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五、Doris数据分布

Posted on 2021-09-05 17:44  天戈朱  阅读(1248)  评论(0编辑  收藏  举报

在 Doris 中,数据都以表(Table)的形式进行逻辑上的描述

名词解释

  • 数据分布:数据分布是将数据划分为子集, 按一定规则, 均衡地分布在不同节点上,以期最大限度地利用集群的并发性能
  • 短查询:short-scan query,指扫描数据量不大,单机就能完成扫描的查询
  • 长查询:long-scan query,指扫描数据量大,多机并行扫描能显著提升性能的查询

数据分布概览 


 常见的四种数据分布方式有:(a) Round-Robin、(b) Range、(c) List和(d) Hash (DeWitt and Gray, 1992)。如下图所示:

  •  

 

 其中:

  • Round-Robin: 以轮转的方式把数据逐个放置在相邻节点上。
  • Range: 按区间进行数据分布,图中区间[1-3],[4-6]分别对应不同Range。
  • List: 直接基于离散的各个取值做数据分布,性别、省份等数据就满足这种离散的特性。每个离散值会映射到一个节点上,不同的多个取值可能也会映射到相同节点上。
  • Hash: 按哈希函数把数据映射到不同节点上。

为了更灵活地划分数据,现代分布式数据库除了单独采用上述四种数据分布方式之外,也会视情况采用组合数据分布。常见的组合方式有Hash-Hash、Range-Hash、Hash-List。

 

分区(Partition)与分桶(Bucket) 


 

在 Doris 的存储引擎规则:

  • 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
  • Partition 可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除,都可以或仅能针对一个 Partition 进行。

  • Tablet直接的数据是没有交集的,独立存储的。Tablet也是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。

 

DorisDB数据分布 


 DorisDB使用先分区后分桶的方式, 可灵活地支持支持二种分布方式:

  • Hash分布:  不采用分区方式, 整个table作为一个分区, 指定分桶的数量.
  • Range-Hash的组合数据分布: 即指定分区数量, 指定每个分区的分桶数量.

采用Hash分布的建表语句:

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采用Range-Hash组合分布的建表语句 

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DorisDB中Range分布,被称之为分区,用于分布的列也被称之为分区列,上图中的event_day就是分区列。Hash分布,则被称之为分桶用于分布的列也被称之为分桶列,如上图中分桶列都是site_id. 

Range分区可动态添加和删减,上图中如果新来了隶属于新月份的数据,就可以添加新分区。Hash分桶一旦确定,分桶数也就随之固定,不能再进行调整。

 

 

 分区列如何选择


分区的主要作用是将整个分区作为管理单位, 选择存储策略, 比如副本数, 冷热策略和存储介质等等。

  • 大多数情况下,近期的数据被查询的可能性更大。将最近的数据放在一个分区之内,这样可以通过DorisDB的分区裁剪功能,最大限度地减少扫描数据量,从而提高查询性能
  • 同时,DorisDB支持在一个集群内使用多种存储介质(SATA/SSD)。用户可以将最新数据所在的分区放在SSD上,利用SSD的随机读写性能来提高查询性能。而老的数据可以放在SATA盘上,以节省数据存储的成本。
  • 在实际应用中,用户一般选取时间列作为分区键,具体划分的粒度视数据量而定,单个分区原始数据量建议维持在100G以内。

 

分桶列如何选择


DorisDB采用Hash算法作为分桶算法

  • 同一分区内, 分桶键的哈希值相同的数据形成(Tablet)子表, 子表多副本冗余存储,
  • 子表副本在物理上由一个单独的本地存储引擎管理, 数据导入和查询最终都下沉到所涉及的子表副本上, 同时子表也是数据均衡和恢复的基本单位.

上图中,site_access采用site_id作为分桶键, 这里选用site_id字段作为分桶键的原因在于,针对site_access表的查询请求,基本上都以站点作为查询过滤条件。采用site_id作为分桶键,可以在查询时裁剪掉大量无关分桶。

如下图中的查询,可以裁剪掉10个bucket中的9个,只需要扫描site_access表的1/10的数据。

  •  

但是存在这样一种情况,假设site_id分布十分不均匀,大量的访问数据是关于少数网站的(幂律分布, 二八规则)。如果用户依然采用上述分桶方式,数据分布会出现严重的数据倾斜, 导致系统局部的性能瓶颈。这个时候,用户需要适当调整分桶的字段,以将数据打散,避免性能问题。如下图5中,可以采用site_id、city_code组合作为分桶键,将数据划分得更加均匀。 

  •  

上面两种模式的选取是建表过程中经常需要面对的问题,采用site_id的分桶方式对于短查询十分有利,能够减少节点之间的数据交换,提供集群整体性能;采用site_id、city_code组合做分桶键的模式对于长查询有利,能够利用分布式集群的整体并发性能,提高吞吐。用户在实际使用中,可以依据自身的业务特点进行相应模式的选择。

 

分桶数如何确定


在DorisDB系统中,分桶是实际物理文件组织的单元。数据在写入磁盘后,就会涉及磁盘文件的管理。一般而言,我们不建议分桶数据过大或过小,尽量适中会比较妥当。

  • 根据经验而言,一般每个分桶的数据不建议超过10G,此处的10G指代的是原始数据。考虑到压缩比,压缩后磁盘上每个分桶数据文件大小在4~5G左右。这种模式在多数情况下足以满足业务需求。
  • 建议用户根据集群规模的变化,建表时调整分桶的数量。集群规模变化,主要指节点数目的变化。假设现有100G原始数据,依照上述标准,可以建10个分桶。但是如果用户有20台机器,那么可以缩小每个分桶的数据量,加大分桶数。

