关系，以及通过增加 Nullable 列或带 Default 值的列来减少这类问题。

   删除表的 Partition 可能会导致导入数据无法找到对应的 Partition，作业进入暂停。

2. 例行导入作业和其他导入作业的关系（LOAD, DELETE, INSERT）

   例行导入和其他 LOAD 作业以及 INSERT 操作没有冲突。

   当执行 DELETE 操作时，对应表分区不能有任何正在执行的导入任务。所以在执行 DELETE 操作前，可能需要先暂停例行导入作业，并等待已下发的 task 全部完成后，才可以执行 DELETE。

3. 例行导入作业和 DROP DATABASE/TABLE 操作的关系

   当例行导入对应的 database 或 table 被删除后，作业会自动 CANCEL。

4. kafka 类型的例行导入作业和 kafka topic 的关系

   当用户在创建例行导入声明的 kafka_topic 在kafka集群中不存在时：

   所以，如果用户希望当 kafka topic 不存在的时候，被例行作业自动创建的话，只需要将用户方的kafka集群中的 broker 设置 auto.create.topics.enable = true 即可。

1. 如果用户 kafka 集群的 broker 设置了 auto.create.topics.enable = true，则 kafka_topic 会先被自动创建，自动创建的 partition 个数是由用户方的kafka集群中的 broker 配置 num.partitions 决定的。例行作业会正常的不断读取该 topic 的数据。

2. 如果用户 kafka 集群的 broker 设置了 auto.create.topics.enable = false, 则 topic 不会被自动创建，例行作业会在没有读取任何数据之前就被暂停，状态为 PAUSED。

5. 在网络隔离的环境中可能出现的问题

   在有些环境中存在网段和域名解析的隔离措施，所以需要注意：

1. 创建Routine load 任务中指定的 Broker list 必须能够被Doris服务访问

2. Kafka 中如果配置了advertised.listeners, advertised.listeners 中的地址必须能够被Doris服务访问

6. 关于指定消费的 Partition 和 Offset

   Doris支持指定Partition和Offset开始消费。新版中还支持了指定时间点进行消费的功能。这里说明下对应参数的配置关系。

   有三个相关参数：

   在创建导入作业时，这三个参数可以有以下组合：

   组合	kafka_partitions	kafka_offsets	property.kafka_default_offset	行为
   1	No	No	No	系统会自动查找topic对应的所有分区并从 OFFSET_END 开始消费
   2	No	No	Yes	系统会自动查找topic对应的所有分区并从 default offset 指定的位置开始消费
   3	Yes	No	No	系统会从指定分区的 OFFSET_END 开始消费
   4	Yes	Yes	No	系统会从指定分区的指定offset 处开始消费
   5	Yes	No	Yes	系统会从指定分区，default offset 指定的位置开始消费

• kafka_partitions：指定待消费的partition列表，如："0, 1, 2, 3"。

• kafka_offsets：指定每个分区的起始offset，必须和 kafka_partitions 列表个数对应。如："1000, 1000, 2000, 2000"

• property.kafka_default_offset：指定分区默认的起始offset。

7. STOP和PAUSE的区别

   FE会自动定期清理STOP状态的ROUTINE LOAD，而PAUSE状态的则可以再次被恢复启用。

4.1.4 Binlog Load

Binlog Load提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC（Change Data Capture）功能。

4.1.4.1 适用场景

INSERT/UPDATE/DELETE支持。

过滤Query。

暂不兼容DDL语句。

4.1.4.2 基本原理

在第一期的设计中，Binlog Load需要依赖canal作为中间媒介，让canal伪造成一个从节点去获取Mysql主节点上的Binlog并解析，再由Doris去获取Canal上解析好的数据，主要涉及Mysql端、Canal端以及Doris端，总体数据流向如下：

