揭秘 Variant 数据类型：灵活应对半结构化数据，JSON查询提速超 8 倍，存储空间节省 65%
在最新发布的 Apache Doris 2.1 新版本中，我们引入了全新的数据类型 Variant，对半结构化数据分析能力进行了全面增强。无需提前在表结构中定义具体的列，彻底改变了 Doris 过去基于 String、JSONB 等行存类型的存储和查询方式。为了让大家快速学习和使用 Doris Variant 数据类型，我们为大家提供了实操演示视频，详细展示使用方式和性能表现。
半结构化数据是一种灵活多变的数据形式，不受固定结构限制，无需事先定义固定的表结构，为数据存储和分析提供了强大的灵活性及便捷性。常见的半结构化数据包括 XML、JSON、日志文件等。半结构化数据被广泛应用于以下场景：
-
电商平台可以利用半结构化数据来存储用户对产品的评价，这些评价包括文字、图片甚至视频。这种数据结构有助于进行复杂的情感分析和用户行为模式挖掘。
-
移动应用利用半结构化数据记录用户行为数据，随着新功能的引入，用户行为的属性可能会发生改变。半结构化数据能够灵活适应这些变化，无需频繁修改数据库结构。
-
车联网、物联网等场景可使用半结构化数据存储车辆传感器的实时信息，如速度、位置和油耗，提供高度灵活性以适应技术更新。这使得平台能够提供实时监控、故障预警和智能路线规划等服务，提升驾驶体验和车辆性能。
为应对半结构化数据的处理，Apache Doris 2.1 之前版本提供了两种解决方案：预定义表结构和直接将数据存储为 JSON 。虽然早期方案各有优势，但在解析性能、数据读取效率以及运维研发成本方面仍面临巨大的挑战。例如：将数据直接存储为 JSON 后，在查询时需要实时解析 JSON 数据 ，这将导致较高的 CPU/IO 消耗和查询延迟，尤其是在处理大量或复杂半结构化数据时，性能瓶颈尤为突出。此外，也由于缺乏预定义结构，查询优化将变得更加复杂，从而影响数据处理分析的效率。
全新 Variant 数据类型
在最新发布的 Apache Doris 2.1 新版本中，我们引入了全新的数据类型 Variant，对半结构化数据分析能力进行了全面增强。
Variant 数据类型支持存储半结构化数据，并支持存储包含不同数据类型（如整数、字符串、布尔值等）的复杂数据结构，无需提前在表结构中定义具体的列，彻底改变了 Doris 过去基于 String、JSONB 等行存类型的存储和查询方式。
Variant 类型擅长处理复杂多变的嵌套结构。在写入过程中，Variant 类型可以自动根据列的结构和类型推断列信息，并将其合并到现有表的 Schema 中，将 JSON 键及其对应的值灵活存储为动态子列。同时，一个表可以同时包含灵活的 Variant 对象列和预先定义类型的更严格的静态列，从而在数据存储、查询上提供了更大的灵活性，这种写入方式为 Schema On Write。除此之外，Variant 类型能够与 Doris 核心特性融合，利用列式存储、向量化引擎、优化器等技术，为用户带来极高性价比的查询性能及存储性能。
Variant 的引入，使得存储和查询性能上均有显著提升，相较于 JSON 类型，存储空间减少了约 65%，查询速度提升超 8 倍。
功能及使用介绍
建表：建表语法关键字variant
-- 无索引
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ${table_name} (
k BIGINT,
v VARIANT
)
table_properties;
-- 在v列创建bloom filter
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ${table_name} (
k BIGINT,
v VARIANT
)
...
properties("replication_num" = "1", "bloom_filter_columns" = "v");
查询：通过[]访问子列，子列的类型同样为Variant类型
SELECT v["properties"]["title"] from ${table_name}
接下来，我们使用 Github Events 数据展示 Variant 的建表、导入、查询。下面是其中一条格式化后的数据。
{
"id": "14186154924",
"type": "PushEvent",
"actor": {
"id": 282080,
"login": "brianchandotcom",
"display_login": "brianchandotcom",
"gravatar_id": "",
"url": "https://api.github.com/users/brianchandotcom",
"avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/282080?"
