Tencent Cloud

Recent Pages

Colocation Join

最后更新时间：2024-06-27 11:11:33
Colocation Join 旨在为某些 Join 查询提供本地性优化，来减少数据在节点间的传输耗时，加速查询。最初的设计、实现和效果可以参阅 ISSUE 245。
Colocation Join 功能经过一次改版，设计和使用方式和最初设计稍有不同。本文档主要介绍 Colocation Join 的原理、实现、使用方式和注意事项。
名词解释
FE：Frontend，Doris 的前端节点。负责元数据管理和请求接入。
BE：Backend，Doris 的后端节点。负责查询执行和数据存储。
Colocation Group（CG）：一个 CG 中会包含一张及以上的 Table。在同一个 Group 内的 Table 有着相同的 Colocation Group Schema，并且有着相同的数据分片分布。
Colocation Group Schema（CGS）：用于描述一个 CG 中的 Table，和 Colocation 相关的通用 Schema 信息。包括分桶列类型，分桶数以及副本数等。
原理
Colocation Join 功能，是将一组拥有相同 CGS 的 Table 组成一个 CG。并保证这些 Table 对应的数据分片会落在同一个 BE 节点上。使得当 CG 内的表进行分桶列上的 Join 操作时，可以通过直接进行本地数据 Join，减少数据在节点间的传输耗时。
一个表的数据，最终会根据分桶列值 Hash、对桶数取模后落在某一个分桶内。假设一个 Table 的分桶数为 8，则共有 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]  8 个分桶（Bucket），我们称这样一个序列为一个 BucketsSequence。每个 Bucket 内会有一个或多个数据分片（Tablet）。当表为单分区表时，一个 Bucket 内仅有一个 Tablet。如果是多分区表，则会有多个。
为了使得 Table 能够有相同的数据分布，同一 CG 内的 Table 必须保证以下属性相同：
1. 分桶列和分桶数。
分桶列，即在建表语句中 DISTRIBUTED BY HASH(col1, col2, ...)  中指定的列。分桶列决定了一张表的数据通过哪些列的值进行 Hash 划分到不同的 Tablet 中。同一 CG 内的 Table 必须保证分桶列的类型和数量完全一致，并且桶数一致，才能保证多张表的数据分片能够一一对应的进行分布控制。
2. 副本数。
同一个 CG 内所有表的所有分区（Partition）的副本数必须一致。如果不一致，可能出现某一个 Tablet 的某一个副本，在同一个 BE 上没有其他的表分片的副本对应。
同一个 CG 内的表，分区的个数、范围以及分区列的类型不要求一致。
在固定了分桶列和分桶数后，同一个 CG 内的表会拥有相同的 BucketsSequence。而副本数决定了每个分桶内的 Tablet 的多个副本，存放在哪些 BE 上。假设 BucketsSequence 为 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] ，BE 节点有 [A, B, C, D]  4个。则一个可能的数据分布如下：
+---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+
| 0 | | 1 | | 2 | | 3 | | 4 | | 5 | | 6 | | 7 |
+---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+
| A | | B | | C | | D | | A | | B | | C | | D |
|   | |   | |   | |   | |   | |   | |   | |   |
| B | | C | | D | | A | | B | | C | | D | | A |
|   | |   | |   | |   | |   | |   | |   | |   |
| C | | D | | A | | B | | C | | D | | A | | B |
+---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+ +---+
CG 内所有表的数据都会按照上面的规则进行统一分布，这样就保证了，分桶列值相同的数据都在同一个 BE 节点上，可以进行本地数据 Join。
使用方式
建表
建表时，可以在 PROPERTIES 中指定属性 "colocate_with" = "group_name"，表示这个表是一个 Colocation Join 表，并且归属于一个指定的 Colocation Group。
示例：
CREATE TABLE tbl (k1 int, v1 int sum)
DISTRIBUTED BY HASH(k1)
BUCKETS 8
PROPERTIES(
    "colocate_with" = "group1"
);
如果指定的 Group 不存在，则 Doris 会自动创建一个只包含当前这张表的 Group。如果 Group 已存在，则 Doris 会检查当前表是否满足 Colocation Group Schema。如果满足，则会创建该表，并将该表加入 Group。同时，表会根据已存在的 Group 中的数据分布规则创建分片和副本。
Group 归属于一个 Database，Group 的名字在一个 Database 内唯一。在内部存储是 Group 的全名为 dbId_groupName，但用户只感知 groupName。
删表
当 Group 中最后一张表彻底删除后（彻底删除是指从回收站中删除。通常，一张表通过 DROP TABLE 命令删除后，会在回收站默认停留一天的时间后，再删除），该 Group 也会被自动删除。
查看 Group
以下命令可以查看集群内已存在的 Group 信息。
SHOW PROC '/colocation_group';
﻿
+-------------+--------------+--------------+------------+----------------+----------+----------+
| GroupId     | GroupName    | TableIds     | BucketsNum | ReplicationNum | DistCols | IsStable |
+-------------+--------------+--------------+------------+----------------+----------+----------+
| 10005.10008 | 10005_group1 | 10007, 10040 | 10         | 3              | int(11)  | true     |
+-------------+--------------+--------------+------------+----------------+----------+----------+
GroupId：          一个 Group 的全集群唯一标识，前半部分为 db id，后半部分为 group id。
GroupName：        Group 的全名。
TabletIds：        该 Group 包含的 Table 的 id 列表。
BucketsNum：       分桶数。
ReplicationNum：   副本数。
DistCols：         Distribution columns，即分桶列类型。
IsStable：         该 Group 是否稳定（稳定的定义，见 Colocation 副本均衡和修复一节）。
通过以下命令可以进一步查看一个 Group 的数据分布情况：
SHOW PROC '/colocation_group/10005.10008';
﻿
+-------------+---------------------+
| BucketIndex | BackendIds          |
+-------------+---------------------+
| 0           | 10004, 10002, 10001 |
| 1           | 10003, 10002, 10004 |
| 2           | 10002, 10004, 10001 |
| 3           | 10003, 10002, 10004 |
| 4           | 10002, 10004, 10003 |
| 5           | 10003, 10002, 10001 |
| 6           | 10003, 10004, 10001 |
