Apache Doris历史数据归档：冷热分离存储方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dori/doris 你是否还在为Apache Doris集群存储成本居高不下而烦恼？随着业务增长，历史数据不断累积，不仅占用大量高性能存储资源，还导致查询性能下降。本文将详细介绍如何利用Apache Doris的冷热分离存储方案，通过合理配置实现历史数据归档，在保证查询性能的同时降低存储成本。读完本文后，你将掌握冷热存储介质配置、数据分区策略制定、自动归档脚本编写的全流程操作。
什么是冷热分离存储
冷热分离存储（Cold-Hot Storage Separation）是一种根据数据访问频率和重要性将数据分配到不同性能存储介质的方案。在Apache Doris中，热数据（高频访问）通常存储在SSD（固态硬盘）中以保证查询速度，而冷数据（低频访问的历史数据）则迁移到HDD（机械硬盘）或对象存储中以降低成本。这种方案既满足了业务对实时数据的快速查询需求，又解决了历史数据的长期存储问题。
核心优势
- 成本优化：将90%的历史数据存储在低成本介质上，可降低整体存储成本50%以上
- 性能隔离：热数据独占高性能存储，避免冷数据对查询性能的影响
- 弹性扩展：支持在线扩展存储容量，无需中断业务
Apache Doris冷热分离实现原理
Apache Doris通过存储介质标签和分区策略相结合的方式实现冷热分离。在存储层，管理员可以为不同路径设置介质类型；在表设计时，可指定分区的存储介质；系统会自动将符合条件的分区数据迁移到目标介质。
存储介质配置
Apache Doris的Backend节点支持多路径存储配置，通过在conf/be.conf中设置storage_root_path参数，可指定不同路径的存储介质类型：
# 格式: 路径,medium:介质类型;路径,medium:介质类型
storage_root_path = /data1/doris,medium:SSD;/data2/doris,medium:HDD
其中medium属性支持SSD和HDD两种类型，未指定时默认为HDD。Backend会根据此配置自动识别各路径的存储特性，并在数据分配时进行智能调度。
数据分区策略
实现冷热分离的关键是合理的分区设计。建议采用时间分区（如按天/月分区），并结合Doris的分区属性设置存储策略。以下是一个典型的按时间分区的表结构设计：
CREATE TABLE user_behavior (
user_id BIGINT,
behavior STRING,
event_time DATETIME
)
PARTITION BY RANGE(event_time) (
PARTITION p202301 VALUES [('2023-01-01'), ('2023-02-01')),
PARTITION p202302 VALUES [('2023-02-01'), ('2023-03-01')),
-- 更多分区...
PARTITION p202312 VALUES [('2023-12-01'), ('2024-01-01'))
)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32
PROPERTIES (
"storage_medium" = "SSD", -- 默认存储介质
"storage_cooldown_time" = "90" -- 数据冷却时间(天)
);
历史数据归档实施步骤
1. 存储环境准备
首先确保Backend节点已配置多介质存储。可通过以下命令检查当前存储配置：
# 查看BE节点存储配置
curl http://be_host:8040/api/storage
若需要新增存储路径，修改conf/be.conf并重启Backend服务：
# 修改配置后重启BE
./bin/stop_be.sh && ./bin/start_be.sh --daemon
2. 表结构设计与修改
对于新建表，可直接在PROPERTIES中指定storage_medium和storage_cooldown_time参数。对于存量表，使用ALTER TABLE语句修改存储属性：
-- 修改表默认存储策略
ALTER TABLE user_behavior
SET ("storage_medium" = "SSD", "storage_cooldown_time" = "90");
-- 单独指定某个分区的存储介质
ALTER TABLE user_behavior
MODIFY PARTITION p202301
SET ("storage_medium" = "HDD");
3. 数据迁移与归档
Apache Doris提供了两种冷数据迁移方式：自动迁移和手动迁移。
自动迁移
启用自动迁移需确保以下条件：
- 表已设置
storage_cooldown_time属性 - Backend节点配置了不同类型的存储介质
- 分区数据创建时间超过冷却时间
系统会在每日的例行任务中自动检查符合条件的分区，并将其迁移到目标存储介质。
手动迁移
对于需要立即归档的历史数据，可使用MOVE PARTITION命令手动触发迁移：
-- 将指定分区迁移到HDD
ALTER TABLE user_behavior
MOVE PARTITION p202301
TO STORAGE MEDIUM = "HDD";
4. 归档验证与监控
迁移完成后，可通过以下方式验证存储介质是否正确切换：
-- 查看分区存储信息
SHOW PARTITIONS FROM user_behavior;
结果中的Storage Medium列会显示该分区当前使用的存储介质。
同时，建议通过监控工具关注存储使用情况，可参考pytest/deploy/backup.py中的备份脚本，编写定时任务检查各介质的使用率：
# 示例：检查HDD使用率的Python代码片段
def check_storage_usage():
hdd_usage = get_disk_usage("/data2/doris") # HDD路径
if hdd_usage > 85:
send_alert(f"HDD storage usage exceeds 85%: {hdd_usage}%")
最佳实践与注意事项
分区策略建议
- 时间粒度：根据数据增长速度选择分区粒度，推荐日志类数据按天分区，业务数据按月分区
- 分区数量：单表分区数量建议不超过1000个，过多会影响元数据管理效率
- 冷却时间：根据业务查询需求设置，一般建议90-180天
性能优化技巧
- 分层查询：在查询历史数据时，可通过
PARTITION子句指定分区，避免全表扫描 - 索引优化：冷数据分区可保留必要的稀疏索引，减少存储开销
- 查询缓存：对频繁访问的历史数据查询结果进行缓存
数据备份与恢复
冷数据虽然访问频率低，但仍需做好备份工作。Apache Doris提供了完善的备份恢复机制，可通过pytest/deploy/backup.py脚本实现自动化备份：
# 备份脚本核心逻辑
def backup_palo(backup_name=None):
if not backup_name:
backup_name = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
backup_fe(backup_name) # 备份FE元数据
backup_be(backup_name) # 备份BE数据
恢复操作可使用pytest/deploy/restore.py中的方法，将备份数据迁移回生产环境：
# 恢复命令示例
cmd = 'cd {0};mv backup/{1}/{2} .'.format(
env_config.palo_path, backup_name, 'PALO-FE')
总结与展望
Apache Doris的冷热分离存储方案通过精细化的存储管理和灵活的分区策略，有效解决了历史数据归档问题。通过本文介绍的方法，用户可以根据业务需求定制存储方案，在保证查询性能的同时大幅降低存储成本。
未来，Apache Doris将进一步增强冷热分离能力，计划支持对象存储（如S3、OSS）作为冷数据存储介质，并提供更智能的数据生命周期管理功能。建议持续关注项目更新，及时应用新特性优化存储架构。
参考资料
- Apache Doris官方文档: README.md
- 配置文件参考: conf/be.conf
- 备份恢复工具: pytest/deploy/backup.py
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
