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[GitHub] [carbondata] MarvinLitt opened a new pull request #3523: [doc_chinese_doc ]add Create table scene by day sortColumn effect analysis chinese doc …

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[GitHub] [carbondata] MarvinLitt commented on a change in pull request #3523: [doc_chinese_doc ]add Create table scene by day sortColumn effect analysis chinese doc …

MarvinLitt commented on a change in pull request #3523: [doc_chinese_doc ]add Create table scene by day sortColumn effect analysis chinese doc …
URL: https://github.com/apache/carbondata/pull/3523#discussion_r363711620

##########
File path: docs/zh_cn/明细数据查询的典型Carbon应用-点查过滤条件.md
##########
@@ -0,0 +1,525 @@
+
+
+# 明细数据查询的典型CarbonData应用-点查+过滤条件
+
+## 背景
+
+ 本文主要针对使用CarbonData在明细数据查询场景下如何配置建表、加载、查询时参数为主要阐述对象，指导用户在建表时选择合适的字典配置及SORT_COLUMNS、SORT_SCOPE配置。并且给出了一组不同配置是进行加载，查询的耗时情况，用户可以根据自己的业务特点和场景选择合适的参数。
+
+ 本文中数据表及查询的主要特点是：表记录数都比较大，列数比较多，大约在100-600行之间，表的大小从数千万到数百亿之间。在查询的时候主要是进行点查和过滤，没有汇聚计算，偶尔有关联维表的场景。数据入库采取分批入库的方式，周期约为5分钟，按天建表。查询时可能有不少于20的并发查询。
+
+典型的查询的使用框架，其中第五个求sum仅为作性能对比。
+
+1.点查: select * from table where id_a=‘ ’ limit 1000;
+
+2.模糊查询: select * from table where id_a like '1234%' limit 1000;
+
+3.求记录总数: select count(1) from table;
+
+4.求最大/最小值: select max(id_a), min(id_a) from table;
+
+5.求sum(仅为了做性能对比): select sum(id_a) from table;
+
+数据的特点，列主要是以int, bigint, string列构成，描述一些号码列，时间列，ID列等，无复杂数据类型。
+
+
+
+## 测试环境
+
+| 集群 | CPU | vCore | Memory | 硬盘 | 描述 |
+| ---------- | -------------------- | ----- | ------ | --------------------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Hadoop集群 | Gold 6132 CPU@2.60GZ | 56 | 256GB | SATA磁盘，12块做RAID0 | 2个namenode，6个datanode，查询队列分配1/6的资源，等同于一个节点 |
+
+
+
+## 建表 Create table
+
+### 建表 Create table 时字典的选择
+
+ 建表时用户可以选择使用本地字典或者不使用字典。通常情况下使用本地字典数据加载时比较耗时，但是查询时较快; 而不使用本地字典时加载较快，查询不如使用本地字典。用户在实际使用时可以根据自身业务的诉求来选择合适的模式。关于CarbonData本地字典的具体描述可以参考官网的[文档](http://carbondata.apache.org/ddl-of-carbondata.html#create-table)。
+
+ 为此这里做了一个验证，分别对不使用字典，使用本地字典的数据表进行加载和点查操作，分析其加载和查询性能。
+
+建表语句结构如下：
+
+1）不使用字典：
+
+```
+create table if not exists test.detail_benchmark1
+('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...)
+TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256')
+```
+
+2) 使用本地字典：
+
+```
+create table if not exists test.detail_loacl_dict
+('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...)
+TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_INCLUDE'='IMSI,MSISDN,IMEI','table_blocksize'='256')
+```
+
+使用16亿数据量样本作为表数据，分168个批次分别加载到如上表中，其加载性能如下：
+
+| 表 | 数据量 | 加载耗时秒 |
+| ---------------------- | ---------- | ----------- |
+| test.detail_benchmark1 | 1613149548 | 1109 |
+| test.detail_loacl_dict | 1613149548 | 1876 |
+
+下面列表记录了每一个批次的加载耗时
+
+| 加载批次 | 耗时秒 detail_benchmark | 耗时秒 detail_loacl_dict |
+| -------- | ------------------------- | ------------------------- |
+| 1 | 6.584 | 19.31 |
+| 2 | 10.255 | 21.406 |
+| 3 | 5.079 | 21.619 |
+| 4 | 5.004 | 21.538 |
+| 5 | 10.877 | 18.191 |
+| 6 | 7.868 | 17.457 |
+| 7 | 5.295 | 20.919 |
+| 8 | 4.43 | 17.048 |
+| 9 | 5.373 | 18.584 |
+| 10 | 6.074 | 17.668 |
+| 11 | 5.889 | 19.553 |
+| 12 | 4.8 | 14.819 |
+| 13 | 4.972 | 12 |
+| 14 | 5.144 | 11.909 |
+| 15 | 5.403 | 18.428 |
+| 16 | 5.314 | 19.536 |
+| 17 | 4.519 | 22.373 |
+| 18 | 9.327 | 24.507 |
+| 19 | 5.277 | 7.219 |
+| 20 | 10.882 | 6.552 |
+| 21 | 4.74 | 11.911 |
+| 22 | 5.38 | 11.908 |
+| 23 | 9.046 | 7.076 |
+| 24 | 4.399 | 6.391 |
+| 25 | 5.079 | 7.697 |
+| 26 | 4.177 | 6.114 |
+| 27 | 4.441 | 6.349 |
+| 28 | 4.951 | 7.034 |
+| 29 | 5.09 | 13.404 |
+| 30 | 4.286 | 7.455 |
+| 31 | 7.821 | 13.776 |
+| 32 | 4.623 | 7.025 |
+| 33 | 9.304 | 7.273 |
+| 34 | 4.806 | 13.23 |
+| 35 | 5.469 | 6.562 |
+| 36 | 10.045 | 6.581 |
+| 37 | 4.619 | 11.716 |
+| 38 | 5.807 | 5.939 |
+| 39 | 9.101 | 6.531 |
+| 40 | 4.968 | 6.675 |
+| 41 | 4.654 | 6.389 |
+| 42 | 4.763 | 6.774 |
+| 43 | 4.155 | 6.203 |
+| 44 | 4.672 | 6.288 |
+| 45 | 5.052 | 12.845 |
+| 46 | 4.812 | 6.185 |
+| 47 | 7.941 | 6.653 |
+| 48 | 5.401 | 5.775 |
+| 49 | 4.684 | 5.776 |
+| 50 | 4.698 | 10.646 |
+| 51 | 4.604 | 6.359 |
+| 52 | 8.843 | 5.899 |
+| 53 | 4.785 | 11.284 |
+| 54 | 4.969 | 7.116 |
+| 55 | 7.634 | 6.291 |
+| 56 | 4.424 | 6.534 |
+| 57 | 5.086 | 11.372 |
+| 58 | 4.461 | 5.613 |
+| 59 | 7.809 | 19.169 |
+| 60 | 4.852 | 7.34 |
+| 61 | 8.486 | 7.182 |
+| 62 | 4.412 | 10.598 |
+| 63 | 4.168 | 17.974 |
+| 64 | 4.287 | 6.998 |
+| 65 | 8.867 | 6.526 |
+| 66 | 4.37 | 6.457 |
+| 67 | 4.23 | 12.335 |
+| 68 | 5.28 | 13.638 |
+| 69 | 7.945 | 7.597 |
+| 70 | 4.647 | 41.695 |
+| 71 | 4.429 | 22.057 |
+| 72 | 8.659 | 11.863 |
+| 73 | 10.062 | 17.561 |
+| 74 | 5.514 | 8.366 |
+| 75 | 7.608 | 14.011 |
+| 76 | 4.586 | 7.205 |
+| 77 | 7.692 | 6.602 |
+| 78 | 5.319 | 6.103 |
+| 79 | 4.884 | 18.043 |
