doris 监控查询

查询占CPU大的任务:
select 
        t1.query_id as be_query_id,
        t1.query_type,
        t2.query_id,
        t2.workload_group_id,
        t2.`database`,
        t1.cpu_time,
        t2.`sql`
from
(select query_id, query_type,sum(task_cpu_time_ms) as cpu_time from backend_active_tasks group by query_id, query_type) 
        t1 left join active_queries t2
on t1.query_id = t2.query_id
order by cpu_time desc limit 10;

查询执行时间:
select 
         workload_group_id,
         query_id,
         query_status,
         now() - queue_start_time as queued_time
from 
     active_queries
where query_status='queued'
order by workload_group_id;

profile开关:
show variables like '%profile%';
set enable_profile = true;

查看分组查询wait
show workload groups;
<think> 嗯,用户想了解Doris查询的优化方法。根据提供的引用内容,我可以从多个角度来组织回答。 引用[1]提到了Apache Doris性能优化的整体流程,包括慢查询定位和引擎深度调优。这让我想到应该先介绍如何定位慢查询,再谈具体优化手段。 引用[2]详细说明了索引技术,包括前缀索引、Ordinal索引、ZoneMap索引、Bitmap索引和Bloom filter索引等。这些索引技术能显著减少扫描行数,是查询优化的核心手段。 引用[3]介绍了向量化执行引擎,这是Doris实现高性能查询的关键。需要解释向量化如何利用SIMD指令和缓存局部性原理提升性能,以及列式内存布局的优势。 引用[4]提到了表模型设计的关键作用,说明如何通过选择合适的表模型(Duplicate/Unique/Aggregate)和Key列定义来优化存储布局,这就像图书馆分类摆放书籍的原理。 用户可能来自技术团队或数据分析岗位,需要解决实际业务中的查询性能问题。从查询方式看,ta应该具备一定的数据库知识基础,但可能对Doris具体优化手段不熟悉。 考虑到用户直接问"优化方法",说明ta可能遇到了实际性能瓶颈。回答需要结构化呈现,从表设计到索引再到执行优化层层递进。 特别要注意引用[3]提到的向量化执行原理,这是现代数据库性能优化的关键技术点,需要用通俗语言解释清楚。同时要强调索引的选择需要结合实际查询模式,避免过度优化。 最后应该给出具体操作建议,比如如何获取执行计划、如何查看慢查询日志等实用技巧,让用户能立即应用。 </think>好的,针对 Doris 查询的优化,可以综合参考您提供的引文,从多个层面进行,以下是结构化的优化方法: **Doris 查询优化方法全解析** 1. **表模型与 Schema 设计优化 (存储层优化)** * **选择合适的表模型:** 根据业务场景选择 `Duplicate Key`、`Unique Key` 或 `Aggregate Key` 模型。这决定了数据的存储排序方式。 * **精心设计 Key 列:** * 将查询中频繁用于 **等值过滤 (`WHERE col = ...`)** 和 **范围过滤 (`WHERE col > ...`)** 的列定义为 Key 列(尤其是前几列)。这利用了 Doris 底层按 Key 列排序存储的特性,能显著减少数据扫描范围,如同图书馆按类别索引快速定位书籍[^4]。 * 选择区分度高的列作为前导 Key 列(如果适用),有利于快速缩小查询范围。 * **合理使用分区与分桶:** * **分区 (`PARTITION`):** 按时间(如天、月)或业务主键范围分区,实现 **分区剪裁**。查询时只扫描相关分区数据,大幅减少 I/O。 * **分桶 (`DISTRIBUTED BY ... BUCKETS`):** 将数据哈希分布到不同节点。合理的分桶数(建议在10~100之间)和分桶键的选择(常作为 Join 或 Group By 的列)能优化数据分布、并行计算和 Join 效率。 2. **索引优化 (减少扫描与计算)** Doris 提供了多种索引加速查询: * **前缀索引:** Doris 默认对前 36 字节的 Key 列创建前缀索引。查询时优先利用前缀索引定位数据块。设计 Key 列时需考虑此特性[^2]。 * **Ordinal 索引:** 存储每列的值范围,用于快速过滤不满足条件的行。 * **ZoneMap 索引:** 存储每个数据块(Segment)中列的最小值、最大值、是否包含 NULL 等元信息。用于 **块级剪裁**,跳过完全不相关的数据块[^2]。 * **Bitmap 索引:** 适用于低基数列(如性别、状态、地区等)的等值查询和 Count Distinct 计算,效率极高[^2]。 * **Bloom Filter 索引:** 适用于高基数列的等值查询判断。能快速判断一个值 **肯定不在** 某个数据块中,减少不必要的 I/O[^2]。 * **物化视图 (预计算):** 对复杂且频繁执行的查询,创建物化视图预先存储聚合结果或连接结果。查询时直接读取物化视图数据,避免大量现场计算[^2]。 * **优化建议:** * 根据查询模式(过滤条件、聚合列)选择合适的索引类型。 * 避免在极少被查询的列上创建过多索引,增加写入开销。 3. **查询语句优化 (SQL 层优化)** * **利用分区剪裁与分桶剪裁:** 在 `WHERE` 子句中明确指定分区条件和分桶键条件。 * **谓词下推:** 确保过滤条件尽可能早地在存储层执行(如 `WHERE` 条件使用索引列)。 * **避免 SELECT *:** 只查询需要的列,减少网络传输和内存占用。 * **使用合适的 Join 方式:** * 小表 Join 大表:优先使用 `Broadcast Join`(Doris 自动选择或可通过 `/*+ BROADCAST */` 提示)。 * 大表 Join 大表:优先使用 `Shuffle Join`(`/*+ SHUFFLE */`),确保分桶键是 Join 键。 * 考虑使用 Colocate Join:如果 Join 表的数据分布完全一致(分桶数相同且分桶键是 Join 键),可避免数据网络传输,性能最佳(需在建表时指定 `colocate_with`)。 * **优化聚合:** 对于复杂聚合(如 `COUNT DISTINCT`),考虑使用 Bitmap 聚合(`BITMAP_UNION`)或 HLL 聚合(`HLL_UNION`)提高性能。 * **使用近似计算:** 当允许一定误差时,使用 `APPROX_COUNT_DISTINCT` 代替 `COUNT DISTINCT` 可大幅提升速度。 * **减少嵌套子查询:** 尽量将子查询改写为 Join 操作。 * **利用 EXPLAIN 分析执行计划:** 运行 `EXPLAIN [VERBOSE] <sql>` 查看查询计划,重点关注 `ScanNode` 的 `rows`(估算扫描行数)、`Predicates`(谓词下推情况)以及 `EXCHANGE` 节点(数据重分布方式)的成本。这是定位慢查询瓶颈的关键第一步[^1]。 4. **利用向量化执行引擎 (执行层优化)** Doris 的向量化执行引擎是其高性能的核心: * **列式批量处理:** 按列批量处理数据(一次处理一批行,而非一行),减少虚函数调用开销[^3]。 * **SIMD 指令优化:** 利用现代 CPU 的 SIMD(单指令多数据)指令集,在单个 CPU 指令周期内处理多个数据元素,极大提升计算密集型操作(如过滤、聚合)的速度[^3]。 * **缓存友好:** 列式存储和批量处理更符合 CPU 缓存局部性原理,减少缓存失效[^3]。 * **优化建议:** 确保 Doris 版本支持并启用了向量化引擎(通常默认启用)。此优化由引擎自动完成,用户感知主要在性能提升上。 5. **系统配置与资源调优 (集群层优化)** * **资源配置:** 根据集群负载和查询复杂度,调整 BE 节点的内存限制 (`mem_limit`)、查询并发度 (`max_scan_queue_size`, `max_query_concurrency` 等)。 * **统计信息:** 定期执行 `ANALYZE TABLE` 收集表的统计信息(行数、列 NDV 等),帮助优化器生成更准确的执行计划。 * **Profile 分析:** 通过 `SHOW PROFILE FOR <query_id>` 或 Web UI 查看查询执行的详细 Profile,精确识别耗时最长的操作符(Operator),是深度性能调优的利器[^1]。 * **合并与 Compaction:** 监控并优化数据导入后的 Compaction 策略,确保数据文件(Segment)数量和大小合理,避免查询时打开过多小文件。 **总结关键步骤:** 1. **定位瓶颈:** 使用 `EXPLAIN` 查看执行计划,使用 `SHOW PROFILE` 分析耗时,查看慢查询日志[^1]。 2. **设计优化:** 检查表模型、分区分桶、Key 列设计是否合理[^4]。 3. **索引/物化视图:** 评估并创建合适的索引(前缀、ZoneMap、Bitmap、BloomFilter)或物化视图[^2]。 4. **SQL 优化:** 重写查询,利用剪裁、谓词下推、优化 Join 和聚合。 5. **引擎优势:** 确保充分利用向量化执行引擎[^3]。 6. **资源调整:** 根据 Profile 和监控调整集群配置参数。
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