Doris数据过期策略：自动清理历史数据

关键词：Doris、数据过期策略、自动清理、历史数据、数据管理

摘要：本文主要介绍了Doris的数据过期策略，也就是如何实现自动清理历史数据。我们会先了解相关背景知识，再解释核心概念，接着探讨算法原理和操作步骤，通过项目实战展示具体应用，还会介绍实际应用场景、推荐相关工具资源，最后分析未来发展趋势与挑战。希望能帮助大家更好地管理Doris中的数据，合理清理历史数据。

背景介绍

目的和范围

在数据的世界里，就像我们的房间会堆满各种东西一样，数据库也会积累大量的数据。随着时间的推移，很多历史数据可能不再经常被使用，但它们却占据着宝贵的存储空间。Doris是一款强大的数据库，为了让它能更高效地运行，合理地管理数据，我们就需要一种方法来自动清理那些不再需要的历史数据。本文的目的就是详细介绍Doris的数据过期策略，让大家知道如何利用这个策略来实现自动清理历史数据。范围涵盖了从基本概念到实际操作的各个方面。

预期读者

这篇文章适合那些使用Doris数据库的开发者、数据管理员。如果你想要更好地管理Doris中的数据，提高数据库的性能，或者对数据过期策略感兴趣，那么这篇文章就很适合你。就好比你是一个房间的主人，想要把房间收拾得更整洁，这篇文章会教你怎么做。

文档结构概述

本文会先介绍一些和Doris数据过期策略相关的术语，让大家对一些专业词汇有个基本的了解。然后通过有趣的故事引出核心概念，详细解释这些概念以及它们之间的关系，还会用示意图和流程图来帮助大家理解。接着会讲解核心算法原理和具体操作步骤，用代码示例让大家更清楚。之后通过项目实战展示如何在实际中应用，再介绍实际应用场景、推荐相关工具资源，最后分析未来发展趋势与挑战，总结所学内容并提出思考题。

术语表

核心术语定义

Doris：它就像是一个超级大的仓库，专门用来存放各种数据。可以把它想象成一个巨大的图书馆，里面有很多书架（表），每个书架上又有很多书（数据）。
数据过期策略：这是一种规则，就像图书馆有规定，某些很久没人借的书要被清理出去一样。在Doris里，数据过期策略就是规定哪些历史数据要被自动清理掉。
历史数据：指的是那些过去产生的数据，就像图书馆里很久以前出版的书。这些数据可能现在很少被用到，但还占着空间。

缩略词列表

TTL：Time To Live

核心概念与联系

故事引入

从前有一个超级大的玩具仓库，里面堆满了各种各样的玩具。随着时间的推移，仓库里的玩具越来越多，有些玩具已经很久都没有人玩过了，但是它们还是占着很大的空间。仓库管理员为了让仓库更整洁，也为了能放更多新的玩具，就制定了一个规则：那些超过一年都没有被玩过的玩具要被清理出去。这样一来，仓库里就有了更多的空间，新玩具也能有地方放了。在Doris数据库里，数据就像仓库里的玩具，数据过期策略就像仓库管理员制定的规则，帮助我们清理那些不再需要的历史数据。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

** 核心概念一：Doris数据库 **
Doris数据库就像一个超级大的魔法盒子，里面可以装好多好多的数据。这些数据就像盒子里的宝贝，有各种各样的类型，比如数字、文字、图片等等。这个魔法盒子有很多层，每一层可以放不同种类的宝贝，这样我们就可以很方便地找到自己想要的宝贝。

** 核心概念二：数据过期策略 **
数据过期策略就像一个小管家，它会按照一定的规则来判断哪些数据是可以扔掉的。比如说，它可能会规定那些超过一个月都没有被用过的数据就可以扔掉。就像我们家里的冰箱，放了很久都没吃的食物，小管家就会建议我们把它扔掉，这样冰箱里就有更多的空间放新的食物了。

** 核心概念三：历史数据 **
历史数据就是那些过去产生的数据，就像我们小时候的照片，虽然很有纪念意义，但是可能现在很少会去看了。在数据库里，历史数据可能是很久以前的交易记录、日志信息等等。这些数据可能现在对我们的用处不大，但是还占着数据库的空间。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

