标签：00 05 分区 partition dynamic 概念 2020 操作 Doris

Doris

一款现代化的MPP分析性数据库产品

支持亚秒级响应

支持10PB以上数据集

兼容MySQL协议

基础概念

doris有3种基础表：

明细表(Duplicate)：一张普普通通的表，doris默认表模式，支持数据预排序
主键表(Unique)：一种特殊的聚合表，如果主键重复，会自动更新其他值
聚合表(Aggregate)：聚合模型的表只有key、value列，指定好key列后，后续的数据都会自动聚合求value

doris支持分区(Partition)分桶(Tablet)，一个桶就是一个分片，也是数据划分的最小逻辑单元。

Tablet 之间的数据是没有交集的，独立存储的。Tablet 也是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。
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。

数据类型

Apache Doris 支持标准 SQL 语法，采用 MySQL 网络连接协议，高度兼容 MySQL 相关生态。因此，在数据类型支持方面，尽可能对齐 MySQL 相关数据类型。

Doris 已支持的数据类型列表如下：

类型名	字节数	描述
BOOLEAN	1	布尔值，0 代表 false，1 代表 true。
TINYINT	1	有符号整数，范围 [-128, 127]。
SMALLINT	2	有符号整数，范围 [-32768, 32767]。
INT	4	有符号整数，范围 [-2147483648, 2147483647]
BIGINT	8	有符号整数，范围 [-9223372036854775808, 9223372036854775807]。
LARGEINT	16	有符号整数，范围 [-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1]。
FLOAT	4	浮点数，范围 [-3.410^38 ~ 3.410^38]。
DOUBLE	8	浮点数，范围 [-1.7910^308 ~ 1.7910^308]。
DECIMAL	2004/8/16	高精度定点数，格式：DECIMAL(M[,D])。其中，M 代表一共有多少个有效数字（precision），D 代表小数位有多少数字（scale）。有效数字 M 的范围是 [1, 38]，小数位数字数量 D 的范围是 [0, precision]。0 < precision <= 9 的场合，占用 4 字节。9 < precision <= 18 的场合，占用 8 字节。16 < precision <= 38 的场合，占用 16 字节。
DATE	16	日期类型，目前的取值范围是 ['0000-01-01', '9999-12-31']，默认的打印形式是 'yyyy-MM-dd'。
DATETIME	16	日期时间类型，格式：DATETIME([P])。可选参数 P 表示时间精度，取值范围是 [0, 6]，即最多支持 6 位小数（微秒）。不设置时为 0。取值范围是 ['0000-01-01 00:00:00[.000000]', '9999-12-31 23:59:59[.999999]']。打印的形式是 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSS'。
CHAR	M	定长字符串，M 代表的是定长字符串的字节长度。M 的范围是 1-255。
VARCHAR	M	变长字符串，M 代表的是变长字符串的字节长度。M 的范围是 1-65533。变长字符串是以 UTF-8 编码存储的，因此通常英文字符占 1 个字节，中文字符占 3 个字节。
STRING	/	变长字符串，默认支持 1048576 字节（1MB），可调大到 2147483643 字节（2GB）。可通过 BE 配置 string_type_length_soft_limit_bytes 调整。String 类型只能用在 Value 列，不能用在 Key 列和分区分桶列。
HLL	/	HLL 是模糊去重，在数据量大的情况性能优于 Count Distinct。HLL 的误差通常在 1% 左右，有时会达到 2%。HLL 不能作为 Key 列使用，建表时配合聚合类型为 HLL_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。HLL 列只能通过配套的 hll_union_agg、hll_raw_agg、hll_cardinality、hll_hash 进行查询或使用。
BITMAP	/	BITMAP 类型的列可以在 Aggregate 表或 Unique 表中使用。在 Unique 表中使用时，其必须作为非 Key 列使用。在 Aggregate 表中使用时，其必须作为非 Key 列使用，且建表时配合的聚合类型为 BITMAP_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。BITMAP 列只能通过配套的 bitmap_union_count、bitmap_union、bitmap_hash、bitmap_hash64 等函数进行查询或使用。
QUANTILE_STATE	/	QUANTILE_STATE 是一种计算分位数近似值的类型，在导入时会对相同的 Key，不同 Value 进行预聚合，当 value 数量不超过 2048 时采用明细记录所有数据，当 Value 数量大于 2048 时采用 TDigest 算法，对数据进行聚合（聚类）保存聚类后的质心点。QUANTILE_STATE 不能作为 Key 列使用，建表时配合聚合类型为 QUANTILE_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。QUANTILE_STATE 列只能通过配套的 QUANTILE_PERCENT、QUANTILE_UNION、TO_QUANTILE_STATE 等函数进行查询或使用。
ARRAY	/	由 T 类型元素组成的数组，不能作为 Key 列使用。目前支持在 Duplicate 和 Unique 模型的表中使用。
MAP	/	由 K, V 类型元素组成的 map，不能作为 Key 列使用。目前支持在 Duplicate 和 Unique 模型的表中使用。
STRUCT	/	由多个 Field 组成的结构体，也可被理解为多个列的集合。不能作为 Key 使用，目前 STRUCT 仅支持在 Duplicate 模型的表中使用。一个 Struct 中的 Field 的名字和数量固定，总是为 Nullable。
JSON	/	二进制 JSON 类型，采用二进制 JSON 格式存储，通过 JSON 函数访问 JSON 内部字段。默认支持 1048576 字节（1MB），可调大到 2147483643 字节（2GB）。可通过 BE 配置 jsonb_type_length_soft_limit_bytes 调整。
AGG_STATE	/	聚合函数，只能配合 state/merge/union 函数组合器使用。AGG_STATE 不能作为 key 列使用，建表时需要同时声明聚合函数的签名。用户不需要指定长度和默认值。实际存储的数据大小与函数实现有关。

