本文将深入探讨 Doris 的高级特性，包括数据模型选择、索引优化、分布式事务处理等内容。同时，我们将分享一些性能调优的技巧，并讨论常见的问题及其解决方案。
高级特性
数据模型选择
Doris 支持多种数据模型，每种模型适用于不同的场景。选择合适的数据模型对于提高查询性能至关重要。
1. Aggregate Key 模型
适用于需要对某个维度进行聚合计算的场景。该模型会自动维护聚合列的统计数据，如 SUM、MIN、MAX 等。
CREATE TABLE agg_table (
k1 INT,
v1 INT SUM,
v2 DOUBLE MAX
) ENGINE=OLAP AGGREGATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");2. Unique Key 模型
适用于需要唯一键值的场景。该模型会自动去重，并保留最新的记录。
CREATE TABLE unique_table (
k1 INT,
v1 VARCHAR(255)
) ENGINE=OLAP UNIQUE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");3. Duplicate Key 模型
适用于需要保留所有记录的场景。该模型不会进行去重或聚合操作。
CREATE TABLE dup_table (
k1 INT,
v1 VARCHAR(255)
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");索引优化
Doris 支持多种索引类型，合理使用索引可以显著提升查询性能。
1. Bitmap 索引
适用于基数较小的列，如性别、状态等。
CREATE TABLE bitmap_index_table (
k1 INT,
gender TINYINT BITMAP INDEX
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");2. Bloom Filter 索引
适用于需要快速过滤大量数据的场景。
CREATE TABLE bloom_filter_table (
k1 INT,
name VARCHAR(255) BLOOM FILTER (100000, 0.01)
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");分布式事务处理
Doris 支持分布式事务，确保数据的一致性和完整性。
1. 事务控制
使用 BEGIN, COMMIT, 和 ROLLBACK 控制事务。
BEGIN;
INSERT INTO example_table VALUES (4, 'David', 30, '2023-04-01');
UPDATE example_table SET age = 31 WHERE id = 4;
COMMIT;2. 事务隔离级别
Doris 默认使用 READ COMMITTED 隔离级别，可以在会话级别修改隔离级别。
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;性能优化技巧
1. 合理设置 Bucket 数
Bucket 数影响数据的分布和查询性能。通常情况下，Bucket 数应与集群的节点数相匹配。
CREATE TABLE optimized_table (
k1 INT,
v1 VARCHAR(255)
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");2. 预聚合
对于经常进行聚合查询的场景，可以预先计算并存储聚合结果。
CREATE TABLE pre_aggregated_table (
k1 INT,
sum_v1 BIGINT SUM
) ENGINE=OLAP AGGREGATE KEY(k1)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");
-- 插入预聚合数据
INSERT INTO pre_aggregated_table SELECT k1, SUM(v1) FROM original_table GROUP BY k1;3. 分区策略
合理的分区策略可以显著提高查询性能。Doris 支持范围分区和列表分区。
CREATE TABLE partitioned_table (
k1 INT,
v1 VARCHAR(255),
dt DATE
) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(k1)
PARTITION BY RANGE (dt)
(PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'))
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");4. 缓存机制
利用 Doris 的缓存机制可以减少磁盘 I/O，提高查询速度。
-- 开启查询缓存
SET enable_query_cache = true;常见问题及解决方案
1. 数据导入失败
问题描述：数据导入过程中遇到错误，提示“Load failed”。
解决方案：
- 检查数据格式是否符合表结构定义。
- 查看 Doris 日志，定位具体的错误原因。
- 使用
SHOW LOAD命令查看导入任务的状态和错误信息。
SHOW LOAD WHERE Label = 'load_label_1';2. 查询性能低下
问题描述：查询响应时间过长。
解决方案：
- 分析查询计划，找出性能瓶颈。
- 优化索引和分区策略。
- 调整 Doris 的配置参数，如
max_memory_limit和num_nodes_per_scan。
EXPLAIN SELECT * FROM large_table WHERE k1 > 1000;3. 集群扩容
问题描述：随着数据量的增长，现有集群无法满足需求。
解决方案：
- 添加新的 BE 节点。
- 调整 Bucket 数和分区策略，重新平衡数据分布。
# 添加新节点
./bin/add_backend.sh <new_be_host>:<be_port>结论
本文深入探讨了 Apache Doris 的高级特性，包括数据模型选择、索引优化、分布式事务处理等内容，并分享了一些性能调优的技巧和常见问题的解决方案。希望这些内容能够帮助读者更好地理解和使用 Doris，进一步提升系统的性能和稳定性。
