doris 使用引擎 hive 关联 doris与hive

1 整体介绍

Doris是基于MPP架构的交互式SQL数据仓库，主要用于解决近实时的报表和多维分析。Doris高效的导入、查询离不开其存储结构精巧的设计。

本文主要通过阅读Doris BE模块代码，详细分析了Doris BE模块存储层的实现原理，阐述和解密Doris高效的写入、查询能力背后的核心技术。其中包括Doris列存的设计、索引设计、数据读写流程、Compaction流程、Tablet和Rowset的版本管理、数据备份等功能。这里会通过三篇文章来逐步进行介绍，分别为《Doris存储层设计介绍1——存储结构设计解析》、《Doris存储层设计介绍2——读写、compaction流程分析》、《Doris存储层设计介绍3——读取流程、Compaction流程分析》。

本文为第一篇《Doris存储层设计介绍1——存储结构设计解析》，文章介绍了Segment V2版本的存储层结构，包括了有序存储、稀疏索引、前缀索引、位图索引、BloomFilter等丰富功能，可以应对各种复杂的场景提供极速的查询能力。

2 设计目标

• 批量导入，少量更新
• 绝大多数的读请求
• 宽表场景，读取大量行，少量列
• 非事务场景
• 良好的扩展性

3 储存文件格式

3.1 存储目录结构

存储层对存储数据的管理通过storage_root_path路径进行配置，路径可以是多个。存储目录下一层按照分桶进行组织，分桶目录下存放具体的tablet，按照tablet_id命名子目录。

Segment文件存放在tablet_id目录下按SchemaHash管理。Segment文件可以有多个，一般按照大小进行分割，默认为256MB。其中，Segment v2文件命名规则为：${rowset_id}_${segment_id}.dat。

具体存储目录存放格式如下图所示：

3.2 Segment v2文件结构

Segment整体的文件格式分为数据区域，索引区域和footer三个部分，如下图所示：

• Data Region: 用于存储各个列的数据信息，这里的数据是按需分page加载的
• Index Region: Doris中将各个列的index数据统一存储在Index Region，这里的数据会按照列粒度进行加载，所以跟列的数据信息分开存储
• Footer信息

• SegmentFooterPB: 定义文件的元数据信息
• 4个字节的FooterPB内容的checksum
• 4个字节的FileFooterPB消息长度，用于读取FileFooterPB
  8个字节的MAGIC CODE，之所以在末位存储，是方便不同的场景进行文件类型的识别
  
  

下面分布介绍各个部分的存储格式的设计。

4 Footer信息

Footer信息段在文件的尾部，存储了文件的整体结构，包括数据域的位置，索引域的位置等信息，其中有SegmentFooterPB，CheckSum，Length，MAGIC CODE 4个部分。

SegmentFooterPB数据结构如下：

SegmentFooterPB采用了PB格式进行存储，主要包含了列的meta信息、索引的meta信息，Segment的short key索引信息、总行数。

4.1 列的meta信息

• ColumnId：当前列在schema中的序号
• UniqueId：全局唯一的id
• Type：列的类型信息
• Length：列的长度信息
• Encoding：编码格式
• Compression：压缩格式
• Dict PagePointer：字典信息
  
  
  

4.2 列索引的meta信息

• OrdinalIndex：存放列的稀疏索引meta信息。
• ZoneMapIndex：存放ZoneMap索引的meta信息，内容包括了最大值、最小值、是否有空值、是否没有非空值。SegmentZoneMap存放了全局的ZoneMap信息，PageZoneMaps则存放了每个页面的统计信息。
• BitMapIndex：存放BitMap索引的meta信息，内容包括了BitMap类型，字典数据BitMap数据。
• BloomFilterIndex：存放了BloomFilter索引信息。

为了防止索引本身数据量过大，ZoneMapIndex、BitMapIndex、BloomFilterIndex采用了两级的Page管理。对应了IndexColumnMeta的结构，当一个Page能够放下时，当前Page直接存放索引数据，即采用1级结构；当一个Page无法放下时，索引数据写入新的Page中，Root Page存储数据Page的地址信息。