如上图，用户向FE提交一个数据同步作业。

1. FE会为每个数据同步作业启动一个canal client，来向canal server端订阅并获取数据。
2. client中的receiver将负责通过Get命令接收数据，每获取到一个数据batch，都会由consumer根据对应表分发到不同的channel，每个channel都会为此数据batch产生一个发送数据的子任务Task。
3. 在FE上，一个Task是channel向BE发送数据的子任务，里面包含分发到当前channel的同一个batch的数据。
4. channel控制着单个表事务的开始、提交、终止。一个事务周期内，一般会从consumer获取到多个batch的数据，因此会产生多个向BE发送数据的子任务Task，在提交事务成功前，这些Task不会实际生效。
5. 满足一定条件时（比如超过一定时间、达到提交最大数据大小），consumer将会阻塞并通知各个channel提交事务。
6. 当且仅当所有channel都提交成功，才会通过Ack命令通知canal并继续获取并消费数据。
7. 如果有任意channel提交失败，将会重新从上一次消费成功的位置获取数据并再次提交（已提交成功的channel不会再次提交以保证幂等性）。
8. 整个数据同步作业中，FE通过以上流程不断的从canal获取数据并提交到BE，来完成数据同步。

4.1.4.3 配置MySQL端

在MySQL Cluster模式的主从同步中，二进制日志文件（Binlog）记录了主节点上的所有数据变化，数据在Cluster的多个节点间同步、备份都要通过Binlog日志进行，从而提高集群的可用性。架构通常由一个主节点（负责写）和一个或多个从节点（负责读）构成，所有在主节点上发生的数据变更将会复制给从节点。

注意：目前必须要使用Mysql 5.7及以上的版本才能支持Binlog Load功能。

1. 打开mysql的二进制binlog日志功能，编辑my.cnf配置文件

   [mysqld]
   log-bin = mysql-bin # 开启 binlog
   binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
   binlog-do-db=test #指定具体要同步的数据库，也可以不设置
   

2. 开启GTID模式 [可选]

   一个全局事务Id(global transaction identifier)标识出了一个曾在主节点上提交过的事务，在全局都是唯一有效的。开启了Binlog后，GTID会被写入到Binlog文件中，与事务一一对应。

   编辑my.cnf配置文件

   gtid-mode=on // 开启gtid模式
   enforce-gtid-consistency=1 // 强制gtid和事务的一致性
   

   在GTID模式下，主服务器可以不需要Binlog的文件名和偏移量，就能很方便的追踪事务、恢复数据、复制副本。

   在GTID模式下，由于GTID的全局有效性，从节点将不再需要通过保存文件名和偏移量来定位主节点上的Binlog位置，而通过数据本身就可以定位了。在进行数据同步中，从节点会跳过执行任意被识别为已执行的GTID事务。

   GTID的表现形式为一对坐标, source_id标识出主节点，transaction_id表示此事务在主节点上执行的顺序（最大263-1）。

3. 重启MySQL使配置生效

   sudo systemctl restart mysqld
   

4. 创建用户并授权

   set global validate_password_length=4;
   set global validate_password_policy=0;
   GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal' ;
   

5. 准备测试表

   CREATE TABLE `test`.`tbl1` (
     `a` int(11) NOT NULL COMMENT "",
     `b` int(11) NOT NULL COMMENT ""
   )
   
   insert into test.tbl1 values(1,1),(2,2),(3,3);
   

4.1.4.4 配置Canal端

Canal是属于阿里巴巴otter项目下的一个子项目，主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，用于解决跨机房同步的业务场景，建议使用canal 1.1.5及以上版本。

下载地址：https://github.com/alibaba/canal/releases

1. 上传并解压canal deployer

   mkdir /opt/module/canal-1.1.5
   tar -zxvf canal.deployer-1.1.5.tar.gz -C /opt/module/canal-1.1.5
   

2. 在conf文件夹下新建目录并重命名

   一个canal服务中可以有多个instance，conf/下的每一个目录即是一个实例，每个实例下面都有独立的配置文件

   mkdir /opt/module/canel-1.1.5/conf/doris-load
   
   拷贝配置文件模板
   cp /opt/module/canel-1.1.5/conf/example/instance.properties /opt/module/canel-1.1.5/conf/doris-load
   

3. 修改conf/canal.properties的配置

   canal.destinations = doris-load
   

4. 修改instance配置文件

   vim /opt/module/canel-1.1.5/conf/doris-load/instance.properties
   
   ## canal instance serverId 
   canal.instance.mysql.slaveId = 1234
   ## mysql address
   canal.instance.master.address = hadoop1:3306 
   ## mysql username/password
   canal.instance.dbUsername = canal
   canal.instance.dbPassword = canal
   