+| 80 | 4.13 | 6.89 |
+| 81 | 8.511 | 11.561 |
+| 82 | 4.983 | 7.434 |
+| 83 | 8.486 | 5.779 |
+| 84 | 5.158 | 6.033 |
+| 85 | 4.224 | 6.359 |
+| 86 | 4.444 | 6.736 |
+| 87 | 4.546 | 6.397 |
+| 88 | 4.799 | 6.904 |
+| 89 | 3.967 | 7.01 |
+| 90 | 4.437 | 5.612 |
+| 91 | 4.541 | 10.904 |
+| 92 | 4.649 | 6.64 |
+| 93 | 4.665 | 6.508 |
+| 94 | 62.925 | 17.063 |
+| 95 | 4.335 | 7.104 |
+| 96 | 7.366 | 7.699 |
+| 97 | 5.028 | 6.881 |
+| 98 | 5.097 | 5.803 |
+| 99 | 4.345 | 6.36 |
+| 100 | 4.251 | 9.569 |
+| 101 | 4.671 | 6.121 |
+| 102 | 7.432 | 5.491 |
+| 103 | 4.508 | 6.412 |
+| 104 | 4.866 | 6.104 |
+| 105 | 4.58 | 12.243 |
+| 106 | 4.94 | 6.362 |
+| 107 | 7.842 | 5.697 |
+| 108 | 4.332 | 11.934 |
+| 109 | 4.646 | 29.469 |
+| 110 | 4.534 | 14.249 |
+| 111 | 9.206 | 13.585 |
+| 112 | 4.802 | 10.479 |
+| 113 | 4.119 | 8.238 |
+| 114 | 4.139 | 9.334 |
+| 115 | 4.588 | 8.438 |
+| 116 | 4.537 | 8.621 |
+| 117 | 4.688 | 7.742 |
+| 118 | 4.055 | 8.27 |
+| 119 | 4.703 | 6.958 |
+| 120 | 4.51 | 23.409 |
+| 121 | 4.178 | 9.167 |
+| 122 | 9.22 | 6.772 |
+| 123 | 4.359 | 12.718 |
+| 124 | 4.926 | 7.611 |
+| 125 | 4.487 | 14.572 |
+| 126 | 4.571 | 13.044 |
+| 127 | 8.108 | 8.975 |
+| 128 | 4.472 | 18.712 |
+| 129 | 4.66 | 45.553 |
+| 130 | 7.791 | 12.255 |
+| 131 | 8.569 | 13.897 |
+| 132 | 5.671 | 12.073 |
+| 133 | 9.43 | 21.305 |
+| 134 | 4.015 | 6.391 |
+| 135 | 8.961 | 47.173 |
+| 136 | 5.955 | 9.856 |
+| 137 | 7.095 | 6.996 |
+| 138 | 4.641 | 11.802 |
+| 139 | 5.156 | 6.072 |
+| 140 | 7.757 | 6.365 |
+| 141 | 4.71 | 10.944 |
+| 142 | 4.346 | 7.061 |
+| 143 | 8.663 | 6.19 |
+| 144 | 4.641 | 13.49 |
+| 145 | 4.864 | 6.598 |
+| 146 | 7.932 | 7.13 |
+| 147 | 4.56 | 11.359 |
+| 148 | 3.941 | 6.113 |
+| 149 | 7.729 | 10.987 |
+| 150 | 4.7 | 7.347 |
+| 151 | 8.089 | 7.309 |
+| 152 | 4.016 | 12.875 |
+| 153 | 4.468 | 7.873 |
+| 154 | 9.136 | 6.559 |
+| 155 | 5.69 | 16.854 |
+| 156 | 4.253 | 6.499 |
+| 157 | 8.223 | 5.983 |
+| 158 | 4.733 | 16.357 |
+| 159 | 4.347 | 15.032 |
+| 160 | 4.276 | 13.735 |
+| 161 | 17.02 | 13.094 |
+| 162 | 4.765 | 22.683 |
+| 163 | 5.941 | 12.033 |
+| 164 | 66.877 | 11.795 |
+| 165 | 15.101 | 6.563 |
+| 166 | 8.748 | 9.21 |
+| 167 | 5.412 | 10.025 |
+| 168 | 11.692 | 8.565 |
+| 总计 | 1109.742 | 1876.579 |
+
+ 从数据中可以看出，使用本地字典在数据加载时将花费更多的时间，不使用字典时耗时明显少，从168个批次的统计数据看使用本地字典将比不使用本地字典多消耗70%的加载时长，但是在查询性能上又有提升，详细见后续介绍。
+
+查询性能的对比
+