5 Ordinal Index (一级索引)

Ordinal Index索引提供了通过行号来查找Column Data Page数据页的物理地址。Ordinal Index能够将按列存储数据按行对齐，可以理解为一级索引。其他索引查找数据时，都要通过Ordinal Index查找数据Page的位置。因此，这里先介绍Ordinal Index索引。

在一个segment中，数据始终按照key（AGGREGATE KEY、UNIQ KEY 和 DUPLICATE KEY）排序顺序进行存储，即key的排序决定了数据存储的物理结构。确定了列数据的物理结构顺序，在写入数据时，Column Data Page是由Ordinal index进行管理，Ordinal index记录了每个Column Data Page的位置offset、大小size和第一个数据项行号信息，即Ordinal。这样每个列具有按行信息进行快速扫描的能力。Ordinal index采用的稀疏索引结构，就像是一本书目录，记录了每个章节对应的页码。

5.1 存储结构

Ordinal index元信息存储在SegmentFooterPB中的每个列的OrdinalIndexMeta中。具体结构如下图所示：

在OrdinalIndexMeta中存放了索引数据对应的root page地址，这里做了一些优化，当数据仅有一个page时，这里的地址可以直接指向唯一的数据page；当一个page放不下时，指向OrdinalIndex类型的二级结构索引page，索引数据中每个数据项对应了Column Data Page offset位置、size大小和ordinal行号信息。其中Ordinal index索引粒度与page粒度一致，默认64*1024字节。

6 列数据存储

Column的data数据按照Page为单位分块存储，每个Page大小一般为64*1024个字节。Page在存储的位置和大小由ordinal index管理。

6.1 data page存储结构

DataPage主要为Data部分、Page Footer两个部分。

Data部分存放了当前Page的列的数据。当允许存在Null值时，对空值单独存放了Null值的Bitmap，由RLE格式编码通过bool类型记录Null值的行号。

Page Footer包含了Page类型Type、UncompressedSize未压缩时的数据大小、FirstOrdinal当前Page第一行的RowId、NumValues为当前Page的行数、NullMapSize对应了NullBitmap的大小。

6.2 数据压缩

针对不同的字段类型采用了不同的编码。默认情况下，针对不同类型采用的对应关系如下：

TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT/LARGEINT	BIT_SHUFFLE
FLOAT/DOUBLE/DECIMAL	BIT_SHUFFLE
CHAR/VARCHAR	DICT
BOOL	RLE
DATE/DATETIME	BIT_SHUFFLE
HLL/OBJECT	PLAIN

默认采用LZ4F格式对数据进行压缩。

7 Short Key Index索引

7.1 存储结构

Short Key Index前缀索引，是在key（AGGREGATE KEY、UNIQ KEY 和 DUPLICATE KEY）排序的基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。这里Short Key Index索引也采用了稀疏索引结构，在数据写入过程中，每隔一定行数，会生成一个索引项。这个行数为索引粒度默认为1024行，可配置。该过程如下图所示：

其中，KeyBytes中存放了索引项数据，OffsetBytes存放了索引项在KeyBytes中的偏移。

7.2 索引生成规则

Short Key Index采用了前36 个字节，作为这行数据的前缀索引。当遇到 VARCHAR 类型时，前缀索引会直接截断。

7.3 应用案例

（1）以下表结构的前缀索引为 user_id(8Byte) + age(4Bytes) + message(prefix 24 Bytes)。

ColumnName	Type
user_id	BIGINT
age	INT
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATATIME

（2）以下表结构的前缀索引为 user_name(20 Bytes)。即使没有达到 36 个字节，因为遇到 VARCHAR，所以直接截断，不再往后继续。

Column	Type
user_name	VARCHAR(20)
age	INT
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATETIME

当我们的查询条件，是前缀索引的前缀时，可以极大的加快查询速度。比如在第一个例子中，我们执行如下查询：

SELECT * FROM table WHERE user_id=1829239 and age=20；

该查询的效率会远高于如下查询：

SELECT * FROM table WHERE age=20；

所以在建表时，正确的选择列顺序，能够极大地提高查询效率。

8 ZoneMap Index索引

ZoneMap索引存储了Segment和每个列对应每个Page的统计信息。这些统计信息可以帮助在查询时提速，减少扫描数据量，统计信息包括了Min最大值、Max最小值、HashNull空值、HasNotNull不全为空的信息。

8.1 存储结构

ZoneMap索引存储结构如下图所示：

在SegmentFootPB结构中，每一列索引元数据ColumnIndexMeta中存放了当前列的ZoneMapIndex索引数据信息。ZoneMapIndex有两个部分，SegmentZoneMap和PageZoneMaps。SegmentZoneMap存放了当前Segment全局的ZoneMap索引信息，PageZoneMaps存放了每个Data Page的ZoneMap索引信息。

PageZoneMaps对应了索引数据存放的Page信息IndexedColumnMeta结构，目前实现上没有进行压缩，编码方式也为Plain。IndexedColumnMeta中的OrdinalIndexPage指向索引数据root page的偏移和大小，这里同样做了优化二级Page优化，当仅有一个DataPage时，OrdinalIndexMeta直接指向这个DataPage；有多个DataPage时，OrdinalIndexMeta先指向OrdinalIndexPage，OrdinalIndexPage是一个二级Page结构，里面的数据项为索引数据DataPage的地址偏移offset，大小Size和ordinal信息。

8.2 索引生成规则

Doris默认为key列开启ZoneMap索引；当表的模型为DUPULCATE时，会所有字段开启ZoneMap索引。在列数据写入Page时，自动对数据进行比较，不断维护当前Segment的ZoneMap和当前Page的ZoneMap索引信息。

8.3 应用案例

在数据查询时，会根据范围条件过滤的字段会按照ZoneMap统计信息选取扫描的数据范围。例如在案例1中，对age字段进行过滤。查询语句如下：

SELECT * FROM table WHERE age > 20 and age < 1000

在没有命中Short Key Index的情况下，会根据条件语句中age的查询条件，利用ZoneMap索引找到应该扫描的数据ordinary范围，减少要扫描的page数量。

9 BloomFilter

当一些字段不能利用Short Key Index并且字段存在区分度比较大时，Doris提供了BloomFilter索引。

9.1、存储结构

BloomFilter的存储结构如下图所示：

BloomFilterIndex信息存放了生产的Hash策略、Hash算法和BloomFilter过对应的数据Page信息。Hash算法采用了HASH_MURMUR3，Hash策略采用了BlockSplitBloomFilter分块实现策略，期望的误判率fpp默认配置为0.05。

BloomFilter索引数据对应数据Page的存放与ZoneMapIndex类似，做了二级Page的优化，这里不再详细阐述。

9.2、索引生成规则

BloomFilter按Page粒度生成，在数据写入一个完整的Page时，Doris会根据Hash策略同时生成这个Page的BloomFilter索引数据。目前bloom过滤器不支持tinyint/hll/float/double类型，其他类型均已支持。使用时需要在PROPERTIES中指定bloom_filter_columns要使用BloomFilter索引的字段。

9.3 应用案例

在数据查询时，查询条件在设置有bloom过滤器的字段进行过滤，当bloom过滤器没有命中时表示该Page中没有该数据，这样可以减少要扫描的page数量。

案例：table的schema如下：

ColumnName	Type
user_id	BIGINT
age	INT
name	VARCHAR(20)
city	VARCHAR(200)
createtime	DATETIME

这里的查询sql如下：

SELECT * FROM table WHERE name = '张三'

