亿级Kafka数据写入，发现还是Clickhouse比Doris香！

我们知道，对于一个号称功能强大的数据库来说，它能够支持数据写入种类的丰富性，某种程度也就决定了它使用场景的广阔性。

Doris提供的数据写入方式跟Clickhouse有些类似，都多到让你看花眼，都可以根据不同数据来源进行个性化选择。

只不过，从官方文档的描述来看，Doris支持的数据导入方式好像要更丰富一点：

它将不同的导入类型用了两种不同的描述方式，但其实里面的内容很多又都是相同的。

今天这篇内容不打算聊这些导入方式有哪些区别和联系，因为官网已经说的很清楚了，不再赘述。

在之前聊CK的文章中，我们聊了如何用kafka数据源，分别写入CK的本地表，分片表，以及副本表，并大致体验了下十亿级数据量写入CK后，表的查询效率情况。

那么这篇文章，咱同样也准备用kafka数据源写入Doris的表，也灌入亿量级的数据源，跟CK做个对比，看看数据查询情况如何。

一、 导入方式的选择

既然要把数据导入到Doris表中，那么首先要做的事情就是选择数据的导入方式。

我们知道，对于一个外部数据源，想要把其数据写入到数据库表中，那么具体实现方式是有非常多的，但总结起来可以分为两大类：

通过外部工具方式导入：比如兼容的第三方数据导入工具，支持的API写入，用计算引擎写入等；

通过数据库本身提供的方式：不用额外开发代码，也不用第三方工具，通过数据库自身提供的一些功能来写入；

对于一个自诩功能强大的数据库来说，我们当然首选数据库自带的导入方式，看它到底能不能满足要求，以及在使用过程中会有哪些坑，和值得注意的地方。

对于CK来说，之前文章已经介绍过了，它提供的内部导入kafka数据的方案就是创建kafka引擎表(外部数据源表)，拿我提供给大家的上网行为数据来举例，在CK创建的引擎表语句是这样的：

CK中创建的kafka引擎表语句

但是此时，数据并没有真正进入到CK内部，这张创建好的表(dns_logs)，本身是不存储任何数据到磁盘的。

然后通过这张外部引擎表，结合CK的物化视图功能，就可以把kafka的数据给接入到CK内部。

但是对于Doris来说，虽然也有外部数据源表(这点跟CK一样)，但是目前从官方文档来看，它还不支持Kafka引擎表：

Doris虽然不支持kafka引擎表，但是它支持另一种方式对kafka数据的导入，这种方式叫：Routin Load，也叫例行导入。

但是目前这种导入的方式仅仅支持kafka一种数据源，也就是说它是专门为kafka而设计的一种外部数据源导入方式：

二、导入步骤

这个Routin Load的导入方式有点不一样的地方在于，需要你先创建承接数据的Doris表，也就是OLAP表，然后通过创建一个Routin Load导入任务来把数据给灌入到这张Doris OLAP表中。

如果类比CK的话，这个“Routin Load导入任务”就有点类似于CK创建物化视图的功能，因为CK的物化视图一创建(基于kafka引擎表和CK表)，数据就开始从kafka持续导入到CK表中。

于是，我先在Doris中创建一张承接kafka数据的Doris表：

接着再创建一个Routin Load导入任务：

由于无法通过类似show create table的方式查看，只能这样贴出来

这里可以设置很多参数，具体的官网介绍的也很清楚，这里不想赘述。

然后通过命令：SHOW ROUTINE LOAD FOR ${load_name} 来查看任务进度：

这里比CK要好的地方在于，可以通过这种方式随时查看数据导入的进度和状态，而且可以支持断点续传功能，但CK貌似没有提供这样的接口便利。

但是，无论是CK还是Doris，通过数据自身提供的这种数据导入方式，依然有些做得不够完善的地方，那么接下来，就是我要吐槽的了。

三、槽点说明

可以看到上面那幅，我创建导入kafka数据的Routin Load导入任务的黄色截图中，被标记的部分，那个设置是用来读取kafka数据时可以忽略的错误条数的。

那为啥我要那么设置呢？

原因在于我当前这个kafka的topic其实放了两种不同类型的数据，一种类型是11个字段，而另一种类型为9个字段：

9字段数据源

11字段数据源

但是，我此时只想要写入那个9字段类型的数据，按理应该可以根据导入规则进行一些设置和过滤，但是我找了一圈，就是没有找到更好的办法(其实根据字段个数来筛选就可以了)，我查了官网提供的解决方案：