},
"repo": {
"id": 1920851,
"name": "brianchandotcom/liferay-portal",
"url": "https://api.github.com/repos/brianchandotcom/liferay-portal"
},
"payload": {
"push_id": 6027092734,
"size": 4,
"distinct_size": 4,
"ref": "refs/heads/master",
"head": "91edd3c8c98c214155191feb852831ec535580ba",
"before": "abb58cc0db673a0bd5190000d2ff9c53bb51d04d",
"commits": [""]
},
"public": true,
"created_at": "2020-11-13T18:00:00Z"
}
01 建表
- 创建 3 个 Variant 类型的列，
actor，repo和payload - 创建表的同时创建
payload列的倒排索引idx_payload - USING INVERTED 指定索引类型是倒排索引，用于加速子列的条件过滤
PROPERTIES("parser" = "english")指定采用english分词
CREATE DATABASE test_variant;
USE test_variant;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS github_events (
id BIGINT NOT NULL,
type VARCHAR(30) NULL,
actor VARIANT NULL,
repo VARIANT NULL,
payload VARIANT NULL,
public BOOLEAN NULL,
created_at DATETIME NULL,
INDEX idx_payload (`payload`) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "english") COMMENT 'inverted index for payload'
)
DUPLICATE KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10
properties("replication_num" = "1");
需要注意的是： 在 Variant 列上创建索引，如果 Payload 的子列较多时，可能会造成索引列过多，影响写入性能。如果全部是等值查询，可以在 Variant 上构建布隆过滤器来加速等值过滤，与倒排索引相比，布隆过滤器的索引写入性能会有明显提升。同一个 Variant 列的分词属性是相同的，如果有不同的分词需求，那么可以创建多个 Variant 分别指定索引属性。
02 使用 Stream Load 导入
导入 gh_2022-11-07-3.json，该数据是 Github Events 一个小时的数据，格式化后的一行数据为：
wget http://doris-build-hk-1308700295.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/regression/variant/gh_2022-11-07-3.json
curl --location-trusted -u root: -T gh_2022-11-07-3.json -H "read_json_by_line:true" -H "format:json" http://127.0.0.1:18148/api/test_variant/github_events/_strea
m_load
{
"TxnId": 2,
"Label": "086fd46a-20e6-4487-becc-9b6ca80281bf",
"Comment": "",
"TwoPhaseCommit": "false",
"Status": "Success",
"Message": "OK",
"NumberTotalRows": 139325,
"NumberLoadedRows": 139325,
"NumberFilteredRows": 0,
"NumberUnselectedRows": 0,
"LoadBytes": 633782875,
"LoadTimeMs": 7870,
"BeginTxnTimeMs": 19,
"StreamLoadPutTimeMs": 162,
"ReadDataTimeMs": 2416,
"WriteDataTimeMs": 7634,
"CommitAndPublishTimeMs": 55
}
确认数据导入成功
-- 查看行数
mysql> select count() from github_events;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 139325 |
+----------+
1 row in set (0.25 sec)
-- 随机看一条数据
mysql> select * from github_events limit 1;
+-------------+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------+---------------------+
| id | type | actor | repo | payload | public | created_at |
+-------------+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------+---------------------+
| 25061821748 | PushEvent | {"gravatar_id":"","display_login":"jfrog-pipelie-intg","url":"https://api.github.com/users/jfrog-pipelie-intg","id":98024358,"login":"jfrog-pipelie-intg","avatar_url":"https://avatars.githubusercontent.com/u/98024358?"} | {"url":"https://api.github.com/repos/jfrog-pipelie-intg/jfinte2e_1667789956723_16","id":562683829,"name":"jfrog-pipelie-intg/jfinte2e_1667789956723_16"} | {"commits":[{"sha":"334433de436baa198024ef9f55f0647721bcd750","author":{"email":"98024358+jfrog-pipelie-intg@users.noreply.github.com","name":"jfrog-pipelie-intg"},"message":"commit message 10238493157623136117","distinct":true,"url":"https://api.github.com/repos/jfrog-pipelie-intg/jfinte2e_1667789956723_16/commits/334433de436baa198024ef9f55f0647721bcd750"}],"before":"f84a26792f44d54305ddd41b7e3a79d25b1a9568","head":"334433de436baa198024ef9f55f0647721bcd750","size":1,"push_id":11572649828,"ref":"refs/heads/test-notification-sent-branch-10238493157623136113","distinct_size":1} | 1 | 2022-11-07 11:00:00 |
