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网站 建设 成品,外贸营销型网站案例,酒店网站建设公司排名,推荐晚上用的网站目录 建表 字段定义 基础配置#xff1a;#xff08;必填#xff09;可选配置#xff1a;[ KEY ]#xff08;维度字段标记#xff09; 可选配置#xff1a;[ ]#xff08;聚合类型#xff0c;仅聚合表用#xff09;可选配置#xff1a;[ [ GENERATED ALWAYS ] AS…目录建表字段定义基础配置 必填可选配置[ KEY ]维度字段标记可选配置[ ]聚合类型仅聚合表用可选配置[ [ GENERATED ALWAYS ] AS ( ) ]生成列可选配置[ [NOT] NULL ]非空约束元数据应用介绍一、核心特性解析二、生产环境中的核心用途1. 元数据查询与结构验证开发 / 测试场景2. 权限审计与合规检查运维 / 安全场景3. 集群运行状态监控运维场景4. 数据治理与自动化脚本DevOps 场景5. 跨 Catalog 元数据统一查询多源数据场景三、关键系统表说明元数据应用举例一、开发场景表 / 列 / 分区元数据查询1. 查询指定数据库下的所有表信息2. 查询表的列结构替代 DESC更详细3. 查询分区表的分区详情4. 查询表的索引信息5. 跨 Catalog 查询外部表如 Hive Catalog二、权限审计场景用户 / 角色权限查询1. 查询所有用户的权限分配2. 查询指定用户的所有权限3. 查询角色的权限与用户关联4. 审计超权限用户如拥有 ALL PRIVILEGES 的用户三、运维监控场景集群状态 / 负载查询1. 查询 Workload Group资源隔离配置2. 查询正在运行的任务3. 查询表的存储与数据分布4. 查询无效 / 过期分区四、DevOps 自动化场景批量操作脚本1. 批量导出所有表结构Shell 脚本2. 批量清理过期分区Python 脚本脚本使用说明内存管理解析及trouble shooting一、Memory Tracker 核心机制二、内存分配分为哪几部分1. Jemalloc 内存分析底层内存分配层核心分析目标具体分析方法1开启 Jemalloc 统计日志2查看 Jemalloc 核心指标3使用 Jemalloc 工具分析内存分配热点生产常见问题与解决2. Global 内存分析全局系统层内存核心监控的 Global Tracker Label具体分析方法1通过 Web 接口获取 Global 内存明细2定位 Global 内存异常的模块3长期监控 Global 内存趋势3. Query 内存分析查询执行层内存核心分析目标具体分析方法1通过 Web 接口获取 Query 内存明细2结合 Query Profile 分析内存热点3监控 Query 内存的关键指标4定位异常查询的 SQL生产常见优化手段4. Load 内存分析数据导入层内存核心监控的 Load Tracker Label具体分析方法1通过 Web 接口获取 Load 内存明细2结合导入日志分析内存异常3监控 Load 内存的关键指标4优化导入内存消耗生产常见问题与解决三、Memory Tracker 分析的通用流程生产实战compaction文件合并机制一、Doris 基于 LSM-Tree 的数据写入与 Compaction 核心机制1. 类 LSM-Tree 的数据写入流程2. Doris Compaction 的两种核心类型二、Doris Compaction 调优策略生产核心配置1. 全局 Compaction 策略调优be.conf2. 表级别 Compaction 策略调优ALTER TABLE3. 手动触发 Compaction生产常用操作4. 生产调优的核心原则三、Compaction 与 Load/Query 效率的关联建表字段定义解析字段配置的顺序字段名类型 → 是否为KEY → 聚合类型 → 生成列表达式 → 非空约束 → 自增配置 → 默认值 → 更新时自动刷新 → 注释基础配置col_name col_type必填数值型TINYINT布尔 / 枚举、INT普通计数、BIGINT用户 ID / 订单 ID、DECIMAL(16,2)金额 / 比例字符串型STRING不限制长度如订单号、VARCHAR(n)固定长度如手机号 / 身份证时间型DATE日期如 2025-11-10、DATETIME日期 时间如 2025-11-10 18:30:00可选配置[ KEY ]维度字段标记作用标记该字段是 “维度字段”用于分组、过滤、关联而非 “度量字段”用于聚合计算。注意仅在 Doris 的AGGREGATE KEY表聚合表中生效排序键UNIQUE KEY/AGGREGATE KEY/DUPLICATE KEY中的字段默认隐含KEY属性无需手动加。示例merchant_id BIGINT KEY商家 ID作为维度字段用于按商家分组统计可选配置[ col_aggregate_type ]聚合类型仅聚合表用作用定义度量字段的聚合规则仅在AGGREGATE KEY表中生效Doris 核心特性用于预聚合加速查询。常用聚合类型业务高频SUM求和如订单金额、商品件数COUNT/COUNT_DISTINCT计数 / 去重计数如用户数、订单数MAX/MIN最大值 / 最小值如最高消费、最低折扣REPLACE替换保留最新值如用户最新手机号BITMAP_UNIONbitmap 聚合用于快速去重计数如活跃用户数。示例total_pay_amount DECIMAL(16,2) SUM累计支付金额按维度聚合求和、active_user_count BIGINT BITMAP_UNION活跃用户数bitmap 聚合去重可选配置[ [ GENERATED ALWAYS ] AS (col_generate_expression) ]生成列作用字段值不手动插入而是通过 “表达式计算” 自动生成依赖其他字段支持 “虚拟生成列”不存储物理数据和 “物化生成列”存储数据加速查询。