Doris中因分区策略导致查询性能下降的排查与解决

最新推荐文章于 2025-11-19 21:10:41 发布

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Doris中因分区策略导致查询性能下降的排查与解决

前言

作为一名普通的程序开发者，日常工作中经常需要与大数据平台打交道。在使用 Apache Doris（原 Apache Impala）进行数据查询和分析时，我曾遇到一个非常典型的性能问题：某些查询执行时间异常缓慢，甚至超时。经过一番排查后发现，问题的根源在于表的分区策略设计不合理。这篇文章将详细记录我的排查过程、问题原因以及最终的解决方案。

问题现象

我们有一个业务场景是统计每日用户行为日志，数据量较大，每天大约有几百万条记录。为了提升查询效率，我们采用了按日期分区的方式，将数据按 date 字段划分为不同的分区。

然而，在某次上线后，我们发现一个特定的查询语句执行时间变得非常长，从原来的几十毫秒增加到数秒甚至十几秒。这个查询是根据某个时间段内的用户行为进行聚合统计，例如：

SELECT COUNT(*) FROM user_behavior WHERE date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-04-30';

虽然这个查询只涉及一个月的数据，但执行速度明显变慢，影响了整体系统的响应能力。

问题分析

首先，我怀疑是索引或查询计划的问题，于是检查了表结构和相关索引信息。Doris 的分区策略是基于 PARTITION BY 的，而我们使用的是 RANGE 分区，按 date 字段划分。表结构大致如下：

CREATE TABLE user_behavior (
    id INT,
    user_id INT,
    event_type VARCHAR(50),
    timestamp DATETIME
)
PARTITION BY RANGE (date(timestamp)) (

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