doris: JDBC Catalog

Doris JDBC Catalog 支持通过标准 JDBC 接口连接不同支持 JDBC 协议的数据库。本文档介绍 JDBC Catalog 的通用配置和使用方法。

支持的数据库

Doris JDBC Catalog 支持连接以下数据库:

数据库说明
MySQL
PostgreSQL
Oracle
SQL Server
IBM Db2
ClickHouse
SAP HANA
OceanBase

配置

基本属性

参数说明
type固定为 jdbc
user数据源用户名
password数据源密码
jdbc_url数据源连接 URL
driver_url数据源 JDBC 驱动程序的路径
driver_class数据源 JDBC 驱动程序的类名

可选属性

参数默认值说明
lower_case_meta_names"false"是否以小写的形式同步外部数据源的库名和表名以及列名
meta_names_mapping""当外部数据源存在名称相同只有大小写不同的情况,例如 DORIS 和 doris,Doris 由于歧义而在查询 Catalog 时报错,此时需要配置 meta_names_mapping 参数来解决冲突。
only_specified_database"false"是否只同步 JDBC URL 中指定的数据源的 Database(此处的 Database 为映射到 Doris 的 Database 层级)
include_database_list""当 only_specified_database=true 时,指定同步多个 Database,以','分隔。Database 名称是大小写敏感的。
exclude_database_list""当 only_specified_database=true 时,指定不需要同步的多个 Database,以','分割。Database 名称是大小写敏感的。

连接池属性

参数默认值说明
connection_pool_min_size1定义连接池的最小连接数,用于初始化连接池并保证在启用保活机制时至少有该数量的连接处于活跃状态。
connection_pool_max_size30定义连接池的最大连接数,每个 Catalog 对应的每个 FE 或 BE 节点最多可持有此数量的连接。
connection_pool_max_wait_time5000如果连接池中没有可用连接,定义客户端等待连接的最大毫秒数。
connection_pool_max_life_time1800000设置连接在连接池中保持活跃的最大时长(毫秒)。超时的连接将被回收。同时,此值的一半将作为连接池的最小逐出空闲时间,达到该时间的连接将成为逐出候选对象。
connection_pool_keep_alivefalse仅在 BE 节点上有效,用于决定是否保持达到最小逐出空闲时间但未到最大生命周期的连接活跃。默认关闭,以减少不必要的资源使用。

属性须知

驱动包路径与安全性

driver_url 可以通过以下三种方式指定:

  1. 文件名。如 mysql-connector-j-8.3.0.jar。需将 Jar 包预先存放在 FE 和 BE 部署目录下的 jdbc_drivers/ 目录下。系统会自动在这个目录下寻找。该目录的位置,也可以由 fe.conf 和 be.conf 中的 jdbc_drivers_dir 配置修改。

  2. 本地绝对路径。如 file:///path/to/mysql-connector-j-8.3.0.jar。需将 Jar 包预先存放在所有 FE/BE 节点指定的路径下。

  3. Http 地址。如:http://repo1.maven.org/maven2/com/mysql/mysql-connector-j/8.3.0/mysql-connector-j-8.3.0.jar 系统会从这个 Http 地址下载 Driver 文件。仅支持无认证的 Http 服务。

驱动包安全性

为了防止在创建 Catalog 时使用了未允许路径的 Driver Jar 包,Doris 会对 Jar 包进行路径管理和校验和检查。

  1. 针对上述方式 1,Doris 默认用户配置的 jdbc_drivers_dir 和其目录下的所有 Jar 包都是安全的,不会对其进行路径检查。

  2. 针对上述方式 2、3,Doris 会对 Jar 包的来源进行检查,检查规则如下:

    • 通过 FE 配置项 jdbc_driver_secure_path 来控制允许的驱动包路径,该配置项可配置多个路径,以分号分隔。当配置了该项时,Doris 会检查 Catalog properties 中 driver_url 的路径是的部分前缀是否在 jdbc_driver_secure_path 中,如果不在其中,则会拒绝创建 Catalog。
    • 此参数默认为 * ,表示允许所有路径的 Jar 包。
    • 如果配置 jdbc_driver_secure_path 为空,也表示允许所有路径的 Jar 包。