你也可通过SHOW DATA TYPES;语句查看 Doris 支持的所有数据类型。

建表模板

doirs可以通过HELP CREATE TABLE;语句来提示建表操作。

建表语法：

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name(
    column_definition1[, column_definition2, ...]
 [, index_definition1[, index_definition12,]]
)
 [ENGINE = [olap|mysql|broker|hive]] -- 用来指定数据源，默认是olap自己内部引擎。broker是一个文件接口，可用来指定外部文件，如hdfs 、S3
 [key_desc] -- 选择key描述，分别有明细模型、主键模型、聚合模型
 [COMMENT "table comment"] -- 表的注释
 [partition_desc] -- 表的分区配置
 [distribution_desc] -- 表的分桶配置
 [rollup_index]
 [PROPERTIES ("key"="value", ...)] -- 表的参数配置
 [BROKER PROPERTIES ("key"="value", ...)]; -- 配置的broker engine后补充的特殊配置

数据模型

所有模型在建表时，key列都应该在value列前

明细模型

明细模型，也成为 Duplicate 数据模型。在doris种，如果不指定key_desc，默认就是明细模型，并且系统默认选定前3列数据进行排序，即排序列

无排序列的默认明细模型

当用户并没有排序需求的时候，可以通过在表属性中增加如下配置。这样在创建默认明细模型时，系统就不会自动选择任何排序列。

"enable_duplicate_without_keys_by_default" = "true"

建表举例如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_tbl_duplicate_without_keys_by_default
(
    `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "日志时间",
    `type` INT NOT NULL COMMENT "日志类型",
    `error_code` INT COMMENT "错误码",
    `error_msg` VARCHAR(1024) COMMENT "错误详细信息",
    `op_id` BIGINT COMMENT "负责人id",
    `op_time` DATETIME COMMENT "处理时间"
)
DISTRIBUTED BY HASH(`type`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
"enable_duplicate_without_keys_by_default" = "true"
);

MySQL > desc example_tbl_duplicate_without_keys_by_default;
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
| Field      | Type          | Null | Key   | Default | Extra |
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
| timestamp  | DATETIME      | No   | false | NULL    | NONE  |
| type       | INT           | No   | false | NULL    | NONE  |
| error_code | INT           | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| error_msg  | VARCHAR(1024) | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| op_id      | BIGINT        | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| op_time    | DATETIME      | Yes  | false | NULL    | NONE  |
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
6 rows in set (0.01 sec)

指定排序列的明细模型

在建表语句中指定 DUPLICATE KEY，用来指明数据存储按照这些 Key 列进行排序。在 DUPLICATE KEY 的选择上，建议选择前 2-4 列即可。