| 7           | 10003, 10004, 10002 |
+-------------+---------------------+
BucketIndex：分桶序列的下标。
BackendIds：分桶中数据分片所在的 BE 节点 id 列表。
注意
 以上命令需要 ADMIN 权限。暂不支持普通用户查看。
使用限制
要使用colocation join，需要满足以下条件：
参与colocation join的表，要配置开启Colocation Group属性，并属于同一个Colocation Group。
同一 CG 内的 Table 必须保证以下属性相同：
分桶列和分桶数
副本数
修改表 Colocate Group 属性
可以对一个已经创建的表，修改其 Colocation Group 属性。示例：ALTER TABLE tbl SET ("colocate_with" = "group2");。
如果该表之前没有指定过 Group，则该命令检查 Schema，并将该表加入到该 Group（Group 不存在则会创建）。
如果该表之前有指定其他 Group，则该命令会先将该表从原有 Group 中移除，并加入新 Group（Group 不存在则会创建）。
也可以通过以下命令，删除一个表的 Colocation 属性：ALTER TABLE tbl SET ("colocate_with" = "");。
其他相关操作
当对一个具有 Colocation 属性的表进行增加分区（ADD PARTITION）、修改副本数时，Doris 会检查修改是否会违反 Colocation Group Schema，如果违反则会拒绝。
Colocation 副本均衡和修复
Colocation 表的副本分布需要遵循 Group 中指定的分布，所以在副本修复和均衡方面和普通分片有所区别。
Group 自身有一个 Stable 属性，当 Stable 为 true 时，表示当前 Group 内的表的所有分片没有正在进行变动，Colocation 特性可以正常使用。当 Stable 为 false 时（Unstable），表示当前 Group 内有部分表的分片正在做修复或迁移，此时，相关表的 Colocation Join 将退化为普通 Join。
副本修复
副本只能存储在指定的 BE 节点上。所以当某个 BE 不可用时（宕机、Decommission 等），需要寻找一个新的 BE 进行替换。Doris 会优先寻找负载最低的 BE 进行替换。替换后，该 Bucket 内的所有在旧 BE 上的数据分片都要做修复。迁移过程中，Group 被标记为 Unstable。
副本均衡
Doris 会尽力将 Colocation 表的分片均匀分布在所有 BE 节点上。对于普通表的副本均衡，是以单副本为粒度的，即单独为每一个副本寻找负载较低的 BE 节点即可。而 Colocation 表的均衡是 Bucket 级别的，即一个 Bucket 内的所有副本都会一起迁移。我们采用一个简单的均衡算法，即在不考虑副本实际大小，而只根据副本数量，将 BucketsSequence 均匀的分布在所有 BE 上。具体算法可以参阅 ColocateTableBalancer.java 中的代码注释。
注意
当前的 Colocation 副本均衡和修复算法，对于异构部署的 Doris 集群效果可能不佳。所谓异构部署，即 BE 节点的磁盘容量、数量、磁盘类型（SSD 和 HDD）不一致。在异构部署情况下，可能出现小容量的 BE 节点和大容量的 BE 节点存储了相同的副本数量。
当一个 Group 处于 Unstable 状态时，其中的表的 Join 将退化为普通 Join。此时可能会极大降低集群的查询性能。如果不希望系统自动均衡，可以设置 FE 的配置项 disable_colocate_balance 来禁止自动均衡。然后在合适的时间打开即可。（具体参阅高级操作一节）。
查询
对 Colocation 表的查询方式和普通表一样，用户无需感知 Colocation 属性。如果 Colocation 表所在的 Group 处于 Unstable 状态，将自动退化为普通 Join。
举例说明：
表1：
CREATE TABLE `tbl1` (
    `k1` date NOT NULL COMMENT "",
    `k2` int(11) NOT NULL COMMENT "",
    `v1` int(11) SUM NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`k1`, `k2`)
PARTITION BY RANGE(`k1`)
(
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2019-05-31'),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2019-06-30')
)
DISTRIBUTED BY HASH(`k2`) BUCKETS 8
PROPERTIES (
    "colocate_with" = "group1"
);
表2：
CREATE TABLE `tbl2` (
    `k1` datetime NOT NULL COMMENT "",
    `k2` int(11) NOT NULL COMMENT "",
    `v1` double SUM NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`k1`, `k2`)
DISTRIBUTED BY HASH(`k2`) BUCKETS 8
PROPERTIES (
    "colocate_with" = "group1"
);
查看查询计划：
DESC SELECT * FROM tbl1 INNER JOIN tbl2 ON (tbl1.k2 = tbl2.k2);
﻿
+----------------------------------------------------+
| Explain String                                     |
+----------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0                                    |
|  OUTPUT EXPRS:`tbl1`.`k1` |                        |
|   PARTITION: RANDOM                                |
|                                                    |
|   RESULT SINK                                      |
|                                                    |
|   2:HASH JOIN                                      |
|   |  join op: INNER JOIN                           |
|   |  hash predicates:                              |
|   |  colocate: true                                |
|   |    `tbl1`.`k2` = `tbl2`.`k2`                   |
|   |  tuple ids: 0 1                                |
|   |                                                |
|   |----1:OlapScanNode                              |
|   |       TABLE: tbl2                              |
|   |       PREAGGREGATION: OFF. Reason: null        |
|   |       partitions=0/1                           |
|   |       rollup: null                             |
|   |       buckets=0/0                              |
|   |       cardinality=-1                           |
|   |       avgRowSize=0.0                           |
|   |       numNodes=0                               |
