Doris Doris分区表-动态分区

Doris0.12版本动态分区功能详解：实现表级分区生命周期管理
原创 已于 2024-04-16 15:08:45 修改 · 1.1k 阅读 · 1 ·
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于 2024-04-16 14:59:46 首次发布
Doris的动态分区功能在0.12版本引入，支持范围分区，用于自动管理表分区的生命周期，TTL策略，但需注意在CCR同步期间可能失效。

Doris分区表-动态分区

https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/advanced/partition/dynamic-partition

动态分区是在 Doris 0.12 版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理(TTL)，减少用户的使用负担。
目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。
动态分区只支持 Range 分区。
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。

示例

CREATE TABLE `dwd_test_xxxx_aaaa_rim` (
 `apply_date`                date         NULL COMMENT '日期',
 `user_course_id`            bigint(20)   NULL COMMENT
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Doris 支持两层的数据划分。createdate是字段。 第一层是 Partition，PARTITION BY RANGE(`createdate`)。 第二层是 Bucket（Tablet），DISTRIBUTED BY HASH(`createdate`) BUCKETS 10。 在 Doris 的存储引擎中，用户数据被水平划分为若干个数据分片（Tablet，也称作数据分桶）。每个 Tablet 包含若干数据行。各个 Tablet 之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。 多个 Tablet
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在某些使用场景下，用户会将表按照天进行分区划分，每天定时执行例行任务，这时需要使用方手动管理分区，否则可能由于使用方没有创建分区导致数据导入失败，这给使用方带来了额外的维护成本。通过动态分区功能，用户可以在建表时设定动态分区的规则。FE 会启动一个后台线程，根据用户指定的规则创建或删除分区。用户也可以在运行时对现有规则进行变更。动态分区是在 Doris 0.12 版本中引入的新功能，旨在对表级别的分区实现生命周期管理(TTL)，减少用户的使用负担，目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。
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文章目录一. 动态分区概述1.1 原理1.2 使用方式1.3 动态分区规则参数1.4 创建历史分区规则1.5 注意事项二. 案例2.1 案例12.2 案例22.3 案例3参考: 一. 动态分区概述 动态分区是在 Doris 0.12 版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理(TTL)，减少用户的使用负担。 目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。 动态分区只支持 Range 分区。 名词解释: FE：Frontend，Doris 的前端节点。负责元数据管理和请求接入。 BE：Backend
Doris之动态分区
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对表级别的分区实现生命周期管理(TTL)，减少用户的使用负担。在某些使用场景下，用户会将表按照天进行分区划分数据，在没有动态分区功能的时候，用户需要手动管理分区数据。这会给使用方带来额外的维护成本。通过动态分区功能，用户可以在建表时设定动态分区的规则，FE 会启动一个后台线程，根据用户指定的规则创建或删除分区。 2.2、运行时修改 3、动态分区规则 参数 3.1、配置文件 fe.conf 3.3、参数 3.3.1、dynamic_partition.enable 是否开启动态分区特性。 值： TRUE
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1、说明 本文主要是测试Doris动态分区相关功能； 关于动态分区相关理论部分请参考官方文档： http://doris.incubator.apache.org/master/zh-CN/administrator-guide/dynamic-partition.html 2、创建一个张按天调度的、不删除历史分区的动态分区表 （1）建表语句 CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.dynamic_partition_tbl ( id INT, dt DATE, pv BIGI
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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。在某些使用场景下，用户会将表按照天进行分区划分，每天定时执行例行任务，这时需要使用方手动管理分区，否则可能由于使用方没有创建分区导致数据导入失败，这给使用方带来了额外的维护成本。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。动态分区调度的单位。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。
