Apache Paimon主键表的一些最佳实践

今天我们说说Paimon主键表的一些使用上的注意事项。

一、主键表

主键表是Paimon的一种表类型。用户可以插入、更新或删除表中的记录。

说的直白点就是，允许你设置唯一主键，然后覆盖更新。

Bucket选择

无论分区表还是未分区表，Bucket都是最小的读写单元。每个Bucket包含一个LSM树及其变更日志文件。

用户可以通过提供bucket-key选项来指定分桶列。如果未指定bucket-key，那么就根据整条记录的hash值进行数据分布(最新版本中，创建Append Queue表时必须指定bucket-key)，如果指定了主键，那么会根据主键进行hash。

Bucket数量会限制处理的最大并行度。但是这个值不是越大越好，一般每个Bucket中的数据量官方推荐的值是200MB-1GB，事实上2G左右也可以，但是总之Bucket中的数量不能过多。

同时Paimon是支持扩容Bucket的，并且提供了Rescale Bucket的功能对历史数据重新分布。

跨分区更新问题

Paimon主键表本身是允许设置分区的。例如你的某一张表设置了天分区，如果你的Primary Key不包含分区键，这时候就会出现跨分区更新的问题。根据你的合并引擎不同，表现不同：

• Deduplicate：删除旧分区中的数据，并将新数据插入到新分区中；

• PartialUpdate & Aggregation：将新数据插入旧分区；

• FirstRow：如果有旧值，则忽略新数据

数据量较大时，性能下降明显。

所以，强烈建议，如果你要用主键表，那么最好是不带分区，并且配合行级别过期能力进行数据失效。

核心配置就两个：

'record-level.expire-time': 要保留的时间，秒值
'record-level.time-field': 过期字段，INT类型

文件合并

压缩是一个资源密集型过程，会消耗一定的CPU时间和磁盘IO，因此过于频繁的压缩可能会导致写入速度变慢。

Paimon框架本身提供了通用的压缩策略。大多数场景，你不需要做任何事情。但是如果你的任务因为compaction导致lag，那么有两种方案可以考虑：

1. 同步变异步

直接把这两个参数打开，数据写入不会受到文件合并的影响。

num-sorted-run.stop-trigger = 2147483647
sort-spill-threshold = 10

1. 启动专属压缩任务

Paimon给我们提供了Dedicated Compaction压缩策略，这个策略类似Hudi中的Off-line Compaction。

什么意思呢？你可以单独启动一个任务专门进行文件的合并。

例如：

<FLINK_HOME>/bin/flink run \/path/to/paimon-flink-action-0.8.2.jar \compact \--warehouse s3:///path/to/warehouse \--database test_db \--table test_table \--partition dt=20221126,hh=08 \--partition dt=20221127,hh=09 \--table_conf sink.parallelism=10 \--catalog_conf s3.endpoint=https://****.com \--catalog_conf s3.access-key=***** \--catalog_conf s3.secret-key=*****

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