Doris (HOLAP)，实时数据仓库的王者。

╰半橙微兮° 2023-01-21 14:30 39阅读 0赞

前文：

Uniq 模型拳打KUDU、HUDI，Aggregate 模型脚踢Kylin、ClickHouse，Duplicate 模型跟Hive 势不两立。Doris+Flink将会是实时数据仓库的重要基石。

**目录**

一、架构及优缺点

二、建模

三、查询

3.1 常用命令

四、实时数据仓库

五、真实需求

六、相关心得

1、Agg模型的缺点：

2、优化

3、导入BUG

4、应用场景心得

5、性能

6、相关推荐

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# 一、架构及优缺点 #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4NzA3NA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

优缺点明显，使用一个新的技术，就得知道他的局限性，没错，指标列排序过滤慢得离谱。

# 二、建模 #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4NzA3NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

必须清楚需求和模型的关系！划清维度表(筛选条件/获取属性)和事实表(出指标)。

# 三、查询 #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4NzA3NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

##  3.1 常用命令 ##

-- 常用命令
    
    -- 性能调优
    -- 设置比并发数 每个 BE 节点上执行实例的个数
    set parallel_fragment_exec_instance_num = 5;
    -- 数据包扫描行数
    set batch_size = 4096; 
    -- 设置为20G，只针对当前session 有效，默认值为2G
    set exec_mem_limit=21474836480; 
    -- 开启缓存
    set enable_sql_cache = true; 
    set enable_partition_cache=true;
    -- 聚合节点数,针对场景适用
    set parallel_exchange_instance_num = -1;
    
    -- 查询资源
    -- 查询BE
    SHOW BACKENDS;
    -- 查询BROKER
    SHOW BROKER;
    -- 查询资源
    SHOW RESOURCES;
    -- 查询导入
    show load;
    -- 查询构建物化视图
    SHOW ALTER TABLE ROLLUP FROM dw;
    -- 取消构建物化视图
    cancel alter table rollup from dw.dwa_tg_sku_1d_detail_w (134548);
    -- 查询分区
    show partitions from  dwa_tg_sku_1d_detail_w;
    -- 查询数据分布
    show data from dw.dwa_tg_sku_1d_detail_w;
    -- 查询物化视图
    desc dwa_tg_sku_1d_detail_w all;
    -- 查询计划
    show query profile "/";
    -- 查询变量
    show variables like '%exec_mem_limit%';
    
    -- 构建bitmap索引
    CREATE INDEX zone_index ON xxx(zone) USING BITMAP COMMENT'balabala';
    -- 构建
    create materialized view products_summary as 
    -- 修改配置
    ALTER TABLE dw.dwa_tg_sku_1d_detail_w_detail set ("colocate_with" = "products_id");
    
    -- 建表及导入
    CREATE TABLE dw.xxx(
      `dctime` date,
      `domain` int,
      `products_id` bigint,
      `sku` varchar(500)
      `record_cnt` int )
    ENGINE=olap
    DUPLICATE KEY(
    dctime,
    domain,
    products_id
    )
    PARTITION BY RANGE (`dctime`) (
    PARTITION p20210401 VALUES LESS THAN ("20210402"),
    PARTITION p20210401 VALUES LESS THAN ("20210403")
    )
    DISTRIBUTED BY HASH (products_id)
    PROPERTIES (
        "replication_num" = "2",
    	"dynamic_partition.enable" = "true",
    	"dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
    	"dynamic_partition.end" = "3",
    	"dynamic_partition.prefix" = "p",
    	"dynamic_partition.buckets" = "6",
    	"colocate_with" = "products_id"
    );
    
    LOAD LABEL dw.xxyyzz
    (
        DATA FROM TABLE xx_hive_ex
        INTO TABLE xx
        SET
    	(   
    	dctime=cast(dctime as date)
    	)
    	WHERE(
    	dctime BETWEEN '2021-04-21' AND '2021-04-30'
    	)
    )
    WITH RESOURCE 'my_spark'
    (
    "spark.executor.cores" = "4",
    "spark.dynamicAllocation.maxExecutors" = "4",
    "spark.executor.memory" = "16g",
    "spark.yarn.executor.memoryOverhead" = "32368",
    "spark.network.timeout" = "1200000"
    )
    PROPERTIES
    (
    "timeout" = "28800"
    ,"exec_mem_limit"="64424509440"
    );
    
