背景

SinceVersion 1.2.2

DISTRIBUTED BY ... BUCKETS auto

用户经常设置不合适的bucket，导致各种问题，这里提供一种方式，来自动设置分桶数。暂时而言只对olap表生效

实现

以往创建分桶时需要手动设定分桶数，而自动分桶推算功能是 Apache Doris 可以动态地推算分桶个数，使得分桶数始终保持在一个合适范围内，让用户不再操心桶数的细枝末节。首先说明一点，为了方便阐述该功能，该部分会将桶拆分为两个时期的桶，即初始分桶以及后续分桶；这里的初始和后续只是本文为了描述清楚该功能而采用的术语，Apache Doris 分桶本身没有初始和后续之分。从上文中创建分桶一节我们知道，BUCKET_DESC 非常简单，但是需要指定分桶个数；而在自动分桶推算功能上，BUCKET_DESC 的语法直接将分桶数改成"Auto"，并新增一个 Properties 配置即可：

-- 旧版本指定分桶个数的创建语法
DISTRIBUTED BY HASH(site) BUCKETS 20

-- 新版本使用自动分桶推算的创建语法
DISTRIBUTED BY HASH(site) BUCKETS AUTO
properties("estimate_partition_size" = "100G")

新增的配置参数 estimate_partition_size 表示一个单分区的数据量。该参数是可选的，如果没有给出则 Doris 会将 estimate_partition_size 的默认值取为 10GB。从上文中已经得知，一个分桶在物理层面就是一个Tablet，为了获得最好的性能，建议 Tablet 的大小在 1GB - 10GB 的范围内。那么自动分桶推算是如何保证 Tablet 大小处于这个范围内的呢？总结起来不外乎几个原则：

若是整体数据量较小，则分桶数不要设置过多
若是整体数据量较大，则应使桶数跟总的磁盘块数相关，充分利用每台 BE 机器和每块磁盘的能力

提示

estimate_partition_size属性不支持alter操作

初始分桶推算从原则出发，理解自动分桶推算功能的详细逻辑就变得简单了：首先来看初始分桶

先根据数据量得出一个桶数 N。首先使用 estimate_partition_size 的值除以 5（按文本格式存入 Doris 中有 5 比 1 的数据压缩比计算），得到的结果为：

(, 100MB)，则取 N=1
[100MB, 1GB)，则取 N=2
[1GB, )，则每GB 一个分桶

根据 BE 节点数以及每个 BE 节点的磁盘容量，计算出桶数 M。其中每个 BE 节点算 1，每 50G 的磁盘容量算 1，那么 M 的计算规则为： M = BE 节点数 ( 一块磁盘块大小 / 50GB) 磁盘块数例如有 3 台 BE，每台 BE 都有 4 块 500GB 的磁盘，那么 M = 3 (500GB / 50GB) 4 = 120
得到最终的分桶个数计算逻辑：先计算一个中间值 x = min(M, N, 128)，如果 x < N并且x < BE节点个数，则最终分桶为 y 即 BE 节点个数；否则最终分桶数为 x

上述过程伪代码表现形式为：

int N = 计算N值;
int M = 计算M值;

int y = BE节点个数;
int x = min(M, N, 128);

if (x < N && x < y) {
  return y;
}
return x;

有了上述算法，咱们再引入一些例子来更好地理解这部分逻辑：

case1:
数据量 100 MB，10 台 BE 机器，2TB *3 块盘
数据量 N = 1
BE 磁盘 M = 10* (2TB/50GB) * 3 = 1230
x = min(M, N, 128) =  1
最终: 1

case2:
数据量 1GB, 3 台 BE 机器，500GB *2块盘
数据量 N = 2
BE 磁盘 M = 3* (500GB/50GB) * 2 = 60
x = min(M, N, 128) =  2
最终: 2

case3:
数据量100GB，3台BE机器，500GB *2块盘
数据量N = 20
BE磁盘M = 3* (500GB/50GB) * 2 = 60
x = min(M, N, 128) =  20
最终: 20

case4:
数据量500GB，3台BE机器，1TB *1块盘
数据量N = 100
BE磁盘M = 3* (1TB /50GB) * 1 = 60
x = min(M, N, 128) =  63
最终: 63

case5:
数据量500GB，10台BE机器，2TB *3块盘
数据量 N =  100
BE磁盘 M = 10* (2TB / 50GB) * 3 = 1230
x = min(M, N, 128) =  100
最终: 100

case 6:
数据量1TB，10台BE机器，2TB *3块盘
数据量 N =  205
BE磁盘M = 10* (2TB / 50GB) * 3 = 1230
x = min(M, N, 128) =  128
最终: 128

case 7:
数据量500GB，1台BE机器，100TB *1块盘
数据量 N = 100
BE磁盘M =  1* (100TB / 50GB) * 1 = 2048
x = min(M, N, 128) =  100
最终: 100

case 8:
数据量1TB, 200台BE机器，4TB *7块盘
数据量 N = 205
BE磁盘M = 200* (4TB / 50GB) * 7 = 114800
x = min(M, N, 128) =  128
最终: 200

可以看到，详细逻辑与原则是匹配的。后续分桶推算上述是关于初始分桶的计算逻辑，后续分桶数因为已经有了一定的分区数据，可以根据已有的分区数据量来进行评估。后续分桶数会根据最多前 7 个分区数据量的 EMA[1]（短期指数移动平均线）值，作为estimate_partition_size 进行评估。此时计算分桶有两种计算方式，假设以天来分区，往前数第一天分区大小为 S7，往前数第二天分区大小为 S6，依次类推到 S1；

如果 7 天内的分区数据每日严格递增，则此时会取趋势值

有6个delta值，分别是

S7 - S6 = delta1,
S6 - S5 = delta2,
...
S2 - S1 = delta6

由此得到ema(delta)值：那么，今天的estimate_partition_size = S7 + ema(delta)

非第一种的情况，此时直接取前几天的EMA平均值

今天的estimate_partition_size = EMA(S1, ..., S7)

根据上述算法，初始分桶个数以及后续分桶个数都能被计算出来。跟之前只能指定固定分桶数不同，由于业务数据的变化，有可能前面分区的分桶数和后面分区的分桶数不一样，这对用户是透明的，用户无需关心每一分区具体的分桶数是多少，而这一自动推算的功能会让分桶数更加合理。

说明

开启autobucket之后，在show create table的时候看到的schema也是BUCKETS AUTO.如果想要查看确切的bucket数，可以通过show partitions from ${table};来查看。