5. 启动

   sh bin/startup.sh
   

6. 验证启动成功

   cat logs/doris-load/doris-load.log
   

   注意：canal client和canal instance是一一对应的，Binlog Load已限制多个数据同步作业不能连接到同一个destination。

4.1.4.5 配置目标表

1. Doris创建与Mysql对应的目标表

   CREATE TABLE `binlog_test` (
     `a` int(11) NOT NULL COMMENT "",
     `b` int(11) NOT NULL COMMENT ""
   ) ENGINE=OLAP
   UNIQUE KEY(`a`)
   COMMENT "OLAP"
   DISTRIBUTED BY HASH(`a`) BUCKETS 8;
   

   Binlog Load只能支持Unique类型的目标表，且必须激活目标表的Batch Delete功能。

2. 开启SYNC功能

   在fe.conf中将enable_create_sync_job设为true，不想修改配置文件重启，可以执行如下：

   使用root账号登陆
   ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("enable_create_sync_job" = "true");
   

4.1.4.6 基本语法

创建数据同步作业的的详细语法可以连接到 Doris 后，执行 HELP CREATE SYNC JOB; 查看语法帮助。

CREATE SYNC [db.]job_name
 (
        channel_desc, 
        channel_desc
        ...
 )
binlog_desc

• job_name

  job_name是数据同步作业在当前数据库内的唯一标识，相同job_name的作业只能有一个在运行。

• channel_desc

  channel_desc用来定义任务下的数据通道，可表示MySQL源表到doris目标表的映射关系。在设置此项时，如果存在多个映射关系，必须满足MySQL源表应该与doris目标表是一一对应关系，其他的任何映射关系（如一对多关系），检查语法时都被视为不合法。

  FROM mysql_db.src_tbl INTO des_tbl
  [partitions]
  [columns_mapping]
  

  column_mapping主要指MySQL源表和doris目标表的列之间的映射关系，如果不指定，FE会默认源表和目标表的列按顺序一一对应。但是我们依然建议显式的指定列的映射关系，这样当目标表的结构发生变化（比如增加一个 nullable 的列），数据同步作业依然可以进行。否则，当发生上述变动后，因为列映射关系不再一一对应，导入将报错。

• binlog_desc

  binlog_desc中的属性定义了对接远端Binlog地址的一些必要信息，目前可支持的对接类型只有canal方式，所有的配置项前都需要加上canal前缀。

  FROM BINLOG
  (
      "key1" = "value1", 
      "key2" = "value2"
  )
  

  canal.server.ip: canal server的地址

  canal.server.port: canal server的端口

  canal.destination: 前文提到的instance的字符串标识

  canal.batchSize: 每批从canal server处获取的batch大小的最大值，默认8192

  canal.username: instance的用户名

  canal.password: instance的密码

  canal.debug: 设置为true时，会将batch和每一行数据的详细信息都打印出来，会影响性能。

4.1.4.7 示例

1. 创建同步作业

   CREATE SYNC test_db.job1
   (
       FROM test.tbl1 INTO binlog_test
   )
   FROM BINLOG 
   (
       "type" = "canal",
       "canal.server.ip" = "hadoop1",
       "canal.server.port" = "11111",
       "canal.destination" = "doris-load",
       "canal.username" = "canal",
       "canal.password" = "canal"
   );
   

2. 查看作业状态

   查看作业状态的具体命令和示例可以通过 HELP SHOW SYNC JOB; 命令查看

   展示当前数据库的所有数据同步作业状态。
   SHOW SYNC JOB;
   
   展示数据库 `test_db` 下的所有数据同步作业状态。
   SHOW SYNC JOB FROM `test_db`;
   

   返回结果集的参数意义如下：

• State

  作业当前所处的阶段。作业状态之间的转换如下图所示：

  

  作业提交之后状态为PENDING，由FE调度执行启动canal client后状态变成RUNNING，用户可以通过 STOP/PAUSE/RESUME 三个命令来控制作业的停止，暂停和恢复，操作后作业状态分别为CANCELLED/PAUSED/RUNNING。

  作业的最终阶段只有一个CANCELLED，当作业状态变为CANCELLED后，将无法再次恢复。当作业发生了错误时，若错误是不可恢复的，状态会变成CANCELLED，否则会变成PAUSED。