    备注

    如配置 jdbc_driver_secure_path = "file:///path/to/jdbc_drivers;http://path/to/jdbc_drivers" :

    则只允许以 file:///path/to/jdbc_drivers 或 http://path/to/jdbc_drivers 开头的驱动包路径。

  3. 在创建 Catalog 时,可以通过 checksum 参数来指定驱动包的校验和,Doris 会在加载驱动包后,对驱动包进行校验,如果校验失败,则会拒绝创建 Catalog。

备注

上述的校验只会在创建 Catalog 时进行,对于已经创建的 Catalog,不会再次进行校验。

小写名称同步

当 lower_case_meta_names 设置为 true 时,Doris 通过维护小写名称到远程系统中实际名称的映射,使查询时能够使用小写去查询外部数据源非小写的数据库和表以及列。

由于 FE 存在 lower_case_table_names 的参数,会影响查询时的表名大小写规则,所以规则如下

  • lower_case_meta_names = true

    库表列名都会被转换为小写。

  • lower_case_meta_names = false

    当 FE 的 lower_case_table_names 参数为 0 或 2 时,库名表名列名都不会被转换。

    当 FE 的 lower_case_table_names 参数为 1 时,表名会被转换为小写,库名和列名不会被转换。

如果创建 Catalog 时的参数配置匹配到了上述规则中的转变小写规则,则 Doris 会将对应的名称转变为小写存储在 Doris 中,查询时需使用 Doris 显示的小写名称去查询。

如果外部数据源存在名称相同只有大小写不同的情况,例如 DORIS 和 doris,Doris 由于歧义而在查询 Catalog 时报错,此时需要配置 meta_names_mapping 参数来解决冲突。

meta_names_mapping 参数接受一个 Json 格式的字符串,格式如下:

{
  "databases": [
    {
      "remoteDatabase": "DORIS",
      "mapping": "doris_1"
    },
    {
      "remoteDatabase": "doris",
      "mapping": "doris_2"
    }
  ],
  "tables": [
    {
      "remoteDatabase": "DORIS",
      "remoteTable": "DORIS",
      "mapping": "doris_1"
    },
    {
      "remoteDatabase": "DORIS",
      "remoteTable": "doris",
      "mapping": "doris_2"
    }
  ],
  "columns": [
    {
      "remoteDatabase": "DORIS",
      "remoteTable": "DORIS",
      "remoteColumn": "DORIS",
      "mapping": "doris_1"
    },
    {
      "remoteDatabase": "DORIS",
      "remoteTable": "DORIS",
      "remoteColumn": "doris",
      "mapping": "doris_2"
    }
  ]
}

在将此配置填写到创建 Catalog 的语句中时,Json 中存在双引号,因此在填写时需要将双引号转义或者直接使用单引号包裹 Json 字符串。

指定同步数据库

only_specified_database: 是否只同步 JDBC URL 中指定的数据源的 Database。默认值为 false,表示同步 JDBC URL 中所有的 Database。

include_database_list: 仅在only_specified_database=true时生效,指定需要同步的 PostgreSQL 的 Schema,以','分隔。Schema 名称是大小写敏感的。

exclude_database_list: 仅在only_specified_database=true时生效,指定不需要同步的 PostgreSQL 的 Schema,以','分隔。Schema 名称是大小写敏感的。

备注

  • 上述三个参数中提到的 Database 是指 Doris 中的 Database 层级,而不是外部数据源的 Database 层级,具体的映射关系可以参考各个数据源文档。
  • 当 include_database_list 和 exclude_database_list 有重合的 database 配置时,exclude_database_list会优先生效。

连接池配置

在 Doris 中,每个 FE 和 BE 节点都会维护一个连接池,这样可以避免频繁地打开和关闭单独的数据源连接。连接池中的每个连接都可以用来与数据源建立连接并执行查询。任务完成后,这些连接会被归还到池中以便重复使用,这不仅提高了性能,还减少了建立连接时的系统开销,并帮助防止达到数据源的连接数上限。