    -- 构建rollup
    create materialized view r1 as
    SELECT dctime 
    	   ,domain 
           ,products_id 
           ,SUM(pv) pv 
           ,HLL_UNION(hll_hash(A))    --HLL_UNION  
           ,bitmap_union(to_bitmap(B)) --BITMAP_UNION
    FROM xxx
    GROUP BY dctime 
    		 ,domain 
             ,products_id
    查询时使用 APPROX_COUNT_DISTINCT(A) / HLL_UNION_AGG(HLL_HASH(A)) / BITMAP_UNION_COUNT(TO_BITMAP(B))

记得把SQL几个参数调优下！SQL慢去看explain+webui！

# 四、实时数据仓库 #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4NzA3NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

敲重点，实时数据仓库可以把聚合逻辑丢到OLAP系统中处理了，我们要做的只需要拼接好明细，就可以复用啦！

# 五、真实需求 #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4NzA3NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

# 六、相关心得 #

## 1、Agg模型的缺点： ##

Agg模型应该是使用最多的模型，但有个致命的缺陷，即使完全命中Rollup也会把SQL逻辑执行一遍(在Rollup表查询)，目的是为了将历史与未compaction的数据合并，这就导致了只要是group by的数据集不小的话，速度就很慢。

## 2、优化 ##

HLL节省bitmap 40%计算时间，且误差在1%

用Rollup是真香，记得查询前加些查询参数。

## 3、BUG ##

3.1   0.14 版本Bitmap在 SparkLoad 那 null 会被转为 0，导致订单uv全是错的

3.2   明细层建完rollup 不能 SparkLoad

3.3   s3的 broker load 7000万数据40分钟太慢

3.4   insert into 后的数据不能建rollup

## 4、应用场景心得 ##

不要想着一个聚合模型解决所有查询，但是需求离谱到所有维度都想要(六七千万个组合，接近明细数据)，聚合不起来。。。目前没有办法，用Kylin吧？

## 5、性能 ##

BITMAP/HLL计算贼慢，SUM指标还好，SQL的查询工作量在那，多一个指标，工作量越多，加一倍机器，速度提升一倍(MPP原因)，3台30秒不够，那就扩到9台10秒，充钱就能解决。

## 6、相关推荐 ##

[https://blog.csdn.net/wypblog/article/details/103590812][https_blog.csdn.net_wypblog_article_details_103590812]

[https://blog.csdn.net/CZ\_yjsy\_data/article/details/114292958][https_blog.csdn.net_CZ_yjsy_data_article_details_114292958]

## 7、调优 ##

doris非常适合于星型模型，不需要把所有筛选条件冗余到事实表，只要事实表和维度表通过Broadcast/Bucket Shuffle Join/Colocation Join时，就join两边的表，就像单表一样处理，也可以命中rollup。

-- 因为走的时Bucket Shuffle Join,所以可以sj_id就像在事实表中处理，包括t1的rollup为 (dctime,domain,products_id)也可命中
    
    SELECT t1.dctime 
    	   ,t1.domain 
           ,t1.products_id 
           ,t2.sj_id
           ,SUM(A) pv 
           ,APPROX_COUNT_DISTINCT(B)       
           ,BITMAP_UNION_COUNT(TO_BITMAP(C)) 
    FROM xxx t1
    join yyy t2
    on t1.`domain`  = t2.`domain`  and t1.products_id  = t2.products_id 
    WHERE t1.dctime BETWEEN '2021-04-07' AND '2021-04-07' 
    and t2.domain  =1
    GROUP BY t1.dctime 
    		 ,t1.domain 
             ,t1.products_id 
             ,t2.sj_id
    order by pv desc
             LIMIT  400

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4NzA3NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221020/c49ad143031f47c29656d899a4d39b04.png
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[https_blog.csdn.net_wypblog_article_details_103590812]: https://blog.csdn.net/wypblog/article/details/103590812
[https_blog.csdn.net_CZ_yjsy_data_article_details_114292958]: https://blog.csdn.net/CZ_yjsy_data/article/details/114292958