Apache Doris On ElasticSearch 使用

1.概述

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

注意：

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. 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
3. 目前只支持所有使用HTTP Basic认证方式的ES集群，不支持其他认证方式

2.名词解释

• 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

3.原理

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

4.使用方式

Doris On ES 是和ODBC扩展一样，通过创建外表的方式将ES的数据映射到Doris中的

4.1 创建ES索引

PUT test
{
   "settings": {
      "index": {
         "number_of_shards": "1",
         "number_of_replicas": "0"
      }
   },
   "mappings": {
      "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
         "properties": {
            "k1": {
               "type": "long"
            },
            "k2": {
               "type": "date"
            },
            "k3": {
               "type": "keyword"
            },
            "k4": {
               "type": "text",
               "analyzer": "standard"
            },
            "k5": {
               "type": "float"
            }
         }
      }
   }
}

4.2 ES索引导入数据

POST /_bulk
{"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
{ "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Trying out Elasticsearch", "k4": "Trying out Elasticsearch", "k5": 10.0}
{"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
{ "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Trying out Doris", "k4": "Trying out Doris", "k5": 10.0}
{"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
{ "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Doris On ES", "k4": "Doris On ES", "k5": 10.0}
{"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
{ "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "Doris", "k4": "Doris", "k5": 10.0}
{"index":{"_index":"test","_type":"doc"}}
{ "k1" : 100, "k2": "2020-01-01", "k3": "ES", "k4": "ES", "k5": 10.0}

4.3 Doris中创建ES外表

CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
  `k1` bigint(20) COMMENT "",
  `k2` datetime COMMENT "",
  `k3` varchar(20) COMMENT "",
  `k4` varchar(100) COMMENT "",
  `k5` float COMMENT ""
) ENGINE=ELASTICSEARCH // ENGINE必须是Elasticsearch
PROPERTIES (
"hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
"index" = "test",
"type" = "doc",
"user" = "root",
"password" = "root"
);

4.3.1 参数说明：

• 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

4.3.2 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:

4.3.3 数据类型映射

4.3.4 启用列式扫描优化查询速度

通过建表语句添加这个选项：enable_docvalue_scan=true，可以提高列式扫描优化，从而提高查询速度

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

4.3.4.1 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

4.3.4.2 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

4.3.4.3 示例：

CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
  `k1` bigint(20) COMMENT "",
  `k2` datetime COMMENT "",
  `k3` varchar(20) COMMENT "",
  `k4` varchar(100) COMMENT "",
  `k5` float COMMENT ""
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
"hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
"index" = "test",
"type" = "doc",
"user" = "root",
"password" = "root",

"enable_docvalue_scan" = "true"
);

4.3.5 探测keyword类型字段

enable_keyword_sniff=true

4.3.5.1 参数说明：

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：

"k4": {
   "type": "text",
   "fields": {
      "keyword": {   
         "type": "keyword",
         "ignore_above": 256
      }
   }
}

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：

k4 = "Doris On ES"

转换成ES的query DSL为：

"term" : {
    "k4": "Doris On ES"

}

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：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Doris On ES"
}

分词的结果是：

{
   "tokens": [
      {
         "token": "doris",
         "start_offset": 0,
         "end_offset": 5,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 0
      },
      {
         "token": "on",
         "start_offset": 6,
         "end_offset": 8,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 1
      },
      {
         "token": "es",
         "start_offset": 9,
         "end_offset": 11,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 2
      }
   ]
}

查询时使用的是：

"term" : {
    "k4": "Doris On ES"
}

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:

"term" : {
    "k4.keyword": "Doris On ES"
}

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

4.3.5.2 示例

CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
  `k1` bigint(20) COMMENT "",
  `k2` datetime COMMENT "",
  `k3` varchar(20) COMMENT "",
  `k4` varchar(100) COMMENT "",
  `k5` float COMMENT ""
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
"hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
"index" = "test",
"type" = "doc",
"user" = "root",
"password" = "root",

"enable_keyword_sniff" = "true"
);

4.3.6 开启节点自动发现,

默认为：true

es_nodes_discovery=true

CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
  `k1` bigint(20) COMMENT "",
  `k2` datetime COMMENT "",
  `k3` varchar(20) COMMENT "",
  `k4` varchar(100) COMMENT "",
  `k5` float COMMENT ""
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
"hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
"index" = "test",
"type" = "doc",
"user" = "root",
"password" = "root",

"nodes_discovery" = "true"
);

参数说明：

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

4.3.7 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

CREATE EXTERNAL TABLE `test` (
  `k1` bigint(20) COMMENT "",
  `k2` datetime COMMENT "",
  `k3` varchar(20) COMMENT "",
  `k4` varchar(100) COMMENT "",
  `k5` float COMMENT ""
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
"hosts" = "http://192.168.0.1:8200,http://192.168.0.2:8200",
"index" = "test",
"type" = "doc",
"user" = "root",
"password" = "root",
"http_ssl_enabled" = "true"
);

参数说明：

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

5.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

5.1 基本查询

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

5.2 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：

select * from es_table where esquery(k4, '{
        "match_phrase": {
           "k4": "doris on es"
        }
    }');

geo相关查询：

select * from es_table where esquery(k4, '{
      "geo_shape": {
         "location": {
            "shape": {
               "type": "envelope",
               "coordinates": [
                  [
                     13,
                     53
                  ],
                  [
                     14,
                     52
                  ]
               ]
            },
            "relation": "within"
         }
      }
   }');

bool查询：

select * from es_table where esquery(k4, ' {
         "bool": {
            "must": [
               {
                  "terms": {
                     "k1": [
                        11,
                        12
                     ]
                  }
               },
               {
                  "terms": {
                     "k2": [
                        100
                     ]
                  }
               }
            ]
         }
      }');

6.最佳实践

6.1 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:

 "dt": {
     "type": "date",
     "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
 }

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：

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

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

select * from doe where k2 < 1593497011; 

select * from doe where k2 < now();

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

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

6.2 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：

CREATE EXTERNAL TABLE `doe` (
  `_id` varchar COMMENT "",
  `city`  varchar COMMENT ""
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
"hosts" = "http://127.0.0.1:8200",
"user" = "root",
"password" = "root",
"index" = "doe",
"type" = "doc"
}

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