+-------------+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------+---------------------+
1 row in set (0.23 sec)
使用desc查看 Schema 信息，子列会在存储层自动扩展，并进行类型推导：
-- 未开启扩展列展示
mysql> desc github_events;
+------------+-------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-------+---------+-------+
| id | BIGINT | No | true | NULL | |
| type | VARCHAR(30) | Yes | false | NULL | NONE |
| actor | VARIANT | Yes | false | NULL | NONE |
| repo | VARIANT | Yes | false | NULL | NONE |
| payload | VARIANT | Yes | false | NULL | NONE |
| public | BOOLEAN | Yes | false | NULL | NONE |
| created_at | DATETIME | Yes | false | NULL | NONE |
+------------+-------------+------+-------+---------+-------+
7 rows in set (0.01 sec)
-- 开启Variant扩展列展示
mysql> set describe_extend_variant_column = true;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> desc github_events;
+------------------------------------------------------------+------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------------------------------------------------------+------------+------+-------+---------+-------+
| id | BIGINT | No | true | NULL | |
| type | VARCHAR(*) | Yes | false | NULL | NONE |
| actor | VARIANT | Yes | false | NULL | NONE |
| actor.avatar_url | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| actor.display_login | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| actor.id | INT | Yes | false | NULL | NONE |
| actor.login | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| actor.url | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| created_at | DATETIME | Yes | false | NULL | NONE |
| payload | VARIANT | Yes | false | NULL | NONE |
| payload.action | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| payload.before | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| payload.comment.author_association | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
| payload.comment.body | TEXT | Yes | false | NULL | NONE |
....
+------------------------------------------------------------+------------+------+-------+---------+-------+
406 rows in set (0.07 sec)
desc可以指定 Partition 查看某个 Partition 的 Schema， 语法如下：
DESCRIBE ${table_name} PARTITION ($partition_name);
03 查询
需要注意的是：在使用过滤和聚合等功能查询子列时，需对子列执行额外的 CAST 操作，以确保数据类型一致性。这是因为存储类型可能不固定，需要通过 SQL 的
CAST表达式来统一数据类型。例如，可以使用SELECT * FROM tbl WHERE CAST(var['title'] AS TEXT) MATCH 'hello world'来进行查询。
以下简化的示例说明如何使用 Variant 进行查询，下面是典型的三个查询场景：
1. 从 github_events 表中获取 Top5 Star 数的代码库
mysql> SELECT
-> cast(repo["name"] as text) as repo_name, count() AS stars
-> FROM github_events
-> WHERE type = 'WatchEvent'
-> GROUP BY repo_name
-> ORDER BY stars DESC LIMIT 5;
+--------------------------+-------+
| repo_name | stars |
+--------------------------+-------+
| aplus-framework/app | 78 |
| lensterxyz/lenster | 77 |
| aplus-framework/database | 46 |
| stashapp/stash | 42 |
| aplus-framework/image | 34 |
+--------------------------+-------+
5 rows in set (0.03 sec)
2. 获取评论中包含doris的数量
mysql> SELECT
-> count() FROM github_events
-> WHERE cast(payload['comment']['body'] as text) MATCH 'doris';