• Channel

  作业所有源表到目标表的映射关系。

• Status

  当前binlog的消费位置(若设置了GTID模式，会显示GTID)，以及doris端执行时间相比mysql端的延迟时间。

• JobConfig

  对接的远端服务器信息，如canal server的地址与连接instance的destination。

3. MySQL表继续插入数据，观察Doris的表

4. 控制作业

   用户可以通过 STOP/PAUSE/RESUME 三个命令来控制作业的停止，暂停和恢复。

   停止名称为 `job_name` 的数据同步作业
   STOP SYNC JOB [db.]job_name
   
   暂停名称为 `job_name` 的数据同步作业
   PAUSE SYNC JOB [db.]job_name
   
   恢复名称为 `job_name` 的数据同步作业
   RESUME SYNC JOB `job_name`
   

4.1.5 Insert Into

Insert Into 语句的使用方式和 MySQL 等数据库中 Insert Into 语句的使用方式类似。但在 Doris 中，所有的数据写入都是一个独立的导入作业。所以这里将 Insert Into 也作为一种导入方式介绍。

主要的 Insert Into 命令包含以下两种：

INSERT INTO tbl SELECT ...
INSERT INTO tbl (col1, col2, ...) VALUES (1, 2, ...), (1,3, ...);

其中第二种命令仅用于 Demo，不要使用在测试或生产环境中。

Insert Into 命令需要通过 MySQL 协议提交，创建导入请求会同步返回导入结果。

4.1.5.1 语法

INSERT INTO table_name [partition_info] [WITH LABEL label] [col_list] [query_stmt] [VALUES];

WITH LABEL：

INSERT 操作作为一个导入任务，也可以指定一个 label。如果不指定，则系统会自动指定一个 UUID 作为 label。

该功能需要 0.11+ 版本。

注意：建议指定 Label 而不是由系统自动分配。如果由系统自动分配，但在 Insert Into 语句执行过程中，因网络错误导致连接断开等，则无法得知 Insert Into 是否成功。而如果指定 Label，则可以再次通过 Label 查看任务结果。

示例：

INSERT INTO tbl2 WITH LABEL label1 SELECT * FROM tbl3;
INSERT INTO tbl1 VALUES ("qweasdzxcqweasdzxc"), ("a");

注意：当需要使用 CTE(Common Table Expressions) 作为 insert 操作中的查询部分时，必须指定 WITH LABEL 和 column list 部分。

示例：

INSERT INTO tbl1 WITH LABEL label1
WITH cte1 AS (SELECT * FROM tbl1), cte2 AS (SELECT * FROM tbl2)
SELECT k1 FROM cte1 JOIN cte2 WHERE cte1.k1 = 1;


INSERT INTO tbl1 (k1)
WITH cte1 AS (SELECT * FROM tbl1), cte2 AS (SELECT * FROM tbl2)
SELECT k1 FROM cte1 JOIN cte2 WHERE cte1.k1 = 1;

4.1.5.2 SHOW LAST INSERT

一些语言的MySQL类库中很难获取返回结果的中的json字符串。因此，Doris 还提供了 SHOW LAST INSERT 命令来显式的获取最近一次 insert 操作的结果。

当执行完一个insert操作后，可以在同一session连接中执行SHOW LAST INSERT。该命令会返回最近一次insert 操作的结果，如：

mysql> show last insert\G
*************************** 1. row ***************************
    TransactionId: 64067
            Label: insert_ba8f33aea9544866-8ed77e2844d0cc9b
         Database: default_cluster:db1
            Table: t1
TransactionStatus: VISIBLE
       LoadedRows: 2
     FilteredRows: 0

该命令会返回insert以及对应事务的详细信息。因此，用户可以在每次执行完insert操作后，继续执行show last insert 命令来获取insert的结果。

注意：该命令只会返回在同一session连接中，最近一次insert操作的结果。如果连接断开或更换了新的连接，则将返回空集。

4.1.6 S3 Load

参考官网：https://doris.apache.org/zh-CN/administrator-guide/load-data/s3-load-manual.html

