Doris On ES

Doris-On-ES将Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案：

  1. ES中的多index分布式Join查询
  2. Doris和ES中的表联合查询，更复杂的全文检索过滤

本文档主要介绍该功能的实现原理、使用方式等。

名词解释

Doris相关

  • 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

ES相关

  • DataNode：ES的数据存储与计算节点
  • MasterNode：ES的Master节点，管理元数据、节点、数据分布等
  • scroll：ES内置的数据集游标特性，用来对数据进行流式扫描和过滤
  • _source: 导入时传入的原始JSON格式文档内容
  • doc_values: ES/Lucene 中字段的列式存储定义
  • keyword: 字符串类型字段，ES/Lucene不会对文本内容进行分词处理
  • text: 字符串类型字段，ES/Lucene会对文本内容进行分词处理，分词器需要用户指定，默认为standard英文分词器

使用方法

创建ES索引

1. PUT test
2. {
3. "settings": {
4. "index": {
5. "number_of_shards": "1",
6. "number_of_replicas": "0"
7. }
8. },
9. "mappings": {
10. "doc": { // ES 7.x版本之后创建索引时不需要指定type，会有一个默认且唯一的`_doc` type
11. "properties": {
12. "k1": {
13. "type": "long"
14. },
15. "k2": {
16. "type": "date"
17. },
18. "k3": {
19. "type": "keyword"
20. },
21. "k4": {
22. "type": "text",
23. "analyzer": "standard"
24. },
25. "k5": {
26. "type": "float"
27. }
28. }
29. }
30. }
31. }

ES索引导入数据

1. POST /_bulk
2. {"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
3. { "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Trying out Elasticsearch", "k4": "Trying out Elasticsearch", "k5": 10.0}
4. {"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
5. { "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Trying out Doris", "k4": "Trying out Doris", "k5": 10.0}
6. {"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
7. { "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Doris On ES", "k4": "Doris On ES", "k5": 10.0}
8. {"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
9. { "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Doris", "k4": "Doris", "k5": 10.0}
10. {"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
11. { "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "ES", "k4": "ES", "k5": 10.0}

Doris中创建ES外表

具体建表语法参照：CREATE TABLE

1. CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
2. `k1` bigint(20) COMMENT "",
3. `k2` datetime COMMENT "",
4. `k3` varchar(20) COMMENT "",
5. `k4` varchar(100) COMMENT "",
6. `k5` float COMMENT ""
7. ) ENGINE=ELASTICSEARCH // ENGINE必须是Elasticsearch
8. PROPERTIES (
9. "hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
10. "index" = "test",
11. "type" = "doc",
12. "user" = "root",
13. "password" = "root"
14. );

参数说明：

参数 说明
hosts ES集群地址，可以是一个或多个，也可以是ES前端的负载均衡地址
index 对应的ES的index名字，支持alias，如果使用doc_value，需要使用真实的名称
type index的type，ES 7.x及以后的版本不传此参数
user ES集群用户名
password 对应用户的密码信息
  • ES 7.x之前的集群请注意在建表的时候选择正确的索引类型type
  • 认证方式目前仅支持Http Basic认证，并且需要确保该用户有访问: /_cluster/state/、_nodes/http等路径和index的读权限; 集群未开启安全认证，用户名和密码不需要设置
  • Doris表中的列名需要和ES中的字段名完全匹配，字段类型应该保持一致
  • ENGINE必须是 Elasticsearch
过滤条件下推

Doris On ES一个重要的功能就是过滤条件的下推: 过滤条件下推给ES，这样只有真正满足条件的数据才会被返回，能够显著的提高查询性能和降低Doris和Elasticsearch的CPU、memory、IO使用量

下面的操作符(Operators)会被优化成如下ES Query:

SQL syntax ES 5.x+ syntax
= term query
in terms query
> , < , >= , ⇐ range query
and bool.filter
or bool.should
not bool.must_not
not in bool.must_not + terms query
is_not_null exists query
is_null bool.must_not + exists query
esquery ES原生json形式的QueryDSL
数据类型映射
Doris\ES byte short integer long float double keyword text date
tinyint √
smallint √ √
int √ √ √
bigint √ √ √ √
float √
double √
char √ √
varchar √ √
date √
datetime √