+---------+
| count() |
+---------+
| 3 |
+---------+
1 row in set (0.04 sec)
3. 查询 Comments 最多的 Issue 号以及对应的库
mysql> SELECT
-> cast(repo["name"] as string) as repo_name,
-> cast(payload["issue"]["number"] as int) as issue_number,
-> count() AS comments,
-> count(
-> distinct cast(actor["login"] as string)
-> ) AS authors
-> FROM github_events
-> WHERE type = 'IssueCommentEvent' AND (cast(payload["action"] as string) = 'created') AND (cast(payload["issue"]["number"] as int) > 10)
-> GROUP BY repo_name, issue_number
-> HAVING authors >= 4
-> ORDER BY comments DESC, repo_name
-> LIMIT 50;
+--------------------------------------+--------------+----------+---------+
| repo_name | issue_number | comments | authors |
+--------------------------------------+--------------+----------+---------+
| facebook/react-native | 35228 | 5 | 4 |
| swsnu/swppfall2022-team4 | 27 | 5 | 4 |
| belgattitude/nextjs-monorepo-example | 2865 | 4 | 4 |
+--------------------------------------+--------------+----------+---------+
3 rows in set (0.03 sec)
04 注意事项
Variant 动态列与预定义静态列在效率上几乎相当。然而，对于处理类似日志数据的情况，经常需要动态添加字段，比如在 Kubernetes 中的容器标签。尽管 Variant 动态列提供了灵活性，但在写入时解析 JSON 和类型推断会增加额外的开销。
为了在处理大量动态属性和保持高效性之间取得一个平衡，我们建议在保持列数在 1000 以下的范围内。保持较少的列数有助于减少写入过程中的解析和类型推断开销，从而提高写入性能。
我们建议尽可能保证字段的类型一致性。这是因为 Doris 在处理数据时会自动进行兼容类型转换，将不同数据类型的字段进行统一处理。当字段无法进行兼容类型转换时，Doris 会将其统一转换为 JSONB 类型，JSONB 列的性能与 int、text 等列性能会有所退化。
Variant 性能对比
为了验证引入 Variant 数据类型后，在存储以及查询上所带来的优势，我们基于 Clickbench 数据对预定义静态列、Variant 数据类型、JSON 数据类型进行了测试，测试环境为一台配置为 16 核 64GB 内存的阿里云 ECS 实例，配备了 1TB ESSD 云盘，测试结果如下：
01 存储空间
通过下方存储空间占用情况可知，Variant 类型的存储空间基本与预定义静态列相当；而相比于 JSON 类型的存储， Variant 类型的存储空间减少了约65%， 仅占JSON类型存储空间1/3。在一些低基数场景，由于列存的优势空间占用减少会更加明显。
02 查询性能
我们基于 Clickbench 43 个 SQL 进行了测试，如下表可知，Variant 类型与预定义静态列的查询性能差异在 10% 左右；而对于 JSON 类型来说，Variant 类型的查询速度相比于 JSON 类型提升了 8 倍以上（由于 I/O 原因，JSONB 类型的 冷查询大部分超时）。
[
Variant 的设计实现
01 写入与类型推断
Apache Doris 写入流程是在 Memtable 中进行排序、合并并生成 Segment 文件。与之相同的是， Variant 的写入核心也是在 Memtable 中对相同的 JSON 键进行类型推导和合并，最后生成一颗前缀树。如下图所示，树上记录了每个 JSON Field 的类型信息以及 Column 信息，然后将同列的所有类型信息合并成最小公共类型，生成列并编码成 Doris 中的存储格式追加写入到 Segment 中。
每个 Segment 文件不仅包含了经过类型编码压缩后的数据，还额外记录了动态生成列的元信息。这种设计确保了数据的完整性和可查询性，同时也提升了存储效率。与传统的原始文本存储方式相比，通过在内存中进行类型推导和合并，Variant 类型显著减少了磁盘上的存储空间占用，大幅增强了数据的压缩效果。
02 列变更（加列、列类型变更）
在写入过程中，会将上述前缀树所有叶子节点元信息和数据追加到 Segment 文件中，并对 Rowset 的元信息进行合并。以下为合并方式示例：
最终 ，Rowset 将使用最小公共列模式（Least Common Column Schema，即子列最多、子列类型是所有 Segment 最小公共类型的 Schema ）作为合并后的元数据，从而实现列动态扩展、类型变更。因此，对于 Variant 来说，其存储的 Schema 可以认为由数据驱动产生，与 Doris 中传统的 Schema Change 流程不同，具备更大的灵活性。下图展示了类型变更的方向（只支持按箭头所指方向进行变更，JSONB 类型是所有类型的公共类型）：
03 索引以及查询加速
Variant 中的叶子节点是以列存的方式存储在 Segment 文件中，与静态预定义的列存储格式完全相同。因此，可以直接利用预定义列的优化技术，例如字典编码、向量化和索引（ZoneMap、倒排、BloomFilter 等）进行查询加速。由于相同的列在不同文件中可能具有不同的类型，因此在查询时需要用户指定一个类型作为 hint，例如下面的查询示例：
-- var['title']是访问var这个variant字段下的title子列
SELECT * FROM tbl where CAST(var['titile'] as text) MATCH "hello world"
-- 如果var上有BloomFilter， 则利用BloomFilter加速等值过滤
SELECT * FROM tbl where CAST(var['id'] as bigint) = 1010101
在处理谓词的时候， 会将此类谓词下推到存储层（Segment）， 并在存储层判断存储类型是否与CAST操作的目标类型一致。 如果类型一致，将使用更高效的谓词过滤机制进行处理。这样可以减少不必要的数据读取和转换操作，从而提升查询性能。
04 稀疏列存储优化
针对 JSON 列特别稀疏的场景， 例如以下数据：
{"a":[1], "b":2, "c":3, "x_1" : 1，"x_2": "3"}
{"a":1, "b":2, "c":3, "x_1" : 1，"x_2": "3"}
{"a":4, "b":5, "c":6, "x_3" : 1，"x_4": "3"}
{"a":7, "b":8, "c":9, "x_5" : 1，"x_6": "3"}
...
