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一、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。Doris 的 key 列是建表语句中指定的列，建表语句中的关键字’unique key’或’aggregate key’或’duplicate key’后面的列就是 Key 列，除了 Key 列剩下的就是 Value 列。

Doris 的数据模型主要分为 3 类：

Aggregate
Unique
Duplicate

下面我们分别介绍。

二、Aggregate 模型

我们以实际的例子来说明什么是聚合模型，以及如何正确的使用聚合模型。

导入数据聚合

假设业务有如下数据表模式：

ColumnName	Type	AggregationType	Comment
user_id	   LARGEINT		用户 id
date	    DATE		数据灌入日期
city	   VARCHAR(20)		用户所在城市
age	       SMALLINT		用户年龄
sex	        TINYINT		用户性别
last_visit_date	DATETIME	REPLACE	用户最后一次访问时间
cost	         BIGINT	SUM	用户总消费
max_dwell_time	INT	MAX	  用户最大停留时间
min_dwell_time	INT	MIN	    用户最小停留时间

如果转换成建表语句则如下（省略建表语句中的 Partition 和 Distribution 信息）

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS example_db;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl_agg1
(
    `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"
);

可以看到，这是一个典型的用户信息和访问行为的事实表。 在一般星型模型中，用户信息和访问行为一般分别存放在维度表和事实表中。这里我们为了更加方便的解释 Doris 的数据模型，将两部分信息统一存放在一张表中。

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。

当我们导入数据时，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 目前有以下几种聚合方式和 agg_state：

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。
REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于 null 值，不做替换。
HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。
BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。

如果这几种聚合方式无法满足需求，则可以选择使用 agg_state 类型。

假设我们有以下导入数据（原始数据）：

user_id	date	city	age	sex	last_visit_date	cost	max_dwell_time	min_dwell_time
10000	2017-10-01	北京	20	0	2017-10-01 06:00:00	20	10	10
10000	2017-10-01	北京	20	0	2017-10-01 07:00:00	15	2	2
10001	2017-10-01	北京	30	1	2017-10-01 17:05:45	2	22	22
10002	2017-10-02	上海	20	1	2017-10-02 12:59:12	200	5	5
10003	2017-10-02	广州	32	0	2017-10-02 11:20:00	30	11	11
10004	2017-10-01	深圳	35	0	2017-10-01 10:00:15	100	3	3
10004	2017-10-03	深圳	35	0	2017-10-03 10:20:22	11	6	6

通过 sql 导入数据：

insert into example_db.example_tbl_agg1 values
(10000,"2017-10-01","北京",20,0,"2017-10-01 06:00:00",20,10,10),
(10000,"2017-10-01","北京",20,0,"2017-10-01 07:00:00",15,2,2),
(10001,"2017-10-01","北京",30,1,"2017-10-01 17:05:45",2,22,22),
(10002,"2017-10-02","上海",20,1,"2017-10-02 12:59:12",200,5,5),
(10003,"2017-10-02","广州",32,0,"2017-10-02 11:20:00",30,11,11),
(10004,"2017-10-01","深圳",35,0,"2017-10-01 10:00:15",100,3,3),
(10004,"2017-10-03","深圳",35,0,"2017-10-03 10:20:22",11,6,6);

我们假设这是一张记录用户访问某商品页面行为的表。我们以第一行数据为例，解释如下：

数据	说明
10000	用户 id，每个用户唯一识别 id
2017-10-01	数据入库时间，精确到日期
北京	用户所在城市
20	用户年龄
0	性别男（1 代表女性）
2017-10-01 06:00:00	用户本次访问该页面的时间，精确到秒
20	用户本次访问产生的消费
10	用户本次访问，驻留该页面的时间
10	用户本次访问，驻留该页面的时间（冗余）

