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1 分区与分桶
Doris中有两层的数据划分，第一层是分区（Partition），第二层是分桶（Bucket），
Partition又能分为Range分区和List分区。
Bucket仅支持Hash方式。
1.1 Partition
只能指定Key列作为分区列
指定分区值时需要加双引号
理论上分区数量没有上限
在不使用分区建表时，系统会自动创建一个表名一致但是用户不可见的全表分区
1.1.1 Partition_Range：
按照指定范围进行分区，一般生产环境下会使用日期作为分区
VALUES LESS THAN (...) ：仅指定上界，系统会将前一个分区的上界作为该分区的下界，会生成一个左闭右开的区间
VALUES [....) ：同时指定上下界，比较好理解，也会生成一个左闭右开的区间
查看Partition的使用命令：HELP PARTITION；
示例：
-- 创建一张Range分区表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.student
(`id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "学生id",`name` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "学生名字",`class` INT COMMENT "学生所在班级",`age` SMALLINT COMMENT "学生年龄",`sex` TINYINT COMMENT "学生性别",`phone` LARGEINT COMMENT "学生电话",`address` VARCHAR(500) COMMENT "学生家庭地址",`date` DATE NOT NULL COMMENT "数据录入时间"
)
ENGINE=olap
DUPLICATE KEY(`id`, `name`)
PARTITION BY RANGE(`date`)
(PARTITION `d202204` VALUES LESS THAN ("2022-04-01"),PARTITION `d202205` VALUES LESS THAN ("2022-05-01"),PARTITION `d202206` VALUES LESS THAN ("2022-06-01")
)DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 8
PROPERTIES
("replication_num" = "3","storage_medium" = "SSD","storage_cooldown_time" = "2022-06-16 12:00:00"
);
查看表的分区SHOW PARTITIONS FROM TABLE;
1.1.2 Partition_List：
分区支持的数据类型：BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, DATE, DATETIME, CHAR, VARCHAR
分区值是枚举值，当数据在目标分区枚举值中时，才能命中分区
操作：VALUES IN(....)
示例：
-- 创建一张List分区表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.student
(`id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "学生id",`name` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "学生名字",`class` INT NOT NULL COMMENT "学生所在班级",`age` SMALLINT COMMENT "学生年龄",`sex` TINYINT COMMENT "学生性别",`phone` LARGEINT COMMENT "学生电话",`address` VARCHAR(500) NOT NULL COMMENT "学生家庭地址"
)
ENGINE=olap
DUPLICATE KEY(`id`, `name`)
PARTITION BY List(`address` )
(PARTITION `p_city1` VALUES IN ("浦东","闵行"),PARTITION `p_city2` VALUES IN ("海淀","昌平"),PARTITION `p_city3` VALUES IN ("太原","忻州")
)DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 8
PROPERTIES
("replication_num" = "3","storage_medium" = "SSD","storage_cooldown_time" = "2022-06-17 12:00:00"
);
1.2 Backet（分桶）：
如果创建的表是分区表，那么Backet就是对分区进行Distributed划分，如果不是分区表那么就是对整个表进行划分。
分桶列只能是Key列，分桶列可以和分区列相同或不同。
分桶列的多少取决于对“吞吐”和“并发”的一种权衡。
分桶列多，数据分布的更加均匀，适合大吞吐低并发的查询，不适合高并发的单查询。
分桶列少，适合高并发的点查询。
分桶数量理论上无上限，但是要结合实际资源情况进行设置。
复合分区和单分区：
复合分区：既有分区又有分桶。
单分区：只有分桶。
1.2.1 复合分区的选用场景：
有时间或序值维度的可以使用复合分区。
需要对历史数据进行清理，对N天前的数据进行清理，或者保留N天的数据，可以使用复合分区。
可以解决数据倾斜问题，按天进行分区，那么可能某天的数据量会很大，那么可以调整分桶的数量来达到数据均衡分布的效果，在选着分桶列时要选择数据量差异较大的列。
多列分区：
在指定分区列时，可以在Key中再指定一个字段作为分区列，插入数据时，会首先按照分区列的值依次进行比较