内容：数据模型

基本概念

在 Doris 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。一张表包括行（Row）和列（Column）。

Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。

Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。

数据模型

Doris 的数据模型主要分为3类:

Aggregate
Unique
Duplicate

Aggregate

有如下建表语句

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
    `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
    `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
    `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费",
    `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间",
    `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`, `sex`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

表中的列按照是否设置了 AggregationType，分为 Key (维度列) 和 Value（指标列）。没有设置 AggregationType 的，如 user_id、date、age … 等称为

Key，而设置了 AggregationType 的称为 Value。

导入数据时，对于 Key 列相同的行会聚合成一行，而 Value 列会按照设置的 AggregationType 进行聚合。

AggregationType 目前有以下四种聚合方式：

SUM：求和，多行的 Value 进行累加。
REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。
MAX：保留最大值。
MIN：保留最小值。

注：在同一个导入批次中的数据，对于 REPLACE 这种聚合方式，替换顺序不做保证。如在这个例子中，最终保存下来的，也有可能是 2017-10-01 06:00:00。而对于不同导入批次中的数据，可以保证，后一批次的数据会替换前一批次。

经过聚合，Doris 中最终只会存储聚合后的数据。换句话说，即明细数据会丢失，用户不能够再查询到聚合前的明细数据了。

数据的聚合，在 Doris 中有如下三个阶段发生：

每一批次数据导入的 ETL 阶段。该阶段会在每一批次导入的数据内部进行聚合。
底层 BE 进行数据 Compaction 的阶段。该阶段，BE 会对已导入的不同批次的数据进行进一步的聚合。
数据查询阶段。在数据查询时，对于查询涉及到的数据，会进行对应的聚合

1
2

数据在不同时间，可能聚合的程度不一致。比如一批数据刚导入时，可能还未与之前已存在的数据进行聚合。但是对于用户而言，用户只能查询到聚合后的数据。即不同的聚合程
度对于用户查询而言是透明的。用户需始终认为数据以最终的完成的聚合程度存在，而不应假设某些聚合还未发生。

Unique

适用于获取 Primary Key 唯一性约束。

在1.2版本之前，Unique本质是Aggregate模型的特例。使用读时合并方式实现。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称",
    `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
    `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
    `phone` LARGEINT COMMENT "用户电话",
    `address` VARCHAR(500) COMMENT "用户地址",
    `register_time` DATETIME COMMENT "用户注册时间"
)
UNIQUE KEY(`user_id`, `username`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

等同于

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称",
    `city` VARCHAR(20) REPLACE COMMENT "用户所在城市",
    `age` SMALLINT REPLACE COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT REPLACE COMMENT "用户性别",
    `phone` LARGEINT REPLACE COMMENT "用户电话",
    `address` VARCHAR(500) REPLACE COMMENT "用户地址",
    `register_time` DATETIME REPLACE COMMENT "用户注册时间"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `username`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

在1.2版本之后，使用写时合并模式实现。通过在写入时做一些额外的工作，实现了最优的查询性能。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称",
    `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
    `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
    `phone` LARGEINT COMMENT "用户电话",
    `address` VARCHAR(500) COMMENT "用户地址",
    `register_time` DATETIME COMMENT "用户注册时间"
)
UNIQUE KEY(`user_id`, `username`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
"enable_unique_key_merge_on_write" = "true"
);

在开启了写时合并选项的Unique表上，数据在导入阶段就会去将被覆盖和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询的时候，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤掉，读取出来的数据就都是最新的数据，消除掉了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。

Duplicate

在某些场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求，需要数据完全按照导入文件中的数据进行存储。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl
(
    `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "日志时间",
    `type` INT NOT NULL COMMENT "日志类型",
    `error_code` INT COMMENT "错误码",
    `error_msg` VARCHAR(1024) COMMENT "错误详细信息",
    `op_id` BIGINT COMMENT "负责人id",
    `op_time` DATETIME COMMENT "处理时间"
)
DUPLICATE KEY(`timestamp`, `type`, `error_code`)
DISTRIBUTED BY HASH(`type`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

这种数据模型区别于 Aggregate 和 Unique 模型。数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。即使两行数据完全相同，也都会保留。

建表语句中指定的 DUPLICATE KEY，只是用来指明底层数据按照那些列进行排序。更贴切的名称应该为 “Sorted Column”，这里取名 “DUPLICATE KEY” 只是用以明确表示所用的数据模型。

局限性

Aggregate

示例

初始建表语句

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

在灌入如下数据后

batch 1

user_id	date	cost
10001	2017-11-20	50
10002	2017-11-21	39

batch 2

user_id	date	cost
10001	2017-11-20	1
10001	2017-11-21	5
10003	2017-11-22	22

聚合后结果为

user_id	date	cost
10001	2017-11-20	51
10001	2017-11-21	5
10002	2017-11-21	39
10003	2017-11-22	22

对cost取MIN

此时，对cost取MIN，返回的应该是聚合后的5，而不是期望的1

count

此时，取count(*)，返回的应该是聚合后的4，而不是期望的5

因此最终建议如果有count需求，在建表时，添加一个无意义的count字段

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl
(
    `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
    `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",
    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费"，
    `count` BIGINT REPLACE DEFAULT "0" COMMENT "计数"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

这时，要获取数量，使用select sum(count) from table即可。

由上可见，使用Aggregate模型时，为了保证语义的一致，讨论的都是聚合后的结果，不一定是期望的结果。

Unique

Unique的写时合并实现不存在以上局限

Duplicate

Duplicate不存在以上局限

key列

Duplicate、Aggregate、Unique 模型，都会在建表指定 key 列，然而实际上是有所区别的

Duplicate 模型，表的key列，可以认为只是 “排序列”，并非起到唯一标识的作用
Aggregate、Unique 模型这种聚合类型的表，key 列是兼顾 “排序列” 和 “唯一标识列”，是真正意义上的“ key 列”

选择建议

Aggregate 模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对 count(*) 查询很不友好。同时因为固定了 Value 列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。
Unique 模型针对需要唯一主键约束的场景，可以保证主键唯一性约束。但是无法利用 ROLLUP 等预聚合带来的查询优势。
- 对于聚合查询有较高性能需求的用户，推荐使用自1.2版本加入的写时合并实现。
- Unique 模型仅支持整行更新，如果用户既需要唯一主键约束，又需要更新部分列（例如将多张源表导入到一张 doris 表的情形），则可以考虑使用 Aggregate 模型，同时将非主键列的聚合类型设置为 REPLACE_IF_NOT_NULL。
Duplicate 适合任意维度的 Ad-hoc 查询。虽然同样无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势（只读取相关列，而不需要读取所有 Key 列）

Ad-hoc：即席查询

Doris使用之数据模型

Doris使用之数据模型

基本概念

数据模型

Aggregate

Unique

Duplicate

局限性

Aggregate

对cost取MIN

count

Unique

Duplicate

key列

选择建议