目前来看，只有这3个可以作为筛选数据源的手段，但是：

1. columns_mapping：这个是用来做字段映射的，用于kafka数据通过分隔符分隔之后，调整其源数据字段顺序，跟实际Doris表中的顺序关系的，显然满足不了要求；

2. preceding_filter：只能对列值进行条件限制，也满足不了；

3. where_predicates: 同样，也只能对列的具体值进行限制，也满足不了：

虽然文档中说“详细介绍，可以参阅【列映射，转换与过滤】”这部分说明，但是依然没有找到解决办法。

并且，就这个问题，我还专门咨询了Doris的PMC，也确认了当前版本的Doris无法就这个情况进行筛选(并被告知该功能正在开发中)。

当然，这个缺陷不能说明是个多大的问题，其实CK对于Kafka数据源的导入也有类似问题(都无法支持高阶功能的数据过滤)，而且CK还不支持对kafka数据列的过滤，几乎没有主动筛选功能。

四、应急办法

既然Doris无法通过判断kafka数据源中，单条数据的字段数量来筛选目标数据，那么就只能想出一些“骚操作”来解决这个问题了。

好在Doris在用Routin Load导入kafka数据时，提供了一个有用的参数，叫max_error_number:

也就是在根据数据导入规则(根据分隔符切分后有9个字段)导入数据时，如果导入的数据不符合标准(字段长度不对)，能够允许不符合规则的最大条数。

看到这里，我眼前一亮，这个利用Routin Load导入数据的方案能不能行，就看这个参数了。

果然，在没有加这参数之前，这个导入任务一启动就报错了：

提示说，导入的数据字段比要求的多，也就是那个11字段的数据惹的祸。

但是加入这个参数之后，导入任务就能正常运行了，虽然状态显示有很多错误的row被解析(允许忽略)，但是导入任务并不会因此而暂定(挂掉)：

当然，CK我也用的是同样的策略(也利用了同样的错误忽略参数)，才把数据给正常导入到数据库中，虽然不优雅吧，但也是目前能想到的解决办法之一了。

五、查询对比

通过以上这种方式，我大概向这张Doris表灌入了1.3亿+条数据(时间所限只导入了这么多)，分布在3台BE上，整个导入过程没有出现任何异常。

对比CK集群，同样是一张分布在3台CK服务器上的分片表，也取相同的数据量进行查询对比。

查询条件为：以小时为单位统计各个上网IP在各个小时内的上网次数，并取上网次数前10的结果。

Doris的查询结果，如下图所示：

CK的查询结果，如下图所示：

可能你会好奇，CK的查询语句除了函数语法有些不一样外，为什么还有个嵌套查询，原因在于CK这张表数据导入的早，目前已经有几十亿数据量了，于是先从里面取跟Doris表一样多的数量后，再执行的聚合操作。

加上数据写入表中的类型，排序方式都是一样的，所以理论上，这个对比应该是公平的。

经过了多次的查询测试后发现(约10次)，CK和Doris在对于这个场景的查询，查询时间基本一致，都维持在8秒左右（前后两次查询的时间都隔的很开情况下）。

而且对于CK来说，如果两次查询的时间挨的很近的话，第二次的查询效率要明显比第一次快（比如第一次是8秒，1分钟内再查就变成2秒），估计是利用了OS缓存机制。

但Doris每次查询时间，无论第一次查询跟第二次查询的时间挨的有多近，其查询效率都保持不变，永远都在8秒左右。

所以，如果这里非要分个胜负的话，个人认为CK要强一点，而且要知道，这两个集群中，CK的集群硬件配置要明显比Doris的硬件配置差一些(内存和CPU只有它一半)。

作者丨Anryg(安瑞哥)

来源丨公众号：安瑞哥是码农（ID：gh_c12dc29ae2e7）

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