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目录1. 背景2. 创建动态分区表3. 动态分区表属性说明4. 动态分区表属性的修改 1. 背景 表按date或datetime类型字段进行分区，对于新的数据，需要我们手动添加分区，和删除旧的分区，维护工作量太大。所以Apache Doris启动了一个后台进程，默认每隔1小时(由fe.conf的dynamic_partition_check_interval_seconds参数设置)根据当前的日期时间来添加分区和删除分区 2. 创建动态分区表 表创建于2021-11-05 22:30:00，星期五 mysq
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CREATE TABLE table1 ( siteid INT DEFAULT '10', citycode SMALLINT, username VARCHAR(32) DEFAULT '', pv BIGINT SUM DEFAULT '0' ) AGGREGATE KEY(siteid, citycode, username) DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10 PROPERTIES("replica
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<think>我们正在讨论如何在Doris中查询分区表。根据用户提供的引用内容，我们可以总结以下几点： 1. Doris支持复合分区（先分区再分桶）和动态分区表（自动管理分区生命周期）。 2. 动态分区功能主要用于自动添加和删除分区（如按时间分区），但只支持Range分区。 3. 在查询分区表时，可以通过在WHERE条件中指定分区列的条件来实现分区剪枝，从而减少扫描的数据量，提高查询效率。 因此，查询分区表的方法与普通表类似，但关键在于利用分区键的条件来触发分区剪枝。具体步骤如下： ### 1. **创建分区表（回顾）** 在查询之前，我们需要先有一个分区表。以动态分区表为例，创建一个按天分区的表： ```sql CREATE TABLE example_db.dynamic_partition_table ( date_key DATE, user_id INT, city VARCHAR(50), age INT, cost DECIMAL(10,2) ) PARTITION BY RANGE (date_key) () DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "dynamic_partition.enable" = "true", -- 开启动态分区 "dynamic_partition.time_unit" = "DAY", -- 按天分区 "dynamic_partition.start" = "-30", -- 保留最近30天的分区 "dynamic_partition.end" = "3", -- 提前创建未来3天的分区 "dynamic_partition.prefix" = "p", -- 分区名前缀 "dynamic_partition.buckets" = "10" -- 分桶数 ); ``` 此表会按`date_key`自动创建和管理分区（如`p20240101`代表2024年1月1日的数据）[^1][^3]。 ### 2. **查询分区表** 查询时，在WHERE条件中指定分区列（如`date_key`）的范围，Doris会自动过滤掉不相关的分区： ```sql -- 查询特定日期范围的数据（触发分区剪枝） SELECT user_id, SUM(cost) FROM example_db.dynamic_partition_table WHERE date_key >= '2024-05-01' AND date_key <= '2024-05-07' GROUP BY user_id; ``` 执行计划中会显示`partitions=3/10`（假设有10个分区，只扫描了3个），证明分区剪枝生效[^4][^5]。 ### 3. **注意事项** - **分区键条件**：确保WHERE条件中包含分区列（如`date_key`），且使用范围（`BETWEEN`、`>=`等）或等值（`=`）过滤。 - **避免函数转换**：直接在分区列上使用函数（如`DATE_FORMAT(date_key, '%Y%m%d')`）会导致无法剪枝。应改为： ```sql -- 错误示例（无法剪枝）： SELECT ... WHERE DATE_FORMAT(date_key, '%Y%m%d') = '20240501'; -- 正确示例（直接使用日期范围）： SELECT ... WHERE date_key = '2024-05-01'; ``` - **复合分区**：如果表是复合分区（如先按`date_key`分区，再按`city`分桶），查询时优先使用分区键过滤，再使用分桶键过滤[^1][^4]。 ### 4. **验证分区剪枝** 使用`EXPLAIN`命令查看查询计划，确认是否剪枝： ```sql EXPLAIN SELECT ... WHERE date_key = '2024-05-01'; ``` 输出中应包含： ``` partitions=1/10 -- 只扫描了1个分区（假设总共有10个分区） ``` ### 5. **动态分区的查询优化** 动态分区表的数据可能随时间自动增减（如TTL删除旧分区）。查询时需注意： - 避免查询已删除的分区（如`date_key < '2023-01-01'`），否则会报错`Partition not exists`。 - 通过`SHOW DYNAMIC PARTITION TABLES`监控分区状态[^3]。 ### 示例：复杂查询 结合分区键和分桶键进行高效查询： ```sql -- 查询2024年5月北京地区的数据（假设分区键为date_key，分桶键为user_id） SELECT city, AVG(age), SUM(cost) FROM example_db.dynamic_partition_table WHERE date_key BETWEEN '2024-05-01' AND '2024-05-31' AND city = '北京' GROUP BY city; ``` 此查询会先按`date_key`剪枝分区，再按`city`过滤数据，最后在分桶内聚合[^1][^4]。 ### 总结 在Doris中查询分区表的关键是**在WHERE条件中直接使用分区列进行范围或等值过滤**，避免对分区列使用函数或转换。动态分区表会自动维护分区生命周期，但查询时仍需确保分区存在。通过`EXPLAIN`验证分区剪枝效果，可显著提升查询性能。 §§相关问题§§ 1. 如何监控Doris动态分区的状态？ 2. 分区剪枝失效的常见原因有哪些？ 3. Doris分区表与分桶表在查询性能上的差异？ 4. 如何为时间序列数据设计高效的分区策略？ [^1]: Doris 创建复合分区表和动态分区表[^1] [^2]: Doris hdfs数据导入doris动态分区表[^2] [^3]: Doris Doris分区表-动态分区[^3] [^4]: Doris的分区表和分桶表[^4] [^5]: palo（doris）表分区的正确使用[^5]</think>### Doris 查询分区表的方法 在 Doris 中查询分区表的核心是通过 **分区剪枝（Partition Pruning）** 优化查询性能，即利用分区键条件过滤无关分区，减少数据扫描量。以下是具体操作方法和注意事项： --- #### 1. **基础查询语法** 分区表的查询语法与普通表一致，只需在 `WHERE` 子句中**显式指定分区键条件**即可触发分区剪枝： ```sql -- 查询特定分区（如日期分区） SELECT * FROM sales WHERE dt = '2024-05-01'; -- 仅扫描 dt='2024-05-01' 的分区[^4] -- 查询分区范围 SELECT * FROM sales WHERE dt >= '2024-05-01' AND dt <= '2024-05-07'; -- 仅扫描该日期范围内的分区[^5] ``` --- #### 2. **分区剪枝的关键规则** - **直接使用分区列**： 分区键（如 `dt`）必须作为过滤条件**直接出现在 `WHERE` 子句中**，不可嵌套函数或计算： ```sql ✅ 正确：WHERE dt = '2024-05-01' -- 触发剪枝 ❌ 错误：WHERE DATE_FORMAT(dt, '%Y%m%d') = '20240501' -- 无法剪枝（全表扫描）[^5] ``` - **范围分区需明确边界**： 使用 `VALUES [...]` 定义的分区（左闭右开区间），查询时需匹配分区定义： ```sql -- 分区定义：PARTITION p202405 VALUES [('2024-05-01'), ('2024-06-01')) ✅ 有效：WHERE dt >= '2024-05-01' AND dt < '2024-06-01' ❌ 无效：WHERE dt = '2024-06-01' -- 不属于该分区[^4] ``` --- #### 3. **动态分区表的查询** 动态分区表（如按天自动创建分区）的查询方式与静态分区一致，但需注意： - **自动分区名匹配**： 动态分区的命名格式为 `prefix + 时间`（如 `p20240501`），但查询时**无需关注分区名**，直接使用分区键过滤： ```sql -- 动态分区表（按天分区） SELECT * FROM log_table WHERE event_date = '2024-05-01'; -- 自动定位到分区 p20240501[^3] ``` - **避免查询未来/过期分区**： 动态分区可能自动删除旧分区（如 TTL 设置），查询历史数据前需确认分区是否存在。 --- #### 4. **复合分区表的查询** 若表同时有分区（`PARTITION BY`）和分桶（`DISTRIBUTED BY`），优先用分区键过滤，再结合分桶键： ```sql -- 先按 dt 分区，再按 user_id 分桶 SELECT city, SUM(amount) FROM sales WHERE dt BETWEEN '2024-05-01' AND '2024-05-07' -- 分区剪枝 AND user_id IN (101, 102) -- 分桶过滤 GROUP BY city; ``` --- #### 5. **验证分区剪枝效果** 通过 `EXPLAIN` 命令检查查询计划，确认是否触发剪枝： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM sales WHERE dt = '2024-05-01'; ``` 输出中若包含 `partitions=1/100`（表示 100 个分区中只扫描了 1 个），则剪枝成功[^1]。 --- #### 6. **性能优化建议** 1. **分区粒度适中**： 避免分区过多（如 >1000 个），否则元数据压力增大[^1]。 2. **冷热数据分离**： 频繁查询的热数据使用 SSD 存储，冷数据转存至 HDD[^3]。 3. **并行查询**： 分桶数（`BUCKETS`）建议为集群节点数的倍数，充分利用并行计算。 > **💡 关键总结** > - **必做**：在 `WHERE` 子句中直接使用分区键作为过滤条件。 > - **禁止**：对分区键使用函数或表达式（如 `YEAR(dt)=2024`）。 > - **动态分区**：无需手动管理分区名，按分区键查询即可。 > - **验证**：通过 `EXPLAIN` 确认分区剪枝是否生效。
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