a， b， c较为稠密，几乎每行都有该字段，x_？列则特别稀疏（sparse），只有个别行有该字段。如果每列都进行列式存储，将会造成较大的存储层压力，并导致 Meta 急剧膨胀。
在该场景中，将数据导入到 Doris 时，系统会根据 Column 中 Null 值的占比，来判断列的稠密和稀疏程度。对于较为稀疏的列（Null 占比高），存储层将其打包成 JSONB 编码，并存储在单独列中。列存结构如下所示：
当启用稀疏列存储优化后，可降低存储 Meta 以及 Compaction 的压力，并提高了 Variant 的灵活性。 稀疏列的查询方式与其他列完全一致，用户不必关心实现。
用户案例
观测云是国内领先的可观测性平台，在过去使用 Elasticsearch 来存储采集到的日志数据和用户行为数据。在面对大量的用户自定义字段时，Elasticsearch 对于 Schemaless 支持有限、原有的 Dynamic Mapping 会频繁造成字段类型冲突导致数据丢失，严重依赖人工介入进行手动处理。同时 Elasticsearch 的写入占用过多资源、面对海量数据时的低聚合性能表现，这些不足严重限制了自身业务的发展。
为了应对这一系列挑战，观测云选择基于与飞轮科技进行联合共建，基于 Apache Doris 对原有架构进行升级，打造了新一代可观测性解决方案。通过引入倒排索引、Variant 数据类型以及相关优化项，极大地提升了日志数据的查询速度，并且机器成本得到极大幅度节省，同时解决了在使用 Elasticsearch 时遇到的一系列痛点，具体包括：
- 彻底解决了 Elasticsearch 中动态映射的问题。相比于 Elasticsearch 的动态 Schema 和类型固定的限制，Doris 使用 Variant 实现了 Partition 区级别的 Schema 变更，使得类型处理更加高效和灵活。此外，Doris 没有列数上限的限制，从而更好地满足了 Schemafree 的需求。
- 大幅降低写入操作的资源消耗，显著降低了写入时的 CPU 占用。
- 在处理海量数据的聚合查询时，借助倒排索引和查询优化技术，Doris 能够更快速地进行复杂的聚合查询，提供更高效的数据分析能力；
在进行架构的升级后，观测云机器成本降幅高达 70%。在更少的机器数量下，整体查询性能提升了 2 倍以上，简单查询性能提升了超过 4 倍，仅使用 Elasticsearch 的 1/3 成本、获得 2～4 倍的性能提升，整体性价比提升了近 10 倍。不仅提高了观测云的运营效率，还为客户提供了更高效、经济的服务体验。
结束语
在 Apache Doris 2.1 版本发布之前，Variant 数据类型已向用户开放 POC 测试，并取得了许多用户的积极反馈和满意的测试结果。而在 Apache Doris 2.1 版本正式发版之时，Variant 数据类型这一特性已经具备了生产可用的能力，推荐有需求的用户使用。
未来，我们将基于 Variant 数据实现更轻量级的类型变化，为用户在调整和演进数据模型时提供更便捷、可靠的支持，以满足不断演变的数据需求，前文提到的列变更（加列、列类型变更）同样适用于之后的轻量级类型变化。同时，我们也计划引入更友好的数据导入解决方案，包括采用严格模式、支持更丰富的数据模型等，旨在满足不同用户群体的广泛需求。此外，我们将持续优化 Variant 数据类型，为用户带来更卓越的半结构化数据处理和查询体验。
最后，欢迎有需求的同学能够积极使用并反馈建议，评论或私信与我们交流。
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）