建表语句举例如下，指定了按照 timestamp、type 和 error_code 三列进行排序。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_tbl_duplicate
(
    `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "日志时间",
    `type` INT NOT NULL COMMENT "日志类型",
    `error_code` INT COMMENT "错误码",
    `error_msg` VARCHAR(1024) COMMENT "错误详细信息",
    `op_id` BIGINT COMMENT "负责人id",
    `op_time` DATETIME COMMENT "处理时间"
)
DUPLICATE KEY(`timestamp`, `type`, `error_code`)
DISTRIBUTED BY HASH(`type`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

MySQL > desc example_tbl_duplicate; 
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
| Field      | Type          | Null | Key   | Default | Extra |
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
| timestamp  | DATETIME      | No   | true  | NULL    | NONE  |
| type       | INT           | No   | true  | NULL    | NONE  |
| error_code | INT           | Yes  | true  | NULL    | NONE  |
| error_msg  | VARCHAR(1024) | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| op_id      | BIGINT        | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| op_time    | DATETIME      | Yes  | false | NULL    | NONE  |
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
6 rows in set (0.01 sec)

数据按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。即使两行数据完全相同，也都会保留。而在建表语句中指定的 DUPLICATE KEY，只是用来指明数据存储按照哪些列进行排序。在 DUPLICATE KEY 的选择上，建议选择前 2-4 列即可。

主键模型

主键模型能够保证 Key（主键）的唯一性，当用户更新一条数据时，新写入的数据会覆盖具有相同 key（主键）的旧数据。

主键模型提供了两种实现方式：

读时合并 (merge-on-read)。在读时合并实现中，用户在进行数据写入时不会触发任何数据去重相关的操作，所有数据去重的操作都在查询或者 compaction 时进行。因此，读时合并的写入性能较好，查询性能较差，同时内存消耗也较高。
写时合并 (merge-on-write)。在 1.2 版本中，我们引入了写时合并实现，该实现会在数据写入阶段完成所有数据去重的工作，因此能够提供非常好的查询性能。自 2.0 版本起，写时合并已经非常成熟稳定，由于其优秀的查询性能，我们推荐大部分用户选择该实现。自 2.1 版本，写时合并成为 Unique 模型的默认实现。

数据更新的语意

Unique 模型默认的更新语意为整行UPSERT，即 UPDATE OR INSERT，该行数据的 key 如果存在，则进行更新，如果不存在，则进行新数据插入。在整行UPSERT语意下，即使用户使用 insert into 指定部分列进行写入，Doris 也会在 Planner 中将未提供的列使用 NULL 值或者默认值进行填充。
部分列更新。如果用户希望更新部分字段，需要使用写时合并实现，并通过特定的参数来开启部分列更新的支持。

Doris建表默认为读时合并，开启写时合并，则需要在建表时指定如下参数

"enable_unique_key_merge_on_write" = "true"

聚合模型

聚合模型通过AGGREGATE KEY 来指定key值，聚合模型只有key、value两列，建表时，key列必须在value列前面，多个key值重复时，聚合模型会自动按指定的key列进行value的AggregationType类型聚合。主键模型是一种特殊的聚合模型。

AggregationType 目前有以下几种聚合方式和 ~~agg_state~~：

SUM：求和，多行的 Value 进行累加。
REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。
MAX：保留最大值。
MIN：保留最小值。
REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于 null 值，不做替换。
HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。
BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。

建表语句：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_tbl_agg1
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
    `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"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`, `sex`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

分区

分区指定的列默认必须为NOT NULL列。对于 RANGE PARTITION，NULL 值会被划归最小的 LESS THAN 分区

无论分区是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号

分区列可以指定一列或多列，对于聚合模型，分区列不能为value

创建分区时不可添加范围重叠的分区。

在分区外的数据，会入不了库

从 2.1.3 版本开始，Doris 支持以下的 NULL 值分区用法。应设置 session variable allow_partition_column_nullable = true。

手动分区

分区：分区有Range分区、List分区

动态分区

开启动态分区的表，将会按照设定的规则添加、删除分区，从而对表的分区实现生命周期管理(TTL)，减少用户的使用负担。

动态分区只支持在 DATE/DATETIME 列上进行 Range 类型的分区。（已可以满足绝大多数业务需求）

动态分区适用于分区列的时间数据随现实世界同步增长的情况。此时可以灵活的按照与现实世界同步的时间维度对数据进行分区，自动地根据设置对数据进行冷热分层或者回收。

使用方式

动态分区的规则可以在建表时指定，或者在运行时进行修改。当前仅支持对单分区列的分区表设定动态分区规则。

建表时指定

CREATE TABLE tbl1
(...)
PROPERTIES
(
    "dynamic_partition.prop1" = "value1",
    "dynamic_partition.prop2" = "value2",
    ...
)

