Sequence-Column
UNIQUE KEY 模型下,Doris 会根据主键自动的进行数据的更新。但是当同一批次导入数据中出现相同主键的行时,Doris 无法判断其先后顺序,则可能出现更新行为不一致的问题。
而在某些数据同步场景下,需要保证数据能够按顺序更新,而 Sequence Column 功能就是为了解决这一问题。
实现原理
Sequence Column 仅支持 UNQIUE KEY 模型的表。其原理是在表中增加一个隐藏列 __DORIS_SEQUENCE_COL__
。该列的类型由用户在建表时指定。
在导入的源数据中,用户需额外增加一个顺序列,其类型为建表时指定的 __DORIS_SEQUENCE_COL__
的类型。Doris 内部会根据这个顺序列的值,决定数据的前后顺序,进行数据更新。
启用 Sequence Column 功能
该功能是 Doris 3.10 版本之后引入的新功能。
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创建新表
在创建表时,我们可以通过如下方式设置 Sequence Column:
CREATE TABLE order_table ( order_id BIGINT, order_type VARCHAR(8), order_status VARCHAR(32) ) UNIQUE KEY(order_id) DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 8 PROPERTIES ( "function_column.sequence_type" = 'Date' );
这里我们在
PROPERTIES
中指定了 Sequence Column 的类型为 Date,即开启了该功能。更多说明,可参阅 CREATE TABLE 命令手册。 -
为旧表开启该功能
对于 3.10 之前版本创建的 UNIQUE KEY 的表,可以通过以下命令开启该功能:
ALTER TABLE order_table ENABLE FEATURE "SEQUENCE_LOAD" WITH PROPERTIES ("function_column.sequence_type" = "Date")
这个操作本质上是一个 Schema Change 操作,执行后,需通过 SHOW ALTER TABLE COLUMN 查看作业执行进度。
如果想确定一个表是否已开启标记删除功能,可以通过 设置一个变量来显示隐藏列
SET show_hidden_columns=true`
之后使用 DESC tablename
,如果输出中有 __DORIS_SEQUENCE_COL__
列,则表示该表已开启该功能。
在导入中使用顺序列功能
在不同的数据导入方式中使用的方式略有不同。该功能目前支持以下数据导入方式:
具体使用语法请参阅各自的文档,这里仅对不同导入方式进行简单的示例说明。假设原始导入数据如下:
1000,TYPE#1,PENDING,2020-10-01
1001,TYPE#2,PAID,2020-10-02
1002,TYPE#3,PENDING,2020-10-03
1001,TYPE#2,PENDING,2020-10-01
1004,TYPE#3,PAID,2020-10-03
Stream Load
curl --location-trusted -u root \
-H "columns: order_id, order_type, order_status, source_sequence"
-H "function_column.sequence_col: source_sequence" \
-T data.txt http://host:port/api/example_db/order/_stream_load
我们在 Header 的 columns
属性中将第四列命名为 source_sequence
,之后在 function_column.sequence_col
属性中将该列设置的顺序列。
这样,源数据中的 1001 这个订单的最终状态将会是 PAID
.
Broker Load
LOAD LABEL example_db.label1
(
DATA INFILE("hdfs://host:port/user/data/*/test.txt")
INTO TABLE `order`
COLUMNS TERMINATED BY ","
(order_id, order_type, order_status, source_sequence)
ORDER BY source_sequence
)
WITH BROKER 'bos'
(
...
);
通过 ORDER BY
子句配置顺序列。
routine load
CREATE ROUTINE LOAD example_db.job_name ON order
COLUMNS(order_id, order_type, order_status, source_sequence),
ORDER BY source_sequence
PROPERTIES
(
...
)
FROM KAFKA
(
...
);
通过 ORDER BY
子句配置顺序列。
使用示例
下面以 Stream Load 为例,通过一个实际的示例展示顺序列的使用方式和效果。
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创建支持 Sequence Column 的表
CREATE TABLE test_table ( user_id BIGINT, date DATE, group_id BIGINT, keyword VARCHAR(128) ) UNIQUE KEY(user_id, date, group_id) DISTRIBUTED BY HASH(user_id, date) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "function_column.sequence_type" = 'Date' )
之后我们可以查看到隐藏列:
mysql> set show_hidden_columns=true; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> desc test_table; +------------------------+--------------+------+-------+---------+---------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------------------------+--------------+------+-------+---------+---------+ | user_id | BIGINT | Yes | true | NULL | | | date | DATE | Yes | true | NULL | | | group_id | BIGINT | Yes | true | NULL | | | keyword | VARCHAR(128) | Yes | false | NULL | REPLACE | | __DORIS_SEQUENCE_COL__ | DATE | Yes | false | NULL | REPLACE | +------------------------+--------------+------+-------+---------+---------+ 5 rows in set (0.00 sec)
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正常导入数据
导入如下数据:
1,2020-02-22,1,2020-02-22,a 1,2020-02-22,1,2020-02-22,b 1,2020-02-22,1,2020-03-05,c 1,2020-02-22,1,2020-02-26,d 1,2020-02-22,1,2020-02-22,e 1,2020-02-22,1,2020-02-22,b
将 Sequence Column 映射为源数据中的第4列,
modify_date
列。curl --location-trusted -u root: \ -H "column_separator: ," \ -H "columns: user_id, date, group_id, modify_date, keyword" \ -H "function_column.sequence_col: modify_date" \ -T testData http://host:port/api/test/test_table/_stream_load
结果为
mysql> select * from test_table; +---------+------------+----------+---------+ | user_id | date | group_id | keyword | +---------+------------+----------+---------+ | 1 | 2020-02-22 | 1 | c | +---------+------------+----------+---------+
我们也可以查看隐藏列的值:
mysql> set show_hidden_columns=true; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> select * from test_table; +---------+------------+----------+---------+------------------------+ | user_id | date | group_id | keyword | __DORIS_SEQUENCE_COL__ | +---------+------------+----------+---------+------------------------+ | 1 | 2020-02-22 | 1 | c | 2020-03-05 | +---------+------------+----------+---------+------------------------+
在这次导入中,因 Sequence Column 的值(也就是
modify_date
中的值)中2020-03-05
为最大值,所以keyword
列中最终保留了c
。 -
替换顺序的保证
上述步骤完成后,接着导入如下数据:
1,2020-02-22,1,2020-02-22,a 1,2020-02-22,1,2020-02-23,b
查询数据
MySQL [test]> select * from test_table; +---------+------------+----------+---------+ | user_id | date | group_id | keyword | +---------+------------+----------+---------+ | 1 | 2020-02-22 | 1 | c | +---------+------------+----------+---------+
由于新导入的数据的 Sequence Column 都小于表中已有的值,则没有替换发生。
再尝试导入如下数据:
1,2020-02-22,1,2020-02-22,a 1,2020-02-22,1,2020-03-23,w
查询数据:
MySQL [test]> select * from test_table; +---------+------------+----------+---------+ | user_id | date | group_id | keyword | +---------+------------+----------+---------+ | 1 | 2020-02-22 | 1 | w | +---------+------------+----------+---------+
由于新导入的数据的 Sequence Column 值大于表中的值,所以数据被替换。