+ 这里使用了一组点查的SQL对使用本地字典、全局字典和不使用字典的数据表进行了查询统计，记录一些统计结论。
+
+点查询SQL分别使用
+
+```
+select * from test.detail_benchmark where MSISDN="13900000000" limit 2000;
+select * from test.detail_loacl_dict where MSISDN="13900000000" limit 2000;
+
+```
+
+模糊查询SQL分别使用
+
+```
+select * from test.detail_benchmark where MSISDN like "1361%" limit 2000;
+select * from test.detail_loacl_dict where MSISDN like "1391%" limit 2000;
+```
+
+
+
+记录查询耗时情况如下：
+
+| 查询用例 | 耗时秒 detail_benchmark | 耗时秒 detail_loacl_dict |
+| ------------------ | ------------------------ | ------------------------- |
+| 点查询五次平均值 | 18.5 | 14.543 |
+| 模糊查询五次平均值 | 10.832 | 4.118 |
+
+ 从结果可以看出，使用本地字典查询较不使用本地字典点查的时候性能有较大的提升。使用本地字典点查询性能提升在30%左右，模糊查询性能提升超过1倍。
+
+ 用户在选择字典的使用上时，可以根据自身对数据加载的要求和查询要求来选择字典，本案例由于对数据入库的时效性有较高要求，为了避免数据加载的延迟，因此在建表的时候选择无字典的方案，牺牲了一些查询性能。
+
+
+
+### 建表 Create table 时SORT_COLUMNS和SORT_SCOPE的选择
+
+ 关于SORT_COLUMNS的配置可以参考CarbonData[官网](http://carbondata.apache.org/ddl-of-carbondata.html#create-table)的说明, 当用户不指定SORT_COLUMNS时，默认将不建立SORT_COLUMNS，当前的SORT_COLUMNS只支持：string, date, timestamp, short, int, long, byte, boolean类型。SORT_COLUMNS 在用户指定的列上建立MKD索引，将有助于查询性能的提升，但是将稍微影响加载性能，因此只需要给需要的列上设置SORT_COLUMNS即可，无需给所有列都设置SORT_COLUMNS。
+
+ [SORT_SCOPE](http://carbondata.apache.org/ddl-of-carbondata.html#create-table)参数用户在指定了SORT_COLUMNS后，数据加载时排序的设置，当前支持的设置有：
+
+NO_SORT: 对加载的数据不排序
+
+LOCAL_SORT: 加载的数据在本地排序
+
+GLOBAL_SORT: 加载的数据全局排序，它提升了高并发下点查的效率，对加载的性能的影响较大。
+
+在建表时，对使用SORT_COLUMNS时“NO_SORT”，“LOCAL_SORT”， “GLOBAL_SORT”的性能进行分析。
+
+建表语句：
+
+```基准表```
+
+```
+create table if not exists test.detail_benchmark1
+('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...)
+TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256')
+```
+
+```全局排序```
+
+```
+create table if not exists test.detail_global_sort
+('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...)
+ TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256', 'SORT_COLUMNS'='msisdn,req_time_sec,req_succed_flag', 'SORT_SCOPE'='GLOBAL_SORT')
+```
+
+```本地排序```
+
+```
+create table if not exists test.detail_local_sort
+('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...)
+ TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256', 'SORT_COLUMNS'='msisdn,req_time_sec,req_succed_flag', 'SORT_SCOPE'='LOCAL_SORT')
+```
+
+```不排序```
+
+```
+create table if not exists test.detail_no_sort
+('id', BIGINT, 'imsi' STRING,'msisdn' STRING, `imei` STRING, ...)
+ TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false', 'table_blocksize'='256', 'SORT_COLUMNS'='msisdn,req_time_sec,req_succed_flag', 'SORT_SCOPE'='NO_SORT')
+```
+
+验证其加载性能如下：
+
+| 表 | 数据量 | 加载耗时秒 |
+| ----------------------- | ---------- | ----------- |
+| test.detail_benchmark | 1613149548 | 1109 |
+| test.detail_global_sort | 1613149548 | 6674 |
+| test.detail_local_sort | 1613149548 | 2473 |
+| test.detail_no_sort | 1613149548 | 1576 |
+
+ 通过验证的结果可以看出，在SORT_COLUMNS配置后，使用GLOBAL_SORT加载耗时最高，约为local_sort的2.7倍，约为no_sort的4.2倍；使用NO_SORT加载耗时最低，LOCAL_SORT的耗时略高于NO_SORT高约50%左右。实际中采取哪种策略还要考虑对查询的诉求。
+
+下面给出了基于上述几种场景下的点查和模糊查询的性能对比。
+
+查询时使用的ＳＱＬ：
+
+```
+select * from test.detail_global_sort where MSISDN="13900000000" limit 2000;
+select * from test.detail_global_sort where MSISDN like "1391%" limit 2000;
+
+select * from test.detail_locall_sort where MSISDN="13900000000" limit 2000;
+select * from test.detail_locall_sort where MSISDN like "1391%" limit 2000;
+
+select * from test.detail_no_sort where MSISDN="13900000000" limit 2000;
+select * from test.detail_no_sort where MSISDN like "1391%" limit 2000;
+```
+
+验证后性能结果如下：
+
+| 查询五次平均值 | detail_benchmark | detail_global_sort | detail_local_sort | detail_no_sort |
+| -------------- | ---------------- | ------------------ | ----------------- | -------------- |
+| 点查询 | 18.5 | 1.357 | 2.457 | 5.847 |
+| 模糊查询 | 10.832 | 1.785 | 1.835 | 2.164 |
+
+ 通过查询结果可以看出，点查询和模糊查询，global_sort最快，local_sort次之，no_sort最差。点查时no_sort耗时约为global_sort的4.2倍，约为local_sort的2.3倍；global_sort比local_sort快80%左右。模糊查询时global_sort与local_sort差别不大，但是与no_sort有20%以上的提升。
+
+ 综合考虑global_sort虽然查询最快，但是加载耗时也最高，相比local_sort在加载耗时与no_sort差别在50%左右，点查询性能提升在2倍以上，本案例最终使用local_sort作为排序方式。
+
+ 在业务具体选择时需根据自身的诉求，结合加载和查询性能诉求综合选择采用哪种排序方式。
+
+### 总结：
+
+　　用户在选择字典和设置SORT_COLUMNS、SORT_SCOPE的时候需要结合自身的加载和查询诉求，综合考虑使用哪种方案。
+
+　　本例中，明细数据查询场景对数据加载入库有较强的时效性要求，数据是一批次一批次的到来，一个批次一个批次进行加载，因此加载不可以延迟，否则将导致数据积压无法入库的问题。但是对查询也有一定的性能要求，希望用户的点查要尽可能的快。因此在综合考虑和分析后采用不建立字典，设置SORT_COLUMNS为最长查询的三个字段，SORT_SCOPE设置为LOCAL_SORT，这样的组合性能是能满足本例业务诉求。
+
+最终的建表语句选如下：
+
+```
+create table IF NOT EXISTS example_table
+(
+`SID` BIGINT,
+`IMSI` STRING,
+`MSISDN` STRING,
+`IMEI` STRING,
+`MS_IP` STRING,
+`TMSI` STRING,
+`TRANS_TYPE` INT,
+`REQ_TIME_SEC` BIGINT,
+`REQ_SUCCED_FLAG` INT
+.....