** 概念一和概念二的关系：**
Doris数据库和数据过期策略就像一个大房子和一个管家的关系。大房子里有很多东西（数据），管家（数据过期策略）会按照一定的规则来清理房子里那些不需要的东西，让房子更整洁。就像Doris数据库里有很多数据，数据过期策略会按照规则清理那些不再需要的历史数据，让数据库运行得更高效。

** 概念二和概念三的关系：**
数据过期策略和历史数据就像一个筛选器和一堆杂物的关系。筛选器（数据过期策略）会从一堆杂物（历史数据）中找出那些可以扔掉的东西，然后把它们清理掉。也就是说，数据过期策略会从历史数据中找出那些符合清理条件的数据，然后把它们从数据库中删除。

** 概念一和概念三的关系：**
Doris数据库和历史数据就像一个容器和里面的旧东西的关系。容器（Doris数据库）用来装各种东西（数据），但是随着时间的推移，里面会有一些旧东西（历史数据），这些旧东西可能会影响容器的使用效率。所以我们需要定期清理这些旧东西，让容器能更好地发挥作用。

核心概念原理和架构的文本示意图（专业定义）

Doris数据库的数据过期策略主要基于分区和TTL机制。分区将数据按照一定的规则划分成不同的部分，每个分区可以有自己的TTL设置。当数据的保存时间超过了TTL设定的时间，数据过期策略就会触发，将这些过期的数据从分区中清理出去。整个过程可以看作是一个监控和清理的循环，不断地检查分区中的数据是否过期，然后进行相应的处理。

Mermaid 流程图

核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

Doris的数据过期策略主要基于时间戳和TTL的比较。当创建表或者分区时，可以为其设置TTL值。Doris会定期检查分区中的数据，获取数据的时间戳信息，然后和当前时间进行比较。如果数据的时间戳加上TTL值小于当前时间，就认为该数据已经过期，需要进行清理。

具体操作步骤

以下是使用Python结合Doris的SQL语句来实现数据过期策略的示例代码：

importpymysql# 连接到Doris数据库conn=pymysql.connect(host='your_host',port=your_port,user='your_user',password='your_password',database='your_database')# 创建游标cursor=conn.cursor()# 定义TTL值（这里假设为30天）ttl_days=30# 检查并清理过期数据的函数defclean_expired_data():try:# 查询所有分区表cursor.execute("SHOW TABLES LIKE '%_partitioned'")tables=cursor.fetchall()fortableintables:table_name=table[0]# 查询分区信息cursor.execute(f"SHOW PARTITIONS FROM{table_name}")partitions=cursor.fetchall()forpartitioninpartitions:partition_name=partition[0]# 获取分区的创建时间cursor.execute(f"SHOW CREATE TABLE{table_name}PARTITION ({partition_name})")create_table_info=cursor.fetchone()[1]# 这里简单假设可以从创建语句中提取时间信息，实际可能需要更复杂的处理partition_create_time=extract_create_time(create_table_info)# 计算过期时间importdatetime expired_time=partition_create_time+datetime.timedelta(days=ttl_days)ifdatetime.datetime.now()>expired_time:# 清理过期分区cursor.execute(f"ALTER TABLE{table_name}DROP PARTITION{partition_name}")conn.commit()print(f"Partition{partition_name}in table{table_name}has been dropped.")exceptExceptionase:print(f"Error:{e}")finally:# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()# 模拟提取创建时间的函数，实际需要根据具体情况实现defextract_create_time(create_table_info):# 这里只是简单示例，实际需要解析创建语句获取准确时间importrematch=re.search(r'CREATE_TIME \'(.*?)\'',create_table_info)ifmatch:returndatetime.datetime.strptime(match.group(1),'%Y-%m-%d %H:%M:%S')returndatetime.datetime.now()# 调用清理函数clean_expired_data()

在这段代码中，我们首先连接到Doris数据库，然后定义了TTL值。接着通过查询所有分区表和分区信息，获取每个分区的创建时间，计算过期时间。如果当前时间超过了过期时间，就使用ALTER TABLE语句删除该分区，从而实现了数据的清理。

