xuchuanyin commented on a change in pull request #3523: [doc_chinese_doc ]add Create table scene by day sortColumn effect analysis chinese doc … URL: https://github.com/apache/carbondata/pull/3523#discussion_r363700369
########## File path: docs/zh_cn/明细数据查询的典型Carbon应用-点查 过滤条件.md ########## @@ -0,0 +1,525 @@ +<!-- + Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more + contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with + this work for additional information regarding copyright ownership. + The ASF licenses this file to you under the Apache License, Version 2.0 + (the "License"); you may not use this file except in compliance with + the License. You may obtain a copy of the License at + + http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 + + Unless required by applicable law or agreed to in writing, software + distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, + WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. + See the License for the specific language governing permissions and + limitations under the License. +--> + +# 明细数据查询的典型CarbonData应用-点查+过滤条件 + +## 背景 + + 本文主要针对使用CarbonData在明细数据查询场景下如何配置建表、加载、查询时参数为主要阐述对象，指导用户在建表时选择合适的字典配置及SORT_COLUMNS、SORT_SCOPE配置。并且给出了一组不同配置是进行加载，查询的耗时情况，用户可以根据自己的业务特点和场景选择合适的参数。 + + 本文中数据表及查询的主要特点是：表记录数都比较大，列数比较多，大约在100-600行之间，表的大小从数千万到数百亿之间。在查询的时候主要是进行点查和过滤，没有汇聚计算，偶尔有关联维表的场景。数据入库采取分批入库的方式，周期约为5分钟，按天建表。查询时可能有不少于20的并发查询。 + +典型的查询的使用框架，其中第五个求sum仅为作性能对比。 + +1.点查: select * from table where id_a=‘ ’ limit 1000; + +2.模糊查询: select * from table where id_a like '1234%' limit 1000; + +3.求记录总数: select count(1) from table; + +4.求最大/最小值: select max(id_a), min(id_a) from table; + +5.求sum(仅为了做性能对比): select sum(id_a) from table; + +数据的特点，列主要是以int, bigint, string列构成，描述一些号码列，时间列，ID列等，无复杂数据类型。 + + + +## 测试环境 + +| 集群 | CPU | vCore | Memory | 硬盘 | 描述 | +| ---------- | -------------------- | ----- | ------ | --------------------- | ------------------------------------------------------------ | +| Hadoop集群 | Gold 6132 [email protected] | 56 | 256GB | SATA磁盘，12块做RAID0 | 2个namenode，6个datanode， 查询队列分配1/6的资源，等同于一个节点 | + + + +## 建表 Create table + +### 建表 Create table 时字典的选择 + + 建表时用户可以选择使用本地字典或者不使用字典。通常情况下使用本地字典数据加载时比较耗时，但是查询时较快; 而不使用本地字典时加载较快，查询不如使用本地字典。用户在实际使用时可以根据自身业务的诉求来选择合适的模式。关于CarbonData本地字典的具体描述可以参考官网的[文档](http://carbondata.apache.org/ddl-of-carbondata.html#create-table)。 + + 为此这里做了一个验证，分别对不使用字典，使用本地字典的数据表进行加载和点查操作，分析其加载和查询性能。 + +建表语句结构如下： + +1）不使用字典： + +``` +create table if not exists test.detail_benchmark1 +('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...) +TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256') +``` + +2) 使用本地字典： + +``` +create table if not exists test.detail_loacl_dict +('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...) +TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_INCLUDE'='IMSI,MSISDN,IMEI','table_blocksize'='256') +``` + +使用16亿数据量样本作为表数据，分168个批次分别加载到如上表中，其加载性能如下： + +| 表 | 数据量 | 加载耗时 秒 | +| ---------------------- | ---------- | ----------- | +| test.detail_benchmark1 | 1613149548 | 1109 | +| test.detail_loacl_dict | 1613149548 | 1876 | + +下面列表记录了每一个批次的加载耗时 + +| 加载批次 | 耗时 秒 detail_benchmark | 耗时 秒 detail_loacl_dict | +| -------- | ------------------------- | ------------------------- | +| 1 | 6.584 | 19.31 | +| 2 | 10.255 | 21.406 | +| 3 | 5.079 | 21.619 | +| 4 | 5.004 | 21.538 | +| 5 | 10.877 | 18.191 | +| 6 | 7.868 | 17.457 | +| 7 | 5.295 | 20.919 | +| 8 | 4.43 | 17.048 | +| 9 | 5.373 | 18.584 | +| 10 | 6.074 | 17.668 | +| 11 | 5.889 | 19.553 | +| 12 | 4.8 | 14.819 | +| 13 | 4.972 | 12 | +| 14 | 5.144 | 11.909 | +| 15 | 5.403 | 18.428 | +| 16 | 5.314 | 19.536 | +| 17 | 4.519 | 22.373 | +| 18 | 9.327 | 24.507 | +| 19 | 5.277 | 7.219 | +| 20 | 10.882 | 6.552 | +| 21 | 4.74 | 11.911 | +| 22 | 5.38 | 11.908 | +| 23 | 9.046 | 7.076 | +| 24 | 4.399 | 6.391 | +| 25 | 5.079 | 7.697 | +| 26 | 4.177 | 6.114 | +| 27 | 4.441 | 6.349 | +| 28 | 4.951 | 7.034 | +| 29 | 5.09 | 13.404 | +| 30 | 4.286 | 7.455 | +| 31 | 7.821 | 13.776 | +| 32 | 4.623 | 7.025 | +| 33 | 9.304 | 7.273 | +| 34 | 4.806 | 13.23 | +| 35 | 5.469 | 6.562 | +| 36 | 10.045 | 6.581 | +| 37 | 4.619 | 11.716 | +| 38 | 5.807 | 5.939 | +| 39 | 9.101 | 6.531 | +| 40 | 4.968 | 6.675 | +| 41 | 4.654 | 6.389 | +| 42 | 4.763 | 6.774 | +| 43 | 4.155 | 6.203 | +| 44 | 4.672 | 6.288 | +| 45 | 5.052 | 12.845 | +| 46 | 4.812 | 6.185 | +| 47 | 7.941 | 6.653 | +| 48 | 5.401 | 5.775 | +| 49 | 4.684 | 5.776 | +| 50 | 4.698 | 10.646 | +| 51 | 4.604 | 6.359 | +| 52 | 8.843 | 5.899 | +| 53 | 4.785 | 11.284 | +| 54 | 4.969 | 7.116 | +| 55 | 7.634 | 6.291 | +| 56 | 4.424 | 6.534 | +| 57 | 5.086 | 11.372 | +| 58 | 4.461 | 5.613 | +| 59 | 7.809 | 19.169 | +| 60 | 4.852 | 7.34 | +| 61 | 8.486 | 7.182 | +| 62 | 4.412 | 10.598 | +| 63 | 4.168 | 17.974 | +| 64 | 4.287 | 6.998 | +| 65 | 8.867 | 6.526 | +| 66 | 4.37 | 6.457 | +| 67 | 4.23 | 12.335 | +| 68 | 5.28 | 13.638 | +| 69 | 7.945 | 7.597 | +| 70 | 4.647 | 41.695 | +| 71 | 4.429 | 22.057 | +| 72 | 8.659 | 11.863 | +| 73 | 10.062 | 17.561 | +| 74 | 5.514 | 8.366 | +| 75 | 7.608 | 14.011 | +| 76 | 4.586 | 7.205 | +| 77 | 7.692 | 6.602 | +| 78 | 5.319 | 6.103 | +| 79 | 4.884 | 18.043 | +| 80 | 4.13 | 6.89 | +| 81 | 8.511 | 11.561 | +| 82 | 4.983 | 7.434 | +| 83 | 8.486 | 5.779 | +| 84 | 5.158 | 6.033 | +| 85 | 4.224 | 6.359 | +| 86 | 4.444 | 6.736 | +| 87 | 4.546 | 6.397 | +| 88 | 4.799 | 6.904 | +| 89 | 3.967 | 7.01 | +| 90 | 4.437 | 5.612 | +| 91 | 4.541 | 10.904 | +| 92 | 4.649 | 6.64 | +| 93 | 4.665 | 6.508 | +| 94 | 62.925 | 17.063 | +| 95 | 4.335 | 7.104 | +| 96 | 7.366 | 7.699 | +| 97 | 5.028 | 6.881 | +| 98 | 5.097 | 5.803 | +| 99 | 4.345 | 6.36 | +| 100 | 4.251 | 9.569 | +| 101 | 4.671 | 6.121 | +| 102 | 7.432 | 5.491 | +| 103 | 4.508 | 6.412 | +| 104 | 4.866 | 6.104 | +| 105 | 4.58 | 12.243 | +| 106 | 4.94 | 6.362 | +| 107 | 7.842 | 5.697 | +| 108 | 4.332 | 11.934 | +| 109 | 4.646 | 29.469 | +| 110 | 4.534 | 14.249 | +| 111 | 9.206 | 13.585 | +| 112 | 4.802 | 10.479 | +| 113 | 4.119 | 8.238 | +| 114 | 4.139 | 9.334 | +| 115 | 4.588 | 8.438 | +| 116 | 4.537 | 8.621 | +| 117 | 4.688 | 7.742 | +| 118 | 4.055 | 8.27 | +| 