 

最佳实践


对于DorisDB而言,分区和分桶的选择是非常关键的。在建表时选择好的分区分桶列,可以有效提高集群整体性能。当然,在使用过程中,也需考虑业务情况,根据业务情况进行调整。以下是针对特殊应用场景下,对分区和分桶选择的一些建议:

  • 数据倾斜:业务方如果确定数据有很大程度的倾斜,那么建议采用多列组合的方式进行数据分桶,而不是只单独采用倾斜度大的列做分桶。
  • 高并发:分区和分桶应该尽量覆盖查询语句所带的条件,这样可以有效减少扫描数据,提高并发。
  • 高吞吐:尽量把数据打散,让集群以更高的并发扫描数据,完成相应计算。

 

动态分区管理


  在很多实际应用场景中,数据的时效性很重要,需要为新达到数据创建新分区, 删除过期. DorisDB的动态分区机制可以实现分区rollover:  对分区实现进行生命周期管理(TTL),自动增删分区,减少用户的使用心智负担。

创建支持动态分区的表

 

图中建表语句中通过指定PEROPERTIES来完成动态分区策略的配置。配置项可以描述如下: 

  • dynamic_partition.enable : 是否开启动态分区特性,可指定为 TRUE 或 FALSE。如果不填写,默认为 TRUE。
  • dynamic_partition.time_unit : 动态分区调度的粒度,可指定为 DAY/WEEK/MONTH
  • dynamic_partition.start: 动态分区的开始时间。以当天为基准,超过该时间范围的分区将会被删除。如果不填写,则默认为Integer.MIN_VALUE 即 -2147483648
    • 指定为 DAY,分区名后缀需为yyyyMMdd,例如20200325。上图 就是一个按天分区的例子,分区名的后缀满足yyyyMMdd
    • 指定为 WEEK 时,分区名后缀需为yyyy_ww,例如2020_13代表2020年第13周
    • 指定为 MONTH 时,动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMM,例如 202003
  • dynamic_partition.end: 动态分区的结束时间。 以当天为基准,会提前创建N个单位的分区范围
  • dynamic_partition.prefix: 动态创建的分区名前缀
  • dynamic_partition.buckets: 动态创建的分区所对应的分桶数量

上图中创建了一张表,并同步开启动态分区特性。图中分区的区间为当前时间的前后3天,总共6天。假设当前时间为2020-03-25为例,在每次调度时,会删除分区上界小于 2020-03-22 的分区,同时在调度时会创建今后3天的分区。调度完成之后,新的分区会是下列列表

  •  

调度的时机依赖于FE的配置,FE的常驻线程会根据 dynamic_partition_enable dynamic_partition_check_interval_seconds 两个参数来控制。每次调度时,读取动态分区表的属性,以此判断是否增加/删除分区。  

 

语法:


1、查看表当前的分区:动态分区表运行过程中,会不断地自动增减分区,可以通过下列命令查看当前的分区情况

  • SHOW PARTITIONS FROM site_access;

2、修改表的分区属性:态分区的属性可以修改,例如需要起/停动态分区的功能,可以通过ALTER TABLE来完成。

  • ALTER TABLE site_access SET("dynamic_partition.enable"="false");
  • 注意:依照相同语句,也可以相应的修改其他属性。

 

批量创建和修改分区


该功能在1.16版本中添加

1、建表时批量创建日期分区:用户可以通过给出一个START值、一个END值以及一个定义分区增量值的EVERY子句批量产生分区。其中START值将被包括在内而END值将排除在外。

这样DorisDB便会自动创建如下等价的分区

当前分区键仅支持日期类型整数类型,分区类型需要与EVERY里的表达式匹配。

当分区键为日期类型的时候需要指定INTERVAL关键字来表示日期间隔,目前日期仅支持day、week、month、year,分区的命名规则同动态分区一样。

 

2、建表时批量创建数字分区

当分区键为整数类型时直接使用数字进行分区,注意分区值需要使用引号引用,而EVERY则不用引号,如下

上面的语句将产生如下分区:

 

3、建表后批量创建分区

与建表时批量创建分区类似,DorisDB也支持通过ALTER语句批量创建分区。通过指定ADD PARITIONS关键字,配合START和END以及EVERY的值来创建分区。

 

小结: 


 1、Table: 在 Doris 中,数据都以表(Table)的形式进行逻辑上的描述

2、DorisDB的数据分布:使用先分区后分桶

  • 分区:主要作用是将整个分区作为管理单位, 选择存储策略, 比如副本数, 冷热策略和存储介质。仅支持日期类型和整数类型。可动态调整
  • 分桶:分桶是实际物理文件组织的单元。主要作用让数据均匀分布,防止出现数据热点。 不可动态调整。同一分区内, 分桶键的哈希值相同的数据形成(Tablet)子表。

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

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4、RANGE分区(partition): RANGE分区用于将数据划分成不同区间, 逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。 业务上,多数用户会选择采用按时间进行partition, 让时间进行partition有以下好处:

  • 可区分冷热数据
  • 可用上DorisDB分级存储(SSD + SATA)的功能
  • 按分区删除数据时,更加迅速

5、HASH分桶(bucket): 根据hash值将数据划分成不同的bucket

  • 建议采用区分度大的列做分桶, 避免出现数据倾斜
  • 为方便数据恢复, 建议单个bucket的size不要太大, 保持在10GB左右, 所以建表或增加partition时请合理考虑buckets数目, 其中不同partition可指定不同的buckets数。
  • random分桶的方式不建议采用,建表时请指定明确的hash分桶列。

 

参考资料