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Posted to commits@doris.apache.org by GitBox <gi...@apache.org> on 2020/07/08 06:44:59 UTC
[GitHub] [incubator-doris] yangzhg edited a comment on issue #4051: [Proposal] Doris supports batch delete
yangzhg edited a comment on issue #4051:
URL: https://github.com/apache/incubator-doris/issues/4051#issuecomment-655317768
# <center>Doris 支持批量删除设计文档</center>
## 背景
目前Doris 支持broker load， routine load， stream load 等多种导入方式，对于数据的删除目前只能通过delete 语句进行删除，使用delete 语句的方式删除时，每执行一次delete 都会生成一个新的数据版本，如果频繁删除会严重影响查询性能，并且在使用delete 方式删除时，是通过生成一个空的rowset来记录删除条件实现，每次读取都要对删除跳条件进行过滤，同样在条件较多时会对性能造成影响。对比其他的系统，greenplum 的实现方式更像是传统数据库产品，snowflake 通过merge 语法实现。
对于类似于cdc 数据的导入的场景，数据数据中insert 和delete 一般是穿插出现的，面对这种场景我们目前的导入方式也无法满足，即使我们能够分离出insert 和delete 虽然可以解决导入的问题，但是仍然解决不了删除的问题。
## 设计目标
### 功能层面：
增强导入功能，使其能够支持如下场景：
* ~~单纯的批量导入，目前已经支持~~
* 批量点删除
* 导入和删除混合的数据导入
### 易用性方面：
尽量减少对导入语法的修改，并且能够兼容目前的导入语法
### 性能方面
导入和读取的性能要和目前的导入方式基本持平，不能有太大的性能损失
## 详细设计
导入语法方面为在导入是增加一列标示当前行是导入还是删除，如果没有默认所有行为插入行，实现层面本次升级的功能只在segmentV2上实现，v1 暂不考虑，在segment 文件的`IndexRegion` 中增加一个类似于null bitmap 的bitmap 索引用于标示需要删除的行。
### 数据结构设计
需要在segment 结构中增加一个bitmap 索引(delete_index_page)来标示哪一行被标记为删除，PagePointerPB 结构和之前定义的相同，使用bitmap 作为索引。
```
message SegmentFooterPB {
optional uint32 version = 1 [default = 1]; // file version
repeated ColumnMetaPB columns = 2; // tablet schema
optional uint32 num_rows = 3; // number of values
optional uint64 index_footprint = 4; // total idnex footprint of all columns
optional uint64 data_footprint = 5; // total data footprint of all columns
optional uint64 raw_data_footprint = 6; // raw data footprint
optional CompressionTypePB compress_type = 7 [default = LZ4F]; // default compression type for file columns
repeated MetadataPairPB file_meta_datas = 8; // meta data of file
// Short key index's page
optional PagePointerPB short_key_index_page = 9;、
// Use bitmap index to indicate which row is marked for deleting
optional PagePointerPB delete_index_page = 10;
}
```
### 导入语法
导入的语法设计方面主要是增加一个指定删除标记列的字段的column 映射，并且需要在导入数据中增加这一列，各个导入方式设置的方法如下
#### stream load
stream load 的写法在在header 中的 columns 字段增加一个设置删除标记列的字段， 示例
` -H "columns: k1, k2, label_c3" -H "load_type: [MIXED|INSERT|DELETE]" -H "delete_condiction: label_c3=1"`
#### broker load
在`PROPERTIES ` 处设置删除标记列的字段
```
LOAD LABEL db1.label1
(
DATA INFILE("hdfs://abc.com:8888/user/palo/test/ml/file1")
INTO TABLE tbl1
COLUMNS TERMINATED BY ","
(tmp_c1,tmp_c2, label_c3)
SET
(
id=tmp_c2,
name=tmp_c1,
)
)
WITH BROKER 'broker'
(
"username"="user",
"password"="pass"
)
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600"
"load_type"="[MIXED|LOAD|DELETE]",
"delete_condition"="label=true"
);
```
#### reoutine load
routine load 在`columns` 字段增加映射 映射方式同上，示例如下
```
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
