引言

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

性能优化技巧

1. 合理设置 Bucket 数

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

实践示例

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

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

2. 预聚合

预聚合可以显著提高查询性能，特别是在需要频繁进行聚合操作的场景中。

实践示例

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

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

3. 索引优化

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

Bitmap 索引

适用于基数较小的列，如性别、状态等。

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

Bloom Filter 索引

适用于需要快速过滤大量数据的场景。

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

4. 缓存机制

利用 Doris 的缓存机制可以减少磁盘 I/O，提高查询速度。

实践示例

开启查询缓存：

SET enable_query_cache = true;

5. 分区策略

合理的分区策略可以显著提高查询性能。Doris 支持范围分区和列表分区。

范围分区

适用于按时间范围划分数据的场景。

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

列表分区

适用于按特定值划分数据的场景。

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

高级查询优化

1. 子查询优化

子查询在某些情况下会导致性能下降。通过改写查询语句，可以显著提高查询性能。

实践示例

假设我们需要查询每个用户的最近一次购买记录。

原始查询：

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

优化后的查询：

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

2. 索引覆盖

索引覆盖是指查询的所有列都在索引中，这样可以避免回表查询，提高查询性能。

实践示例

假设我们有一个用户表 users，经常需要查询用户的姓名和年龄。

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

3. 并行查询

Doris 支持并行查询，通过增加并行度可以显著提高查询性能。

实践示例

增加并行度：

SET parallel_exec_instance_num = 10;

数据建模最佳实践

1. 数据模型选择

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

Aggregate Key 模型

适用于需要对某个维度进行聚合计算的场景。

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

Unique Key 模型

适用于需要唯一键值的场景。

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

Duplicate Key 模型

适用于需要保留所有记录的场景。

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

2. 数据清洗与预处理

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

实践示例

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

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

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

3. 数据生命周期管理

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

实践示例

假设我们需要定期删除一年前的数据。

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

常见问题及解决方案

1. 数据导入失败

问题描述：数据导入过程中遇到错误，提示“Load failed”。

解决方案：

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

SHOW LOAD WHERE Label = 'load_label_1';

2. 查询性能低下

问题描述：查询响应时间过长。

解决方案：

• 分析查询计划，找出性能瓶颈。
• 优化索引和分区策略。
• 调整 Doris 的配置参数，如 max_memory_limit 和 num_nodes_per_scan。

EXPLAIN SELECT * FROM large_table WHERE k1 > 1000;

3. 集群扩容

问题描述：随着数据量的增长，现有集群无法满足需求。

解决方案：

• 添加新的 BE 节点。
• 调整 Bucket 数和分区策略，重新平衡数据分布。

# 添加新节点
./bin/add_backend.sh <new_be_host>:<be_port>

4. 数据一致性问题

问题描述：数据更新后，查询结果不一致。

解决方案：

• 使用分布式事务确保数据的一致性。
• 调整事务隔离级别，确保事务的正确性。

BEGIN;
INSERT INTO example_table VALUES (4, 'David', 30, '2023-04-01');
UPDATE example_table SET age = 31 WHERE id = 4;
COMMIT;

5. 内存不足

问题描述：系统运行过程中出现内存不足的问题。

解决方案：

• 增加节点的内存配置。
• 优化查询语句，减少内存占用。
• 调整 Doris 的内存相关配置参数，如 max_memory_limit。

# 修改配置文件 be.conf
max_memory_limit = 32GB

结论

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