核心规则生成列的表达式只能依赖 “同表中定义在它之前的字段”支持算术运算、字符串函数、日期函数等 Doris 内置函数。适用场景从日期中提取年 / 月 / 日如从order_time生成order_month计算派生指标如从order_amount和discount生成actual_pay order_amount * discount。示例order_time DATETIME COMMENT 订单时间, order_month INT GENERATED ALWAYS AS (month(order_time)) COMMENT 订单月份自动从order_time提取, actual_pay DECIMAL(16,2) GENERATED ALWAYS AS (order_amount * discount) COMMENT 实付金额订单金额×折扣可选配置[ [NOT] NULL ]非空约束作用限制字段值不能为NULL空值强制数据完整性。注意Doris 中NOT NULL是 “建议性约束”而非 “强制性约束”—— 如果插入NULL值不会直接报错但查询时会按NULL处理排序键字段建议加NOT NULL避免NULL值影响查询性能。适用场景必填字段如用户 ID、订单 ID、订单时间这些字段不可能为空。示例order_id STRING NOT NULL COMMENT 订单ID唯一非空元数据应用介绍一、核心特性解析虚拟表属性无物理存储information_schema下的所有表都是虚拟表不对应物理磁盘上的数据文件。其数据来源于 Doris 的元数据服务FE 的 Catalog 模块查询时实时从元数据中提取并返回结果保证数据的实时性。按 Catalog 隔离元数据Doris 支持多 Catalog如内置 Catalog、Hive Catalog、Iceberg Catalog 等每个 Catalog 下都有独立的information_schema且仅存储当前 Catalog 内的元数据。例如查询hive_catalog.information_schema.tables只会返回 Hive Catalog 中注册的表信息查询默认default_catalog.information_schema.tables返回 Doris 原生表的信息。只读性与权限控制只读限制用户无法对information_schema执行CREATE/ALTER/DROP/INSERT等写操作只能通过SELECT查询元数据。权限过滤查询结果会根据用户的实际权限自动过滤。例如普通用户只能看到自己有权访问的数据库 / 表管理员用户可查看全量元数据。二、生产环境中的核心用途information_schema是 Doris 运维、开发、权限管理的核心工具典型场景包括1.元数据查询与结构验证开发 / 测试场景开发人员可通过查询information_schema快速获取表、列、分区的结构信息替代DESC命令且支持更灵活的条件过滤。常用查询示例查询指定数据库下的所有表sql-- 查看 db1 下的所有表名、表类型OLAP/MySQL 等、创建时间 SELECT table_name, table_type, create_time FROM information_schema.tables WHERE table_schema db1;查询表的列结构替代 DESCsql-- 查看 db1.table1 的列名、数据类型、是否为主键、默认值 SELECT column_name, data_type, is_nullable, column_default FROM information_schema.columns WHERE table_schema db1 AND table_name table1;查询分区表的分区信息sql-- 查看 db1.table1 的分区名、分区范围、分区状态 SELECT partition_name, partition_value, status FROM information_schema.partitions WHERE table_schema db1 AND table_name table1;2.权限审计与合规检查运维 / 安全场景管理员可通过information_schema中的权限相关表审计用户的权限分配情况确保权限最小化原则。常用查询示例查询用户的权限列表sql-- 查看用户 user1 拥有的所有权限 SELECT grantee, privilege_type, table_schema, table_name FROM information_schema.user_privileges WHERE grantee user1;查询角色的权限分配sql-- 查看角色 role_dev 的权限 SELECT role_name, privilege_type, table_schema FROM information_schema.role_privileges WHERE role_name role_dev;3.集群运行状态监控运维场景information_schema还包含负载管理、任务运行状态的表用于监控 Doris 的资源使用和任务执行情况。常用查询示例查询 Workload Group 配置资源隔离sql-- 查看所有 Workload Group 的资源限制CPU/内存、优先级 SELECT workload_group_name, cpu_core_limit, memory_limit, priority FROM information_schema.workload_groups;查询正在运行的任务sql-- 查看当前集群的任务 ID、类型、状态、提交用户 SELECT task_id, task_type, state, user FROM information_schema.tasks WHERE state RUNNING;4.