可以根据实际情况调整连接池的大小,以便更好地适应您的工作负载。通常情况下,连接池的最小连接数应该设置为 1,以确保在启用保活机制时至少有一个连接处于活跃状态。连接池的最大连接数应该设置为一个合理的值,以避免过多的连接占用资源。

同时为了避免在 BE 上累积过多的未使用的连接池缓存,可以通过设置 BE 的 jdbc_connection_pool_cache_clear_time_sec 参数来指定清理缓存的时间间隔。默认值为 28800 秒(8 小时),此间隔过后,BE 将强制清理所有超过该时间未使用的连接池缓存。

注意

使用 Doris JDBC Catalog 连接外部数据源时,需谨慎更新数据库凭证。 Doris 通过连接池维持活跃连接以快速响应查询。但凭证变更后,连接池可能会继续使用旧凭证尝试建立新连接并失败。由于系统试图保持一定数量的活跃连接,这种错误尝试会重复执行,且在某些数据库系统中,频繁的失败可能导致账户被锁定。 建议在必须更改凭证时,同步更新 Doris JDBC Catalog 配置,并重启 Doris 集群,以确保所有节点使用最新凭证,防止连接失败和潜在的账户锁定。

可能遇到的账户锁定如下:

MySQL: account is locked

Oracle: ORA-28000: the account is locked

SQL Server: Login is locked out

Insert 事务

Doris 的数据是由一组 batch 的方式写入 JDBC Catalog 的,如果中途导入中断,之前写入数据可能需要回滚。所以 JDBC Catalog 支持数据写入时的事务,事务的支持需要通过设置 session variable: enable_odbc_transcation 

set enable_odbc_transcation = true; 

事务保证了 JDBC Catalog 数据写入的原子性,但是一定程度上会降低数据写入的性能,可以考虑酌情开启该功能。

示例

此处以 MySQL 为例,展示如何创建一个 MySQL Catalog 并查询其中的数据。

创建一个名为 mysql 的 Catalog:

CREATE CATALOG mysql PROPERTIES (
    "type"="jdbc",
    "user"="root",
    "password"="secret",
    "jdbc_url" = "jdbc:mysql://example.net:3306",
    "driver_url" = "mysql-connector-j-8.3.0.jar",
    "driver_class" = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
)

通过运行 SHOW DATABASES 查看此 Catalog 所有数据库:

SHOW DATABASES FROM mysql;

如果您有一个名为 test 的 MySQL 数据库,您可以通过运行 SHOW TABLES 查看该数据库中的表:

SHOW TABLES FROM mysql.test;

最后,您可以访问 MySQL 数据库中的表:

SELECT * FROM mysql.test.table;

语句透传

Doris 支持通过透传的方式,直接执行 JDBC 数据源的 DDL、DML 语句和查询语句。

透传 DDL 和 DML

CALL EXECUTE_STMT("catalog_name", "raw_stmt_string");

EXECUTE_STMT() 过程有两个参数:

  • Catalog Name:目前仅支持 JDBC 类型 Catalog。
  • 执行语句:目前仅支持 DDL 和 DML 语句,并且需要直接使用数据源对应的语法。
CALL EXECUTE_STMT("jdbc_catalog", "insert into db1.tbl1 values(1,2), (3, 4)");

CALL EXECUTE_STMT("jdbc_catalog", "delete from db1.tbl1 where k1 = 2");

CALL EXECUTE_STMT("jdbc_catalog", "create table dbl1.tbl2 (k1 int)");

透传查询

query(
  "catalog" = "catalog_name", 
  "query" = "select * from db_name.table_name where condition"
  );

query 表函数有两个参数:

  • catalog:Catalog 名称,需要按照 Catalog 的名称填写。
  • query:需要执行的查询语句,并且需要直接使用数据源对应的语法。
select * from query("catalog" = "jdbc_catalog", "query" = "select * from db_name.table_name where condition");