4.2 数据导出

4.2.1 Export导出

数据导出是Doris提供的一种将数据导出的功能。该功能可以将用户指定的表或分区的数据以文本的格式，通过Broker进程导出到远端存储上，如HDFS/BOS等。

4.2.1.1 基本原理

用户提交一个 Export 作业后。Doris 会统计这个作业涉及的所有 Tablet。然后对这些 Tablet 进行分组，每组生成一个特殊的查询计划。该查询计划会读取所包含的 Tablet 上的数据，然后通过 Broker 将数据写到远端存储指定的路径中，也可以通过S3协议直接导出到支持S3协议的远端存储上。

1. 调度方式

   

• PENDING：FE 生成 ExportPendingTask，向 BE 发送 snapshot 命令，对所有涉及到的 Tablet 做一个快照。并生成多个查询计划。
• EXPORTING：FE 生成 ExportExportingTask，开始执行查询计划。
1. 用户提交一个 Export 作业到 FE。
2. FE 的 Export 调度器会通过两阶段来执行一个 Export 作业：

2. 查询计划拆分

   Export 作业会生成多个查询计划，每个查询计划负责扫描一部分 Tablet。每个查询计划扫描的 Tablet 个数由 FE 配置参数 export_tablet_num_per_task 指定，默认为 5。即假设一共 100 个 Tablet，则会生成 20 个查询计划。用户也可以在提交作业时，通过作业属性 tablet_num_per_task 指定这个数值。

3. 查询计划执行

   一个作业的多个查询计划顺序执行。

   一个查询计划扫描多个分片，将读取的数据以行的形式组织，每 1024 行为一个 batch，调用 Broker 写入到远端存储上。

   查询计划遇到错误会整体自动重试 3 次。如果一个查询计划重试 3 次依然失败，则整个作业失败。

   Doris 会首先在指定的远端存储的路径中，建立一个名为 __doris_export_tmp_12345 的临时目录（其中 12345 为作业 id）。导出的数据首先会写入这个临时目录。每个查询计划会生成一个文件，文件名示例：

   export-data-c69fcf2b6db5420f-a96b94c1ff8bccef-1561453713822
   

   其中 c69fcf2b6db5420f-a96b94c1ff8bccef 为查询计划的 query id。1561453713822 为文件生成的时间戳。

   当所有数据都导出后，Doris 会将这些文件 rename 到用户指定的路径中。

4.2.1.2 基本语法

Export 的详细命令可以通过 HELP EXPORT查看：

EXPORT TABLE db1.tbl1 
PARTITION (p1,p2)
[WHERE [expr]]
TO "hdfs://host/path/to/export/" 
PROPERTIES
(
 "label" = "mylabel",
    "column_separator"=",",
    "columns" = "col1,col2",
    "exec_mem_limit"="2147483648",
    "timeout" = "3600"
)
WITH BROKER "hdfs"
(
 "username" = "user",
 "password" = "passwd"
);

• label：本次导出作业的标识。后续可以使用这个标识查看作业状态。
• column_separator：列分隔符。默认为 \t。支持不可见字符，比如 '\x07'。
• columns：要导出的列，使用英文状态逗号隔开，如果不填这个参数默认是导出表的所有列。
• line_delimiter：行分隔符。默认为 \n。支持不可见字符，比如 '\x07'。
• exec_mem_limit：表示 Export 作业中，一个查询计划在单个 BE 上的内存使用限制。默认 2GB。单位字节。
• timeout：作业超时时间。默认 2小时。单位秒。
• tablet_num_per_task：每个查询计划分配的最大分片数。默认为 5。

4.2.1.3 导出示例

1. 启动hadoop集群

2. 执行导出

   export table example_site_visit2
   to "hdfs://mycluster/doris-export"
   PROPERTIES
   (
    "label" = "mylabel",
       "column_separator"="|",
       "timeout" = "3600"
   )
   WITH BROKER "broker_name"
   (
     #HDFS开启HA需要指定，还指定其他参数
     "dfs.nameservices"="mycluster",
     "dfs.ha.namenodes.mycluster"="nn1,nn2,nn3",
     "dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1"= "hadoop1:8020",
     "dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2"= "hadoop2:8020",
     "dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3"="hadoop3:8020",
   "dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster"="org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"          
   );
   

