在数据库管理领域,Doris与MySQL作为两种广泛使用的关系型数据库系统,因其各自的优势在不同的应用场景中得到广泛应用。本文将详细介绍如何在Doris与MySQL中创建表记录及执行存储过程,通过具体步骤、代码示例和对比分析,帮助您深入理解并掌握这两种数据库系统的操作方法。
目录
- 简介
- 准备工作
- 在MySQL中创建数据库与表
- 在Doris中创建数据库与表
- 在MySQL中创建与执行存储过程
- 在Doris中创建与执行存储过程
- Doris与MySQL的对比分析
- 常见问题与解决方案
- 工作流程图 ?️
- 对比图表 ?
-
总结
简介
MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一,因其高性能、易用性和广泛的社区支持而被广泛应用于各类应用中。Doris,全称Apache Doris,是一款现代化的分布式MPP(Massively Parallel Processing)数据库,专为大数据分析和实时查询设计,具备高并发和高扩展性的特点。
主要特点对比:特性 MySQL Doris 架构 单机或主从架构 分布式MPP架构 性能 适合事务处理和中小规模数据 优秀的大规模数据分析和实时查询能力 扩展性 横向扩展受限 高度可扩展,支持水平扩展 存储引擎 多种存储引擎(InnoDB等) 列式存储,优化分析型查询 使用场景 Web应用、事务性应用 大数据分析、实时数据查询、报表生成 社区与支持 广泛的社区支持和丰富的文档 快速发展的社区,官方文档和社区支持逐步完善
准备工作
在开始之前,请确保已完成以下准备工作:
-
安装MySQL:
- 下载并安装最新版本的MySQL。
- 配置MySQL服务器,确保其正常运行。
- 获取数据库的访问权限(用户名和密码)。
-
安装Doris:
- 下载并安装Apache Doris(可参考官方文档)。
- 配置Doris集群,确保其正常运行。
- 获取Doris的访问权限(用户名和密码)。
-
安装数据库客户端工具:
- 推荐使用MySQL Workbench或DBeaver等工具,以便于管理和操作数据库。
-
安装Python环境(可选):
-
如果需要通过Python脚本操作数据库,确保已安装Python 3.x及相关数据库连接库。
在MySQL中创建数据库与表
在MySQL中创建数据库和表是进行数据存储和管理的基础步骤。以下将详细介绍如何在MySQL中完成这些操作。
1. 登录MySQL
首先,使用命令行工具登录到MySQL服务器:
mysql -u root -p
解释:
-
-u root
指定使用root用户登录。 -
-p
表示需要输入密码。2. 创建数据库
登录成功后,创建一个新的数据库:
CREATE DATABASE test_db;
解释:
-
CREATE DATABASE
是用于创建新数据库的SQL命令。 -
test_db
是数据库的名称,可以根据实际需求更改。3. 使用数据库
切换到刚创建的数据库:
USE test_db;
解释:
-
USE
命令用于选择当前操作的数据库。4. 创建表
在数据库中创建一个名为
users
的表,包含id
、name
和email
三个字段:CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL );
解释:
-
CREATE TABLE users
创建一个名为users
的表。 -
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY
定义id
为整型、自增且为主键。 -
name VARCHAR(255) NOT NULL
定义name
为长度不超过255的字符串,不能为空。 -
email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL
定义email
为唯一且不能为空的字符串。5. 插入数据
向
users
表中插入一条记录:INSERT INTO users (name, email) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com');
解释:
-
INSERT INTO users (name, email)
指定要插入数据的表和列。 -
VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com')
指定插入的具体值。6. 查询数据
查询
users
表中的所有记录:SELECT * FROM users;
解释:
-
SELECT *
表示选择所有列。 -
FROM users
指定数据来源的表。在Doris中创建数据库与表
Apache Doris是一款高性能的分布式数据库,适用于大规模数据分析。以下是在Doris中创建数据库和表的详细步骤。
1. 登录Doris
使用命令行工具或数据库客户端工具连接到Doris集群。
mysql -h your_doris_host -P 9030 -u root
解释:
-
-h your_doris_host
指定Doris的主机地址。 -
-P 9030
指定Doris的端口号,默认为9030。 -
-u root
使用root用户登录。2. 创建数据库
在Doris中创建一个新的数据库:
CREATE DATABASE test_db;
解释:
- 与MySQL类似,
CREATE DATABASE
用于创建新数据库。
3. 使用数据库
切换到刚创建的数据库:
USE test_db;
4. 创建表
在
test_db
数据库中创建一个名为users
的表:CREATE TABLE users ( id INT, name VARCHAR(255), email VARCHAR(255) ) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(id) COMMENT '用户表' DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "replication_num" = "3" );