数据治理与自动化脚本DevOps 场景可基于information_schema编写自动化脚本实现元数据的批量导出、表结构对比、分区生命周期管理等。典型场景编写 Shell/Python 脚本定期查询information_schema.partitions清理过期分区同步information_schema.tables数据到数据中台实现 Doris 表的统一元数据管理。5.跨 Catalog 元数据统一查询多源数据场景在多 Catalog 场景下可通过查询不同 Catalog 的information_schema统一获取 Doris 原生表、Hive 外部表、Iceberg 外部表的元数据方便数据集成和跨源分析。示例sql-- 查询 Hive Catalog 下的所有外部表 SELECT table_name, table_type FROM hive_catalog.information_schema.tables;三、关键系统表说明information_schema包含数十个虚拟表以下是生产中最常用的核心表表名核心作用tables存储数据库、表的基本信息表名、类型、创建时间columns存储表的列结构信息列名、数据类型、主键等partitions存储分区表的分区信息分区名、范围、状态user_privileges存储用户的权限分配信息role_privileges存储角色的权限分配信息workload_groups存储 Workload Group 的资源配置信息tasks存储集群任务的运行状态信息元数据应用举例一、开发场景表 / 列 / 分区元数据查询1. 查询指定数据库下的所有表信息-- 查看 db1 下的表名、表类型OLAP/MySQL/Hive 外部表等、创建时间、表注释 SELECT table_name, table_type, create_time, table_comment FROM information_schema.tables WHERE table_schema db1 -- 替换为目标数据库名 ORDER BY create_time DESC;2. 查询表的列结构替代 DESC更详细-- 查看 db1.table1 的列名、数据类型、是否可为空、主键、默认值、列注释 SELECT column_name, data_type, is_nullable, column_key, -- PRI 表示主键 column_default, column_comment FROM information_schema.columns WHERE table_schema db1 -- 替换为目标数据库名 AND table_name table1; -- 替换为目标表名3. 查询分区表的分区详情-- 查看 db1.table1 的分区名、分区值、分区状态、数据量、创建时间 SELECT partition_name, partition_value, -- 分区范围如 202501 status, -- NORMAL/DISABLED data_size, -- 分区数据大小字节 create_time FROM information_schema.partitions WHERE table_schema db1 AND table_name table1;4. 查询表的索引信息-- 查看 db1.table1 的索引名、索引类型、索引列 SELECT index_name, index_type, column_name FROM information_schema.statistics WHERE table_schema db1 AND table_name table1;5. 跨 Catalog 查询外部表如 Hive Catalog-- 查看 Hive Catalog 下的所有外部表 SELECT table_name, table_type, table_schema FROM hive_catalog.information_schema.tables -- 替换为你的 Catalog 名 WHERE table_type EXTERNAL TABLE;二、权限审计场景用户 / 角色权限查询1. 查询所有用户的权限分配-- 查看所有用户的权限类型、所属数据库/表 SELECT grantee, -- 用户名如 user1% privilege_type, -- 权限类型SELECT/INSERT/ALTER 等 table_schema, table_name FROM information_schema.user_privileges ORDER BY grantee;2. 查询指定用户的所有权限-- 查看 user1 的权限 SELECT privilege_type, table_schema, table_name FROM information_schema.user_privileges WHERE grantee user1 -- 替换为目标用户名 OR grantee user1%; -- 适配 Doris 的用户格式3. 查询角色的权限与用户关联-- 1. 查看所有角色的权限 SELECT role_name, privilege_type, table_schema FROM information_schema.role_privileges; -- 2. 查看用户与角色的绑定关系 SELECT grantee, role_name FROM information_schema.user_roles;4. 