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数据仓库 PALO

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  • 数据分桶
本页目录
  • 分桶方式
  • Hash 分桶
  • Random 分桶
  • 选择分桶键
  • 选择分桶数量
  • 手动设置分桶数
  • 自动设置分桶数
  • 维护数据分桶

数据分桶

更新时间:2025-08-21

一个分区可以根据业务需求进一步划分为多个数据分桶(bucket)。每个分桶都作为一个物理数据分片(tablet)存储。合理的分桶策略可以有效降低查询时的数据扫描量,提升查询性能并增加并发处理能力。

分桶方式

PALO 支持两种分桶方式:Hash 分桶与 Random 分桶。

Hash 分桶

在创建表或新增分区时,用户需选择一列或多列作为分桶列,并明确指定分桶的数量。在同一分区内,系统会根据分桶键和分桶数量进行哈希计算。哈希值相同的数据会被分配到同一个分桶中。例如,在下图中,p250102 分区根据 region 列被划分为 3 个分桶,哈希值相同的行被归入同一个分桶。

推荐在以下场景中使用 Hash 分桶:

  • 业务需求频繁基于某个字段进行过滤时,可将该字段作为分桶键,利用 Hash 分桶提高查询效率。
  • 当表中的数据分布较为均匀时,Hash 分桶同样是一种有效的选择。

以下示例展示了如何创建带有 Hash 分桶的表。详细语法请参考 CREATE TABLE 语句。

SQL
1CREATE TABLE demo.hash_bucket_tbl(
2    oid         BIGINT,
3    dt          DATE,
4    region      VARCHAR(10),
5    amount      INT
6)
7DUPLICATE KEY(oid)
8PARTITION BY RANGE(dt) (
9    PARTITION p250101 VALUES LESS THAN("2025-01-01"),
10    PARTITION p250102 VALUES LESS THAN("2025-01-02")
11)
12DISTRIBUTED BY HASH(region) BUCKETS 8;

示例中,通过 DISTRIBUTED BY HASH(region) 指定了创建 Hash 分桶,并选择 region 列作为分桶键。同时,通过 BUCKETS 8 指定了创建 8 个分桶。

Random 分桶

在每个分区中,使用 Random 分桶会随机地将数据分散到各个分桶中,不依赖于某个字段的 Hash 值进行数据划分。Random 分桶能够确保数据均匀分散,从而避免由于分桶键选择不当而引发的数据倾斜问题。

在导入数据时,单次导入作业的每个批次会被随机写入到一个 tablet 中,以此保证数据的均匀分布。例如,在一次操作中,8 个批次的数据被随机分配到 p250102 分区下的 3 个分桶中。

在使用 Random 分桶时,可以启用单分片导入模式(通过设置 load_to_single_tablet 为 true)。这样,在大规模数据导入过程中,单个批次的数据仅写入一个数据分片,能够提高数据导入的并发度和吞吐量,减少因数据导入和压缩(Compaction)操作造成的写放大问题,从而确保集群稳定性。

在以下场景中,建议使用 Random 分桶:

  • 在任意维度分析的场景中,业务没有特别针对某一列频繁进行过滤或关联查询时,可以选择 Random 分桶;
  • 当经常查询的列或组合列数据分布极其不均匀时,使用 Random 分桶可以避免数据倾斜。
  • Random 分桶无法根据分桶键进行剪裁,会扫描命中分区的所有数据,不建议在点查场景下使用;
  • 只有 DUPLICATE 表可以使用 Random 分区,UNIQUE 与 AGGREGATE 表无法使用 Random 分桶;

以下示例展示了如何创建带有 Random 分桶的表。详细语法请参考 CREATE TABLE 语句:

SQL
1CREATE TABLE demo.random_bucket_tbl(
2    oid         BIGINT,
3    dt          DATE,
4    region      VARCHAR(10),
5    amount      INT
6)
7DUPLICATE KEY(oid)
8PARTITION BY RANGE(dt) (
9    PARTITION p250101 VALUES LESS THAN("2025-01-01"),
10    PARTITION p250102 VALUES LESS THAN("2025-01-02")
11)
12DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 8;

示例中,通过 DISTRIBUTED BY RANDOM 语句指定了使用 Random 分桶,创建 Random 分桶无需选择分桶键,通过 BUCKETS 8 语句指定创建 8 个分桶。

选择分桶键

提示:只有 Hash 分桶需要选择分桶键,Random 分桶不需要选择分桶键。

分桶键可以是一列或者多列。如果是 DUPLICATE 表,任何 Key 列与 Value 列都可以作为分桶键。如果是 AGGREGATE 或 UNIQUE 表,为了保证逐渐的聚合性,分桶列必须是 Key 列。