+) STORED BY 'org.apache.carbondata.format'
+TBLPROPERTIES ( 'LOCAL_DICTIONARY_ENABLE'='false','SORT_COLUMNS'='msisdn,req_time_sec,req_succed_flag', 'SORT_SCOPE'='LOCAL_SORT' )
+```
+
+
+
+## 加载 Load data
+
+加载样例：
+
+```LOAD DATA INPATH 'hdfs://hacluster/somepath'
+LOAD DATA INPATH 'hdfs://hacluster/somepath'
+INTO TABLE example_table
+OPTIONS('DELIMITER'='|', 'QUOTECHAR'='|', 'BAD_RECORDS_ACTION'='FORCE',
+'BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE'='false',
+'FILEHEADER'='SID,IMSI,MSISDN,IMEI,MS_IP,TMSI,TRANS_TYPE,
+REQ_TIME_SEC,REQ_SUCCED_FLAG',
+'MULTILINE'='true', 'ESCAPECHAR'='\')```
+```
+
+ 数据入库的时候是采用分批入库，每一个批次对应一个文件夹，加载时没有什么特殊的，主要是一些与数据相关的参数的配置。
+
+这里面有一些参数起使用和含义如下：
+
+DELIMITER：加载命令中可以指定数据的分隔符，本案例中是以“|”为分割，使用中可以根据数据中的具体格式来指定。
+
+QUOTECHAR：加载命令中可以指定数据的引用字符，引用字符内的分割符将被忽略。
+
+BAD_RECORDS_ACTION：对于坏记录，BAD_RECORDS_ACTION 属性主要有四种操作类型：FORCE, REDIRECT, IGNORE 和 FAIL。这里使用了 FORCE选项。对于该参数的其他几种选项在中文文档中有如下说明：
+
+ a) FAIL 是其默认的值。如果使用 FAIL 选项，则如果发现任何坏记录，数据加载将会失败。
+
+ b) 如果使用了 REDIRECT 选项, CarbonData 会将所有坏记录添加到单独的 CSV 文件中。但是，在后续的数据加载我们不能使用这个文件，因为其内容可能与原始记录不完全匹配。建议你事先对原始源数据进行清理，以进行下一步的数据处理。此选项主要用于提醒你哪些记录是坏记录.
+
+ c) 如果使用了 FORCE 选项，那么会在加载数据之前将坏记录存储为 NULL，然后再存储
+
+ d) 如果使用了 IGNORE 选项，那么坏记录不会被加载，也不会写到单独的 CSV 文件中。
+
+ e) 在加载的数据中，如果所有记录都是坏记录，则 BAD_RECORDS_ACTION 选项将会无效，加载操作会失败。
+
+BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE: 这里配置false是为了提交加载性能，遇到坏记录的时候不记录。
+
+FILEHEADER：是对应的文件的文件头，也就是列名，实际上在加载csv文件的时候,如果源文件不存在头信息，可以在加载命令中增加该选项，来提供文件头。当加载不带头文件的csv文件，并且文件头和表的模式一致时，可以在加载时选择 'HEADER'='false'，这样就可以不指定FILEHEADER了。
+
+MULTILINE：设置为true，表示CSV 引号中带有换行符。
+
+ESCAPECHAR：如果用户希望严格验证 CSV 文件中的转义字符，可以提供转义字符。
+
+除此以外还有一些控制参数，详细可以参考：http://carbondata.iteblog.com/data-management-on-carbondata.html 中的描述。
+
+下面给出一些加载队列的主要配置参数以供参考，更详细的信息可以参考CarbonData的官方文档：
+
+http://carbondata.apache.org/configuration-parameters.html
+
+| 参数名 | 设置数值 | 参数描述 |
+| --------------------------------------- | -------- | ------------------------------------------------------------ |
+| enable.unsafe.sort | True | 指定在数据加载期间是否使用不安全排序(unsafe sort)。不安全排序会减少数据加载过程中的垃圾回收，从而提高性能。 |

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