审计超权限用户如拥有 ALL PRIVILEGES 的用户-- 查找拥有全局/数据库级全部权限的用户 SELECT grantee, privilege_type, table_schema FROM information_schema.user_privileges WHERE privilege_type ALL PRIVILEGES AND table_schema IS NOT NULL;三、运维监控场景集群状态 / 负载查询1. 查询 Workload Group资源隔离配置-- 查看所有负载组的资源限制、优先级、关联用户 SELECT workload_group_name, cpu_core_limit, -- CPU 核心限制 memory_limit, -- 内存限制如 10G priority, -- 优先级HIGH/MEDIUM/LOW user_list -- 关联的用户列表 FROM information_schema.workload_groups;2. 查询正在运行的任务-- 查看当前集群的运行中任务、任务类型、提交用户、开始时间 SELECT task_id, task_type, -- LOAD/QUERY/COMPACTION 等 user, start_time, progress -- 任务进度 FROM information_schema.tasks WHERE state RUNNING -- 只看运行中的任务 ORDER BY start_time DESC;3. 查询表的存储与数据分布-- 查看 db1 下所有表的总数据量、分区数、副本数 SELECT t.table_name, p.partition_count, t.table_rows, -- 总行数 t.data_length / 1024 / 1024 AS data_size_mb -- 数据大小MB FROM ( SELECT table_name, COUNT(*) AS partition_count FROM information_schema.partitions WHERE table_schema db1 GROUP BY table_name ) p JOIN information_schema.tables t ON p.table_name t.table_name WHERE t.table_schema db1;4. 查询无效 / 过期分区-- 查找 db1.table1 中 30 天前创建的分区用于清理 SELECT partition_name, create_time, data_size FROM information_schema.partitions WHERE table_schema db1 AND table_name table1 AND create_time DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY);四、DevOps 自动化场景批量操作脚本1. 批量导出所有表结构Shell 脚本#!/bin/bash # 导出 db1 下所有表的列结构到 CSV 文件 DORIS_HOST127.0.0.1 DORIS_PORT9030 DORIS_USERroot DORIS_DBdb1 OUTPUT_FILEtable_structure.csv # 写入 CSV 表头 echo table_name,column_name,data_type,is_nullable,column_comment $OUTPUT_FILE # 查询表名列表 tables$(mysql -h$DORIS_HOST -P$DORIS_PORT -u$DORIS_USER -e SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema$DORIS_DB; -sN) # 遍历表名查询列结构并追加到 CSV for table in $tables; do mysql -h$DORIS_HOST -P$DORIS_PORT -u$DORIS_USER -e SELECT $table, column_name, data_type, is_nullable, column_comment FROM information_schema.columns WHERE table_schema$DORIS_DB AND table_name$table; -sN | sed s/\t/,/g $OUTPUT_FILE done echo 表结构已导出到 $OUTPUT_FILE2. 批量清理过期分区Python 脚本import pymysql from datetime import datetime, timedelta # 配置 Doris 连接 config { host: 127.0.0.1, port: 9030, user: root, db: db1, charset: utf8 } # 连接 Doris conn pymysql.connect(**config) cursor conn.cursor() # 定义过期时间30 天前 expire_time (datetime.now() - timedelta(days30)).strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S) # 查询过期分区 cursor.execute( SELECT table_name, partition_name FROM information_schema.partitions WHERE table_schema db1 AND create_time %s , (expire_time,)) expired_partitions cursor.fetchall() # 批量删除过期分区 for table, partition in expired_partitions: drop_sql fALTER TABLE {table} DROP PARTITION {partition}; try: cursor.execute(drop_sql) conn.commit() print(f成功删除 {table}.