解释:
-
CREATE TABLE users
创建一个名为users
的表。 -
id INT, name VARCHAR(255), email VARCHAR(255)
定义表的列。 -
ENGINE=OLAP
指定存储引擎为OLAP,适用于分析型查询。 -
DUPLICATE KEY(id)
指定id
为重复键,用于数据分布。 -
COMMENT '用户表'
添加表注释。 -
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10
指定数据分布方式,通过id
的哈希值分成10个桶。 -
PROPERTIES ("replication_num" = "3")
设置副本数量为3,保证数据高可用。5. 插入数据
向
users
表中插入一条记录:INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, '李四', 'lisi@example.com');
解释:
-
INSERT INTO users (id, name, email)
指定要插入数据的表和列。 -
VALUES (1, '李四', 'lisi@example.com')
指定插入的具体值。6. 查询数据
查询
users
表中的所有记录:SELECT * FROM users;
在MySQL中创建与执行存储过程
存储过程是预编译的一组SQL语句,存储在数据库中,可以重复执行,简化复杂操作。以下是在MySQL中创建和执行存储过程的详细步骤。
1. 创建存储过程
创建一个名为
add_user
的存储过程,用于向users
表插入新记录:DELIMITER // CREATE PROCEDURE add_user(IN user_name VARCHAR(255), IN user_email VARCHAR(255)) BEGIN INSERT INTO users (name, email) VALUES (user_name, user_email); END // DELIMITER ;
解释:
-
DELIMITER //
改变命令分隔符,避免与存储过程内部的;
冲突。 -
CREATE PROCEDURE add_user
定义存储过程名称为add_user
。 -
(IN user_name VARCHAR(255), IN user_email VARCHAR(255))
定义两个输入参数。 -
BEGIN ... END
包含存储过程的SQL语句。 -
INSERT INTO users (name, email) VALUES (user_name, user_email);
插入新记录。 -
DELIMITER ;
恢复默认命令分隔符。2. 执行存储过程
调用
add_user
存储过程,插入新用户:CALL add_user('王五', 'wangwu@example.com');
解释:
-
CALL add_user('王五', 'wangwu@example.com');
执行存储过程,并传入具体参数。3. 查询结果
再次查询
users
表,查看插入的记录:SELECT * FROM users;
在Doris中创建与执行存储过程
Apache Doris目前尚不支持与MySQL完全相同的存储过程功能,但可以通过SQL脚本或外部程序实现类似的功能。以下是如何在Doris中模拟存储过程的步骤。
1. 创建存储过程功能的SQL脚本
由于Doris不支持存储过程,可以编写一个SQL脚本来实现相同的功能。例如,创建一个用于插入用户的SQL脚本
add_user.sql
:INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (2, '赵六', 'zhaoliu@example.com');
2. 执行SQL脚本
通过命令行工具或数据库客户端执行该脚本:
mysql -h your_doris_host -P 9030 -u root -p < add_user.sql
解释:
-
-h your_doris_host
指定Doris的主机地址。 -
-P 9030
指定端口号。 -
-u root
使用root用户登录。 -
-p
提示输入密码。 -
< add_user.sql
将SQL脚本传递给Doris执行。3. 使用外部程序实现存储过程功能
可以使用Python等编程语言编写脚本,实现更复杂的存储过程功能。例如,使用Python脚本插入用户:
import mysql.connector from mysql.connector import Error def add_user(id, name, email): try: connection = mysql.connector.connect( host='your_doris_host', port=9030, user='root', password='your_password', database='test_db' ) if connection.is_connected(): cursor = connection.cursor() insert_query = "INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (%s, %s, %s)" cursor.execute(insert_query, (id, name, email)) connection.commit() print("用户插入成功") except Error as e: print(f"错误: {e}") finally: if connection.is_connected(): cursor.close() connection.close() # 调用函数 add_user(3, '孙七', 'sunqi@example.com')