启用列式扫描优化查询速度(enable_docvalue_scan=true)

1. CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
2. `k1` bigint(20) COMMENT "",
3. `k2` datetime COMMENT "",
4. `k3` varchar(20) COMMENT "",
5. `k4` varchar(100) COMMENT "",
6. `k5` float COMMENT ""
7. ) ENGINE=ELASTICSEARCH
8. PROPERTIES (
9. "hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
10. "index" = "test",
11. "user" = "root",
12. "password" = "root",
13. "enable_docvalue_scan" = "true"
14. );

参数说明：

参数 说明
enable_docvalue_scan 是否开启通过ES/Lucene列式存储获取查询字段的值，默认为false

开启后Doris从ES中获取数据会遵循以下两个原则：

  • 尽力而为: 自动探测要读取的字段是否开启列式存储(doc_value: true)，如果获取的字段全部有列存，Doris会从列式存储中获取所有字段的值
  • 自动降级: 如果要获取的字段只要有一个字段没有列存，所有字段的值都会从行存_source中解析获取
优势：

默认情况下，Doris On ES会从行存也就是_source中获取所需的所有列，_source的存储采用的行式+json的形式存储，在批量读取性能上要劣于列式存储，尤其在只需要少数列的情况下尤为明显，只获取少数列的情况下，docvalue的性能大约是_source性能的十几倍

注意
  1. text类型的字段在ES中是没有列式存储，因此如果要获取的字段值有text类型字段会自动降级为从_source中获取
  2. 在获取的字段数量过多的情况下(>= 25)，从docvalue中获取字段值的性能会和从_source中获取字段值基本一样

探测keyword类型字段(enable_keyword_sniff=true)

1. CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
2. `k1` bigint(20) COMMENT "",
3. `k2` datetime COMMENT "",
4. `k3` varchar(20) COMMENT "",
5. `k4` varchar(100) COMMENT "",
6. `k5` float COMMENT ""
7. ) ENGINE=ELASTICSEARCH
8. PROPERTIES (
9. "hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
10. "index" = "test",
11. "user" = "root",
12. "password" = "root",
13. "enable_keyword_sniff" = "true"
14. );

参数说明：

参数 说明
enable_keyword_sniff 是否对ES中字符串类型分词类型(text) fields 进行探测，获取额外的未分词(keyword)字段名(multi-fields机制)

在ES中可以不建立index直接进行数据导入，这时候ES会自动创建一个新的索引，针对字符串类型的字段ES会创建一个既有text类型的字段又有keyword类型的字段，这就是ES的multi fields特性，mapping如下：

1. "k4": {
2. "type": "text",
3. "fields": {
4. "keyword": {
5. "type": "keyword",
6. "ignore_above": 256
7. }
8. }
9. }

对k4进行条件过滤时比如=，Doris On ES会将查询转换为ES的TermQuery

SQL过滤条件：

1. k4 = "Doris On ES"

转换成ES的query DSL为：

1. "term" : {
2. "k4": "Doris On ES"

4. }

因为k4的第一字段类型为text，在数据导入的时候就会根据k4设置的分词器(如果没有设置，就是standard分词器)进行分词处理得到doris、on、es三个Term，如下ES analyze API分析：

1. POST /_analyze
2. {
3. "analyzer": "standard",
4. "text": "Doris On ES"
5. }

分词的结果是：

1. {
2. "tokens": [
3. {
4. "token": "doris",
5. "start_offset": 0,
6. "end_offset": 5,
7. "type": "<ALPHANUM>",
8. "position": 0
9. },
10. {
11. "token": "on",
12. "start_offset": 6,
13. "end_offset": 8,
14. "type": "<ALPHANUM>",
15. "position": 1
16. },
17. {
18. "token": "es",
19. "start_offset": 9,
20. "end_offset": 11,
21. "type": "<ALPHANUM>",
22. "position": 2
23. }
24. ]
25. }