119 | 4.703 | 6.958 | +| 120 | 4.51 | 23.409 | +| 121 | 4.178 | 9.167 | +| 122 | 9.22 | 6.772 | +| 123 | 4.359 | 12.718 | +| 124 | 4.926 | 7.611 | +| 125 | 4.487 | 14.572 | +| 126 | 4.571 | 13.044 | +| 127 | 8.108 | 8.975 | +| 128 | 4.472 | 18.712 | +| 129 | 4.66 | 45.553 | +| 130 | 7.791 | 12.255 | +| 131 | 8.569 | 13.897 | +| 132 | 5.671 | 12.073 | +| 133 | 9.43 | 21.305 | +| 134 | 4.015 | 6.391 | +| 135 | 8.961 | 47.173 | +| 136 | 5.955 | 9.856 | +| 137 | 7.095 | 6.996 | +| 138 | 4.641 | 11.802 | +| 139 | 5.156 | 6.072 | +| 140 | 7.757 | 6.365 | +| 141 | 4.71 | 10.944 | +| 142 | 4.346 | 7.061 | +| 143 | 8.663 | 6.19 | +| 144 | 4.641 | 13.49 | +| 145 | 4.864 | 6.598 | +| 146 | 7.932 | 7.13 | +| 147 | 4.56 | 11.359 | +| 148 | 3.941 | 6.113 | +| 149 | 7.729 | 10.987 | +| 150 | 4.7 | 7.347 | +| 151 | 8.089 | 7.309 | +| 152 | 4.016 | 12.875 | +| 153 | 4.468 | 7.873 | +| 154 | 9.136 | 6.559 | +| 155 | 5.69 | 16.854 | +| 156 | 4.253 | 6.499 | +| 157 | 8.223 | 5.983 | +| 158 | 4.733 | 16.357 | +| 159 | 4.347 | 15.032 | +| 160 | 4.276 | 13.735 | +| 161 | 17.02 | 13.094 | +| 162 | 4.765 | 22.683 | +| 163 | 5.941 | 12.033 | +| 164 | 66.877 | 11.795 | +| 165 | 15.101 | 6.563 | +| 166 | 8.748 | 9.21 | +| 167 | 5.412 | 10.025 | +| 168 | 11.692 | 8.565 | +| 总计 | 1109.742 | 1876.579 | + + 从数据中可以看出，使用本地字典在数据加载时将花费更多的时间，不使用字典时耗时明显少，从168个批次的统计数据看使用本地字典将比不使用本地字典多消耗70%的加载时长，但是在查询性能上又有提升，详细见后续介绍。 + +查询性能的对比 + + 这里使用了一组点查的SQL对使用本地字典、全局字典和不使用字典的数据表进行了查询统计，记录一些统计结论。 + +点查询SQL分别使用 + +``` +select * from test.detail_benchmark where MSISDN="13900000000" limit 2000; +select * from test.detail_loacl_dict where MSISDN="13900000000" limit 2000; + +``` + +模糊查询SQL分别使用 + +``` +select * from test.detail_benchmark where MSISDN like "1361%" limit 2000; +select * from test.detail_loacl_dict where MSISDN like "1391%" limit 2000; +``` + + + +记录查询耗时情况如下： + +| 查询用例 | 耗时 秒 detail_benchmark | 耗时 秒 detail_loacl_dict | +| ------------------ | ------------------------ | ------------------------- | +| 点查询五次平均值 | 18.5 | 14.543 | +| 模糊查询五次平均值 | 10.832 | 4.118 | + + 从结果可以看出，使用本地字典查询较不使用本地字典点查的时候性能有较大的提升。使用本地字典点查询性能提升在30%左右，模糊查询性能提升超过1倍。 + + 用户在选择字典的使用上时，可以根据自身对数据加载的要求和查询要求来选择字典，本案例由于对数据入库的时效性有较高要求，为了避免数据加载的延迟，因此在建表的时候选择无字典的方案，牺牲了一些查询性能。 + + + +### 建表 Create table 时SORT_COLUMNS和SORT_SCOPE的选择 + + 关于SORT_COLUMNS的配置可以参考CarbonData[官网](http://carbondata.apache.org/ddl-of-carbondata.html#create-table)的说明, 当用户不指定SORT_COLUMNS时，默认将不建立SORT_COLUMNS，当前的SORT_COLUMNS只支持：string, date, timestamp, short, int, long, byte, boolean类型。SORT_COLUMNS 在用户指定的列上建立MKD索引，将有助于查询性能的提升，但是将稍微影响加载性能，因此只需要给需要的列上设置SORT_COLUMNS即可，无需给所有列都设置SORT_COLUMNS。 + + [SORT_SCOPE](http://carbondata.apache.org/ddl-of-carbondata.html#create-table)参数用户在指定了SORT_COLUMNS后，数据加载时排序的设置，当前支持的设置有： + +NO_SORT: 对加载的数据不排序 + +LOCAL_SORT: 加载的数据在本地排序 + +GLOBAL_SORT: 加载的数据全局排序，它提升了高并发下点查的效率，对加载的性能的影响较大。 + +在建表时，对使用SORT_COLUMNS时“NO_SORT”，“LOCAL_SORT”， “GLOBAL_SORT”的性能进行分析。 + +建表语句： + +```基准表``` + +``` +create table if not exists test.detail_benchmark1 +('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...) +TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256') +``` + +```全局排序``` + +``` +create table if not exists test.detail_global_sort +('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...) + TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256', 'SORT_COLUMNS'='msisdn,req_time_sec,req_succed_flag', 'SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT') +``` + +```本地排序``` + +``` +create table if not exists test.detail_local_sort +('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...) + TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256', 'SORT_COLUMNS'='msisdn,req_time_sec,req_succed_flag', 'SORT_SCOPE'='LOCAL_SORT') +``` + +```不排序``` + +``` +create table if not exists test.detail_no_sort +('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...) + TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256', 'SORT_COLUMNS'='msisdn,req_time_sec,req_succed_flag', 'SORT_SCOPE'='NO_SORT') +``` + +验证其加载性能如下： + +| 表 | 数据量 | 加载耗时 秒 | +| ----------------------- | ---------- | ----------- | +| test.detail_benchmark | 1613149548 | 1109 | +| test.detail_global_sort | 1613149548 | 6674 | +| test.detail_local_sort | 1613149548 | 2473 | +| test.detail_no_sort | 1613149548 | 1576 | + + 通过验证的结果可以看出，在SORT_COLUMNS配置后，使用GLOBAL_SORT加载耗时最高，约为local_sort的2.7倍，约为no_sort的4.2倍；使用NO_SORT加载耗时最低，LOCAL_SORT的耗时略高于NO_SORT高约50%左右。实际中采取哪种策略还要考虑对查询的诉求。 + +下面给出了基于上述几种场景下的点查和模糊查询的性能对比。 + +查询时使用的ＳＱＬ： + +``` +select * from test.detail_global_sort where MSISDN="13900000000" limit 2000; +select * from test.detail_global_sort where MSISDN like "1391%" limit 2000; + +select * from test.detail_locall_sort where MSISDN="13900000000" limit 2000; +select * from test.detail_locall_sort where MSISDN like "1391%" limit 2000; + +select * from test.detail_no_sort where MSISDN="13900000000" limit 2000; +select * from test.detail_no_sort where MSISDN like "1391%" limit 2000; +``` + +验证后性能结果如下： + +| 查询五次平均值 | detail_benchmark | detail_global_sort | detail_local_sort | detail_no_sort | +| -------------- | ---------------- | ------------------ | ----------------- | -------------- | +| 点查询 | 18.5 | 1.357 | 2.457 | 5.847 | +| 模糊查询 | 10.832 | 1.785 | 1.835 | 2.164 | + + 通过查询结果可以看出，点查询和模糊查询，global_sort最快，local_sort次之，no_sort最差。点查时no_sort耗时约为global_sort的4.2倍，约为local_sort的2.3倍；global_sort比local_sort快80%左右。模糊查询时global_sort与local_sort差别不大，但是与no_sort有20%以上的提升。 + + 综合考虑global_sort虽然查询最快，但是加载耗时也最高，相比local_sort在加载耗时与no_sort差别在50%左右，点查询性能提升在2倍以上，本案例最终使用local_sort作为排序方式。 + + 在业务具体选择时需根据自身的诉求，结合加载和查询性能诉求综合选择采用哪种排序方式。 + +### 总结： + + 用户在选择字典和设置SORT_COLUMNS、SORT_SCOPE的时候需要结合自身的加载和查询诉求，综合考虑使用哪种方案。 + + 本例中，明细数据查询场景对数据加载入库有较强的时效性要求，数据是一批次一批次的到来，一个批次一个批次进行加载，因此加载不可以延迟，否则将导致数据积压无法入库的问题。但是对查询也有一定的性能要求，希望用户的点查要尽可能的快。因此在综合考虑和分析后采用不建立字典，设置SORT_COLUMNS为最长查询的三个字段，SORT_SCOPE设置为LOCAL_SORT，这样的组合性能是能满足本例业务诉求。 + +最终的建表语句选如下： + +``` Review comment: 建议在markdown中写sql的时候使用 ``` ```sql ``` 这样sql看起来更直观 ---------------------------------------------------------------- This is an automated message from the Apache Git Service. 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