Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此,Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
使用 Doris 的用户都知道 Doris 是完全兼容 MySQL 协议的,我们可以使用任意 MySQL 客户端或者 Connector 去连接 Doris,用 SQL 操作 Doris,这样你可以使用任意语言来操作 Doris。今天我们演示使用 Go 语言来访问 Doris ,完成查询和 插入操作。
Go 与 MySQL 的结合还是比较容易的,像是连接,增、删、改这些操作都比较简单。
Go 语言的安装配置还是很简单的,这里我们就不做介绍了,直接开始
安装 Go 连接 MySQL的驱动
go get github.com/go-sql-driver/mysql
- import (
- "database/sql"
- "fmt"
- _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
- )
- var (
- // 定义一个全局对象db
- db *sql.DB
- //连接Doris的用户名
- userName string = "root"
- //连接Doris的密码
- password string = ""
- //连接Doris的地址
- ipAddress string = "127.0.0.1"
- //连接Doris的端口号,默认是9030
- port int = 9030
- //连接Doris的具体数据库名称
- dbName string = "test"
- )
-
- func initDB() (err error) {
- dsn := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%d)/%s", userName, password, ipAddress, port, dbName)
- //Open打开一个driverName指定的数据库,dataSourceName指定数据源
- //不会校验用户名和密码是否正确,只会对dsn的格式进行检测
- db, err = sql.Open("mysql", dsn)
- //dsn格式不正确的时候会报错
- if err != nil {
- return err
- }
- //尝试与数据库连接,校验dsn是否正确
- err = db.Ping()
- if err != nil {
- fmt.Println("校验失败,err", err)
- return err
- }
- // 设置最大连接数
- db.SetMaxOpenConns(50)
- // 设置最大的空闲连接数
- // db.SetMaxIdleConns(20)
- fmt.Println("连接数据库成功!")
- return nil
- }
验证连接
- func main() {
- err := initDB()
- if err != nil {
- fmt.Println("初始化数据库失败,err", err)
- return
- }
- }
这里我们简单做一个查询表里的所有数据
我的表结构如下:
- CREATE TABLE `t_cn_search` (
- `md5` varchar(100) NULL,
- `book_line` text NULL,
- INDEX idx_line (`book_line`) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "chinese", "support_phrase" = "true") COMMENT ''
- ) ENGINE=OLAP
- DUPLICATE KEY(`md5`)
- COMMENT 'OLAP'
- DISTRIBUTED BY HASH(`md5`) BUCKETS 2
- PROPERTIES (
- "replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
- "is_being_synced" = "false",
- "storage_format" = "V2",
- "light_schema_change" = "true",
- "disable_auto_compaction" = "false",
- "enable_single_replica_compaction" = "false"
- );
我这个表是一个日志检索用的表,使用了 Doris 的倒排索引,我们匹配任意关键字粒子
查询程序:
- // 查询数据
- func QueryRow() {
- rows, _ := db.Query("select * from t_cn_search where book_line MATCH_ANY '粒子'") //获取所有数据
- var md5 int
- var book_line string
- for rows.Next() { //循环显示所有的数据
- rows.Scan(&md5, &book_line)
- fmt.Println(md5, "--", book_line)
- }
- }
我们执行程序可以看到查询结果:
我们现在来演示怎么插入数据,这个演示的是我们通过 Doris 提供的 TVF(Table Value Function)将 HDFS 上文件数据直接导入到 Doris 的表里。
我的 hdfs 上的文件格式是 Parquet,我们可以通过 TVF 来看一下这个表的数据结构
- mysql> desc function hdfs(
- -> "uri" = "hdfs://localhost:9000/tmp/test.parquet",
- -> "fs.defaultFS" = "hdfs://localhost:9000",
- -> "hadoop.username" = "doris",
- -> "format" = "parquet");
- +----------------+------+------+-------+---------+-------+
- | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
- +----------------+------+------+-------+---------+-------+
- | date | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
- | user_src | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
- | order_src | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
- | order_location | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
- | new_order | INT | Yes | false | NULL | NONE |
- | payed_order | INT | Yes | false | NULL | NONE |
- | pending_order | INT | Yes | false | NULL | NONE |
- | cancel_order | INT | Yes | false | NULL | NONE |
- | reject_order | INT | Yes | false | NULL | NONE |
- | good_order | INT | Yes | false | NULL | NONE |
- | report_order | INT | Yes | false | NULL | NONE |
- +----------------+------+------+-------+---------+-------+
- 11 rows in set (0.16 sec)
-
Doris 的表结构如下:
- CREATE TABLE `order_analysis` (
- `date` varchar(57) NULL,
- `user_src` varchar(27) NULL,
- `order_src` varchar(33) NULL,
- `order_location` varchar(6) NULL,
- `new_order` int(11) NULL,
- `payed_order` int(11) NULL,
- `pending_order` int(11) NULL,
- `cancel_order` int(11) NULL,
- `reject_order` int(11) NULL,
- `good_order` int(11) NULL,
- `report_order` int(11) NULL
- ) ENGINE=OLAP
- DUPLICATE KEY(`date`)
- COMMENT 'OLAP'
- DISTRIBUTED BY HASH(`date`) BUCKETS 2
- PROPERTIES (
- "replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
- "is_being_synced" = "false",
- "storage_format" = "V2",
- "light_schema_change" = "true",
- "disable_auto_compaction" = "false",
- "enable_single_replica_compaction" = "false"
- );
将 hdfs 文件数据导入到 Doris 表里,这里我们使用的是 insert into tbl select
这个操作
- func insert() {
- result, err := db.Exec("insert into order_analysis select * from hdfs(" +
- "\"uri\" = \"hdfs://localhost:9000/tmp/test.parquet\"," +
- "\"fs.defaultFS\" = \"hdfs://localhost:9000\"," +
- "\"hadoop.username\" = \"doris\"," +
- "\"format\" = \"parquet\")")
- if err != nil {
- fmt.Println("预处理失败:", err)
- return
- }
-
- if err != nil {
- fmt.Println("执行预处理失败:", err)
- return
- } else {
- rows, _ := result.RowsAffected()
- fmt.Println("执行成功,影响行数", rows, "行")
- }
- }
执行完成之后我们可以看到返回的结果
- 连接数据库成功!
- 执行成功,影响行数 5061 行
是不是很简单,你可以使用任意语言通过 MySQL 协议来操作 Doris ,后面我们会在讲解通过 Go 语言使用 Doris 提供的 Stream load(http协议)来完成数据导入的操作。