查询时使用的是：

1. "term" : {
2. "k4": "Doris On ES"
3. }

Doris On ES这个term匹配不到词典中的任何term，不会返回任何结果，而启用enable_keyword_sniff: true会自动将k4 = "Doris On ES"转换成k4.keyword = "Doris On ES"来完全匹配SQL语义，转换后的ES query DSL为:

1. "term" : {
2. "k4.keyword": "Doris On ES"
3. }

k4.keyword 的类型是keyword，数据写入ES中是一个完整的term，所以可以匹配

开启节点自动发现, 默认为true(nodes_discovery=true)

1. CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
2. `k1` bigint(20) COMMENT "",
3. `k2` datetime COMMENT "",
4. `k3` varchar(20) COMMENT "",
5. `k4` varchar(100) COMMENT "",
6. `k5` float COMMENT ""
7. ) ENGINE=ELASTICSEARCH
8. PROPERTIES (
9. "hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
10. "index" = "test",
11. "user" = "root",
12. "password" = "root",
13. "nodes_discovery" = "true"
14. );

参数说明：

参数 说明
nodes_discovery 是否开启es节点发现，默认为true

当配置为true时，Doris将从ES找到所有可用的相关数据节点(在上面分配的分片)。如果ES数据节点的地址没有被Doris BE访问，则设置为false。ES集群部署在与公共Internet隔离的内网，用户通过代理访问

ES集群是否开启https访问模式，如果开启应设置为true，默认为false(http_ssl_enabled=true)

1. CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
2. `k1` bigint(20) COMMENT "",
3. `k2` datetime COMMENT "",
4. `k3` varchar(20) COMMENT "",
5. `k4` varchar(100) COMMENT "",
6. `k5` float COMMENT ""
7. ) ENGINE=ELASTICSEARCH
8. PROPERTIES (
9. "hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
10. "index" = "test",
11. "user" = "root",
12. "password" = "root",
13. "http_ssl_enabled" = "true"
14. );

参数说明：

参数 说明
http_ssl_enabled ES集群是否开启https访问模式

目前会fe/be实现方式为信任所有，这是临时解决方案，后续会使用真实的用户配置证书

查询用法

完成在Doris中建立ES外表后，除了无法使用Doris中的数据模型(rollup、预聚合、物化视图等)外并无区别

基本查询

1. select * from es_table where k1 > 1000 and k3 ='term' or k4 like 'fu*z_'

扩展的esquery(field, QueryDSL)

通过esquery(field, QueryDSL)函数将一些无法用sql表述的query如match_phrase、geoshape等下推给ES进行过滤处理，esquery的第一个列名参数用于关联index，第二个参数是ES的基本Query DSL的json表述，使用花括号{}包含，json的root key有且只能有一个，如match_phrase、geo_shape、bool等

match_phrase查询：

1. select * from es_table where esquery(k4, '{
2. "match_phrase": {
3. "k4": "doris on es"
4. }
5. }');

geo相关查询：

1. select * from es_table where esquery(k4, '{
2. "geo_shape": {
3. "location": {
4. "shape": {
5. "type": "envelope",
6. "coordinates": [
7. [
8. 13,
9. 53
10. ],
11. [
12. 14,
13. 52
14. ]
15. ]
16. },
17. "relation": "within"
18. }
19. }
20. }');

bool查询：

1. select * from es_table where esquery(k4, ' {
2. "bool": {
3. "must": [
4. {
5. "terms": {
6. "k1": [
7. 11,
8. 12
9. ]
10. }
11. },
12. {
13. "terms": {
14. "k2": [
15. 100
16. ]
17. }
18. }
19. ]
20. }
21. }');

