Doris分区与分桶（八）

接上篇----------Doris 建表示例

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。

也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持 Bucket 划分。

Partition

• Partition 列可以指定一列或多列。分区类必须为 KEY 列。

• 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。

Range 分区

分区列通常为时间列，以方便的管理新旧数据。不可添加范围重叠的分区。 Partition 指定范围的方式

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。分区的删除不会改变已存在分区的范围。删除分区可能出现空洞。

VALUES [...) 指定同时指定上下界，生成一个左闭右开的区间。

通过 VALUES [...) 同时指定上下界比较容易理解。这里举例说明，当使用 VALUES LESS THAN (...) 语句进行分区的增删操作时，分区范围的变化情况：

（1）如上 expamle_range_tbl 示例，当建表完成后，会自动生成如下 3 个分区：

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

（2）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)

（3）此时删除分区 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)

注意到 p201702 和 p201705 的分区范围并没有发生变化，而这两个分区之间，出现了一个空洞：[2017-03-01, 2017-04-01)。即如果导入的数据范围在这个空洞范围内，是无法导入的。

（4）继续删除分区 p201702，分区结果如下：

p201701: [MIN_VALUE, 2017-02-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)

空洞范围变为：[2017-02-01, 2017-04-01)

（5）现在增加一个分区 p201702new VALUES LESS THAN ("2017-03-01")，分区结果如下：

p201701: [MIN_VALUE, 2017-02-01)
p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)

可以看到空洞范围缩小为：[2017-03-01, 2017-04-01)

（6）现在删除分区 p201701，并添加分区 p201612 VALUES LESS THAN ("2017-01-01")，分区结果如下：

p201612: [MIN_VALUE, 2017-01-01)
p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)

即出现了一个新的空洞：[2017-01-01, 2017-02-01)

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。不可添加范围重叠的分区。

Partition 支持通过 VALUES IN (...) 来指定每个分区包含的枚举值。下面通过示例说明，进行分区的增删操作时，分区的变化。

（1）如上 example_list_tbl 示例，当建表完成后，会自动生成如下 3 个分区：

p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
p_usa: ("New York", "San Francisco")
p_jp: ("Tokyo")

（2）增加一个分区 p_uk VALUES IN ("London")，分区结果如下：

p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
p_usa: ("New York", "San Francisco")
p_jp: ("Tokyo")
p_uk: ("London")

（3）删除分区 p_jp，分区结果如下：

p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
p_usa: ("New York", "San Francisco")
p_uk: ("London")

Bucket

（1）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。

（2）分桶列可以是多列，但必须为 Key 列。分桶列可以和 Partition 列相同或不同。

（3）分桶列的选择，是在 查询吞吐 和 查询并发 之间的一种权衡：

• ① 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。

• ② 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。

（4）分桶的数量理论上没有上限。

使用复合分区的场景

以下场景推荐使用复合分区

（1）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。

（2）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。

（3）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。

多列分区

Doris 支持指定多列作为分区列，示例如下：

1）Range 分区

PARTITION BY RANGE(`date`, `id`)
(
 PARTITION `p201701_1000` VALUES LESS THAN ("2017-02-01", "1000"),
 PARTITION `p201702_2000` VALUES LESS THAN ("2017-03-01", "2000"),
 PARTITION `p201703_all` VALUES LESS THAN ("2017-04-01")
)

指定 date(DATE 类型) 和 id(INT 类型) 作为分区列。以上示例最终得到的分区如下：

p201701_1000: [(MIN_VALUE, MIN_VALUE), ("2017-02-01", "1000") )
p201702_2000: [("2017-02-01", "1000"), ("2017-03-01", "2000") )
p201703_all: [("2017-03-01", "2000"), ("2017-04-01", MIN_VALUE))

注意，最后一个分区用户缺省只指定了 date 列的分区值，所以 id 列的分区值会默认填充 MIN_VALUE。当用户插入数据时，分区列值会按照顺序依次比较，最终得到对应的分区。举例如下：

数据 --> 分区
2017-01-01, 200 --> p201701_1000
2017-01-01, 2000 --> p201701_1000
2017-02-01, 100 --> p201701_1000
2017-02-01, 2000 --> p201702_2000
2017-02-15, 5000 --> p201702_2000
2017-03-01, 2000 --> p201703_all
2017-03-10, 1 --> p201703_all
2017-04-01, 1000 --> 无法导入
2017-05-01, 1000 --> 无法导入

2）List 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"))
)

指定 id(INT 类型) 和 city(VARCHAR 类型) 作为分区列。最终得到的分区如下：

p1_city: [("1", "Beijing"), ("1", "Shanghai")]
p2_city: [("2", "Beijing"), ("2", "Shanghai")]
p3_city: [("3", "Beijing"), ("3", "Shanghai")]

当用户插入数据时，分区列值会按照顺序依次比较，最终得到对应的分区。举例如下：

数据 ---> 分区
1, Beijing ---> p1_city
1, Shanghai ---> p1_city
2, Shanghai ---> p2_city
3, Beijing ---> p3_city
1, Tianjin ---> 无法导入
4, Beijing ---> 无法导入

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