基础概念

Tablet 和 Partition

在Doris的存储引擎中，用户数据被水平划分为若干个数据分片（Tablet，也叫数据分桶）。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。

多个Tablet在逻辑上归属于不同的分区（Partition）。一个Tablet只属于一个Partition。而一个Partition包含若干个Tablet。Tablet是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。

若干个Partition组成一个表。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。

下面用一个建表操作说明数据划分：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_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"
);

通过Range date来分Partition，通过Hash user_id 来分了Buckets

分区和分桶

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。

下面我们来分别介绍下分区和分桶。

分区

1. Partition

• Partition 列可以指定一列或多列，分区列必须为 KEY 列。多列分区的使用方式在后面 多列分区 小结介绍。
• 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。
• 创建分区时不可添加范围重叠的分区。

1.1 Range分区

分区列通常为时间列，方便管理新旧数据

Partition 支持通过 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。同时，也支持通过 VALUES [...) 指定上下界，生成一个左闭右开的区间

示例：

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")
)

这样的建表语句后，会生成3个分区

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

当我们增加一个分区 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)

然后再删除分区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)

可以看到新增分区，分区的下界会紧接着上一个分区的上界，而删除分区不会改变已存在的分区的范围。当出现空洞时，空洞范围内的数据是无法导入的。

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

示例：

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")
)

也可以支持多列分区：

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"))
)

1. Bucket

• 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。

• 分桶列可以是多列，Aggregate 和 Unique 模型必须为 Key 列，Duplicate 模型可以是 key 列和 value 列。分桶列可以和 Partition 列相同或不同。

• 分桶列的选择，是在 查询吞吐 和 查询并发 之间的一种权衡：

• 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

• 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。

• 分桶的数量理论上没有上限

1. Partition 和 Bucket 的数量和数据量的建议。

• 一个表的 Tablet 总数量等于 (Partition num * Bucket num)。
• 一个表的 Tablet 数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。
• 单个 Tablet 的数据量理论上没有上下界，但建议在 1G - 10G 的范围内。如果单个 Tablet 数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加 Schema Change 或者 Rollup 操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是 Tablet）。
• 当 Tablet 的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。
  在建表时，每个分区的 Bucket 数量统一指定。但是在动态增加分区时（ADD PARTITION），可以单独指定新分区的 Bucket 数量。可以利用这个功能方便的应对数据缩小或膨胀。
• 一个 Partition 的 Bucket 数量一旦指定，不可更改。所以在确定 Bucket 数量时，需要预先考虑集群扩容的情况。比如当前只有 3 台 host，每台 host 有 1 块盘。如果 Bucket 的数量只设置为 3 或更小，那么后期即使再增加机器，也不能提高并发度。
• 举一些例子：假设在有10台BE，每台BE一块磁盘的情况下。如果一个表总大小为 500MB，则可以考虑4-8个分片。5GB：8-16个分片。50GB：32个分片。500GB：建议分区，每个分区大小在 50GB 左右，每个分区16-32个分片。5TB：建议分区，每个分区大小在 50GB 左右，每个分区16-32个分片。
  注：表的数据量可以通过 SHOW DATA 命令查看，结果除以副本数，即表的数据量

复合分区与单分区

复合分区

• 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。

以下场景推荐使用复合分区

• 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。
• 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。
• 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。

书山有路勤为径，学海无涯苦作舟