通常情况下,可以根据以下规则选择分桶键:

  • 利用查询过滤条件:使用查询中的过滤条件进行 Hash 分桶,有助于数据的剪裁,减少数据扫描量;
  • 利用高基数列:选择高基数(唯一值较多)的列进行 Hash 分桶,有助于数据均匀的分散在每一个分桶中;
  • 高并发点查场景:建议选择单列或较少列进行分桶。点查可能仅触发一个分桶扫描,不同查询之间触发不同分桶扫描的概率较大,从而减小查询间的 IO 影响。
  • 大吞吐查询场景:建议选择多列进行分桶,使数据更均匀分布。若查询条件不能包含所有分桶键的等值条件,将增加查询吞吐,降低单个查询延迟。

选择分桶数量

在 PALO 中,一个 bucket 会被存储为一个物理文件(tablet)。一个表的 Tablet 数量等于 partition_num(分区数)乘以 bucket_num(分桶数)。一旦指定 Partition 的数量,便不可更改。

在确定 bucket 数量时,需预先考虑机器扩容情况。自 2.0 版本起,PALO 支持根据机器资源和集群信息自动设置分区中的分桶数。

手动设置分桶数

通过 DISTRIBUTED 语句可以指定分桶数量:

SQL
1-- Set hash bucket num to 8
2DISTRIBUTED BY HASH(region) BUCKETS 8
3
4-- Set random bucket num to 8
5DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 8

在决定分桶数量时,通常遵循数量与大小两个原则,当发生冲突时,优先考虑大小原则:

  • 大小原则:建议一个 tablet 的大小在 1-10G 范围内。过小的 tablet 可能导致聚合效果不佳,增加元数据管理压力;过大的 tablet 则不利于副本迁移、补齐,且会增加 Schema Change 操作的失败重试代价;
  • 数量原则:在不考虑扩容的情况下,一个表的 tablet 数量建议略多于整个集群的磁盘数量。

例如,假设有 10 台 BE 机器,每个 BE 一块磁盘,可以按照以下建议进行数据分桶:

单表大小 建议分桶数量
500MB 4-8 个分桶
5GB 6-16 个分桶
50GB 32 个分桶
500GB 建议分区,每个分区 50GB,每个分区 16-32 个分桶
5TB 建议分区,每个分区 50GB,每个分桶 16-32 个分桶

提示:表的数据量可以通过 SHOW DATA 命令查看。结果需要除以副本数,及表的数据量。

自动设置分桶数

自动推算分桶数功能会根据过去一段时间的分区大小,自动预测未来的分区大小,并据此确定分桶数量。

SQL
1-- Set hash bucket auto
2DISTRIBUTED BY HASH(region) BUCKETS AUTO
3properties("estimate_partition_size" = "20G")
4
5-- Set random bucket auto
6DISTRIBUTED BY HASH(region) BUCKETS AUTO
7properties("estimate_partition_size" = "20G")

在创建分桶时,可以通过 estimate_partition_size 属性来调整前期估算的分区大小。此参数为可选设置,若未给出,PALO 将默认取值为 10GB。请注意,该参数与后期系统通过历史分区数据推算出的未来分区大小无关。

维护数据分桶

提示:

目前,PALO 仅支持修改新增分区的分桶数量,对于以下操作暂不支持:

  1. 不支持修改分桶类型
  2. 不支持修改分桶键
  3. 不支持修改已创建的分桶的分桶数量

在建表时,已通过 DISTRIBUTED 语句统一指定了每个分区的数量。为了应对数据增长或减少的情况,在动态增加分区时,可以单独指定新分区的分桶数量。以下示例展示了如何通过 ALTER TABLE 命令来修改新增分区的分桶数:

SQL
1-- Modify hash bucket table
2ALTER TABLE demo.hash_bucket_tbl 
3ADD PARTITION p250103 VALUES LESS THAN("2025-01-03")
4DISTRIBUTED BY HASH(region) BUCKETS 16;
5
6-- Modify random bucket table
7ALTER TABLE demo.random_bucket_tbl 
8ADD PARTITION p250103 VALUES LESS THAN("2025-01-03")
9DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS 16;
10
11-- Modify dynamic partition table
12ALTER TABLE demo.dynamic_partition_tbl
13SET ("dynamic_partition.buckets"="16");

在修改分桶数量后,可以通过 SHOW PARTITION 命令查看修改后的分桶数量。

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