Doris(三) -- Rollup和物化視圖

来源:https://www.cnblogs.com/paopaoT/archive/2023/05/29/17441495.html
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# Rollup ROLLUP 在多維分析中是“上捲”的意思，即將數據按某種指定的粒度進行進一步聚合。 通過建表語句創建出來的表稱為 Base 表（Base Table,基表） 在 Base 表之上，我們可以創建任意多個 ROLLUP 表。這些 ROLLUP 的數據是基於 Base 表產生的，並且在 ...


Rollup

ROLLUP 在多維分析中是“上捲”的意思，即將數據按某種指定的粒度進行進一步聚合。
通過建表語句創建出來的表稱為 Base 表（Base Table,基表）
在 Base 表之上，我們可以創建任意多個 ROLLUP 表。這些 ROLLUP 的數據是基於 Base 表產生的，並且在物理上是獨立存儲的。
Rollup表的好處：

  1. 和基表共用一個表名，doris會根據具體的查詢邏輯選擇合適的數據源(合適的表)來計算結果
  2. 對於基表中數據的增刪改，rollup表會自動更新同步

Aggregate 模型中的 ROLLUP

添加一個roll up

alter table aggregate表名 add rollup "rollup表的表名" (user_id,city,date,cost);

alter table ex_user add rollup rollup_ucd_cost(user_id,city,date,cost);

alter table ex_user add rollup rollup_u_cost(user_id,cost);

alter table ex_user add rollup rollup_cd_cost(city,date,cost);

alter table ex_user drop rollup rollup_u_cost;

alter table ex_user drop rollup rollup_cd_cost;

--如果是replace聚合類型得value，需要指定所有得key
-- alter table ex_user add rollup rollup_cd_visit(city,date,last_visit_date);
-- ERROR 1105 (HY000): errCode = 2, detailMessage = Rollup should contains 
-- all keys if there is a REPLACE value

--添加完成之後可以show一下，看看底層的rollup有沒有執行完成
SHOW ALTER TABLE ROLLUP;

在查詢時, Doris 會自動命中這個 ROLLUP 表，從而只需掃描極少的數據量，即可完成這次聚合查詢。

explain SELECT user_id, sum(cost) FROM ex_user GROUP BY user_id;

獲取不同城市，不同年齡段用戶的總消費、最長和最短頁面駐留時間

 alter table ex_user add rollup rollup_city(city,age,cost,max_dwell_time,min_dwell_time);
 
 -- 當創建好了立即去查看得時候就會發現，他還沒有開始
 SHOW ALTER TABLE ROLLUP;
 然後過會再去查詢得時候，他就完成了，看他的狀態即可

Unique 模型中的 ROLLUP

-- unique模型示例表
drop table if exists test.user;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.user
(
 `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用戶 id",
 `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用戶昵稱",
 `city` VARCHAR(20) COMMENT "用戶所在城市",
 `age` SMALLINT COMMENT "用戶年齡",
 `sex` TINYINT COMMENT "用戶性別",
 `phone` LARGEINT COMMENT "用戶電話",
 `address` VARCHAR(500) COMMENT "用戶地址",
 `register_time` DATETIME COMMENT "用戶註冊時間" )
UNIQUE KEY(`user_id`, `username`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1;

--插入語句
insert into test.user values\
(10000,'zss','北京',18,0,12345678910,'北京朝陽區 ','2017-10-01 07:00:00'),\
(10000,'zss','北京',18,0,12345678910,'北京朝陽區 ','2017-10-01 08:00:00'),\
(10001,'lss','北京',20,0,12345678910,'北京海澱區','2017-11-15 06:10:20');


-- 在unique模型中做rollup表，rollup的key必須延用base表中所有的key，不同的是value可以隨意指定
-- 所以說，unique模型中建立rollup表沒有什麼太多的意義
alter table user add rollup rollup_username_id(username,user_id,age);