3. 导出之后查看hdfs对应路径，会多出许多文件

4.2.1.4 查询导出作业状态

提交作业后，可以通过 SHOW EXPORT 命令查询导出作业状态。结果举例如下：

     JobId: 14008
     Label: mylabel
     State: FINISHED
  Progress: 100%
  TaskInfo: {"partitions":["*"],"exec mem limit":2147483648,"column separator":",","line delimiter":"\n","tablet num":1,"broker":"hdfs","coord num":1,"db":"default_cluster:db1","tbl":"tbl3"}
      Path: bos://bj-test-cmy/export/
CreateTime: 2019-06-25 17:08:24
 StartTime: 2019-06-25 17:08:28
FinishTime: 2019-06-25 17:08:34
   Timeout: 3600
  ErrorMsg: N/A

• JobId：作业的唯一 ID

• Label：自定义作业标识

• State：作业状态：

• PENDING：作业待调度

• EXPORTING：数据导出中

• FINISHED：作业成功

• CANCELLED：作业失败

• Progress：作业进度。该进度以查询计划为单位。假设一共 10 个查询计划，当前已完成 3 个，则进度为 30%。

• TaskInfo：以 Json 格式展示的作业信息：

• db：数据库名

• tbl：表名

• partitions：指定导出的分区。* 表示所有分区。

• exec mem limit：查询计划内存使用限制。单位字节。

• column separator：导出文件的列分隔符。

• line delimiter：导出文件的行分隔符。

• tablet num：涉及的总 Tablet 数量。

• broker：使用的 broker 的名称。

• coord num：查询计划的个数。

• Path：远端存储上的导出路径。

• CreateTime/StartTime/FinishTime：作业的创建时间、开始调度时间和结束时间。

• Timeout：作业超时时间。单位是秒。该时间从 CreateTime 开始计算。

• ErrorMsg：如果作业出现错误，这里会显示错误原因

4.2.1.5 注意事项

1. 不建议一次性导出大量数据。一个 Export 作业建议的导出数据量最大在几十 GB。过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。
2. 如果表数据量过大，建议按照分区导出。
3. 在 Export 作业运行过程中，如果 FE 发生重启或切主，则 Export 作业会失败，需要用户重新提交。
4. 如果 Export 作业运行失败，在远端存储中产生的 __doris_export_tmp_xxx 临时目录，以及已经生成的文件不会被删除，需要用户手动删除。
5. 如果 Export 作业运行成功，在远端存储中产生的 __doris_export_tmp_xxx 目录，根据远端存储的文件系统语义，可能会保留，也可能会被清除。比如在百度对象存储（BOS）中，通过 rename 操作将一个目录中的最后一个文件移走后，该目录也会被删除。如果该目录没有被清除，用户可以手动清除。
6. 当 Export 运行完成后（成功或失败），FE 发生重启或切主，则 SHOW EXPORT 展示的作业的部分信息会丢失，无法查看。
7. Export 作业只会导出 Base 表的数据，不会导出 Rollup Index 的数据。
8. Export 作业会扫描数据，占用 IO 资源，可能会影响系统的查询延迟

4.2.2 查询结果导出

SELECT INTO OUTFILE 语句可以将查询结果导出到文件中。目前支持通过 Broker 进程, 通过 S3 协议, 或直接通过 HDFS 协议，导出到远端存储，如 HDFS，S3，BOS，COS（腾讯云）上。

4.2.2.1 语法

语法如下

query_stmt
INTO OUTFILE "file_path"
[format_as]
[properties]

• file_path

  file_path 指向文件存储的路径以及文件前缀。如 hdfs://path/to/my_file_。

  最终的文件名将由 my_file_，文件序号以及文件格式后缀组成。其中文件序号由0开始，数量为文件被分割的数量。如：

  my_file_abcdefg_0.csv
  my_file_abcdefg_1.csv
  my_file_abcdegf_2.csv
  

• [format_as]

  FORMAT AS CSV
  

  指定导出格式。默认为 CSV。

• [properties]

  指定相关属性。目前支持通过 Broker 进程, 或通过 S3 协议进行导出。

  Broker 相关属性需加前缀 broker.。具体参阅Broker 文档。

  HDFS 相关属性需加前缀 hdfs. 其中 hdfs.fs.defaultFS 用于填写 namenode 地址和端口。属于必填项。

  S3 协议则直接执行 S3 协议配置即可。

  示例：

  ("broker.prop_key" = "broker.prop_val", ...)
  or
  ("hdfs.fs.defaultFS" = "xxx", "hdfs.hdfs_user" = "xxx")
  or 
  ("AWS_ENDPOINT" = "xxx", ...)
  

