背景
Doris 基于列存格式引擎构建，在高并发服务场景中，用户总是希望从系统中获取整行数据。但是，当表宽时，列存格式将大大放大随机读取 IO。Doris 查询引擎和计划对于某些简单的查询（如点查询）来说太重了。需要一个在 FE 的查询规划中规划短路径来处理这样的查询。FE 是 SQL 查询的访问层服务，使用 Java 编写，分析和解析 SQL 也会导致高并发查询的高 CPU 开销。为了解决上述问题，我们在 Doris 中引入了行存、短查询路径、PreparedStatement 来解决上诉问题，下面是开启这些优化的指南。
行存
用户可以在 Olap 表中开启行存模式，但是需要额外的空间来存储行存。目前的行存实现是将行存编码后存在单独的一列中，这样做是用于简化行存的实现。行存模式仅支持在建表的时候开启，需要在建表语句的 property 中指定如下属性：
"store_row_column" = "true"
在 Unique 模型下的点查优化
上述的行存用于在 Unique 模型下开启 Merge-On-Write 策略是减少点查时的 IO 开销。当enable_unique_key_merge_on_write与store_row_column在创建 Unique 表开启时，对于主键的点查会走短路径来对 SQL 执行进行优化，仅需要执行一次 RPC 即可执行完成查询。下面是点查结合行存在 在 Unique 模型下开启 Merge-On-Write 策略的一个例子：
CREATE TABLE `tbl_point_query` (
`key` int(11) NULL,
`v1` decimal(27, 9) NULL,
`v2` varchar(30) NULL,
`v3` varchar(30) NULL,
`v4` date NULL,
`v5` datetime NULL,
`v6` float NULL,
`v7` datev2 NULL
) ENGINE=OLAP
UNIQUE KEY(`key`)
COMMENT 'OLAP'
DISTRIBUTED BY HASH(`key`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
"enable_unique_key_merge_on_write" = "true",
"light_schema_change" = "true",
"store_row_column" = "true"
);
注意：
enable_unique_key_merge_on_write应该被开启，存储引擎需要根据主键来快速点查
当条件只包含主键时，如select * from tbl_point_query where key = 123，类似的查询会走短路径来优化查询
light_schema_change应该被开启，因为主键点查的优化依赖了轻量级 Schema Change 中的column unique id来定位列
只支持单表 key 列等值查询不支持 join、嵌套子查询， where 条件里需要有且仅有 key 列的等值，可以认为是一种 key value 查询
开启行存会导致空间膨胀，占用更多的磁盘空间，如果只需要查询部分列，在Doris 2.1后建议使用"row_store_columns"="key,v1,v2" 类似的方式指定部份列作为行存，查询的时候只查询这部份列，例如
SELECT key, v1, v2 FROM tbl_point_query WHERE key = 1
使用 PreparedStatement
为了减少 SQL 解析和表达式计算的开销，我们在 FE 端提供了与 MySQL 协议完全兼容的PreparedStatement特性（目前只支持主键点查）。当PreparedStatement在 FE 开启，SQL 和其表达式将被提前计算并缓存到 Session 级别的内存缓存中，后续的查询直接使用缓存对象即可。当 CPU 成为主键点查的瓶颈，在开启 PreparedStatement 后，将会有 4 倍 + 的性能提升。下面是在 JDBC 中使用 PreparedStatement 的例子
设置 JDBC url 并在 Server 端开启 prepared statement
url = jdbc:mysql://127.0.0.1:9030/ycsb?useServerPrepStmts=true
使用 PreparedStatement
// use `?` for placement holders, readStatement should be reused
PreparedStatement readStatement = conn.prepareStatement("select * from tbl_point_query where key = ?");
...
readStatement.setInt(1,1234);
ResultSet resultSet = readStatement.executeQuery();
...
readStatement.setInt(1,1235);
resultSet = readStatement.executeQuery();
...
开启行缓存
Doris 中有针对 Page 级别的 Cache，每个 Page 中存的是某一列的数据，所以 Page cache 是针对列的缓存，对于前面提到的行存，一行里包括了多列数据，缓存可能被大查询给刷掉，为了增加行缓存命中率，单独引入了行存缓存，行缓存复用了 Doris 中的 LRU Cache 机制来保障内存的使用，通过指定下面的的 BE 配置来开启
disable_storage_row_cache是否开启行缓存，默认不开启 row_cache_mem_limit指定 Row cache 占用内存的百分比，默认 20% 内存
性能优化
通常，通过增加 Observer 数量来提升处理 query 能力是有效的
query 负载均衡：点查中如果发现接受点查请求的 fe cpu 使用过高，或请求响应变慢，可使用 jdbc load balance 进行负载均衡，将请求分散到多个节点，分担压力（同时也可以使用其他方式进行 query 负载均衡配置，如 Nginx，proxySQL)
通过将点查请求定向发送至 Observer 角色来分担高并发点查的请求压力，减少向 fe master 发送点查请求，通常可以解决 Fe Master 节点查询耗时上下浮动问题，以获得更好性能与稳定性.
Q&A
如何确定配置无误使用了并发点查的短路径优化
A：explain sql，当执行计划中出现 SHORT-CIRCUIT，证明使用了短路径优化
mysql> explain select * from tbl_point_query where `key` = -2147481418 ;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
| Explain String(Old Planner) |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS: |
| `test`.`tbl_point_query`.`key` |
| `test`.`tbl_point_query`.`v1` |
| `test`.`tbl_point_query`.`v2` |
| `test`.`tbl_point_query`.`v3` |
| `test`.`tbl_point_query`.`v4` |
| `test`.`tbl_point_query`.`v5` |
| `test`.`tbl_point_query`.`v6` |
| `test`.`tbl_point_query`.`v7` |
| PARTITION: UNPARTITIONED |
| |
| HAS_COLO_PLAN_NODE: false |
| |
| VRESULT SINK |
| MYSQL_PROTOCAL |
| |
| 0:VOlapScanNode |
| TABLE: test.tbl_point_query(tbl_point_query), PREAGGREGATION: ON |
| PREDICATES: `key` = -2147481418 AND `test`.`tbl_point_query`.`__DORIS_DELETE_SIGN__` = 0 |
| partitions=1/1 (tbl_point_query), tablets=1/1, tabletList=360065 |
| cardinality=9452868, avgRowSize=833.31323, numNodes=1 |
| pushAggOp=NONE |
| SHORT-CIRCUIT |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
如何确定 prepared statement 生效
A：当发送请求到 Doris 之后，在 fe.audit.log 中找到相应的 query 请求，发现 Stmt=EXECUTE() ，说明 prepared statement 生效
非主键查询能否使用到高并发点查的特殊优化
A：不能，高并发点查只针对于 key 列的等值查询，且查询中不能包含 join，嵌套子查询
useServerPrepStmts 在普通查询中是否有用
A：Prepared Statement 目前只在主键点查的情况下生效
优化器选择需要进行全局设置吗
A：在使用 prepared statement 进行查询时，Doris 会选择性能最好的查询方式，不需要手动设置优化器