运行时修改

ALTER TABLE tbl1 SET
(
    "dynamic_partition.prop1" = "value1",
    "dynamic_partition.prop2" = "value2",
    ...
)

规则参数

动态分区的规则参数都以 dynamic_partition. 为前缀：

dynamic_partition.enable

是否开启动态分区特性。可指定为 TRUE 或 FALSE。如果不填写，默认为 TRUE。如果为 FALSE，则 Doris 会忽略该表的动态分区规则。
dynamic_partition.time_unit（必选参数）

动态分区调度的单位。可指定为 HOUR、DAY、WEEK、MONTH、YEAR。分别表示按小时、按天、按星期、按月、按年进行分区创建或删除。

当指定为 HOUR 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMMddHH，例如2020032501。小时为单位的分区列数据类型不能为 DATE。

当指定为 DAY 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMMdd，例如20200325。

当指定为 WEEK 时，动态创建的分区名后缀格式为yyyy_ww。即当前日期属于这一年的第几周，例如 2020-03-25 创建的分区名后缀为 2020_13, 表明目前为 2020 年第 13 周。

当指定为 MONTH 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyyMM，例如 202003。

当指定为 YEAR 时，动态创建的分区名后缀格式为 yyyy，例如 2020。
dynamic_partition.time_zone

动态分区的时区，如果不填写，则默认为当前机器的系统的时区，例如 Asia/Shanghai，如果想获取当前支持的时区设置，可以参考 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones。
dynamic_partition.start

动态分区的起始偏移，为负数。根据 time_unit 属性的不同，以当天（星期/月）为基准，分区范围在此偏移之前的分区将会被删除。如果不填写，则默认为 -2147483648，即不删除历史分区。此偏移之后至当前时间的历史分区如不存在，是否创建取决于 dynamic_partition.create_history_partition。
dynamic_partition.end（必选参数）

动态分区的结束偏移，为正数。根据 time_unit 属性的不同，以当天（星期/月）为基准，提前创建对应范围的分区。
dynamic_partition.prefix（必选参数）

动态创建的分区名前缀。
dynamic_partition.buckets

动态创建的分区所对应的分桶数量。
dynamic_partition.replication_num

动态创建的分区所对应的副本数量，如果不填写，则默认为该表创建时指定的副本数量。
dynamic_partition.start_day_of_week

当 time_unit 为 WEEK 时，该参数用于指定每周的起始点。取值为 1 到 7。其中 1 表示周一，7 表示周日。默认为 1，即表示每周以周一为起始点。
dynamic_partition.start_day_of_month

当 time_unit 为 MONTH 时，该参数用于指定每月的起始日期。取值为 1 到 28。其中 1 表示每月 1 号，28 表示每月 28 号。默认为 1，即表示每月以 1 号为起始点。暂不支持以 29、30、31 号为起始日，以避免因闰年或闰月带来的歧义。
dynamic_partition.create_history_partition

默认为 false。当置为 true 时，Doris 会自动创建所有分区，具体创建规则见下文。同时，FE 的参数 max_dynamic_partition_num 会限制总分区数量，以避免一次性创建过多分区。当期望创建的分区个数大于 max_dynamic_partition_num 值时，操作将被禁止。

当不指定 start 属性时，该参数不生效。
dynamic_partition.history_partition_num

当create_history_partition 为 true 时，该参数用于指定创建历史分区数量。默认值为 -1，即未设置。

dynamic_partition.hot_partition_num

指定最新的多少个分区为热分区。对于热分区，系统会自动设置其 storage_medium 参数为 SSD，并且设置 storage_cooldown_time。

注意：若存储路径下没有 SSD 磁盘路径，配置该参数会导致动态分区创建失败。

hot_partition_num 是往前 n 天和未来所有分区

我们举例说明。假设今天是 2021-05-20，按天分区，动态分区的属性设置为：hot_partition_num=2, end=3, start=-3。则系统会自动创建以下分区，并且设置 storage_medium 和 storage_cooldown_time 参数：