{partition}) except Exception as e: conn.rollback() print(f删除 {table}.{partition} 失败{e}) # 关闭连接 cursor.close() conn.close()脚本使用说明环境依赖Shell 脚本需安装mysql-clientDoris 兼容 MySQL 协议Python 脚本需安装pymysqlpip install pymysql。内存管理解析及trouble shooting一、Memory Tracker 核心机制Memory Tracker 是 Doris BE 节点的内存追踪核心组件采用分层标签化的树形结构父 - 子 Tracker 关系实现对内存消耗的精细化监控其中typeoverview是顶层概览 Tracker除了进程驻留内存、虚拟内存、所有 Tracker 总和等基础指标外其余细节可通过http://{be_host}:{be_web_server_port}/mem_tracker?typeLabel接口查看属性核心价值生产意义Label唯一标识 Tracker如Query_12345、Load_67890、Global:TabletMeta快速定位内存消耗的具体模块 / 任务Current Consumption实时内存使用量字节 / 格式化单位监控当前内存负载判断是否接近阈值Peak ConsumptionBE 启动后的峰值内存使用量分析内存突增的历史峰值定位内存泄漏或大任务的资源瓶颈Parent Label标识父子 Tracker 关系子 Tracker 内存是父 Tracker 的子集实现内存消耗的层级溯源如 Query 内存归属于 Global 下的 Query 总 Tracker注子tracker存在内存共享的情况因此子tracker的sum并不一定等于父tracker二、内存分配分为哪几部分1. Jemalloc 内存分析底层内存分配层Doris BE 从 1.2.2 版本后默认使用Jemalloc作为内存分配器替代 TCMalloc它负责底层内存的申请、释放和缓存Jemalloc 内存分析主要解决物理内存占用与 Tracker 统计内存不一致的问题如 Tracker 显示使用 10G但 OS 显示 BE 占用 15G。核心分析目标定位 Jemalloc 的内存缓存Arena/Cache占用、内存碎片、分配热点区分 “Tracker 统计的应用层内存” 和 “Jemalloc 底层分配的物理内存”避免误判内存泄漏。具体分析方法1开启 Jemalloc 统计日志修改 BE 节点的启动脚本添加 Jemalloc 统计参数需重启 BE# 在 BE 的 env.sh 中添加 export MALLOC_CONFstats_print:true,stats_interval:60,lg_prof_interval:30,lg_prof_sample:17 export LD_PRELOAD/path/to/jemalloc.so # 指向 Doris 内置的 jemalloc 库stats_interval:60每 60 秒打印一次 Jemalloc 统计信息lg_prof_sample:17采样内存分配热点每 2^17 字节分配采样一次。2查看 Jemalloc 核心指标从 BE 日志be.INFO中提取 Jemalloc 统计信息重点关注指标含义分析要点activeJemalloc 活跃内存已分配给应用的内存应与 Tracker 的sum of all trackers大致一致差异过大需排查内存碎片allocatedJemalloc 实际从 OS 申请的内存反映物理内存占用若远大于active说明内存碎片严重cachedJemalloc 缓存的空闲内存未归还给 OS缓存过高会导致物理内存占用高可通过mallctl手动释放echo malloc_conf:dirty_decay_ms:1000,muzzy_decay_ms:1000tee /proc/$(pidof be)/environarenasJemalloc 的内存分配池数量默认按 CPU 核心数分配过多会增加内存碎片可通过lg_arenas_max限制3使用 Jemalloc 工具分析内存分配热点# 生成内存分配分析文件jeprof jeprof --heap /path/to/be /tmp/jemalloc.prof.xxx.heap # 查看内存分配的函数调用栈定位热点 jeprof --show_bytes --text /path/to/be /tmp/jemalloc.prof.xxx.heap重点关注HashJoinNode、AggregationNode、TabletReader等模块的内存分配占比定位大内存分配的源头。生产常见问题与解决问题Jemalloc 缓存过高导致 BE 物理内存占用飙升解决调小dirty_decay_ms和muzzy_decay_ms如设为 1000ms让 Jemalloc 更快释放空闲内存给 OS。问题内存碎片严重allocated - active过大解决减少大内存的频繁申请 / 释放使用 Doris 的内存池Arena复用机制或升级 Jemalloc 版本。2. Global 内存分析全局系统层内存Global 内存是 BE 节点的系统级内存消耗属于typeoverview中最高级别的 TrackerParent Label 为root涵盖除 Query/Load 外的所有核心模块内存是分析 BE 基础内存占用的关键。