原理

1. +----------------------------------------------+
2. |                                              |
3. | Doris      +------------------+              |
4. |            |       FE         +--------------+-------+
5. |            |                  |  Request Shard Location
6. |            +--+-------------+-+              |       |
7. |               ^             ^                |       |
8. |               |             |                |       |
9. |  +-------------------+ +------------------+  |       |
10. |  |            |      | |    |             |  |       |
11. |  | +----------+----+ | | +--+-----------+ |  |       |
12. |  | |      BE       | | | |      BE      | |  |       |
13. |  | +---------------+ | | +--------------+ |  |       |
14. +----------------------------------------------+       |
15. |        |          | |        |         |          |
16. |        |          | |        |         |          |
17. |    HTTP SCROLL    | |    HTTP SCROLL   |          |
18. +-----------+---------------------+------------+       |
19. |  |        v          | |        v         |  |       |
20. |  | +------+--------+ | | +------+-------+ |  |       |
21. |  | |               | | | |              | |  |       |
22. |  | |   DataNode    | | | |   DataNode   +<-----------+
23. |  | |               | | | |              | |  |       |
24. |  | |               +<--------------------------------+
25. |  | +---------------+ | | |--------------| |  |       |
26. |  +-------------------+ +------------------+  |       |
27. |   Same Physical Node                         |       |
28. |                                              |       |
29. |           +-----------------------+          |       |
30. |           |                       |          |       |
31. |           |      MasterNode       +<-----------------+
32. | ES        |                       |          |
33. |           +-----------------------+          |
34. +----------------------------------------------+
  1. 创建ES外表后，FE会请求建表指定的主机，获取所有节点的HTTP端口信息以及index的shard分布信息等，如果请求失败会顺序遍历host列表直至成功或完全失败
  2. 查询时会根据FE得到的一些节点信息和index的元数据信息，生成查询计划并发给对应的BE节点
  3. BE节点会根据就近原则即优先请求本地部署的ES节点，BE通过HTTP Scroll方式流式的从ES index的每个分片中并发的从_source或docvalue中获取数据
  4. Doris计算完结果后，返回给用户

最佳实践

时间类型字段使用建议

在ES中，时间类型的字段使用十分灵活，但是在Doris On ES中如果对时间类型字段的类型设置不当，则会造成过滤条件无法下推

创建索引时对时间类型格式的设置做最大程度的格式兼容:

1. "dt": {
2. "type": "date",
3. "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
4. }

在Doris中建立该字段时建议设置为date或datetime,也可以设置为varchar类型, 使用如下SQL语句都可以直接将过滤条件下推至ES：

1. select * from doe where k2 > '2020-06-21';

3. select * from doe where k2 < '2020-06-21 12:00:00';

5. select * from doe where k2 < 1593497011;

7. select * from doe where k2 < now();

9. select * from doe where k2 < date_format(now(), '%Y-%m-%d');

注意:

  • 在ES中如果不对时间类型的字段设置format, 默认的时间类型字段格式为
1. strict_date_optional_time||epoch_millis
  • 导入到ES的日期字段如果是时间戳需要转换成ms, ES内部处理时间戳都是按照ms进行处理的, 否则Doris On ES会出现显示错误

获取ES元数据字段_id

导入文档在不指定_id的情况下ES会给每个文档分配一个全局唯一的_id即主键, 用户也可以在导入时为文档指定一个含有特殊业务意义的_id; 如果需要在Doris On ES中获取该字段值，建表时可以增加类型为varchar的_id字段：

1. CREATE EXTERNAL TABLE `doe` (
2. `_id` varchar COMMENT "",
3. `city`  varchar COMMENT ""
4. ) ENGINE=ELASTICSEARCH
5. PROPERTIES (
6. "hosts" = "http://127.0.0.1:8200",
7. "user" = "root",
8. "password" = "root",
9. "index" = "doe"
10. }

注意:

  1. _id字段的过滤条件仅支持=和in两种
  2. _id字段只能是varchar类型

Q&A

  1. Doris On ES对ES的版本要求

ES主版本大于5，ES在2.x之前和5.x之后数据的扫描方式不同，目前支持仅5.x之后的 2. 是否支持X-Pack认证的ES集群

支持所有使用HTTP Basic认证方式的ES集群 3. 一些查询比请求ES慢很多

是，比如_count相关的query等，ES内部会直接读取满足条件的文档个数相关的元数据，不需要对真实的数据进行过滤 4. 聚合操作是否可以下推

目前Doris On ES不支持聚合操作如sum, avg, min/max 等下推，计算方式是批量流式的从ES获取所有满足条件的文档，然后在Doris中进行计算