合 大数据之Doris面试题

1. Doris的应用场景有哪些？

首先 Doris 是一个有着MPP架构的分析型数据库产品。对于PB数量级、结构化数据可以做到亚秒级查询响应。使用上兼容MySQL协议，语法是标准的SQL。Doris本身不依赖任何其他系统，相比Hadoop生态产品更易于运维。

应用场景包括：固定历史报表分析、实时数据分析、交互式数据分析等。

一般情况下，用户的原始数据，比如日志或者在事务型数据库中的数据，经过流式系统或离线处理后，导入到Doris中以供上层的报表工具或者数据分析师查询使用。

2. Doris的架构介绍下

Doris 的架构很简洁，只设 FE（Frontend）、BE（Backend）两种角色、两个进程。

• 以数据存储的角度观看，FE 存储、维护集群元数据；BE 存储物理数据，数据的可靠性由 BE 保证，BE 会对整个数据存储多副本。
• 以查询处理的角度观看，FE 节点接收、解析查询请求，规划查询计划，调度查询执行，返回查询结果；BE 节点依据 FE 生成的物理计划，分布式地执行查询。

FE 主要有有三个角色，一个是 Leader，一个是 Follower，还有一个 Observer。Leader 跟 Follower，主要是用来达到元数据的高可用，保证单节点宕机的情况下，元数据能够实时地在线恢复，而不影响整个服务。Observer 只是用来扩展查询节点，就是说如果在发现集群压力非常大的情况下，需要去扩展整个查询的能力，那么可以加 Observer 的节点。Observer 不参与任何的写入，只参与读取。

在使用接口方面，Doris 采用 MySQL 协议，高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris，并支持与 BI 工具的无缝对接。

3. Doris 的数据模型

Doris 的数据模型主要分为3类:

• Aggregate 聚合模型
• Uniq 唯一主键模型
• Duplicate 模型

Aggregate 聚合模型：

聚合模型需要用户在建表时显式的将列分为 Key 列和 Value 列。该模型会自动的对 Key 相同的行，在 Value 列上进行聚合操作。

当我们导入数据时，对于 Key 列相同的行会聚合成一行，而 Value 列会按照设置的 AggregationType 进行聚合。AggregationType 目前有以下四种聚合方式：

• SUM：求和，多行的 Value 进行累加。
• REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。
• MAX：保留最大值。
• MIN：保留最小值。

例如：

Unique 唯一主键模型:

在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证 Key 的唯一性，即如何获得 Primary Key 唯一性约束。因此，我们引入了 Unique 的数据模型。该模型本质上是聚合模型的一个特例，也是一种简化的表结构表示方式。我们举例说明。

这是一个典型的用户基础信息表。这类数据没有聚合需求，只需保证主键唯一性。（这里的主键为 user_id + username）。那么我们的建表语句如下：

而这个表结构，完全同等于以下使用聚合模型描述的表结构：

即 Unique 模型完全可以用聚合模型中的 REPLACE 方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。这里不再继续举例说明。

Duplicate 模型:

在某些多维分析场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求。因此，我们引入 Duplicate 数据模型来满足这类需求。

例如：

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