那么当这批数据正确导入到 Doris 中后，Doris 中最终存储如下：

user_id	date	city	age	sex	last_visit_date	cost	max_dwell_time	min_dwell_time
10000	2017-10-01	北京	20	0	2017-10-01 07:00:00	35	10	2
10001	2017-10-01	北京	30	1	2017-10-01 17:05:45	2	22	22
10002	2017-10-02	上海	20	1	2017-10-02 12:59:12	200	5	5
10003	2017-10-02	广州	32	0	2017-10-02 11:20:00	30	11	11
10004	2017-10-01	深圳	35	0	2017-10-01 10:00:15	100	3	3
10004	2017-10-03	深圳	35	0	2017-10-03 10:20:22	11	6	6

可以看到，用户 10000 只剩下了一行聚合后的数据。而其余用户的数据和原始数据保持一致。这里先解释下用户 10000 聚合后的数据：

前 5 列没有变化，从第 6 列 last_visit_date 开始：

  • 2017-10-01 07:00:00：因为 last_visit_date 列的聚合方式为 REPLACE，所以 2017-10-01 07:00:00 替换了 2017-10-01 06:00:00 保存了下来。

    • 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。

  • 35：因为 cost 列的聚合类型为 SUM，所以由 20 + 15 累加获得 35。

  • 10：因为 max_dwell_time 列的聚合类型为 MAX，所以 10 和 2 取最大值，获得 10。

  • 2：因为 min_dwell_time 列的聚合类型为 MIN，所以 10 和 2 取最小值，获得 2。

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。

三、 Unique 模型

当用户有数据更新需求时，可以选择使用 Unique 数据模型。Unique 模型能够保证 Key 的唯一性，当用户更新一条数据时，新写入的数据会覆盖具有相同 key 的旧数据。

两种实现方式

Unique 模型提供了两种实现方式：

读时合并 (merge-on-read)

在读时合并实现中，用户在进行数据写入时不会触发任何数据去重相关的操作，所有数据去重的操作都在查询或者 compaction 时进行。因此，读时合并的写入性能较好，查询性能较差，同时内存消耗也较高。

写时合并 (merge-on-write)。

在 1.2 版本中，我们引入了写时合并实现，该实现会在数据写入阶段完成所有数据去重的工作，因此能够提供非常好的查询性能。
自 2.0 版本起，写时合并已经非常成熟稳定，由于其优秀的查询性能，我们推荐大部分用户选择该实现。自 2.1 版本其，写时合并成为 Unique 模型的默认实现 关于两种实现方式的详细区别，用户可以本章节后续内容的介绍。关于两种实现方式的性能差异，参考后续章节聚合模型的局限性的描述。

数据更新的语意

Unique 模型默认的更新语意为整行UPSERT，即 UPDATE OR INSERT，该行数据的 key 如果存在，则进行更新，如果不存在，则进行新数据插入。在整行UPSERT语意下，即使用户使用 insert into 指定部分列进行写入，Doris 也会在 Planner 中将未提供的列使用 NULL 值或者默认值进行填充
部分列更新。如果用户希望更新部分字段，需要使用写时合并实现，并通过特定的参数来开启部分列更新的支持。

读时合并（与聚合模型相同的实现方式）

ColumnName	Type	IsKey	Comment
user_id	BIGINT	Yes	用户 id
username	VARCHAR(50)	Yes	用户昵称
city	VARCHAR(20)	No	用户所在城市
age	SMALLINT	No	用户年龄
sex	TINYINT	No	用户性别
phone	LARGEINT	No	用户电话
address	VARCHAR(500)	No	用户住址
register_time	DATETIME	No	用户注册时间

这是一个典型的用户基础信息表。这类数据没有聚合需求，只需保证主键唯一性。（这里的主键为 user_id + username）。那么我们的建表语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl_unique
(
    `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"
);