p20210517：["2021-05-17", "2021-05-18") storage_medium=HDD storage_cooldown_time=9999-12-31 23:59:59
p20210518：["2021-05-18", "2021-05-19") storage_medium=HDD storage_cooldown_time=9999-12-31 23:59:59
p20210519：["2021-05-19", "2021-05-20") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-21 00:00:00
p20210520：["2021-05-20", "2021-05-21") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-22 00:00:00
p20210521：["2021-05-21", "2021-05-22") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-23 00:00:00
p20210522：["2021-05-22", "2021-05-23") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-24 00:00:00
p20210523：["2021-05-23", "2021-05-24") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-25 00:00:00

dynamic_partition.reserved_history_periods

需要保留的历史分区的时间范围。当dynamic_partition.time_unit 设置为 "DAY/WEEK/MONTH/YEAR" 时，需要以 [yyyy-MM-dd,yyyy-MM-dd],[...,...] 格式进行设置。当dynamic_partition.time_unit 设置为 "HOUR" 时，需要以 [yyyy-MM-dd HH:mm:ss,yyyy-MM-dd HH:mm:ss],[...,...] 的格式来进行设置。如果不设置，默认为 "NULL"。

举例说明。假设今天是 2021-09-06，按天分类，动态分区的属性设置为：

time_unit="DAY/WEEK/MONTH/YEAR", end=3, start=-3, reserved_history_periods="[2020-06-01,2020-06-20],[2020-10-31,2020-11-15]"。

则系统会自动保留：
```
["2020-06-01","2020-06-20"],
["2020-10-31","2020-11-15"]
```
或者

time_unit="HOUR", end=3, start=-3, reserved_history_periods="[2020-06-01 00:00:00,2020-06-01 03:00:00]".

则系统会自动保留：
```
["2020-06-01 00:00:00","2020-06-01 03:00:00"]
```
这两个时间段的分区。其中，reserved_history_periods 的每一个 [...,...] 是一对设置项，两者需要同时被设置，且第一个时间不能大于第二个时间。
dynamic_partition.storage_medium

指定创建的动态分区的默认存储介质。默认是 HDD，可选择 SSD。

注意，当设置为 SSD 时，hot_partition_num 属性将不再生效，所有分区将默认为 SSD 存储介质并且冷却时间为 9999-12-31 23:59:59。

创建历史分区规则

当 create_history_partition 为 true，即开启创建历史分区功能时，Doris 会根据 dynamic_partition.start 和 dynamic_partition.history_partition_num 来决定创建历史分区的个数。

假设需要创建的历史分区数量为 expect_create_partition_num，根据不同的设置具体数量如下：

create_history_partition = true

dynamic_partition.history_partition_num 未设置，即 -1. expect_create_partition_num = end - start;

dynamic_partition.history_partition_num 已设置 expect_create_partition_num = end - max(start, -histoty_partition_num);
create_history_partition = false 不会创建历史分区，expect_create_partition_num = end - 0;

当 expect_create_partition_num 大于 max_dynamic_partition_num（默认 500）时，禁止创建过多分区。

举例说明：

假设今天是 2021-05-20，按天分区，动态分区的属性设置为，create_history_partition=true, end=3, start=-3，则会根据history_partition_num的设置，举例如下。

history_partition_num=1，则系统会自动创建以下分区：
```
p20210519
p20210520
p20210521
p20210522
p20210523
```

history_partition_num=5，则系统会自动创建以下分区：

history_partition_num=-1 即不设置历史分区数量，则系统会自动创建以下分区：
```
p20210517
p20210518
p20210519
p20210520
p20210521
p20210522
p20210523
```

示例

表 tbl1 分区列 k1 类型为 DATE，创建一个动态分区规则。按天分区，只保留最近 7 天的分区，并且预先创建未来 3 天的分区。

CREATE TABLE tbl1
(
    k1 DATE,
    ...
)
PARTITION BY RANGE(k1) ()
DISTRIBUTED BY HASH(k1)
PROPERTIES
(
    "dynamic_partition.enable" = "true",
    "dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
    "dynamic_partition.start" = "-7",
    "dynamic_partition.end" = "3",
    "dynamic_partition.prefix" = "p",
    "dynamic_partition.buckets" = "32"
);

假设当前日期为 2020-05-29。则根据以上规则，tbl1 会产生以下分区：

p20200529: ["2020-05-29", "2020-05-30")
p20200530: ["2020-05-30", "2020-05-31")
p20200531: ["2020-05-31", "2020-06-01")
p20200601: ["2020-06-01", "2020-06-02")

