Doris Schema 变更技术解析：原理、实践与问题排查

数据极客圈

发布于 2025-12-29 11:32:02

120

改表结构时的焦虑谁懂？——怕锁表影响线上查询、担心数据不一致、不知道哪种变更方式更稳妥、遇到报错无从下手…

作为Doris数据开发/运维的高频操作，Schema变更的核心是“懂原理、会用法、能排错”。本文带你拆解底层核心原理，然后给出可直接复制的实操用法，最后解决最常见的坑，让你改表结构时胸有成竹。

一、底层原理：Doris Schema变更是“怎么做到不锁表的？”

Doris Schema 变更的核心设计目标是保障 “业务连续性” 与 “数据一致性”，其实现依赖 Frontend（FE）与 Backend（BE）的协同架构，以及两种差异化的变更模式。

1. 分布式协同架构

Frontend（FE）核心职责：作为集群控制节点，FE负责解析ALTER TABLE类请求、生成变更执行计划、维护元数据一致性。元数据变更同步至所有FE节点，确保集群全局视图统一。
Backend（BE）执行逻辑：作为数据存储与计算节点，BE负责执行具体的变更操作——轻量级变更仅同步元数据映射关系，重量级变更则异步完成历史数据迁移与格式转换，全程不阻塞查询与数据导入流程。

2. 核心原理：两种变更模式，适配不同场景

（1）轻量级变更

技术特征：仅修改FE端元数据，不涉及物理数据文件重写，变更操作在元数据层面原子性完成。
实现逻辑：FE更新表结构元数据后，同步至所有BE节点；BE在查询时通过元数据映射适配新结构，已删除列直接忽略，新增列按默认值填充（支持NULL或指定默认值）；数据写入时按最新Schema持久化，确保新数据结构一致性。
适用场景：新增非主键列、删除非主键列、修改VARCHAR类型长度（UNIQUE和DUPLICATE KEY表的Key列除外）、重命名列。

（2）重量级变更

技术特征：涉及数据文件重写与结构转换，采用“双写+异步迁移”机制保障数据完整性，全程无锁化执行。
实现流程：
1. 分水岭事务ID生成：FE记录当前最新事务ID，等待该ID之前的所有导入任务完成，后续新写入数据将同时写入新旧表（双写机制），避免数据丢失；
2. 历史数据异步迁移：BE按Tablet为单位，读取旧表数据并按新Schema转换格式（如列类型转换、主键重排），写入新表；
3. 原子性切换：历史数据迁移完成后，FE将查询流量切换至新表，异步清理旧表元数据与数据文件。
适用场景：修改列数据类型、增删主键列、调整列顺序、key列变更。

二、实操用法：Schema变更场景+SQL示例

基于Doris官方文档，整理了最常用的变更场景，每个场景配具体SQL，标注适用变更模式，直接复制就能用：

1. 轻量级变更（优先用，最快最安全）

（1）新增非主键列

ALTER TABLE [database.]table_name
ADD COLUMN column_name data_type [DEFAULT default_value] [COMMENT comment] [AFTER target_column];

（2）删除非主键列

ALTER TABLE [database.]table_name DROP COLUMN column_name;

2. 重量级变更（按场景分类，低峰期执行）

（1）修改列类型（需兼容）

ALTER TABLE [database.]table_name
MODIFY COLUMN column_name new_data_type [KEY] [agg_type] [DEFAULT default_value] [COMMENT comment];

✅ 推荐：仅支持“向上兼容”的类型修改（如INT→BIGINT、VARCHAR→STRING）。

（2）增删主键列（主键表/聚合表适用）

ALTER TABLE [database.]table_name ORDER BY (column1, column2, ...);

要求：需列出所有列，Value 列必须位于 Key 列之后。

3. 变更进度查询

-- 查看列变更进度
SHOW ALTER TABLE COLUMN [[FROM database.]table_name];

-- 取消未完成的变更作业(不为 FINISHED 或 CANCELLED 的情况)
CANCEL ALTER TABLE COLUMN FROM [database.]table_name;

三、常见问题解决：实战中最容易踩的坑

基于实战经验，整理了Schema变更的常见问题，对应“现象+原因+解决方案”，直接对照排查：

详细内容可参考： Doris Schema Change 常见问题分析

1. BE内存不足导致变更失败

现象：报错提示“MEM_LIMIT_EXCEEDED”，变更作业终止。
原因：BE节点单线程Schema变更内存限制（默认2GB）不足，或Tablet数据量过大。
解决方案：
1. 调整be.conf中memory_limitation_per_thread_for_schema_change_bytes参数，设置为大于最大Tablet Rowset的大小；
2. 执行curl http://{be_host}:8040/api/compaction/show?tablet_id={tablet_id}查看目标Tablet数据分布；
3. 2.0+版本可通过grep "start alter tablet" be.INFO | grep mem_limit查看自适应内存分配情况，仍不足则调小alter_tablet_worker_count（默认3）避免资源竞争。

2. 变更作业长时间处于WAITING_TXN状态

现象：作业状态持续为WAITING_TXN，无进度推进。
原因：存在未完成的导入事务（如Stream Load 2PC未提交），变更需等待所有前置事务完成。
解决方案：
1. 在be.INFO日志中查找冲突事务ID（txn_id）；
2. 执行curl -X PUT --location-trusted -u {user}:{passwd} -H "txn_id:{txn_id}" -H "txn_operation:abort" http://{fe_host}:{fe_port}/api/{db}/{table}/_stream_load_2pc中止未完成事务。

3. 变更历史记录占用内存过高

现象：FE内存持续上涨，排查发现Schema变更历史任务占用大量资源。
原因：默认历史任务保留7天（history_job_keep_max_second=604800），高频变更场景下积累过多记录。
解决方案：
1. 临时调整参数：ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("history_job_keep_max_second" = "86400")（保留1天）；
2. 执行完批量变更后恢复默认值，避免影响问题追溯。