Doris表设计与分区策略：让海量数据管理更高效

在大数据时代，面对每日激增的PB级数据，如何设计高效的数据表结构，成为每个数据工程师的必修课。Apache Doris作为实时分析领域的明星产品，其独特的分区、分桶策略和智能管理能力，能帮助企业轻松应对海量数据挑战。本文将带你解锁Doris分区设计的核心技巧，让你的数据查询效率提升10倍！

数据分布概述

为了确保数据均匀分布在各 BE 节点，避免数据倾斜导致部分节点过载，Doris 引入了分区和分桶两层逻辑对数据进行划分。分区和传统数据库没有本质的区别，主要是从业务逻辑的角度对数据进行划分；而分桶则是基于 Hash 或 Random 算法直接将数据从物理层面进一步打散。

• 数据写入时，Doris 根据表的分区策略将数据行分配到对应的分区，并根据分桶策略将数据进一步映射到分区内的具体分片，从而确定数据行的存储位置。分片是 Doris 中数据管理的最小单元，也是数据移动和复制的基本单位；
• 数据查询时，Doris 优化器会根据分区和分桶策略裁剪数据，减少数据扫描范围。

分区和分桶策略

Doris 分区支持两种类型：

• Range 分区：根据分区列的值范围将数据行分配到对应分区，适用于时间和序列号等单向递增数据类型；
• List 分区：根据分区列的具体值将数据行分配到对应的分区，适用于取值范围比较固定的数据类型，比如省份和地区等。

分桶也支持两种方式：

• Hash 分桶：通过计算分桶列值的 crc32 哈希值，对分桶数取模，将数据行均匀分布到分片中；
• Random 分桶：不依赖于某个字段的 Hash 值，随机分配数据行到分片中。Random 分桶能够确保数据均匀分散，避免由于分桶健选择不当而引发的数据倾斜问题。

Doris 中