而这个表结构，完全同等于以下使用聚合模型描述的表结构：

ColumnName	Type	AggregationType	Comment
user_id	BIGINT		用户 id
username	VARCHAR(50)		用户昵称
city	VARCHAR(20)	REPLACE	用户所在城市
age	SMALLINT	REPLACE	用户年龄
sex	TINYINT	REPLACE	用户性别
phone	LARGEINT	REPLACE	用户电话
address	VARCHAR(500)	REPLACE	用户住址
register_time	DATETIME	REPLACE	用户注册时间

及建表语句：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl_agg3
(
    `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"
);

即 Unique 模型的读时合并实现完全可以用聚合模型中的 REPLACE 方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。这里不再继续举例说明。

写时合并
Unique 模型的写时合并实现，查询性能更接近于 duplicate 模型，在有主键约束需求的场景上相比聚合模型有较大的查询性能优势，尤其是在聚合查询以及需要用索引过滤大量数据的查询中。

仍然以上面的表为例，建表语句为

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl_unique_merge_on_write
(
    `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"
);

使用这种建表语句建出来的表结构，与聚合模型就完全不同了：

ColumnName	Type	AggregationType	Comment
user_id	BIGINT		用户 id
username	VARCHAR(50)		用户昵称
city	VARCHAR(20)	NONE	用户所在城市
age	SMALLINT	NONE	用户年龄
sex	TINYINT	NONE	用户性别
phone	LARGEINT	NONE	用户电话
address	VARCHAR(500)	NONE	用户住址
register_time	DATETIME	NONE	用户注册时间

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。

【注意】

Unique 表的实现方式只能在建表时确定，无法通过 schema change 进行修改。
旧的 Merge-on-read 的实现无法无缝升级到 Merge-on-write 的实现（数据组织方式完全不同），如果需要改为使用写时合并的实现版本，需要手动执行insert into unique-mow-table select * from source table.

四、 Duplicate 模型

在某些多维分析场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求。因此，我们引入 Duplicate 数据模型来满足这类需求。举例说明。

ColumnName	Type	SortKey	Comment
timestamp	DATETIME	Yes	日志时间
type	INT	Yes	日志类型
error_code	INT	Yes	错误码
error_msg	VARCHAR(1024)	No	错误详细信息
op_id	BIGINT	No	负责人 id
op_time	DATETIME	No	处理时间

建表语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl_duplicate
(
    `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。 而在建表语句中指定的 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。关于“Sorted Column”的更多解释，可以参阅前缀索引）。在 DUPLICATE KEY 的选择上，我们建议适当的选择前 2-4 列就可以。

这种数据模型适用于既没有聚合需求，又没有主键唯一性约束的原始数据的存储。更多使用场景，可参阅聚合模型的局限性小节。

无排序列 Duplicate 模型

当创建表的时候没有指定 Unique、Aggregate 或 Duplicate 时，会默认创建一个 Duplicate 模型的表，并自动指定排序列。

当用户并没有排序需求的时候，可以通过在表属性中配置：

"enable_duplicate_without_keys_by_default" = "true"

然后再创建默认模型的时候，就会不再指定排序列，也不会给该表创建前缀索引，以此减少在导入和存储上额外的开销。

建表语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_tbl_duplicate_without_keys_by_default
(
    `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"
)
DISTRIBUTED BY HASH(`type`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
"enable_duplicate_without_keys_by_default" = "true"
);

MySQL > desc example_tbl_duplicate_without_keys_by_default;
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
| Field      | Type          | Null | Key   | Default | Extra |
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
| timestamp  | DATETIME      | No   | false | NULL    | NONE  |
| type       | INT           | No   | false | NULL    | NONE  |
| error_code | INT           | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| error_msg  | VARCHAR(1024) | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| op_id      | BIGINT        | Yes  | false | NULL    | NONE  |
| op_time    | DATETIME      | Yes  | false | NULL    | NONE  |
+------------+---------------+------+-------+---------+-------+
6 rows in set (0.01 sec)

五、数据模型的选择建议

因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。

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。

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）。

【参考】：doris官网数据模型介绍

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