COLUMNS(k1, k2, k3, v1, v2, label),
WHERE k1 > 100 and k2 like "%doris%"
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false",
"load_type"="[MIXED|LOAD|DELETE]",
"delete_condition"="label=true"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
```
### 导入
数据导入时流程如下：
当导入数据包含 删除标记 并且删除标记是true 时写入数据的同时记录次行在segment 中的行号，并记录在delete index 中，否则直接写数据，这里可以有一个优化就是当标记为删除时这一行的value 列可以都设置成相应类型的最空间占用最小的值， 比如varchar 类型我们可以把值都设置成空字符串以节省空间。
```flow
st=>start: Start Load
flag_cond=>condition: delete flag is true
write_rowdata=>operation: write data
write_rowdata_opt=>operation: write Data with minimum values
write_delete_index=>operation: write delete index
e=>end
st->flag_cond
flag_cond(yes)->write_rowdata_opt->write_delete_index->e
flag_cond(no)->write_rowdata->e
```
假设有表
```
+-------+-------------+------+-------+---------+---------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-------+---------+---------+
| k1 | INT | Yes | true | 0 | |
| k2 | SMALLINT | Yes | true | NULL | |
| k3 | VARCHAR(32) | Yes | true | | |
| v1 | BIGINT | Yes | false | 0 | REPLACE |
+-------+-------------+------+-------+---------+---------+
```
导入数据为
```
0,1,foo,3,false
0,1,foo,2,true
1,2,bar,3,true
0,1,foo,5,false
```
如果表为AGG_KEYS，且聚合函数为sum, 由于在数据导入时即有聚合发生，前两行由于第二行发生了删除行为, 则第一行的数据已经没有了意义，但是由于要记录删除关系，所以仍然要记录一条删除的行，因此，如果有对同个key 的多条删除插入操作，对于每个segment 都要生成两条记录，记录到rowset 中数据区的数据为
```
0,1,foo,2
1,2,bar,3
0,1,foo,5
```
delete_index 为bitmap 中记录[1,1,0]， 标示这批导入数据中第1行被标记为删除。
如果为UNIQUE_KEYS ，只记录最新的结果即可，因此第一行和第二行都没有意义，在导入聚合时会被忽略。则记录到rowset 中数据区的数据为
```
1,2,bar,3
0,1,foo,5
```
delete_index 为bitmap 中记录[1,0]， 标示这批导入数据中第1行被标记为删除。
### 读取
读取时分为两种情况，agg_keys 和unique_keys。
#### AGG_KEYS 表
目前AGG_KEYS 表读取时是从低版本向高版本合并数据，当发现有当前行有delete标记时清除之前的数据，剩下的数据继续合并，如果没有数据跳过读取下一个key。没有发现delete 标记则按现有流程调用agg_update。
以上面的表为例
假设有了两个版本的rowset n 和n +1
n 中数据如下 delete index [0,0,0]
```
0,1,foo,3
1,2,bar,3
0,1,foo,5
```
n+1 中数据如下delete_index [1,1,0]
```
0,1,foo,2
1,2,bar,3
0,1,foo,5
```
则读取时按照key 和version排序，对于key `0,1,foo` 的读取顺序为
```
0,1,foo,3
0,1,foo,5
0,1,foo,2
0,1,foo,5
```
value 的变化为 3->8->del->5 所以最终读取的值为 `0,1,foo,5`
同理由于key `1,2,bar` 的最后一条时删除 所以结果为空
#### UNIQUE_KEYS表
目前UNIQUE_KEYS 表读取时已经是从高版本向地板版本合并数据，由于unique_keys能保证每个segement中只有一条记录，只需读取第一个版本即可，如果是标记删除的则全部跳过，否则直接返回第一行，剩余跳过。
### Compaction
compaction时 cumulative compaction和 base compaction 的功能方式有所不同cumulative compaction需要保存delete index，base compaction结束后可以删除delete index。
#### Cumulative Compaction
cumulative compaction 是从低版本向高版本合并，类似于读取的操作，但是需要遇到删除的行需要读取出来合并并且还需要添加到新的delete index 中。由于delete index 是一个bitmap索引，存在于每个segment 文件中，
#### Base Compaction
base compaction 也是和读取类似的操作，但是因为是全量读取因此不需要记录delete index，直接把数据读取出来过滤掉要删除的行按之前compaction 逻辑处理即可。
# 折衷考虑
第一期目前仅考虑支持unique 数据模型，agg 数据模型，在有需求时再实现。
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