  其他属性：

  ("key1" = "val1", "key2" = "val2", ...)
  

  目前支持以下属性：

• column_separator：列分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \t。
• line_delimiter：行分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \n。
• max_file_size：单个文件的最大大小。默认为 1GB。取值范围在 5MB 到 2GB 之间。超过这个大小的文件将会被切分。
• schema：PARQUET 文件schema信息。仅对 PARQUET 格式适用。导出文件格式为PARQUET时，必须指定schema。

4.2.2.2 并发导出

1. 并发导出的条件 默认情况下，查询结果集的导出是非并发的，也就是单点导出。如果用户希望查询结果集可以并发导出，需要满足以下条件：

1. session variable 'enable_parallel_outfile' 开启并发导出：

   set enable_parallel_outfile = true;
   

2. 导出方式为S3 , 或者HDFS，而不是使用broker
3. 查询可以满足并发导出的需求，比如顶层不包含sort等单点节点。（后面会举例说明，哪种属于不可并发导出结果集的查询） 满足以上三个条件，就能触发并发导出查询结果集了。并发度 = be_instacne_num * parallel_fragment_exec_instance_num

2. 验证结果集被并发导出。用户通过 session 变量设置开启并发导出后，如果想验证当前查询是否能进行并发导出，则可以通过下面这个方法。

   explain select xxx from xxx where xxx  into outfile "s3://xxx" format as csv properties ("AWS_ENDPOINT" = "xxx", ...);
   

   对查询进行explain后，Doris会返回该查询的规划，如果发现RESULT FILE SINK出现在PLAN FRAGMENT 1中，就说明导出并发开启成功了。如果RESULT FILE SINK出现在PLAN FRAGMENT 0中，则说明当前查询不能进行并发导出（当前查询不同时满足并发导出的三个条件）。

   

4.2.2.3 使用示例

1. 示例一：使用broker方式，将简单查询结果导出

   SELECT * FROM example_site_visit
   INTO OUTFILE "hdfs://hadoop1:8020/doris-out/broker_a_"
   FORMAT AS CSV
   PROPERTIES
   (
       "broker.name" = "broker_name",
       "column_separator" = ",",
       "line_delimiter" = "\n",
       "max_file_size" = "100MB"
   );
   

   最终生成文件如如果不大于 100MB，则为：result_0.csv。如果大于100MB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

2. 示例二：使用broker方式，指定导出格式为 PARQUET

   SELECT city, age FROM example_site_visit
   INTO OUTFILE "hdfs://hadoop1:8020/doris-out/broker_b_"
   FORMAT AS PARQUET
   PROPERTIES
   (
   "broker.name" = "broker_name",
   "schema"="required,byte_array,city;required,int32,age"
   );
   

   查询结果导出到parquet文件需要明确指定schema。

3. 示例三：使用 HDFS 方式导出

   SELECT * FROM example_site_visit
   INTO OUTFILE "hdfs://doris-out/hdfs_"
   FORMAT AS CSV
   PROPERTIES
   (
       "hdfs.fs.defaultFS" = "hdfs://hadoop1:8020",
   "hdfs.hdfs_user" = "atguigu",
   "column_separator" = ","
   );
   

   最终生成文件如如果不大于 100MB，则为：result_0.csv。

   如果大于 100MB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

4. 示例四：使用HDFS方式导出，开启并发导出

   set enable_parallel_outfile = true;
   EXPLAIN SELECT * FROM example_site_visit
   INTO OUTFILE "hdfs://doris-out/hdfs_"
   FORMAT AS CSV
   PROPERTIES
   (
       "hdfs.fs.defaultFS" = "hdfs://hadoop1:8020",
   "hdfs.hdfs_user" = "atguigu",
   "column_separator" = ","
   );
   