Duplicate 模型中的 ROLLUP

因為 Duplicate 模型沒有聚合的語意。所以該模型中的 ROLLUP，已經失去了“上捲” 這一層含義。而僅僅是作為調整列順序，以命中首碼索引的作用。下麵詳細介紹首碼索引，以及如何使用 ROLLUP 改變首碼索引，以獲得更好的查詢效率。
ROLLUP 調整首碼索引（新增一套首碼索引）
因為建表時已經指定了列順序，所以一個表只有一種首碼索引。這對於使用其他不能命中首碼索引的列作為條件進行的查詢來說，效率上可能無法滿足需求。因此，我們可以通過創建 ROLLUP 來人為的調整列順序。

-- 針對log_detail這張基表添加兩個rollup表
-- 按照type 和error_code 進行建首碼索引
alter table log_detail add rollup rollup_tec(type,error_code,timestamp,error_msg,op_id,op_time);
alter table log_detail drop rolluprollup_tec

-- 按照op_id和error_code 進行建首碼索引
alter table log_detail add rollup rollup_oec(op_id,error_code,timestamp,type,error_msg,op_time);

-- 查看基表和rollup表
desc log_detail all;

ROLLUP使用說明

  1. ROLLUP 是附屬於 Base 表的,用戶可以在 Base 表的基礎上，創建或刪除 ROLLUP，但是不能在查詢中顯式的指定查詢某 ROLLUP。是否命中 ROLLUP 完全由 Doris 系統自動決定
  2. ROLLUP 的數據是獨立物理存儲的。因此，創建的 ROLLUP 越多，占用的磁碟空間也就越大。同時對導入速度也會有影響，但是不會降低查詢效率（只會更好）。
  3. ROLLUP 的數據更新與 Base 表是完全同步的。用戶無需關心這個問題。
  4. 在聚合模型中，ROLLUP 中列的聚合類型，與 Base 表完全相同。在創建 ROLLUP 無需指定，也不能修改。
  5. 可以通過 EXPLAIN your_sql; 命令獲得查詢執行計劃，在執行計劃中，查看是否命中 ROLLUP。
  6. 可以通過 DESC tbl_name ALL; 語句顯示 Base 表和所有已創建完成的 ROLLUP

物化視圖

就是查詢結果預先存儲起來的特殊的表。物化視圖的出現主要是為了滿足用戶，既能對原始明細數據的任意維度分析，也能快速的對固定維度進行分析查詢

優勢

  1. 可以復用預計算的結果來提高查詢效率 ==> 空間換時間
  2. 自動實時的維護物化視圖表中的結果數據，無需額外人工成本(自動維護會有計算資源的開銷)
  3. 查詢時，會自動選擇最優物化視圖

物化視圖 VS Rollup

• 明細模型表下，rollup和物化視圖的差別：
物化視圖：都可以實現預聚合，新增一套首碼索引
rollup：對於明細模型，新增一套首碼索引
• 聚合模型下，功能一致

創建物化視圖

CREATE MATERIALIZED VIEW [MV name] as 
[query]  -- sql邏輯

--[MV name]：物化視圖的名稱
--[query]：查詢條件，基於base表創建物化視圖的邏輯
-- 物化視圖創建成功後，用戶的查詢不需要發生任何改變，也就是還是查詢的 base 表。Doris 會根據當前查詢的語句去自動選擇一個最優的物化視圖，從物化視圖中讀取數據並計算。
-- 用戶可以通過 EXPLAIN 命令來檢查當前查詢是否使用了物化視圖。

create table sales_records(
record_id int, 
seller_id int, 
store_id int, 
sale_date date, 
sale_amt bigint) 
duplicate key (record_id,seller_id,store_id,sale_date)
distributed by hash(record_id) buckets 2
properties("replication_num" = "1");

-- 插入數據
insert into sales_records values \
(1,1,1,'2022-02-02',100),\
(2,2,1,'2022-02-02',200),\
(3,3,2,'2022-02-02',300),\
(4,3,2,'2022-02-02',200),\
(5,2,1,'2022-02-02',100),\
(6,4,2,'2022-02-02',200),\
(7,7,3,'2022-02-02',300),\
(8,2,1,'2022-02-02',400),\
(9,9,4,'2022-02-02',100);

