[快速入门]数据库的基本结构
数据管理服务

提供数据和表结构在线编辑,SQL输入智能提示等丰富数据库开发功能 优势: 快速SQL输入 SQL窗口输入时智能化下拉提示 可快速复用执行过SQL历史记录 可视化表结构编辑 所见即所得结构编辑 在线表数据编辑 支持以表格形式,快速新增、编辑、删除表里数据,无须手工输入复杂的SQL语句

向量数据库

CSS 向量数据库 GaussDB向量数据库 基于华为云自研向量搜索引擎,针对大规模向量检索场景提供了业界性能领先向量数据库服务。 基于华为云自研向量搜索引擎,针对大规模向量检索场景提供了业界性能领先向量数据库服务。 购买 控制台 价格计算器 云原生高可用 全球首款在

云日志服务 LTS 功能

日志结构化是以日志流为单位,通过不同日志提取方式将日志流中日志进行结构化,提取出有固定格式或者相似程度较高日志,过滤掉不相关日志,以便对结构化后日志按照SQL语法进行查询与分析。 可视化 可视化提供对结构化后日志字段进行SQL查询与分析功能。对原始日志结构化后,等待1~2分钟左右即可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。

云数据库 TaurusDB

金融行业:稳定可靠、安全容灾 金融行业高安全要求 金融行业对于数据安全和可靠性有非常严格要求,RPO=0 和 RTO≈0 诉求一直以来都是商业数据库领地。TaurusDB 既拥有商业数据库稳定可靠性,又拥有开源数据库灵活性和低成本。 优势 100% 兼容 MySQL 完全兼容 MySQL,应用无需改造,平滑上云

云数据库 GaussDB

Brightsight实验室安全评估,GaussDB企业级分布式数据库内核成为中国首个获得数据库领域国际最高级别CC EAL4+认证数据库产品。 分布式数据库金融标准验证证书 在北京国家金融科技认证中心展开金融标准验证中,华为云GaussDB金融级分布式数据库以突出技术优势通过验证,测试得分遥居前列,跃然榜上。

文档数据库服务

游戏行业场景 文档数据库副本集和集群架构高可用特性,能够满足游戏在高并发下持续稳定运行。兼容MongoDB,具有No-Schema方式,能在游戏玩法变化中快速变更表结构,非常适用于灵活多变游戏业务需求。 优势 支持内嵌文档 可以避免 join 使用,降低应用开发复杂性,灵活的

云数据库GeminiDB

Redis相对开源Redis纯内存架构,对内存容量要求更低,硬件成本下降75%~90% 低存储成本:针对时间序列类数据,GeminiDB Influx采用自适应压缩算法、自动冷热分级存储,相同数据量下存储成本仅有关系型数据库1/10 灵活完善解决方案满足多场景需求 灵活完善解决方案满足多场景需求

云数据库 TaurusDB 功能

Private Cloud,以下简称VPC)为云数据库构建隔离、用户自主配置和管理虚拟网络环境,提升用户云上资源安全性,简化用户网络部署。您可以在VPC中定义安全组、VPN、IP地址段、带宽等网络特性,方便管理、配置内部网络,进行安全、快捷网络变更。 权限分离 您可以通过统一身份认证服务(Identity

数据库和应用迁移

分析源库应用场景、用户操作习惯等重要信息,提供了足够数据基础,例如TPS、QPS、表复杂度等数据信息。 源库画像以海量业务场景为样本,以数据库关键指标为特性进行训练,抽象出数据库信息全貌,为进一步精准、快速地分析源库应用场景、用户操作习惯等重要信息,提供了足够数据基础,

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通用结构分析软件

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次数3次以内(含3次)可退款30%注:退款后,将收回作品所有权以及一切相关附加增值服务,并且保留对恶意盗窃作品与创意行为进行法律追诉权利。【产品结构设计-高级版】服务内容:1、3名结构设计师、1名外观设计师、1名结构工程师、1名平面设计师、1名项目经理全程1V1对接服务;

SureSave DAR海量非结构化数据云备份

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口传入creditCode值类型,可传入信用代码、组织机构代码、注册号等】companyType:公司类型 1-公司,2-香港公司,3-社会组织,4-律所,5-事业单位,6-基金会,9-新机构 如果查询更丰富企业信息,请使用【企业工商详情查询】接口 产品介绍:【企业基本信息查

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数据库的基本结构

Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此,Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、 数据湖 联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。