|   |       tuple ids: 1                             |
|   |                                                |
|   0:OlapScanNode                                   |
|      TABLE: tbl1                                   |
|      PREAGGREGATION: OFF. Reason: No AggregateInfo |
|      partitions=0/2                                |
|      rollup: null                                  |
|      buckets=0/0                                   |
|      cardinality=-1                                |
|      avgRowSize=0.0                                |
|      numNodes=0                                    |
|      tuple ids: 0                                  |
+----------------------------------------------------+
如果 Colocation Join 生效，则 Hash Join 节点会显示 colocate: true。
如果没有生效，则查询计划如下：
+----------------------------------------------------+
| Explain String                                     |
+----------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0                                    |
|  OUTPUT EXPRS:`tbl1`.`k1` |                        |
|   PARTITION: RANDOM                                |
|                                                    |
|   RESULT SINK                                      |
|                                                    |
|   2:HASH JOIN                                      |
|   |  join op: INNER JOIN (BROADCAST)               |
|   |  hash predicates:                              |
|   |  colocate: false, reason: group is not stable  |
|   |    `tbl1`.`k2` = `tbl2`.`k2`                   |
|   |  tuple ids: 0 1                                |
|   |                                                |
|   |----3:EXCHANGE                                  |
|   |       tuple ids: 1                             |
|   |                                                |
|   0:OlapScanNode                                   |
|      TABLE: tbl1                                   |
|      PREAGGREGATION: OFF. Reason: No AggregateInfo |
|      partitions=0/2                                |
|      rollup: null                                  |
|      buckets=0/0                                   |
|      cardinality=-1                                |
|      avgRowSize=0.0                                |
|      numNodes=0                                    |
|      tuple ids: 0                                  |
|                                                    |
| PLAN FRAGMENT 1                                    |
|  OUTPUT EXPRS:                                     |
|   PARTITION: RANDOM                                |
|                                                    |
|   STREAM DATA SINK                                 |
|     EXCHANGE ID: 03                                |
|     UNPARTITIONED                                  |
|                                                    |
|   1:OlapScanNode                                   |
|      TABLE: tbl2                                   |
|      PREAGGREGATION: OFF. Reason: null             |
|      partitions=0/1                                |
|      rollup: null                                  |
|      buckets=0/0                                   |
|      cardinality=-1                                |
|      avgRowSize=0.0                                |
|      numNodes=0                                    |
|      tuple ids: 1                                  |
+----------------------------------------------------+
HASH JOIN 节点会显示对应原因：colocate: false, reason: group is not stable。同时会有一个 EXCHANGE 节点生成。
高级操作
FE 配置项
disable_colocate_relocate
是否关闭 Doris 的自动 Colocation 副本修复。默认为 false，即不关闭。该参数只影响 Colocation 表的副本修复，不影响普通表。
disable_colocate_balance
是否关闭 Doris 的自动 Colocation 副本均衡。默认为 false，即不关闭。该参数只影响 Colocation 表的副本均衡，不影响普通表。
以上参数可以动态修改，设置方式请参阅 HELP ADMIN SHOW CONFIG; 和 HELP ADMIN SET CONFIG;。
disable_colocate_join