解释:
-
导入库:引入
mysql.connector
用于连接Doris。 -
定义函数:
add_user
函数接收用户信息并插入到users
表中。 - 建立连接:使用Doris的连接参数建立数据库连接。
- 执行插入操作:通过参数化查询插入数据,防止SQL注入。
- 异常处理:捕捉并打印任何错误。
-
关闭连接:确保数据库连接在操作完成后关闭。
Doris与MySQL的对比分析
在创建表记录与执行存储过程方面,Doris与MySQL各有优势和限制。以下是两者的详细对比分析: 特性 MySQL Doris 存储过程支持 原生支持,功能强大 不支持原生存储过程,通过脚本或外部程序实现 创建表的灵活性 支持多种存储引擎,适用于事务处理和分析型应用 列式存储优化分析型查询,但事务支持有限 性能 高效的事务处理和中小规模数据查询 优秀的大规模数据分析和实时查询能力 扩展性 横向扩展受限,适合中小型应用 高度可扩展,支持大规模分布式集群 数据一致性 强一致性,适合需要严格数据一致性的应用 最终一致性,适合大数据分析场景 操作简便性 丰富的工具和文档支持,易于上手 相对复杂,需要一定的分布式系统知识 社区与支持 广泛的社区支持和丰富的文档 快速发展的社区,官方文档不断完善 性能对比
在大数据分析和实时查询方面,Doris表现优异,能够高效处理PB级别的数据,并支持高并发查询。而MySQL在事务处理和中小规模数据查询中表现更为出色,适合Web应用和传统的事务性业务。
功能对比
MySQL支持丰富的存储过程、触发器和视图,适合复杂的业务逻辑处理。而Doris目前不支持存储过程,需通过外部脚本或程序实现类似功能,更适合纯粹的数据分析任务。
扩展性对比
Doris的分布式架构使其具有极高的扩展性,能够通过增加节点轻松扩展存储和计算能力。相比之下,MySQL的横向扩展能力较弱,更多依赖于主从复制和分片技术,扩展过程相对复杂。
常见问题与解决方案
1. Doris不支持存储过程
问题:在Doris中无法创建和使用存储过程,影响复杂业务逻辑的实现。
解决方案: - 使用外部脚本或程序:通过Python、Java等编程语言编写脚本,实现存储过程的功能。
-
利用SQL脚本:编写SQL脚本文件,批量执行复杂操作。
2. 数据一致性问题
问题:Doris采用最终一致性,可能导致数据在短时间内不一致。
解决方案: - 合理设计数据更新策略:确保关键业务逻辑在一致性达成前不影响应用。
-
监控数据同步状态:使用监控工具跟踪数据同步进度,及时发现并处理不一致问题。
3. 表创建失败
问题:在Doris中创建表时,出现语法错误或配置问题导致表创建失败。
解决方案: - 检查SQL语法:确保SQL语句符合Doris的语法规范。
- 验证配置参数:确保分布式配置参数(如桶数量、副本数)合理设置。
-
参考官方文档:查阅Doris的官方文档,获取正确的表创建语法和示例。
4. 性能瓶颈
问题:在MySQL或Doris中执行复杂查询时,出现性能瓶颈。
解决方案: - 优化查询语句:使用索引、避免全表扫描、合理使用JOIN等技巧优化SQL语句。
- 调整数据库配置:根据实际需求调整缓存大小、连接池等数据库配置参数。
-
扩展硬件资源:为数据库服务器增加CPU、内存和存储资源,提高处理能力。
工作流程图 ?️
以下是Doris与MySQL中创建表记录与执行存储过程的基本工作流程:
graph LR A[准备工作] --> B[连接数据库] B --> C{选择数据库系统} C -->|MySQL| D[创建数据库与表] C -->|Doris| E[创建数据库与表] D --> F[创建存储过程] E --> G[编写SQL脚本或外部程序] F --> H[执行存储过程] G --> H H --> I[查询与验证数据] I --> J[完成]
说明:
- 准备工作:安装和配置MySQL与Doris。
- 连接数据库:使用客户端工具或命令行连接到数据库系统。
- 选择数据库系统:根据需求选择MySQL或Doris。
- 创建数据库与表:根据业务需求创建相应的数据库和表结构。
- 创建存储过程:在MySQL中创建存储过程;在Doris中编写SQL脚本或外部程序实现类似功能。
- 执行存储过程:调用存储过程或执行脚本。
- 查询与验证数据:确认数据插入或更新是否成功。
-
完成:整个操作流程结束。
对比图表 ?
以下表格对比了Doris与MySQL在创建表记录和执行存储过程方面的主要特性: 特性 MySQL Doris 存储过程支持 支持,可创建和调用复杂存储过程 不支持,需通过脚本或外部程序实现 创建表的灵活性 支持多种存储引擎,适合事务处理和多种应用场景 列式存储,优化分析型查询,适合大数据分析 数据插入方式 支持多种数据插入方法,如单条插入、批量插入 支持高效的批量数据插入,适合大规模数据处理 扩展性 横向扩展受限,适合中小型应用 高度可扩展,适合大规模分布式集群,支持高并发查询 事务支持 完整的事务支持,保证数据一致性 有限的事务支持,主要针对分析型查询优化 性能优化 适合事务性操作,索引优化性能高 适合大数据量的分析查询,列式存储提升查询效率 易用性 丰富的工具和文档支持,易于上手 需要一定的分布式系统知识,配置和管理相对复杂 社区与支持 广泛的社区支持和丰富的文档 快速发展的社区,官方文档逐步完善
总结
在Doris与MySQL中创建表记录与执行存储过程,各有其独特优势和适用场景。MySQL凭借其强大的事务支持和广泛的社区资源,适合用于Web应用和传统事务性业务。而Doris则凭借其高性能的大数据分析能力和高度可扩展性,成为实时数据分析和大规模查询的理想选择。
通过本文的详细讲解,您已经掌握了如何在这两种数据库系统中创建数据库与表,编写和执行存储过程或其替代方案,并了解了两者在实际应用中的对比优势。无论您是在选择合适的数据库系统,还是在进行日常的数据库管理与操作,Doris与MySQL都能为您的数据管理需求提供有力支持。希望本文能为您的项目开发和数据管理工作带来实用的指导和帮助。??
-