原理和限制

通过 CALL EXECUTE_STMT() 命令,Doris 会直接将用户编写的 SQL 语句发送给 Catalog 对应的 JDBC 数据源进行执行。因此,这个操作有如下限制:

  • SQL 语句必须是数据源对应的语法,Doris 不会做语法和语义检查。
  • SQL 语句中引用的表名建议是全限定名,即 db.tbl 这种格式。如果未指定 db,则会使用 JDBC Catalog 的 JDBC URL 中指定的 db 名称。
  • SQL 语句中不可引用 JDBC 数据源之外的库表,也不可以引用 Doris 的库表。但可以引用在 JDBC 数据源内的,但是没有同步到 Doris JDBC Catalog 的库表。
  • 执行 DML 语句,无法获取插入、更新或删除的行数,只能获取命令是否执行成功。
  • 只有对 Catalog 有 LOAD 权限的用户,才能执行CALL EXECUTE_STMT()命令。
  • 只有对 Catalog 有 SELECT 权限的用户,才能执行query()表函数。
  • query 表函数读取到的的数据,数据类型的支持与所查询的 catalog 类型支持的数据类型一致。

连接池问题排查

  1. 在小于 2.0.5 的版本,连接池相关配置只能在 BE conf 的 JAVA_OPTS 中配置,参考 2.0.4 版本的 be.conf
  2. 在 2.0.5 及之后的版本,连接池相关配置可以在 Catalog 属性中配置,参考 连接池属性
  3. Doris 使用的连接池在 2.0.10(2.0 Release)和 2.1.3(2.1 Release)开始从 Druid 换为 HikariCP,故连接池相关报错以及原因排查方式有所不同,参考如下

Druid 连接池版本

Initialize datasource failed: CAUSED BY: GetConnectionTimeoutException: wait millis 5006, active 10, maxActive 10, creating 1

  • 原因 1:查询太多导致连接个数超出配置
  • 原因 2:连接池计数异常导致活跃计数未下降
  • 解决方法
    • alter catalog <catalog_name> set properties ('connection_pool_max_size' = '100'); 暂时通过调整连接数来增大连接池容量,且可以通过这种方式刷新连接池缓存
    • 升级到更换连接池到 Hikari 版本

Initialize datasource failed: CAUSED BY: GetConnectionTimeoutException: wait millis 5006, active 10, maxActive 0, creating 1

  • 原因 1:网络不通
  • 原因 2:网络延迟高,导致创建连接超过 5s
  • 解决方法
    • 检查网络
    • alter catalog <catalog_name> set properties ('connection_pool_max_wait' = '10000'); 调大超时时间

HikariCP 连接池版本

Connection is not available, request timed out after 5000ms

可能的原因:
  • 原因 1:网络问题(例如,服务器不可达)
  • 原因 2:身份认证问题,例如无效的用户名或密码
  • 原因 3:网络延迟过高,导致创建连接超过 5 秒超时时间
  • 原因 4:并发查询过多,超过了连接池配置的最大连接数
解决方案:
  • 如果只有 "Connection is not available, request timed out after 5000ms" 这一类错误,请检查 原因 3 和 原因 4

    • 检查是否存在网络延迟过高或资源耗尽的情况。
    • 调大连接池的最大连接数:
      ALTER CATALOG <catalog_name> SET PROPERTIES ('connection_pool_max_size' = '100');
      

    • 调大连接超时时间:
      ALTER CATALOG <catalog_name> SET PROPERTIES ('connection_pool_max_wait_time' = '10000');
      

  • 如果除了 "Connection is not available, request timed out after 5000ms" 之外还有其他错误信息,请检查这些附加错误:

    • 网络问题(例如,服务器不可达)可能导致连接失败。请检查网络连接是否正常。
    • 身份认证问题(例如,用户名或密码无效)也可能导致连接失败。请检查配置中使用的数据库凭据,确保用户名和密码正确无误。
    • 根据具体错误信息,调查与网络、数据库或身份认证相关的问题,找出根本原因。
<think>嗯,用户想了解Doris中的Catalog。首先,我需要回忆一下Doris的相关知识,确定Catalog在其中的作用。记得Doris是一个MPP架构的实时分析数据库,Catalog可能涉及数据目录的管理。 用户可能已经知道Doris的基础概念,但需要更深入的信息。根据系统指令,要分步骤解释,结构清晰。首先,应该明确Catalog的定义,然后说明其核心功能,比如统一元数据管理、多Catalog支持等。 需要确认Doris版本是否支持多Catalog功能,因为不同版本可能有差异。例如,Doris 1.2之后可能引入了多Catalog,而之前可能只有内部Catalog。这点需要准确,避免误导用户。 接下来,分类介绍不同的Catalog类型,比如Internal Catalog、External Catalog(如Hive、ES、JDBC等)。每个类型的具体用途和如何操作,比如创建外部Catalog的SQL语法示例,这样用户能更清楚如何使用。 还要提到使用场景,比如数据湖分析、联邦查询等,帮助用户理解何时使用Catalog。注意事项部分需要提醒用户权限、性能、元数据一致性等问题,这些是实际应用中容易遇到的坑。 要确保使用正确的中文术语,比如“数据目录”而不是直译。同时检查LaTeX格式是否正确,虽然问题中可能不需要数学公式,但如果有示例代码或命令,要用行内代码块标记,但根据用户指令,这里可能更多是文字描述,但需注意如果有技术术语或代码,如CREATE CATALOG,要用反引号。 最后,总结Catalog的重要性,强调其简化数据管理的优势。确保回答结构清晰,分点明确,用户能逐步理解。需要验证所有信息是否准确,特别是Doris的版本特性,必要时参考最新文档确认,避免过时信息。</think>Doris 中的 Catalog(数据目录)是其2.0版本引入的核心功能,用于统一管理内部数据与外部数据源的元数据。以下从4个关键维度为您解析: 🔹 **核心定义** CatalogDoris 的元数据逻辑集合,相当于一个虚拟数据库集群,可包含: - 内部管理的数据库/表(Internal Catalog) - 外部数据源映射(如 Hive/Iceberg/Elasticsearch 等) - 跨数据源的统一视图 🔹 **核心功能** 1. **统一元数据管理** - 通过 `SHOW CATALOGS` 查看所有 Catalog - 使用 `USE CATALOG` 切换上下文 - 支持跨 Catalog 的联合查询 2. **多 Catalog 类型** ```sql -- 创建 Hive Catalog 示例 CREATE CATALOG hive_catalog PROPERTIES ( "type"="hms", "hive.metastore.uris"="thrift://172.21.0.1:9083" ); ``` 3. **数据源对接能力** - 支持对接的 Catalog 类型: 📌 Hive/Iceberg(HMS协议) 📌 Elasticsearch 📌 JDBC(MySQL/PostgreSQL等) 📌 Delta Lake 📌 Paimon 🔹 **典型应用场景** 1. **湖仓联邦查询** ```sql SELECT * FROM hive_catalog.sales_db.orders JOIN internal_catalog.user_db.profiles ON orders.user_id = profiles.id; ``` 2. **平滑数据迁移** - 通过 Catalog 映射外部数据源 - 使用 `INSERT INTO SELECT` 逐步迁移数据 3. **实时离线融合分析** - Doris 内部表(实时数据) + Hive 外部表(历史数据) = 统一分析视图 🔹 **注意事项** 1. 权限控制:通过 Doris 的 RBAC 系统管理 Catalog 访问权限 2. 性能优化:外部 Catalog 查询建议开启数据缓存 3. 元数据同步:外部 Catalog 支持自动/手动刷新元数据 4. 版本兼容性:不同 Catalog 类型对数据源版本有特定要求 🌟 **核心价值**:Catalog 使 Doris 从单一数仓升级为"统一数据网关",实现: - 元数据层统一纳管 - 计算层跨源下推 - 存储层透明访问 建议通过 `EXPLAIN` 命令查看具体查询在 Catalog 中的执行计划,这对性能调优非常重要。
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