核心监控的 Global Tracker Label关键 Label内存消耗场景异常阈值Global:TabletMeta存储 Tablet 的元数据如分区信息、索引、列结构单 BE 超过 1G 需排查是否有过多小 Tablet建议 Tablet 数量控制在 10 万以内Global:RowSet存储 Tablet 的数据行集包括 MemTable 和 SSTable 元数据导入高峰期会临时上涨若长期高位需排查 Compaction 是否滞后Global:PageCache存储数据的页缓存类似 OS Page Cache默认占 BE 内存的 20%-30%过高会挤占查询内存可通过storage_page_cache_limit限制Global:Schema存储数据库 / 表的元数据缓存一般占用较小若暴涨需排查元数据加载异常Global:CompactionCompaction 任务的内存消耗单 BE 超过 2G 需调整compaction_max_memory_limit具体分析方法1通过 Web 接口获取 Global 内存明细访问http://{be_host}:{be_web_server_port}/mem_tracker?typeLabel筛选Parent LabelGlobal的 Tracker查看各子 Label 的Current Consumption和Peak Consumption。2定位 Global 内存异常的模块若Global:TabletMeta过高执行SHOW PROC /tablets查看 BE 上的 Tablet 数量若数量过多如超过 20 万需进行 Tablet 合并ALTER TABLE ... MERGE TABLET。若Global:PageCache过高临时调整storage_page_cache_limit降低缓存上限或执行ADMIN CLEAR PAGE CACHE手动清理缓存。若Global:Compaction过高查看information_schema.compaction_runs表排查是否有大表的 Compaction 任务堆积可通过ALTER TABLE ... SET (compaction_mem_limit 1G)限制单表 Compaction 内存。3长期监控 Global 内存趋势通过 Prometheus Grafana 监控以下指标Doris 暴露的 Prometheus 指标# BE 全局内存使用量 doris_be_memory_usage_bytes{typeglobal} # BE 各 Global 模块内存使用量 doris_be_memory_tracker_current_bytes{label~Global:*}若 Global 内存持续上涨且不回落需排查内存泄漏如元数据缓存未释放。3. Query 内存分析查询执行层内存Query 内存是 Doris BE 中占比最高、波动最大的内存消耗每个查询对应一个独立的 TrackerLabel 如Query_{query_id}父 Tracker 为Global:Query主要消耗在 Join、聚合、排序、Shuffle 等算子上。核心分析目标定位大内存查询的算子和 SQL优化查询内存消耗避免触发 OOM 或内存溢出到磁盘Spill。具体分析方法1通过 Web 接口获取 Query 内存明细访问http://{be_host}:{be_web_server_port}/mem_tracker?typeLabel筛选Parent LabelGlobal:Query的 Tracker重点关注Current Consumption过高的查询如超过exec_mem_limitPeak Consumption远大于当前值的查询说明查询执行过程中内存突增。2结合 Query Profile 分析内存热点对慢查询或大内存查询执行EXPLAIN ANALYZE获取 Query Profile重点关注以下算子的内存消耗算子内存消耗原因优化方向HashJoinNode构建大哈希表右表数据量大改用 Broadcast Join小表广播、开启分区 Join或限制右表大小AggregationNode聚合结果集过大如 GROUP BY 基数高开启分步聚合enable_two_phase_agg、增加聚合内存限制SortNode排序数据量过大改用分区排序或增加排序内存限制ShuffleNode数据分片传输时的内存缓存调整 Shuffle 块大小shuffle_block_size复用数据块3监控 Query 内存的关键指标# 单查询最大内存使用量 doris_be_memory_tracker_peak_bytes{label~Query_*} # 查询内存溢出到磁盘的次数 doris_be_query_spill_count_total # 执行内存限制触发次数 doris_be_query_mem_limit_exceeded_count_total若doris_be_query_spill_count_total过高说明大量查询触发了 Spill会导致查询延迟增加需优化查询或提高exec_mem_limit。4定位异常查询的 SQL通过information_schema.processlist表关联 Query ID 和 SQLSELECT query_id, user, sql, start_time FROM information_schema.processlist WHERE query_id xxx; -- 替换为 Tracker 中的 Query ID生产常见优化手段对大内存查询设置exec_mem_limit上限如SET exec_mem_limit 4G;开启 Spill 功能enable_spill true避免查询 OOM优化 SQL减少大表 Join、降低 GROUP BY 基数、使用物化视图预聚合。4. Load 内存分析数据导入层内存Load 内存是 Doris BE 处理数据导入的内存消耗包括 Stream Load、Broker Load、Routine Load 等每个导入任务对应一个独立的 TrackerLabel 如Load_{load_id}父 Tracker 为Global:Load。