Compaction 调整
Doris 通过类似 LSM-Tree 的结构写入数据，在后台通过 Compaction 机制不断将小文件合并成有序的大文件，同时也会处理数据的删除、更新等操作。适当的调整 Compaction 的策略，可以极大地提升导入效率和查询效率。 Doris 提供如下 2 种 compaction 方式进行调优：
Vertical compaction
自 Doris 1.2.2 版本起支持 Vertical compaction
Vertical compaction 是 Doris 1.2.2 版本中实现的新的 Compaction 算法，用于解决大宽表场景下的 Compaction 执行效率和资源开销问题。可以有效降低 Compaction 的内存开销，并提升 Compaction 的执行速度。
实际测试中，Vertical compaction 使用内存仅为原有 compaction 算法的 1/10，同时 compaction 速率提升 15%。
Vertical compaction 中将按行合并的方式改变为按列组合并，每次参与合并的粒度变成列组，降低单次 compaction 内部参与的数据量，减少 compaction 期间的内存使用。
开启和配置方法 (BE 配置)：
enable_vertical_compaction = true可以开启该功能vertical_compaction_num_columns_per_group = 5每个列组包含的列个数，经测试，默认 5 列一组 compaction 的效率及内存使用较友好vertical_compaction_max_segment_size用于配置 vertical compaction 之后落盘文件的大小，默认值 268435456(字节)
Segment compaction
Segment compaction 主要应对单批次大数据量的导入场景。和 Vertical compaction 的触发机制不同，Segment compaction 是在导入过程中，针对一批次数据内，多个 Segment 进行的合并操作。这种机制可以有效减少最终生成的 Segment 数量，避免 -238（OLAP_ERR_TOO_MANY_SEGMENTS）错误的出现。 Segment compaction 有以下特点：
可以减少导入产生的 segment 数量
合并过程与导入过程并行，不会额外增加导入时间
导入过程中的内存和计算资源的使用量会有增加，但因为平摊在整个导入过程中所以涨幅较低
经过 Segment compaction 后的数据在进行后续查询以及标准 compaction 时会有资源和性能上的优势
开启和配置方法 (BE 配置)：
enable_segcompaction = true可以使能该功能segcompaction_batch_size用于配置合并的间隔。默认 10 表示每生成 10 个 segment 文件将会进行一次 segment compaction。一般设置为 10 - 30，过大的值会增加 segment compaction 的内存用量。
如有以下场景或问题，建议开启此功能：
导入大量数据触发 OLAP_ERR_TOO_MANY_SEGMENTS (errcode -238) 错误导致导入失败。此时建议打开 segment compaction 的功能，在导入过程中对 segment 进行合并控制最终的数量。
导入过程中产生大量的小文件：虽然导入数据量不大，但因为低基数数据，或因为内存紧张触发 memtable 提前下刷，产生大量小 segment 文件也可能会触发 OLAP_ERR_TOO_MANY_SEGMENTS 导致导入失败。此时建议打开该功能。
导入大量数据后立即进行查询：刚导入完成、标准 compaction 还没有完成工作时，此时 segment 文件过多会影响后续查询效率。如果用户有导入后立即查询的需求，建议打开该功能。
导入后标准 compaction 压力大：segment compaction 本质上是把标准 compaction 的一部分压力放在了导入过程中进行处理，此时建议打开该功能。
不建议使用的情况：
- 导入操作本身已经耗尽了内存资源时，不建议使用 segment compaction 以免进一步增加内存压力使导入失败。
关于 segment compaction 的实现和测试结果可以查阅此链接。