Doris采用MPP的模型,节点间和节点内都是并行执行,适用于多个大表的分布式Join。支持向量化的查询引擎、AQE( Adaptive Query Execution )技术、CBO和RBO结合的优化策略、热数据缓存查询等。

常用概念

在Doris中,数据都以表(Table)的形式进行逻辑上的描述。

  • Row&Column

    一张表包括行(Row)和列(Column):

    • Row:即用户的一行数据。
    • Column: 用于描述一行数据中不同的字段。

    Column可以分为两大类:Key和Value。从业务角度看,Key和Value可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说,Key列相同的行,会聚合成一行。其中Value列的聚合方式由用户在建表时指定。

  • Tablet&Partition​

    在Doris的存储引擎中,用户数据被水平划分为若干个数据分片(Tablet,也称作数据分桶)。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集,并且在物理上是独立存储的。

    多个Tablet在逻辑上归属于不同的分区(Partition)。一个Tablet只属于一个Partition,而一个Partition包含若干个Tablet。因为Tablet在物理上是独立存储的,所以可以视为Partition在物理上也是独立。Tablet是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。

    若干个Partition组成一个Table。Partition可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除,仅能针对一个Partition进行。

  • 数据模型

    Doris的数据模型主要分为三类:Aggregate、Unique、Duplicate。

    • Aggregate模型

      导入数据时,对于Key列相同的行会聚合成一行,而Value列会按照设置的AggregationType进行聚合。 AggregationType目前有以下四种聚合方式:

      • SUM:求和,多行的Value进行累加。
      • REPLACE:替代,下一批数据中的Value会替换之前导入过的行中的Value。
      • MAX:保留最大值。
      • MIN:保留最小值。
    • Unique模型

      在某些多维分析场景下,用户更关注的是如何保证Key的唯一性,即如何获得Primary Key唯一性约束。因此,引入了Unique数据模型。

      • 读时合并

        Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。

      • 写时合并

        Unique模型的写时合并实现,查询性能更接近于Duplicate模型,在有主键约束需求的场景上相比Aggregate模型有较大的查询性能优势,尤其是在聚合查询以及需要用索引过滤大量数据的查询中。

        在开启了写时合并选项的Unique表上,数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除,同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候,所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉,读取出来的数据就都是最新的数据,消除掉了读时合并中的数据聚合过程,并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升,尤其是在有聚合查询的情况下。

    • Duplicate模型

      在某些多维分析场景下,数据既没有主键,也没有聚合需求。可以引入Duplicate数据模型来满足这类需求。

      这种数据模型区别于Aggregate和Unique模型。数据完全按照导入文件中的数据进行存储,不会有任何聚合。即使两行数据完全相同,也都会保留。 而在建表语句中指定的DUPLICATE KEY,只是用来指明底层数据按照那些列进行排序。

    • 数据模型的选择建议​

      因为数据模型在建表时就已经确定,且无法修改。所以,选择一个合适的数据模型非常重要。

      1. Aggregate模型可以通过预聚合,极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量,非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*) 查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式,在进行其他类型的聚合查询时,需要考虑语意正确性。
      2. Unique模型针对需要唯一主键约束的场景,可以保证主键唯一性约束。但是无法利用ROLLUP等预聚合带来的查询优势。
        • 对于聚合查询有较高性能需求的用户,推荐使用自1.2版本加入的写时合并实现。
        • Unique模型仅支持整行更新,如果用户既需要唯一主键约束,又需要更新部分列(例如将多张源表导入到一张Doris表的情形),则可以考虑使用Aggregate模型,同时将非主键列的聚合类型设置为REPLACE_IF_NOT_NULL。
        • Duplicate适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然同样无法利用预聚合的特性,但是不受聚合模型的约束,可以发挥列存模型的优势(只读取相关列,而不需要读取所有Key列)。

Doris样例工程介绍

MRS 样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。

当前MRS提供以下Doris相关样例工程:
表1 Doris相关样例工程

样例工程位置

描述

doris-examples/doris-example

Doris数据读写操作的应用开发示例。

通过调用Doris接口可实现创建用户表、向表中插入数据、查询表数据、删除表等功能,相关业务场景介绍请参见Doris JDBC接口调用样例程序

springboot/doris-examples

Doris数据读写操作的SpringBoot应用开发示例。

提供Doris对接SpringBoot的样例,样例介绍请参见配置并导入SpringBoot样例工程

数据库的基本结构常见问题

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