doris 数据库优化

文章目录

• • 存储
  • 索引
  • MPP
  • 算子优化
  • 向量化执行引擎
  • 数据模型
  • 导入
  • 事务
  • 标准sql
  • 高并发
  • 资源隔离

存储

列示存储

• 数据按列连续存储，按需读取
• 多种编码方式和自适应编码
• 在编码基础上基于Lz4算法进行压缩
• 1:8数据压缩比

存储编码方式

文件格式

多副本存储，自动数据迁移、副本均衡

索引

自动写入的智能索引

• 前缀稀疏索引：快速定位起始行
  
• Min Max 索引：等值/范围查询快速过滤

用户自主选择的二级索引

• Bloom Filter 索引：高基数上实现等值查询
  
• 倒排索引：基于Bitmap位图快速精确查询

MPP

基于MPP的火山模型

利用多节点间并行数据处理
节点内并行执行，充分利用多CPU资源

算子优化

自适应的两阶段聚合算子，避免阻塞等待。

大量优化Join算子，以Runtime Filter为例

• 为连接列生成过滤结构并下推，减少需要传输和对比的数据量。
• 实现了In/Min Max/Bloom Filter等Filter类型，根据不同场景选择。
• 节点自动穿透，将Filter穿透下推到最底层扫描节点。
  *

向量化执行引擎

向量化：一次对一组值进行运算的过程

充分提升CPU执行效率

进一步利用CPU SIMD指令加速计算效率

规则优化RBO

常量折叠:

• 基于常量计算，利于分区分桶裁剪以数据过滤。

子查询改写：

• 将子查询改写成Join，利用Join优化来提升查询效率。

谓词下推：

• 谓词下推至存储引擎，利用索引进行数据过滤。

代价优化CBO

Join Reorder

• 自动调整Join顺序，降低中间数据集大小。

Colocation Join

• 利用数据分布情况在本地完成join，避免数据Shuffle。

Bucket Join
智能判断关联条件和数据分布关系，减少Shuffle数据量。

数据模型

建表

• 定义 Key 维度列和 Value 指标列
• 选择数据模型：Agg /Uniq /Dup
• 选择数据分布方式： Partition 分区和 Bucket 分桶
• 指定副本数量和存储介质

模型

• Unique Key主键唯一模型，Key唯一、不聚合，实现精准去重和行级别数据更新；
• Aggregate聚合模型：相同key列其Value列合并(SUM,MIN,MAX,REPLACE)，通过提前聚合显著提升查询性能
• Duplicate Key明细模型，不提前聚合、实现快速排序
• 同时支持星型模型/雪花模型/宽表模型

导入

Broker Load

HDFS或所有支持S3协议的对象存储。

Stream Load

通过 HTTP 协议导入本地文件或数据流中的数据。

Routine Load

生成例行作业，直接订阅Kafka消息队列中的数据。

Binlog Load *

增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC。

Flink Connector

在Flink中注册数据源，实现对Doris数据的读写。

Spark Load

通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理。

Insert Into

库内数据ETL转换或ODBC外表数据导入。

事务

多版本机制解决读写冲突,写入带版本、查询带版本

两阶段导入保证多表原子生效

• 支持并行导入
• 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效

标准sql

• 单表聚合、排序、过滤
• 多表关联、子查询
• 复杂SQL、窗口函数、GroupingSet等高级语法
• UDF、UDAF

• 修改密码
  SET PASSWORD FOR ‘root’ = PASSWORd(‘123456’);

高并发

通过分区分桶裁剪，减少查询对系统资源消耗

支持SQL/PartitionCache，降低重复查询对资源的消耗

资源隔离

同时支持节点和查询级别的资源划分
一套集群同时支持在线离线查询，解决资源抢占问题
多用户对集群资源更合理的划分

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