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バージョン: 2.1

データ配布の概念

Dorisにおいて、データ分散の核心は、Tableに書き込まれるデータの行を、合理的なパーティション戦略とバケット戦略を通じて、基盤となるストレージの様々な**データシャード（Tablets）**に効率的にマッピングすることです。データ分散戦略により、Dorisは複数ノードのストレージと計算能力を最大限に活用し、大規模データの効率的なストレージとクエリをサポートできます。

データ分散の概要​

データ書き込み​

データ書き込み時、DorisはまずTableのパーティション戦略に基づいて、データの行を対応するパーティションに割り当てます。次に、バケット戦略に従って、データの行をパーティション内の特定のシャードにさらにマッピングし、データ行のストレージ場所を決定します。

クエリ実行​

クエリ実行時、Dorisのオプティマイザーはパーティション戦略とバケット戦略に基づいてデータをトリミングし、スキャン範囲の削減を最大化します。JOINや集約クエリを含む場合、ノード間でのデータ転送（Shuffle）が発生する可能性があります。合理的なパーティションとバケットの設計により、Shuffleを削減し、Colocate Joinを最大限活用してクエリパフォーマンスを最適化できます。

ノードとストレージアーキテクチャ​

ノードタイプ​

Dorisクラスタは以下の2種類のノードで構成されます：

  • FE Node（Frontend）：クラスタメタデータ（Tableやシャードなど）を管理し、SQLパースと実行計画を担当します。
  • BE Node（Backend）：データを保存し、計算タスクの実行を担当します。BEからの結果はFEに集約されて返され、FEがユーザーに結果を返します。

Data Shard（Tablet）​

BE nodeに保存されるデータはシャードに分割され、各シャードはDorisにおけるデータ管理の最小単位であり、データ移動と複製の基本単位です。

パーティション戦略​

パーティションはデータ組織の第一層の論理分割であり、Table内のデータをより小さなサブセットに分割するために使用されます。Dorisは以下の2つのパーティションタイプと3つのパーティションモードを提供します：

パーティションタイプ​

  • Range Partitioning：パーティション列の値範囲に基づいて、データ行を対応するパーティションに割り当てます。
  • List Partitioning：パーティション列の特定の値に基づいて、データ行を対応するパーティションに割り当てます。

パーティションモード​

  • Manual Partitioning：ユーザーが手動でパーティションを作成します（例：Table作成時に指定、またはALTER文で追加）。
  • Dynamic Partitioning：システムが時間スケジューリングルールに基づいて自動的にパーティションを作成しますが、データ書き込み時にオンデマンドでパーティションを作成しません。
  • Automatic Partitioning：システムがデータ書き込み時に必要に応じて対応するパーティションを自動作成しますが、汚れたデータで過度にパーティションが生成されないよう注意が必要です。

バケット戦略​

バケットはデータ組織の第二層の論理分割であり、パーティション内でデータ行をより小さな単位にさらに分割するために使用されます。Dorisは以下の2つのバケット方法をサポートします：

  • Hash Bucketing：バケット列のcrc32ハッシュ値を計算し、バケット数で剰余を取ることで、データ行をシャード間に均等に分散します。
  • Random Bucketing：データ行をシャードにランダムに割り当てます。Random bucketingを使用する場合、load_to_single_tabletオプションを使用して小規模データの高速書き込みを最適化できます。

データ分散最適化​

Colocate Join​

JOINや集約クエリを頻繁に必要とする大きなTableについて、Colocate戦略を有効にして、同じバケット列値を持つデータを同じ物理ノードに配置し、ノード間のデータ転送を削減してクエリパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

パーティション Pruning​

クエリ時、Dorisはフィルタ条件を通じて無関係なパーティションをプルーニングし、データスキャン範囲を削減してI/Oコストを低減できます。

Bucketing Parallelism​

クエリ時、適切なバケット数でマシンの計算およびI/Oリソースを最大限活用できます。

データ分散目標​

  1. 均一なデータ分散 すべてのBE nodeにデータが均等に分散されることを保証し、特定のノードに過負荷をかけるデータスキューを回避することで、システム全体のパフォーマンスを向上させます。

  2. クエリパフォーマンスの最適化 合理的なパーティションプルーニングはスキャンするデータ量を大幅に削減でき、適切なバケット数は計算並列性を向上させ、COLOCATEの効果的な使用はShuffleコストを低減してJOINと集約クエリの効率を向上させます。

  3. 柔軟なデータ管理

    • 時間ベースのパーティションでコールドデータ（HDD）とホットデータ（SSD）を保存。
    • 履歴パーティションを定期的に削除してストレージ容量を解放。

  4. メタデータ規模の制御 各シャードのメタデータはFEとBEの両方に保存されるため、シャード数を合理的に制御する必要があります。経験的な推奨は以下の通りです：

    • 1000万シャードごとに、FEには少なくとも100GBのメモリが必要。
    • 単一BEが処理するシャード数は20,000未満とする。

  5. 書き込みスループットの最適化

    • バケット数を合理的に制御し（推奨 < 128）、書き込みパフォーマンスの低下を回避。
    • 一度に書き込むパーティション数を適切にする（一度に少数のパーティションを書き込むことを推奨）。

パーティション戦略とバケット戦略を慎重に設計・管理することで、Dorisは大規模データのストレージとクエリ処理を効率的にサポートし、様々な複雑なビジネスニーズに対応できます。