-- 創建一個物化視圖
select store_id, sum(sale_amt)  
from sales_records  
group by store_id; 

CREATE MATERIALIZED VIEW store_id_sale_amonut as 
select store_id, sum(sale_amt)  
from sales_records  
group by store_id;

CREATE MATERIALIZED VIEW store_amt as 
select store_id, sum(sale_amt)  as sum_amount
from sales_records  
group by store_id; 

--針對上述場景做一個物化視圖
create materialized view store_amt as  
select store_id, sum(sale_amt) as sum_amount 
from sales_records  
group by store_id; 

-- 檢查物化視圖是否構建完成(物化視圖的創建是個非同步的過程)
show alter table materialized view from 庫名  order by CreateTime desc limit 1;

show alter table materialized view from test order by CreateTime desc limit 1;

-- 查看 Base 表的所有物化視圖 
desc sales_records all;

--查詢並查看是否命中剛纔我們建的物化視圖
EXPLAIN SELECT store_id, sum(sale_amt) FROM sales_records GROUP BY store_id;


-- 刪除物化視圖語法
-- 語法：
DROP MATERIALIZED VIEW 物化視圖名 on base_table_name; 

--示例：
drop materialized view store_amt on sales_records;

練習

計算廣告的 pv、uv

pv:page view，頁面瀏覽量或點擊量
uv:unique view，通過互聯網訪問、瀏覽這個網頁的自然人

-- 創建表
drop table if exists ad_view_record;
create table ad_view_record( 
dt date,  
ad_page varchar(10),  
channel varchar(10), 
refer_page varchar(10), 
user_id int 
)  
distributed by hash(dt)  
properties("replication_num" = "1");


select 
dt,ad_page,channel,
count(ad_page) as pv,  
count(distinct user_id ) as uv
from ad_view_record
group by dt,ad_page,channel


-- 插入數據
insert into ad_view_record values \
('2020-02-02','a','app','/home',1),\
('2020-02-02','a','web','/home',1),\
('2020-02-02','a','app','/addbag',2),\
('2020-02-02','b','app','/home',1),\
('2020-02-02','b','web','/home',1),\
('2020-02-02','b','app','/addbag',2),\
('2020-02-02','b','app','/home',3),\
('2020-02-02','b','web','/home',3),\
('2020-02-02','c','app','/order',1),\
('2020-02-02','c','app','/home',1),\
('2020-02-03','c','web','/home',1),\
('2020-02-03','c','app','/order',4),\
('2020-02-03','c','app','/home',5),\
('2020-02-03','c','web','/home',6),\
('2020-02-03','d','app','/addbag',2),\
('2020-02-03','d','app','/home',2),\
('2020-02-03','d','web','/home',3),\
('2020-02-03','d','app','/addbag',4),\
('2020-02-03','d','app','/home',5),\
('2020-02-03','d','web','/addbag',6),\
('2020-02-03','d','app','/home',5),\
('2020-02-03','d','web','/home',4);

-- 創建物化視圖
-- 在doris的物化視圖中，一個欄位不能用兩次,並且聚合函數後面必須跟欄位名稱
-- count(distinct) 不能使用。需要用bitmap_union來代替
create materialized view tpc_pv_uv as  
select
dt,ad_page,channel,
count(refer_page) as pv,
bitmap_union(to_bitmap(user_id)) as uv_bitmap
from ad_view_record 
group by dt,ad_page,channel;

-- 在 Doris 中，count(distinct) 聚合的結果和 bitmap_union_count 聚合的結果是完全一致的。而 bitmap_union_count 等於 bitmap_union 的結果求 count，所以如果查詢中涉及到count(distinct) 則通過創建帶 bitmap_union 聚合的物化視圖方可加快查詢。因為本身 user_id 是一個 INT 類型，所以在 Doris 中需要先將欄位通過函數 to_bitmap 轉換為 bitmap 類型然後才可以進行 bitmap_union 聚合。

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