在第二天，即 2020-05-30，会创建新的分区 p20200602: ["2020-06-02", "2020-06-03")

在 2020-06-06 时，因为 dynamic_partition.start 设置为 7，则将删除 7 天前的分区，即删除分区 p20200529。

修改分区后可能遇到的冲突问题

通过如下命令可以修改动态分区的属性：

ALTER TABLE tbl1 SET
(
    "dynamic_partition.prop1" = "value1",
    ...
);

某些属性的修改可能会产生冲突。假设之前分区粒度为 DAY，并且已经创建了如下分区：

p20200519: ["2020-05-19", "2020-05-20")
p20200520: ["2020-05-20", "2020-05-21")
p20200521: ["2020-05-21", "2020-05-22")

如果此时将分区粒度改为 MONTH，则系统会尝试创建范围为 ["2020-05-01", "2020-06-01") 的分区，而该分区的分区范围和已有分区冲突，所以无法创建。而范围为 ["2020-06-01", "2020-07-01") 的分区可以正常创建。因此，2020-05-22 到 2020-05-30 时间段的分区，需要自行填补。

此时这中间缺失的分区如果不创建，那么原本属于这部分分区的数据将会缺失、或是入不到表中。

分桶

如果使用了分区，则 DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。

如果不使用分区，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。

分桶在物理层面即数据分片（Tablet）。在数据表完成分区后，指定部分列作为分桶列，将这些列数据中相同哈希值的数据合到一起，形成了 Tablet。一个表中 Tablet 总数量 = 分区数（Partition num）x 分桶数（Bucket num）x 数据副本数（Replication_num） 。

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。

提示

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。

自动分桶

用户经常设置不合适的 bucket，导致各种问题，这里提供一种方式，来自动设置分桶数。当前只对 OLAP 表生效。

警告

注意：这个功能在被 CCR 同步时将会失效。如果这个表是被 CCR 复制而来的，即 PROPERTIES 中包含is_being_synced = true时，在show create table中会显示开启状态，但不会实际生效。当is_being_synced被设置为 false 时，这些功能将会恢复生效，但is_being_synced属性仅供 CCR 外围模块使用，在 CCR 同步的过程中不要手动设置。

以往创建分桶时需要手动设定分桶数，而自动分桶推算功能是 Apache Doris 可以动态地推算分桶个数，使得分桶数始终保持在一个合适范围内，让用户不再操心桶数的细枝末节。首先说明一点，为了方便阐述该功能，该部分会将桶拆分为两个时期的桶，即初始分桶以及后续分桶；这里的初始和后续只是本文为了描述清楚该功能而采用的术语，Apache Doris 分桶本身没有初始和后续之分。从上文中创建分桶一节我们知道，BUCKET_DESC 非常简单，但是需要指定分桶个数；而在自动分桶推算功能上，BUCKET_DESC 的语法直接将分桶数改成"Auto"，并新增一个 Properties 配置即可：

-- 旧版本指定分桶个数的创建语法
DISTRIBUTED BY HASH(site) BUCKETS 20

-- 新版本使用自动分桶推算的创建语法
DISTRIBUTED BY HASH(site) BUCKETS AUTO
properties("estimate_partition_size" = "2G")

新增的配置参数 estimate_partition_size 表示一个单分区的数据量。该参数是可选的，如果没有给出则 Doris 会将 estimate_partition_size 的默认值取为 10GB。从上文中已经得知，一个分桶在物理层面就是一个 Tablet，为了获得最好的性能，建议 Tablet 的大小在 1GB - 10GB 的范围内。

那么自动分桶推算是如何保证 Tablet 大小处于这个范围内的呢？

若是整体数据量较小，则分桶数不要设置过多
若是整体数据量较大，则应使桶数跟总的磁盘块数相关，充分利用每台 BE 机器和每块磁盘的能力

提示

estimate_partition_size 属性不支持 alter 操作

物化视图

在2.1版本的doris中，已经支持了多表join的物化视图，官方命名为异步物化视图，与之相反的为同步物化视图。

物化视图与视图的差异就是是否数据落地磁盘，物化视图是以空间换时间的思路，将物化视图的数据自动更新写道磁盘中，避免了查询的时候计算。

关于物化视图官网

标签：00,05,分区,partition,dynamic,概念,2020,操作,Doris
From： https://www.cnblogs.com/Mr-Sponge/p/18202500

Doris：概念与基础操作