1. 元数据的核心作用
- 数据目录管理
- 权限管理
- 分片信息
- 版本控制
- 资源调度
2. 基本组成部分
- 表结构定义
- 分区信息
- 统计信息
- 依赖关系
- 访问控制
3. 各系统的特点
Doris:
- FE管理的表定义、分区等
- 分布式事务相关元数据
ClickHouse:
- ZK存储的集群元数据
- 本地存储的parts信息
Spark:
- 表和视图定义
- 统计信息
- 临时表状态
重点关注：
- 数据结构设计
- 存储组织方式
- 更新维护机制
- 应用场景
详细解析这些系统的元数据结构和应用场景：
1. 基本概念
元数据(Metadata)是描述数据的数据，在分布式数据库中主要包含：
- 逻辑元数据
- 数据库/表定义
- 列信息
- 索引结构
- 约束条件
- 物理元数据
- 数据分布
- 文件位置
- 副本信息
- 存储格式
- 统计元数据
- 表大小
- 数据分布
- 更新时间
- 访问频率
2. Doris 元数据结构
- 核心数据结构：
// 数据库定义
class Database {
private long id;
private String name;
private List<Table> tables;
private Map<String, String> properties;
}
// 表定义
class Table {
private long id;
private String name;
private List<Column> columns;
private List<Partition> partitions;
private TableType type; // OLAP, MySQL, ES等
private KeysType keysType; // Unique, Duplicate, Aggregation
}
// 分区信息
class Partition {
private long id;
private String name;
private List<MaterializedIndex> indexes;
private PartitionState state;
private Version version;
}
- 应用场景：
// 查询规划
class QueryPlanner {
public Plan generatePlan() {
// 使用分区信息进行分区裁剪
List<Partition> targets = table.getPartitions()
.filter(this::partitionPruning);
// 使用统计信息选择索引
Index bestIndex = selectBestIndex(table.getIndexes());
return new Plan(targets, bestIndex);
}
}
3. ClickHouse 元数据结构
- ZooKeeper存储结构：
/clickhouse
/tables
/{shard}
/{table}
/metadata <!-- 表结构 -->
/columns <!-- 列信息 -->
/replicas <!-- 副本列表 -->
/{replica}
/host <!-- 副本地址 -->
/parts <!-- 数据分片 -->
- 本地元数据：
struct DataPart {
String name;
MergeTreeData* storage;
time_t modification_time;
time_t remove_time;
// 分片信息
struct ColumnSize {
size_t marks;
size_t compressed;
size_t uncompressed;
};
std::map<String, ColumnSize> columns_sizes;
};
- 应用场景：
-- 副本同步
SYSTEM SYNC REPLICA table_name;
-- 查看分片信息
SELECT * FROM system.parts
WHERE table = 'table_name';
4. Spark 元数据结构
- Catalog结构：
// 表定义
case class CatalogTable(
identifier: TableIdentifier,
tableType: CatalogTableType,
storage: CatalogStorageFormat,
schema: StructType,
provider: Option[String],
partitionColumns: Seq[String],
properties: Map[String, String]
)
// 数据库定义
case class CatalogDatabase(
name: String,
description: String,
locationUri: URI,
properties: Map[String, String]
)
- 统计信息：
case class ColumnStat(
distinctCount: Option[Long],
min: Option[Any],
max: Option[Any],
nullCount: Option[Long],
avgLen: Option[Long],
maxLen: Option[Long]
)
- 应用场景：
// 查询优化
class Optimizer {
def optimize(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = {
// 使用统计信息进行代价估算
val stats = plan.stats
// 选择最优查询计划
chooseBestPlan(stats, alternativePlans)
}
}
5. 元数据应用场景分析
- 查询优化
- 分区裁剪
- 索引选择
- 统计信息辅助
- 数据管理
- 存储空间管理
- 数据生命周期
- 副本同步
- 资源调度
- 负载均衡
- 任务分配
- 资源限制
- 权限控制
-- 基于元数据的权限检查
GRANT SELECT ON database.table TO user;
- 监控运维
-- 统计信息查询
SELECT * FROM system.tables;
SELECT * FROM system.parts;
6. 最佳实践
- 元数据管理：
# 建议配置
metadata:
# 定期备份
backup:
interval: 24h
retention: 7d
# 统计信息更新
stats:
auto_analyze: true
analyze_threshold: 20%
# 一致性检查
consistency:
check_interval: 1h
repair_auto: true
- 性能优化：
- 合理设置分区粒度
- 及时更新统计信息
- 避免过多小表小分区
- 运维建议：
- 监控元数据变更
- 定期清理过期数据
- 及时处理异常情况