由于name的区分度较大，为了提升sql的查询性能，对name数据增加了BloomFilter索引，PROPERTIES ( "bloom_filter_columns" = "name" )。在查询时通过BloomFilter索引能够大量过滤掉Page。

10 Bitmap Index索引

Doris还提供了BitmapIndex用来加速数据的查询。

10.1、存储结构

Bitmap存储格式如下：

BitmapIndex的meta信息同样存放在SegmentFootPB中，BitmapIndex包含了三部分，BitMap的类型、字典信息DictColumn、位图索引数据信息BitMapColumn。其中DictColumn、BitMapColumn都对应IndexedColumnData结构，分别存放了字典数据和索引数据的Page地址offset、大小size。这里同样做了二级page的优化，不再具体阐述。

这里与其他索引存储结构有差异的地方是DictColumn字典数据进行了LZ4F压缩，在记录二级Page偏移时存放的是Data Page中的第一个值。

10.2、索引生成规则

BitMap创建时需要通过 CREATE INDEX 进行创建。Bitmap的索引是整个Segment中的Column字段的索引，而不是为每个Page单独生成一份。在写入数据时，会维护一个map结构记录下每个key值对应的行号，并采用Roaring位图对rowid进行编码。主要结构如下：

生成索引数据时，首先写入字典数据，将map结构的key值写入到DictColumn中。然后，key对应Roaring编码的rowid以字节方式将数据写入到BitMapColumn中。

10.3、应用案例

在数据查询时，对于区分度不大，列的基数比较小的数据列，可以采用位图索引进行优化。比如，性别，婚姻，地理信息等。

案例：table的schema如下：

ColumnName	Type
user_id	BIGINT
age	INT
name	VARCHAR(20)
city	VARCHAR(200)
createtime	DATETIME

这里的查询sql如下：

SELECT * FROM table WHERE city in ("北京", "上海")

由于city的取值比较少，建立数据字典和位图后，通过扫描位图便可以快速查找出匹配行。并且位图压缩后，数据量本身较小，通过扫描较少数据便能够对整个列进行精确的匹配。

11 索引的查询流程

在查询一个Segment中的数据时，根据执行的查询条件，会对首先根据字段加索引的情况对数据进行过滤。然后在进行读取数据，整体的查询流程如下：

1. 首先，会按照Segment的行数构建一个row_bitmap，表示记录那些数据需要进行读取，没有使用任何索引的情况下，需要读取所有数据。
2. 当查询条件中按前缀索引规则使用到了key时，会先进行ShortKey Index的过滤，可以在ShortKey Index中匹配到的ordinal行号范围，合入到row_bitmap中。
3. 当查询条件中列字段存在BitMap Index索引时，会按照BitMap索引直接查出符合条件的ordinal行号，与row_bitmap求交过滤。这里的过滤是精确的，之后去掉该查询条件，这个字段就不会再进行后面索引的过滤。
4. 当查询条件中列字段存在BloomFilter索引并且条件为等值（eq，in，is）时，会按BloomFilter索引过滤，这里会走完所有索引，过滤每一个Page的BloomFilter，找出查询条件能命中的所有Page。将索引信息中的ordinal行号范围与row_bitmap求交过滤。
5. 当查询条件中列字段存在ZoneMap索引时，会按ZoneMap索引过滤，这里同样会走完所有索引，找出查询条件能与ZoneMap有交集的所有Page。将索引信息中的ordinal行号范围与row_bitmap求交过滤。
6. 生成好row_bitmap之后，批量通过每个Column的OrdinalIndex找到到具体的Data Page。
7. 批量读取每一列的Column Data Page的数据。在读取时，对于有null值的page，根据null值位图判断当前行是否是null，如果为null进行直接填充即可。

12 总结

Doris目前采用了完全的列存储结构，并提供了丰富的索引应对不同查询场景，为Doris高效的写入、查询性能奠定了夯实的基础。Doris存储层设计灵活，未来还可以进一步增加新的索引、强化数据删除等功能。