是否关闭 Colocation Join 功能。在 0.10 及之前的版本，默认为 true，即关闭。在之后的某个版本中将默认为 false，即开启。
use_new_tablet_scheduler
在 0.10 及之前的版本中，新的副本调度逻辑与 Colocation Join 功能不兼容，所以在 0.10 及之前版本，如果 disable_colocate_join = false，则需设置 use_new_tablet_scheduler = false，即关闭新的副本调度器。之后的版本中，use_new_tablet_scheduler 将均衡为 true。
HTTP Restful API
Doris 提供了几个和 Colocation Join 有关的 HTTP Restful API，用于查看和修改 Colocation Group。
该 API 实现在 FE 端，使用 fe_host:fe_http_port 进行访问。需要 ADMIN 权限。
1. 查看集群的全部 Colocation 信息。
GET /api/colocate
﻿
返回以 Json 格式表示内部 Colocation 信息。
﻿
{
     "msg": "success",
 "code": 0,
 "data": {
     "infos": [
         ["10003.12002", "10003_group1", "10037, 10043", "1", "1", "int(11)", "true"]
     ],
     "unstableGroupIds": [],
     "allGroupIds": [{
         "dbId": 10003,
         "grpId": 12002
     }]
 },
 "count": 0
}
2. 将 Group 标记为 Stable 或 Unstable。
标记为 Stable：
POST /api/colocate/group_stable?db_id=10005&group_id=10008
﻿
返回：200
标记为 Unstable：
DELETE /api/colocate/group_stable?db_id=10005&group_id=10008
﻿
返回：200
3. 设置 Group 的数据分布。
该接口可以强制设置某一 Group 的数分布。
POST /api/colocate/bucketseq?db_id=10005&group_id=10008
﻿
Body:
[[10004,10002],[10003,10002],[10002,10004],[10003,10002],[10002,10004],[10003,10002],[10003,10004],[10003,10004],[10003,10004],[10002,10004]]
﻿
返回 200
其中 Body 是以嵌套数组表示的 BucketsSequence 以及每个 Bucket 中分片分布所在 BE 的 id。
注意
 使用该命令，可能需要将 FE 的配置 disable_colocate_relocate 和 disable_colocate_balance 设为 true。即关闭系统自动的 Colocation 副本修复和均衡。否则可能在修改后，会被系统自动重置。
最佳实践
这里基于 TPC-H 100G 数据集作为 case，进行业务模拟。有以下 SQL，耗时5s，预期进行 join 优化。
select * from lineitem inner join orders on l_orderkey = o_orderkey   where l_orderkey >500000000 limit 10;
﻿
其中，涉及的表结构为：
lineitem 表：
CREATE TABLE lineitem (
  l_shipdate date NOT NULL,
  l_orderkey bigint(20) NOT NULL,
  l_linenumber int(11) NOT NULL,
  l_partkey int(11) NOT NULL,
  l_suppkey int(11) NOT NULL,
  l_quantity decimalv3(15, 2) NOT NULL,
  l_extendedprice decimalv3(15, 2) NOT NULL,
  l_discount decimalv3(15, 2) NOT NULL,
  l_tax decimalv3(15, 2) NOT NULL,
  l_returnflag varchar(1) NOT NULL,
  l_linestatus varchar(1) NOT NULL,
  l_commitdate date NOT NULL,
  l_receiptdate date NOT NULL,
  l_shipinstruct varchar(25) NOT NULL,
  l_shipmode varchar(10) NOT NULL,
  l_comment varchar(44) NOT NULL
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(l_shipdate, l_orderkey)
COMMENT 'OLAP'
DISTRIBUTED BY HASH(l_orderkey) BUCKETS 96
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 3",
"in_memory" = "false",
"storage_format" = "V2",
"disable_auto_compaction" = "false"
);
orders 表：
﻿
 CREATE TABLE orders (
  o_orderkey bigint(20) NOT NULL,
  o_orderdate date NOT NULL,
  o_custkey int(11) NOT NULL,
  o_orderstatus varchar(1) NOT NULL,
  o_totalprice decimalv3(15, 2) NOT NULL,
  o_orderpriority varchar(15) NOT NULL,
  o_clerk varchar(15) NOT NULL,
  o_shippriority int(11) NOT NULL,
  o_comment varchar(79) NOT NULL
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(o_orderkey, o_orderdate)
COMMENT 'OLAP'
DISTRIBUTED BY HASH(o_orderkey) BUCKETS 96
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 3",
"in_memory" = "false",
"storage_format" = "V2",
"disable_auto_compaction" = "false"
);
通过explain 查看执行计划，分析现在使用的 join 方式
explain select * from lineitem inner join orders on l_orderkey = o_orderkey   where l_orderkey >500000000 limit 10;
﻿
在 hash join node 可以看到使用的 join 是 bucket shuffle join。
分析左表右表是否满足 colocation join 条件
可以看到2个表的相关条件：
条件
lineitem 表
order 表
是否满足 colocation join 条件
分桶列
l_orderkey(类型 bigint20)
o_orderkey(类型 bigint 20)
满足
分桶数
96
96
满足
副本数
3
3
满足
如果业务的表不满足，可以通过重新建表，进行适配，然后使用 select into select 的方式进行数据迁移。
修改表属性满足同一个 colocation group 条件
ALTER TABLE lineitem SET ("colocate_with" = "tpch_group");ALTER TABLE orders SET ("colocate_with" = "tpch_group");
通过 explain 分析 colocation join 是否生效
﻿
实际执行 SQL 查看效率是否有所提升
对比 colocation join 优化前的耗时（5s+） ，colocation join 优化后，耗时变为2s。效率提升了一倍多。在大表 join 大表场景，效率提升会更加明显。
﻿
联系我们
联系我们，为您的业务提供专属服务。
技术支持
如果你想寻求进一步的帮助，通过工单与我们进行联络。我们提供7x24的工单服务。
7x24 电话支持
tencent cloud