核心监控的 Load Tracker Label关键 Label内存消耗场景异常阈值Load:MemTable导入时的内存表未刷盘的临时数据单 Load 任务超过load_process_max_memory_limit的 80% 需警惕Load:Parse数据解析CSV/JSON 格式的内存消耗解析大文件时会临时上涨若过高需拆分导入文件Load:Filter导入时的数据过滤 / 转换内存消耗复杂过滤规则会增加内存占用需简化过滤逻辑具体分析方法1通过 Web 接口获取 Load 内存明细访问http://{be_host}:{be_web_server_port}/mem_tracker?typeLabel筛选Parent LabelGlobal:Load的 Tracker查看各导入任务的内存使用情况。2结合导入日志分析内存异常从 BE 日志be.INFO中搜索 Load ID查看导入过程中的内存变化# 搜索 Load 任务的内存日志 grep Load_{load_id} be.INFO | grep memory若日志中出现MemTable memory exceed limit说明导入内存超限需调整导入参数。3监控 Load 内存的关键指标# 单导入任务最大内存使用量 doris_be_memory_tracker_peak_bytes{label~Load_*} # 导入内存超限的次数 doris_be_load_mem_limit_exceeded_count_total # MemTable 刷盘的次数 doris_be_load_memtable_flush_count_total若doris_be_load_memtable_flush_count_total过高说明导入内存不足频繁刷盘会降低导入速度。4优化导入内存消耗调整导入参数降低load_batch_size如从 100000 改为 50000、提高load_process_max_memory_limit拆分大文件导入将 GB 级的导入文件拆分为多个 MB 级文件避免单任务内存过高对 Aggregate Key 表开启预聚合enable_unique_key_merge_on_write减少 MemTable 内存占用。生产常见问题与解决问题Stream Load 任务内存超限导致失败解决在导入请求头中设置max_filter_ratio和mem_limit如curl -H mem_limit: 2G -T data.csv http://be_host:8040/api/db1/table1/_stream_load。问题Routine Load 长期运行导致内存上涨解决重启 Routine Load 任务或调整batch_size和max_pending_rows限制内存。三、Memory Tracker 分析的通用流程生产实战先看概览通过http://{be_host}:{be_web_server_port}/mem_tracker?typeoverview查看 BE 总内存、进程内存、各顶层 Tracker 占比定位内存消耗的主要模块Global/Query/Load。再钻细节通过typeLabel接口查看具体 Tracker 的内存使用找到异常 Label如某 Query 内存过高。结合工具对异常模块分别使用 Jemalloc 工具底层、Query Profile查询、导入日志Load定位根因。优化验证调整参数或 SQL 后监控 Tracker 内存变化和相关指标验证优化效果。compaction文件合并机制一、Doris 基于 LSM-Tree 的数据写入与 Compaction 核心机制Apache Doris 采用类 LSM-TreeLog-Structured Merge-Tree的存储架构实现高效写入而Compaction是该架构的核心后台任务用于解决 LSM-Tree 架构下 “小文件过多” 的问题同时处理数据的更新、删除逻辑。1. 类 LSM-Tree 的数据写入流程LSM-Tree 的核心思想是“先写内存再异步落盘最后后台合并”Doris 的实现流程如下内存写入MemTable数据导入时首先写入 BE 节点的内存表MemTable这是一个有序的内存数据结构。优点写入速度极快内存操作支持高并发导入缺点内存容量有限且数据未持久化节点故障会丢失数据。刷盘生成小文件Segment当 MemTable 达到阈值由memtable_max_size控制默认 256MB会异步刷盘生成一个不可变的有序小文件Segment存储在磁盘上。每个 Segment 是 Doris 的最小存储单元包含数据、索引和元数据刷盘后 MemTable 清空继续接收新数据。后台 Compaction 合并小文件随着导入进行磁盘上会生成大量小 Segment 文件。过多小文件会导致查询效率下降查询时需打开多个小文件增加磁盘 IO 和文件句柄开销空间利用率低更新 / 删除操作不会直接修改原文件而是生成新的版本文件旧版本需 Compaction 清理。Compaction 的核心工作就是将多个有序小 Segment 合并为一个有序大 Segment同时完成数据排序合并保证大 Segment 内数据有序提升查询时的范围扫描效率处理更新 / 删除Doris 采用“写时复制Copy-On-Write”机制更新 / 删除不会修改原 Segment而是生成新的记录。Compaction 时会合并新旧版本保留最新数据清理无效旧数据减少文件数量降低查询时的文件打开开销。2. Doris Compaction 的两种核心类型Doris 将 Compaction 分为Minor Compaction和Major Compaction分工不同互补协作类型触发条件核心作用特点Minor Compaction1. 小 Segment 数量达到阈值min_compaction_num默认 52. 