Doris On ES

Doris-On-ES将Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案：

  1. ES中的多index分布式Join查询
  2. Doris和ES中的表联合查询，更复杂的全文检索过滤
  3. ES keyword类型字段的聚合查询：适用于index 频繁发生变化、单个分片文档数量千万级以上且该字段基数(cardinality)非常大

本文档主要介绍该功能的实现原理、使用方式等。

名词解释

  • FE：Frontend，Doris 的前端节点。负责元数据管理和请求接入。
  • BE：Backend，Doris 的后端节点。负责查询执行和数据存储。
  • Elasticsearch(ES)：目前最流行的开源分布式搜索引擎。
  • DataNode：ES的数据存储与计算节点。
  • MasterNode：ES的Master节点，管理元数据、节点、数据分布等。
  • scroll：ES内置的数据集游标特性，用来对数据进行流式扫描和过滤。

如何使用

创建外表

  1. CREATE EXTERNAL TABLE `es_table` (
  2.   `id` bigint(20) COMMENT "",
  3.   `k1` bigint(20) COMMENT "",
  4.   `k2` datetime COMMENT "",
  5.   `k3` varchar(20) COMMENT "",
  6.   `k4` varchar(100) COMMENT "",
  7.   `k5` float COMMENT ""
  8. ) ENGINE=ELASTICSEARCH
  9. PARTITION BY RANGE(`id`)
  10. ()
  11. PROPERTIES (
  12. "host" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
  13. "user" = "root",
  14. "password" = "root",
  15. "index" = "tindex”,
  16. "type" = "doc"
  17. );

参数说明：

参数说明
hostES集群连接地址，可指定一个或多个，Doris通过这个地址获取到ES版本号、index的shard分布信息
user开启basic认证的ES集群的用户名，需要确保该用户有访问: /_cluster/state/_nodes/http等路径权限和对index的读权限
password对应用户的密码信息
indexDoris中的表对应的ES的index名字，可以是alias
type指定index的type，默认是_doc
transport内部保留，默认为http

查询

基本条件过滤

  1. select * from es_table where k1 > 1000 and k3 ='term' or k4 like 'fu*z_'

扩展的esquery sql语法

通过esquery函数将一些无法用sql表述的ES query如match、geoshape等下推给ES进行过滤处理，esquery的第一个列名参数用于关联index，第二个参数是ES的基本Query DSL的json表述，使用花括号{}包含，json的root key有且只能有一个，如match、geo_shape、bool等

match查询：

  1. select * from es_table where esquery(k4, '{
  2.         "match": {
  3.            "k4": "doris on elasticsearch"
  4.         }
  5.     }');

geo相关查询：

  1. select * from es_table where esquery(k4, '{
  2.       "geo_shape": {
  3.          "location": {
  4.             "shape": {
  5.                "type": "envelope",
  6.                "coordinates": [
  7.                   [
  8.                      13,
  9.                      53
  10.                   ],
  11.                   [
  12.                      14,
  13.                      52
  14.                   ]
  15.                ]
  16.             },
  17.             "relation": "within"
  18.          }
  19.       }
  20.    }');

bool查询：

  1. select * from es_table where esquery(k4, ' {
  2.          "bool": {
  3.             "must": [
  4.                {
  5.                   "terms": {
  6.                      "k1": [
  7.                         11,
  8.                         12
  9.                      ]
  10.                   }
  11.                },
  12.                {
  13.                   "terms": {
  14.                      "k2": [
  15.                         100
  16.                      ]
  17.                   }
  18.                }
  19.             ]
  20.          }
  21.       }');

原理

  1. +----------------------------------------------+
  2. |                                              |
  3. | Doris      +------------------+              |
  4. |            |       FE         +--------------+-------+
  5. |            |                  |  Request Shard Location
  6. |            +--+-------------+-+              |       |
  7. |               ^             ^                |       |
  8. |               |             |                |       |
  9. |  +-------------------+ +------------------+  |       |
  10. |  |            |      | |    |             |  |       |
  11. |  | +----------+----+ | | +--+-----------+ |  |       |
  12. |  | |      BE       | | | |      BE      | |  |       |
  13. |  | +---------------+ | | +--------------+ |  |       |
  14. +----------------------------------------------+       |
  15.    |        |          | |        |         |          |
  16.    |        |          | |        |         |          |
  17.    |    HTTP SCROLL    | |    HTTP SCROLL   |          |
  18. +-----------+---------------------+------------+       |
  19. |  |        v          | |        v         |  |       |
  20. |  | +------+--------+ | | +------+-------+ |  |       |
  21. |  | |               | | | |              | |  |       |
  22. |  | |   DataNode    | | | |   DataNode   +<-----------+
  23. |  | |               | | | |              | |  |       |
  24. |  | |               +<--------------------------------+
  25. |  | +---------------+ | | |--------------| |  |       |
  26. |  +-------------------+ +------------------+  |       |
  27. |   Same Physical Node                         |       |
  28. |                                              |       |
  29. |           +-----------------------+          |       |
  30. |           |                       |          |       |
  31. |           |      MasterNode       +<-----------------+
  32. | ES        |                       |          |
  33. |           +-----------------------+          |
  34. +----------------------------------------------+

  1. 创建ES外表后，FE会请求建表指定的主机，获取所有节点的HTTP端口信息以及index的shard分布信息等，如果请求失败会顺序遍历host列表直至成功或完全失败

  2. 查询时，会根据FE得到的一些节点信息和index的元数据信息，生成查询计划并发给对应的BE节点

  3. BE节点会根据就近原则即优先请求本地部署的ES节点，BE通过HTTP Scroll方式流式的从ES index的每个分片中并发的获取数据

  4. 计算完结果后，返回给client端

Push-Down operations

Doris On Elasticsearch一个重要的功能就是过滤条件的下推: 过滤条件下推给ES，这样只有真正满足条件的数据才会被返回，能够显著的提高查询性能和降低Doris和Elasticsearch的CPU、memory、IO利用率

下面的操作符(Operators)会被优化成如下下推filters:

SQL syntaxES 5.x+ syntax
=term query
interms query
> , < , >= , ⇐range
andbool.filter
orbool.should
notbool.must_not
not inbool.must_not + terms
esqueryES Query DSL

其他说明

  1. ES的版本要求

    ES主版本大于5，ES在2.x之前和5.x之后数据的扫描方式不同，目前支持5.x之后的

  2. 是否支持X-Pack认证的ES集群

    支持所有使用HTTP Basic认证方式的ES集群

  3. 一些查询比请求ES慢很多

    是，比如_count相关的query等，ES内部会直接读取满足条件的文档个数相关的元数据，不需要对真实的数据进行过滤