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型和公式

在Doris的数据过期策略中，核心的判断公式是：

是否过期={是,数据时间戳+TTL<当前时间否,数据时间戳+TTL≥当前时间 \text{是否过期} = \begin{cases} \text{是}, & \text{数据时间戳} + \text{TTL} < \text{当前时间} \\ \text{否}, & \text{数据时间戳} + \text{TTL} \geq \text{当前时间} \end{cases}是否过期={是,否,数据时间戳+TTL<当前时间数据时间戳+TTL≥当前时间

详细讲解

这个公式的意思是，对于数据库中的每一条数据，我们需要获取它的时间戳（也就是数据创建或者最后更新的时间），然后加上我们设置的TTL值。如果这个结果小于当前时间，就说明这条数据已经过期，需要被清理；如果大于等于当前时间，就说明数据还没有过期，暂时不需要清理。

举例说明

假设我们有一条数据的时间戳是2024年1月1日，我们设置的TTL值是30天。当前时间是2024年2月1日。那么数据时间戳加上TTL值就是2024年1月31日，小于当前时间2024年2月1日，根据公式，这条数据就已经过期，需要被清理。

项目实战：代码实际案例和详细解释说明

开发环境搭建

要进行Doris数据过期策略的实战，我们需要搭建以下开发环境：

安装Doris：可以从Doris的官方网站下载安装包，按照官方文档的步骤进行安装。安装完成后，启动Doris服务。
安装Python：Python是一种常用的编程语言，我们可以从Python的官方网站下载适合自己操作系统的安装包进行安装。安装完成后，确保Python的环境变量已经配置好。
安装pymysql库：pymysql是Python连接MySQL数据库的库，由于Doris支持MySQL协议，我们可以使用它来连接Doris。在命令行中使用以下命令安装：

pip install pymysql

源代码详细实现和代码解读

以下是完整的项目实战代码及详细解读：

importpymysqlimportdatetimeimportre# 连接到Doris数据库conn=pymysql.connect(host='your_host',port=your_port,user='your_user',password='your_password',database='your_database')# 创建游标cursor=conn.cursor()# 定义TTL值（这里假设为30天）ttl_days=30# 检查并清理过期数据的函数defclean_expired_data():try:# 查询所有分区表cursor.execute("SHOW TABLES LIKE '%_partitioned'")tables=cursor.fetchall()fortableintables:table_name=table[0]# 查询分区信息cursor.execute(f"SHOW PARTITIONS FROM{table_name}")partitions=cursor.fetchall()forpartitioninpartitions:partition_name=partition[0]# 获取分区的创建时间cursor.execute(f"SHOW CREATE TABLE{table_name}PARTITION ({partition_name})")create_table_info=cursor.fetchone()[1]# 提取分区创建时间partition_create_time=extract_create_time(create_table_info)# 计算过期时间expired_time=partition_create_time+datetime.timedelta(days=ttl_days)ifdatetime.datetime.now()>expired_time:# 清理过期分区cursor.execute(f"ALTER TABLE{table_name}DROP PARTITION{partition_name}")conn.commit()print(f"Partition{partition_name}in table{table_name}has been dropped.")exceptExceptionase:print(f"Error:{e}")finally:# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()# 提取创建时间的函数defextract_create_time(create_table_info):match=re.search(r'CREATE_TIME \'(.*?)\'',create_table_info)ifmatch:returndatetime.datetime.strptime(match.group(1),'%Y-%m-%d %H:%M:%S')returndatetime.datetime.now()# 调用清理函数clean_expired_data()

代码解读与分析

导入必要的库：pymysql用于连接Doris数据库，datetime用于处理日期和时间，re用于正则表达式匹配。
连接到Doris数据库：使用pymysql.connect函数连接到Doris数据库，需要提供主机名、端口、用户名、密码和数据库名。
定义TTL值：这里我们假设TTL值为30天。
clean_expired_data函数：
- 查询所有分区表，通过SHOW TABLES LIKE '%_partitioned'语句。
- 对于每个分区表，查询其分区信息，使用SHOW PARTITIONS FROM语句。
- 获取每个分区的创建时间，通过SHOW CREATE TABLE语句，并调用extract_create_time函数提取时间。
- 计算过期时间，如果当前时间超过过期时间，使用ALTER TABLE语句删除该分区。
extract_create_time函数：使用正则表达式从创建表的语句中提取分区的创建时间。
调用清理函数：最后调用clean_expired_data函数来执行数据清理操作。