小 Segment 总大小达到阈值合并同一层级的小 Segment生成更大的 Segment但不清理删除 / 过期数据轻量级、高频执行、对系统资源消耗小Major Compaction1. 手动触发ALTER TABLE ... COMPACT2. 自动触发由max_interval_since_last_major_compaction控制默认 7 天3. 累计删除 / 更新记录达到阈值跨层级合并 Segment彻底清理删除 / 过期数据、合并版本数据重量级、低频执行、消耗 CPU/IO 资源多二、Doris Compaction 调优策略生产核心配置Compaction 策略的调整直接影响导入速度和查询效率若 Compaction 过慢小文件堆积查询效率下降若 Compaction 过于频繁会抢占导入 / 查询的资源导致集群负载升高。Doris 提供了一系列参数用于调优 Compaction 策略分为全局参数作用于所有表和表级别参数作用于单表优先级高于全局。1. 全局 Compaction 策略调优be.conf全局参数控制整个 BE 节点的 Compaction 资源和触发规则需在 BE 配置文件中修改重启 BE 生效。参数作用调优建议compaction_thread_pool_sizeMinor Compaction 的线程池大小- 默认为4CPU 核心充足时可增大如 8加快小文件合并- CPU 资源紧张时减小避免抢占查询资源major_compaction_thread_pool_sizeMajor Compaction 的线程池大小- 默认为2Major Compaction 消耗资源大建议保持较小值- 仅在集群低峰期如凌晨调大加速大文件合并compaction_max_memory_limit单个 Compaction 任务的内存上限- 默认为2GB合并大表时可适当调大如 4GB避免内存不足导致 Compaction 失败- 内存紧张时调小防止 Compaction 挤占查询内存max_interval_since_last_major_compaction自动触发 Major Compaction 的最大间隔- 默认为604800秒7 天数据更新 / 删除频繁的表可缩短间隔如 3 天及时清理无效数据- 静态表无更新 / 删除可延长间隔如 30 天减少资源消耗2. 表级别 Compaction 策略调优ALTER TABLE表级别参数可针对不同表的特性定制 Compaction 策略优先级高于全局参数通过ALTER TABLE命令设置无需重启集群。参数作用调优建议min_compaction_num触发 Minor Compaction 的最小 Segment 数量- 默认为5导入频繁的表可调小如 3加快小文件合并避免小文件堆积导入低频的表可调大如 10减少 Compaction 次数节省资源max_compaction_numMinor Compaction 单次合并的最大 Segment 数量- 默认为50合并大表时调大如 100单次合并更多小文件减少合并次数小表调小如 20降低单次 Compaction 资源消耗compaction_mem_limit单表 Compaction 的内存上限- 覆盖全局compaction_max_memory_limit大表可单独调大如 8GB确保合并顺利小表调小如 1GB避免资源浪费storage_medium数据存储介质HDD/SSD- SSD 性能好可适当提高 Compaction 并发增大线程池HDD 寻道慢需降低 Compaction 并发避免 IO 过载3. 手动触发 Compaction生产常用操作对于数据更新 / 删除频繁、查询效率下降的表可在集群低峰期手动触发 Major Compaction强制清理无效数据、合并小文件-- 手动触发单表 Major Compaction ALTER TABLE db1.table1 COMPACT MAJOR; -- 查看 Compaction 任务状态 SELECT * FROM information_schema.compaction_runs WHERE table_name table1 ORDER BY start_time DESC;适用场景批量导入大量数据后小文件堆积执行大量DELETE/UPDATE操作后无效数据占比高查询延迟突然升高排查发现小文件数量过多。4. 生产调优的核心原则分表调优不同表的导入频率、数据量、更新频率不同需差异化配置如导入高频表调小min_compaction_num静态表调大错峰执行将 Major Compaction 安排在集群低峰期如凌晨避免与高峰导入 / 查询抢占资源监控先行通过information_schema.compaction_runs和 BE 监控指标doris_be_compaction_run_count、doris_be_compaction_duration_seconds监控 Compaction 状态避免 “Compaction 堆积”平衡导入与查询若导入优先级高降低 Compaction 线程数优先保障导入资源若查询优先级高提高 Compaction 线程数及时合并小文件提升查询效率。三、Compaction 与 Load/Query 效率的关联Compaction 策略的调优本质是平衡 “写入速度” 和 “查询速度”对 Load导入的影响Compaction 线程过多 → 抢占导入的 CPU/IO 资源 → 导入速度下降Compaction 线程过少 → 小文件堆积 → 后续导入的刷盘速度变慢磁盘 inode 不足。对 Query查询的影响小文件过多 → 查询需打开多个文件 → 磁盘 IO 开销大 → 查询延迟高Major Compaction 不及时 → 无效数据未清理 → 查询需扫描更多数据 → 效率下降。最佳实践导入高峰期降低 Compaction 并发优先保障导入查询高峰期提高 Compaction 并发及时合并小文件