批量删除
目前Doris 支持broker load, routine load, stream load 等多种导入方式,对于数据的删除目前只能通过delete 语句进行删除,使用delete 语句的方式删除时,每执行一次delete 都会生成一个新的数据版本,如果频繁删除会严重影响查询性能,并且在使用delete 方式删除时,是通过生成一个空的rowset来记录删除条件实现,每次读取都要对删除跳条件进行过滤,同样在条件较多时会对性能造成影响。对比其他的系统,greenplum 的实现方式更像是传统数据库产品,snowflake 通过merge 语法实现。
对于类似于cdc 数据的导入的场景,数据数据中insert 和delete 一般是穿插出现的,面对这种场景我们目前的导入方式也无法满足,即使我们能够分离出insert 和delete 虽然可以解决导入的问题,但是仍然解决不了删除的问题。使用批量删除功能可以解决这些个场景的需求。 数据导入有三种合并方式:
- APPEND: 数据全部追加到现有数据中
- DELETE: 删除所有与导入数据key 列值相同的行
- MERGE: 根据 DELETE ON 的决定 APPEND 还是 DELETE
原理
通过增加一个隐藏列__DELETE_SIGN__
实现,因为我们只是在unique 模型上做批量删除,因此只需要增加一个 类型为bool 聚合函数为replace 的隐藏列即可。在be 各种聚合写入流程都和正常列一样,读取方案有两个:
在fe遇到 * 等扩展时去去掉__DELETE_SIGN__
,并且默认加上 __DELETE_SIGN__ != true
的条件 be 读取时都会加上一列进行判断,通过条件确定是否删除。
导入
导入时在fe 解析时将隐藏列的值设置成 DELETE ON
表达式的值,其他的聚合行为和replace的聚合列相同
读取
读取时在所有存在隐藏列的olapScanNode上增加__DELETE_SIGN__ != true
的条件,be 不感知这以过程,正常执行
Cumulative Compaction
Cumulative Compaction 时将隐藏列看作正常的列处理,Compaction逻辑没有变化
Base Compaction
Base Compaction 时要将标记为删除的行的删掉,以减少数据占用的空间
语法
导入的语法设计方面主要是增加一个指定删除标记列的字段的column 映射,并且需要在导入数据中增加这一列,各个导入方式设置的方法如下
stream load
stream load 的写法在在header 中的 columns 字段增加一个设置删除标记列的字段, 示例 -H "columns: k1, k2, label_c3" -H "merge_type: [MERGE|APPEND|DELETE]" -H "delete: label_c3=1"
broker load
在PROPERTIES
处设置删除标记列的字段
LOAD LABEL db1.label1
(
[MERGE|APPEND|DELETE] DATA INFILE("hdfs://abc.com:8888/user/palo/test/ml/file1")
INTO TABLE tbl1
COLUMNS TERMINATED BY ","
(tmp_c1,tmp_c2, label_c3)
SET
(
id=tmp_c2,
name=tmp_c1,
)
[DELETE ON label=true]
)
WITH BROKER 'broker'
(
"username"="user",
"password"="pass"
)
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600"
);
routine load
routine load 在columns
字段增加映射 映射方式同上,示例如下
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
[WITH MERGE|APPEND|DELETE]
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, label),
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%"
[DELETE ON label=true]
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
启用批量删除支持
启用批量删除支持 有两种形式:
通过在fe 配置文件中增加
enable_batch_delete_by_default=true
重启fe 后新建表的都支持批量删除,此选项默认为false对于没有更改上述fe 配置或对于以存在的不支持批量删除功能的表,可以使用如下语句:
ALTER TABLE tablename ENABLE FEATURE "BATCH_DELETE"
来启用批量删除。本操作本质上是一个schema change 操作,操作立即返回,可以通过show alter table column
来确认操作是否完成。
如果确定一个表是否支持批量删除,可以通过 设置一个session variable 来显示隐藏列 SET show_hidden_columns=true
,之后使用desc tablename
,如果输出中有__DELETE_SIGN__
列则支持,如果没有则不支持
注意
- 由于除stream load 外的导入操作在doris 内部有可能乱序执行,因此在使用
MERGE
方式导入时如果不是stream load,需要与 load sequence 一起使用,具体的 语法可以参照sequence列 相关的文档 DELETE ON
条件只能与 MERGE 一起使用
使用示例
下面以stream load 为例 展示下使用方式
- 正常导入数据:
curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -H "merge_type: APPEND" -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load
其中的APPEND 条件可以省略,与下面的语句效果相同:
curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load
- 将与导入数据key 相同的数据全部删除
curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -H "merge_type: DELETE" -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load
假设导入表中原有数据为:
+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 3 | 2 | tom | 2 |
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
+--------+----------+----------+------+
导入数据为:
3,2,tom,0
导入后数据变成:
+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
+--------+----------+----------+------+
- 将导入数据中与
site_id=1
的行的key列相同的行
curl --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns: siteid, citycode, username, pv" -H "merge_type: MERGE" -H "delete: siteid=1" -T ~/table1_data http://127.0.0.1:8130/api/test/table1/_stream_load
假设导入前数据为:
+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
| 1 | 1 | jim | 2 |
+--------+----------+----------+------+
导入数据为:
2,1,grace,2
3,2,tom,2
1,1,jim,2
导入后为:
+--------+----------+----------+------+
| siteid | citycode | username | pv |
+--------+----------+----------+------+
| 4 | 3 | bush | 3 |
| 2 | 1 | grace | 2 |
| 3 | 2 | tom | 2 |
| 5 | 3 | helen | 3 |
+--------+----------+----------+------+