5. 其他用法：

• 不存在的path会自动创建
• access.key/secret.key/endpoint需要和cos的同学确认。尤其是endpoint的值，不需要填写bucket_name。

1. 将CTE语句的查询结果导出到文件 hdfs://path/to/result.txt。默认导出格式为 CSV。使用my_broker并设置HDFS高可用信息。使用默认的行列分隔符。

   WITH
   x1 AS
   (SELECT k1, k2 FROM tbl1),
   x2 AS
   (SELECT k3 FROM tbl2)
   SELEC k1 FROM x1 UNION SELECT k3 FROM x2
   INTO OUTFILE "hdfs://path/to/result_"
   PROPERTIES
   (
       "broker.name" = "my_broker",
       "broker.username"="user",
       "broker.password"="passwd",
       "broker.dfs.nameservices" = "my_ha",
       "broker.dfs.ha.namenodes.my_ha" = "my_namenode1, my_namenode2",
       "broker.dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode1" = "nn1_host:rpc_port",
       "broker.dfs.namenode.rpc-address.my_ha.my_namenode2" = "nn2_host:rpc_port",
       "broker.dfs.client.failover.proxy.provider" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
   );
   

   最终生成文件如如果不大于1GB，则为：result_0.csv。

   如果大于 1GB，则可能为 result_0.csv, result_1.csv, ...。

2. 将UNION 语句的查询结果导出到文件bos://bucket/result.txt。指定导出格式为 PARQUET。使用my_broker并设置HDFS高可用信息。PARQUET 格式无需指定列分割符。

   导出完成后，生成一个标识文件。

   SELECT k1 FROM tbl1 UNION SELECT k2 FROM tbl1
   INTO OUTFILE "bos://bucket/result_"
   FORMAT AS PARQUET
   PROPERTIES
   (
       "broker.name" = "my_broker",
       "broker.bos_endpoint" = "http://bj.bcebos.com",
       "broker.bos_accesskey" = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
       "broker.bos_secret_accesskey" = "yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy",
       "schema"="required,int32,k1;required,byte_array,k2"
   );
   

3. 将 select 语句的查询结果导出到文件 cos://${bucket_name}/path/result.txt。指定导出格式为csv。

   导出完成后，生成一个标识文件。

   select k1,k2,v1 from tbl1 limit 100000
   into outfile "s3a://my_bucket/export/my_file_"
   FORMAT AS CSV
   PROPERTIES
   (
       "broker.name" = "hdfs_broker",
       "broker.fs.s3a.access.key" = "xxx",
       "broker.fs.s3a.secret.key" = "xxxx",
       "broker.fs.s3a.endpoint" = "https://cos.xxxxxx.myqcloud.com/",
       "column_separator" = ",",
       "line_delimiter" = "\n",
       "max_file_size" = "1024MB",
       "success_file_name" = "SUCCESS"
   )
   

   最终生成文件如如果不大于1GB，则为：my_file_0.csv。

   如果大于1GB，则可能为 my_file_0.csv, result_1.csv, ...。

   在cos上验证

4. 使用 s3 协议导出到 bos，并且并发导出开启。

   set enable_parallel_outfile = true;
   select k1 from tb1 limit 1000
   into outfile "s3://my_bucket/export/my_file_"
   format as csv
   properties
   (
       "AWS_ENDPOINT" = "http://s3.bd.bcebos.com",
       "AWS_ACCESS_KEY" = "xxxx",
       "AWS_SECRET_KEY" = "xxx",
       "AWS_REGION" = "bd"
   )
   

   最终生成的文件前缀为 my_file_{fragment_instance_id}_。

5. 使用 s3 协议导出到 bos，并且并发导出 session 变量开启。

   注意：但由于查询语句带了一个顶层的排序节点，所以这个查询即使开启并发导出的 session 变量，也是无法并发导出的。

   set enable_parallel_outfile = true;
   select k1 from tb1 order by k1 limit 1000
   into outfile "s3://my_bucket/export/my_file_"
   format as csv
   properties
   (
       "AWS_ENDPOINT" = "http://s3.bd.bcebos.com",
       "AWS_ACCESS_KEY" = "xxxx",
       "AWS_SECRET_KEY" = "xxx",
       "AWS_REGION" = "bd"
   )