Recent Pages

Colocation Join

名词解释

原理

使用方式

建表

删表

查看 Group

使用限制

修改表 Colocate Group 属性

其他相关操作

Colocation 副本均衡和修复

副本修复

副本均衡

查询

高级操作

FE 配置项

HTTP Restful API

最佳实践

通过explain 查看执行计划，分析现在使用的 join 方式

分析左表右表是否满足 colocation join 条件

修改表属性满足同一个 colocation group 条件

通过 explain 分析 colocation join 是否生效

实际执行 SQL 查看效率是否有所提升

本页内容是否解决了您的问题？

本页内容是否解决了您的问题？

条件	lineitem 表	order 表	是否满足 colocation join 条件
分桶列	l_orderkey(类型 bigint20)	o_orderkey(类型 bigint 20)	满足
分桶数	96	96	满足
副本数	3	3	满足
tencent cloud

注册

登录

Recent Pages

Colocation Join

名词解释

原理

使用方式

建表

删表

查看 Group

使用限制

修改表 Colocate Group 属性

其他相关操作

Colocation 副本均衡和修复

副本修复

副本均衡

查询

高级操作

FE 配置项

HTTP Restful API

最佳实践

通过explain 查看执行计划，分析现在使用的 join 方式

分析左表右表是否满足 colocation join 条件

修改表属性满足同一个 colocation group 条件

通过 explain 分析 colocation join 是否生效

实际执行 SQL 查看效率是否有所提升

本页内容是否解决了您的问题？

本页内容是否解决了您的问题？
