Doris性能优化技巧与实践 ↗

大数据技能圈 2024-07-14

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Apache Doris 是一个高性能的分析型数据库，适用于大数据实时分析场景。尽管 Doris 以其出色的性能而闻名，但在某些情况下，通过一些优化技巧可以进一步发挥其潜力。本文将介绍一些常见的性能优化方法，并提供详细的代码案例。

了解你的查询

性能优化的第一步是了解你的查询。使用 EXPLAIN
语句来查看查询的执行计划。

EXPLAIN SELECT * FROM your_table;

索引优化

确保你的表上有适当的索引以加速查询。Doris 支持多种索引类型，包括前缀索引、bitmap 索引等。

2.1

创建前缀索引

CREATE INDEX prefix_index ON your_table (column1, column2);

2.2

创建 bitmap 索引

CREATE INDEX bitmap_index ON your_table (column1) USING BITMAP;

这或许是一个对你有用的开源项目，data-warehouse-learning 项目是一套基于 MySQL + Kafka + Hadoop + Hive + Dolphinscheduler + Doris + Seatunnel + Paimon + Hudi + Iceberg + Flink + Dinky + DataRT + SuperSet 实现的实时离线数仓（数据湖）系统，以大家最熟悉的电商业务为切入点，详细讲述并实现了数据产生、同步、数据建模、数仓（数据湖）建设、数据服务、BI报表展示等数据全链路处理流程。
https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning
https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning
项目演示：

物化视图

物化视图可以预先计算并存储查询结果，从而加快复杂查询的速度

3.1

创建物化视图

CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary
AS SELECT date, product_id, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM sales
GROUP BY date, product_id;

分区优化

合理使用分区可以提高查询性能，尤其是在处理大型表时。

4.1

创建分区表

CREATE TABLE sales (
    date DATE,
    product_id INT,
    quantity INT,
    price DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY RANGE (date) (
    PARTITION p202401 VALUES LESS THAN ('2024-02-01'),
    PARTITION p202402 VALUES LESS THAN ('2024-03-01')
    -- 其他分区...
);

数据倾斜处理

数据倾斜是影响性能的一个常见问题。使用 SHOW DATA SKEW
命令来识别和处理数据倾斜。

SHOW DATA SKEW ON your_table

5.1

分析数据倾斜结果

执行 SHOW DATA SKEW
命令后，你将得到一个数据倾斜的报告，通常包括以下信息：

表名
各列的数据量
各分区的数据量
数据倾斜的级别（如轻度、中度、严重）

5.2

处理数据倾斜的策略

1）重新分区：如果数据倾斜是由于分区键的选择不当导致的，可以考虑重新设计分区键，使得数据更均匀地分布。

-- 删除旧分区 
ALTER TABLE your_table DROP PARTITION p202401;  
-- 创建新分区 
ALTER TABLE your_table ADD PARTITION p202401 VALUES LESS THAN ('2024-02-01');

2）调整数据分布：如果数据倾斜是由于某些键值的基数过大，可以考虑对这些键值进行散列或使用随机前缀。

使用随机分布键：在创建表时，可以使用随机分布键来避免数据倾斜。

CREATE TABLE your_table (  id INT,  value VARCHAR(255) ) DISTRIBUTED BY RANDOMLY;

调整副本数量：在某些情况下，增加副本数量可以帮助减轻数据倾斜的影响。

3）数据重分布：使用 ALTER TABLE REORGANIZE 命令重新分布数据到不同的分区。

ALTER TABLE your_table REORGANIZE PARTITION p202401;

4）使用物化视图：如果查询模式固定，可以使用物化视图来预先计算和存储查询结果，从而避免在原始数据上执行复杂查询。

5）优化查询：根据数据倾斜的具体情况，优化查询语句，例如通过调整 JOIN 顺序或使用子查询来减少数据倾斜的影响。

6）硬件调整：如果数据倾斜是由于某些节点的硬件性能较低导致的，可以考虑增加这些节点的资源或重新平衡集群资源。

7）使用数据采样：在设计表结构和索引之前，使用数据采样来分析数据分布，以便更好地规划分区和索引。

资源管理

Doris 允许你通过资源标签来管理资源使用，确保关键查询获得足够的资源。

SET [resource_group_name] = 'your_resource_tag';

批量操作

批量插入和更新操作通常比单个操作更高效。

INSERT INTO your_table VALUES
(1, 'product1', 100),
(2, 'product2', 200);
-- 更多数据...

选择合适的数据模型

Doris 支持不同的数据模型，如 Unique Key、Duplicate Key 等。选择适合你数据和查询模式的模型。

8.1

创建 Unique Key 表

CREATE TABLE unique_key_table (
    id INT,
    product_name VARCHAR(50),
    price DECIMAL(10, 2)
)
UNIQUE KEY(id);

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