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Doris学习笔记之数据表的创建_doris建表语句
作者：繁依Fanyi0 | 2024-07-15 08:54:14
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doris建表语句
创建用户和数据库
mysql> create user 'test' identified by 'test';
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> create database test;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> grant all on test to test;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
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基本概念
在Doris中，数据都以关系表（Table）的形式进行逻辑上的描述。
Row & Column
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。
在默认的数据模型中，Column只分为排序列和非排序列。存储引擎会按照排序列对数据进行排序存储，并建立稀疏索引，以便在排序数据上进行快速查找。
而在聚合模型中，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。从聚合模型的角度来说，Key列相同的行，会聚合成一行。其中Value列的聚合方式由用户在建表时指定。
Partition & Tablet
在Doris的存储引擎中，用户数据首先被划分成若干个分区（Partition），划分的规则通常是按照用户指定的分区列进行范围划分，比如按时间划分。而在每个分区内，数据被进一步地按照Hash的方式分桶，分桶的规则是要找用户指定的分桶列的值进行Hash后分桶。每个分桶就是一个数据分片（Tablet），也是数据划分的最小逻辑单元。
Tablet之间的数据是没有交集的，独立存储的。Tablet也是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。
Partition可以视为是逻辑上最小的管理单元。数据的导入与删除，都可以或仅能针对一个Partition 进行。
建表示例
基本语法
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name
(column_definition1[, column_definition2, ...]
[, index_definition1[, index_definition12,]])
[ENGINE = [olap|mysql|broker|hive]]
[key_desc]
[COMMENT "table comment"];
[partition_desc]
[distribution_desc]
[rollup_index]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
[BROKER PROPERTIES ("key"="value", ...)];
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Doris的建表是一个同步命令，命令返回成功，即表示建表成功。
Doris 支持支持单分区和复合分区两种建表方式。
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复合分区：既有分区也有分桶
第一级称为 Partition，即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列（当前只支持整型和时间类型的列），并指定每个分区的取值范围；
第二级称为 Distribution，即分桶。用户可以指定一个或多个维度列以及桶数对数据进行HASH分布。 -
单分区：只做HASH分布，即只分桶。
字段类型
聚合模型在定义字段类型后，可以指定字段的agg_type聚合类型，如果不指定，则该列为key列。否则，该列为value列, agg_type类型包括：SUM、MAX、MIN、REPLACE。
示例
Range分区
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.expamle_range_tbl ( `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户 id", `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间", `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "数据灌入的时间戳", `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" ) ENGINE=olap AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`) PARTITION BY RANGE(`date`) ( PARTITION `p201701` VALUES LESS THAN ("2017-02-01"), PARTITION `p201702` VALUES LESS THAN ("2017-03-01"), PARTITION `p201703` VALUES LESS THAN ("2017-04-01") ) DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16 PROPERTIES ( "replication_num" = "1", "storage_medium" = "SSD", "storage_cooldown_time" = "2022-06-01 12:00:00" );
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List分区
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.expamle_list_tbl ( `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户 id", `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间", `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "数据灌入的时间戳", `city` VARCHAR(20) NOT NULL 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" ) ENGINE=olap AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`) PARTITION BY LIST(`city`) ( PARTITION `p_cn` VALUES IN ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong"), PARTITION `p_usa` VALUES IN ("New York", "San Francisco"), PARTITION `p_jp` VALUES IN ("Tokyo") ) DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16 PROPERTIES ( "replication_num" = "1", "storage_medium" = "SSD", "storage_cooldown_time" = "2022-06-01 12:00:00" );
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数据划分
列定义
以AGGREGATE KEY数据模型为例进行说明。更多数据模型参阅Doris数据模型。
列的基本类型，可以通过在mysql-client中执行HELP CREATE TABLE;查看。AGGREGATE KEY数据模型中，所有没有指定聚合方式（SUM、REPLACE、MAX、MIN）的列视为Key列。而其余则为Value列。
定义列时，可参照如下建议：
- Key列必须在所有Value列之前;
- 尽量选择整型类型。因为整型类型的计算和查找比较效率远高于字符串;
- 对于不同长度的整型类型的选择原则，遵循够用即可;
- 对于VARCHAR和STRING类型的长度，遵循够用即可;
- 所有列的总字节长度（包括Key和Value）不能超过100KB。
分区与分桶
Doris 支持两层的数据划分。第一层是Partition，支持Range和List划分方式。第二层是Bucket（Tablet），仅支持Hash的划分方式。也可以仅使用一层分区，此时，只支持Bucket划分。
Partition分区
Partition列可以指定一列或多列。分区类必须为KEY列。
- 多列分区的使用方式在后面介绍；
- 不论分区列是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号；
- 分区数量理论上没有上限；
- 当不使用 Partition 建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的Partition。该 Partition 对用户不可见，并且不可删改。
Range 分区
分区列通常为时间列，以方便的管理新旧数据。不可添加范围重叠的分区。
Partition 指定范围的方式
VALUES LESS THAN (...)仅指定上界，系统会将前一个分区的上界作为该分区的下界，生成一个左闭右开的区间。分区的删除不会改变已存在分区的范围，但可能出现数据空洞。
VALUES [...) 指定同时指定上下界，生成一个左闭右开的区间。
通过VALUES [...) 同时指定上下界比较容易理解。这里举例说明，当使用VALUESLESS THAN (...)语句进行分区的增删操作时，分区范围的变化情况：
（1）以如上expamle_range_tbl为例，当建表完成后，会自动生成如下3个分区：
p201701: [MIN_VALUE, 2017-02-01)
p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
p201703: [2017-03-01, 2017-04-01)
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（2）增加一个分区p201705 VALUES LESS THAN (“2017-06-01”)，分区结果如下：
p201701: [MIN_VALUE, 2017-02-01)
p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
p201703: [2017-03-01, 2017-04-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
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（3）此时删除分区p201703，则分区结果如下：
p201701: [MIN_VALUE, 2017-02-01)
p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
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注意到p201702和p201705的分区范围并没有发生变化，而这两个分区之间，出现了一个空洞：[2017-03-01, 2017-04-01)。即如果导入的数据范围在这个空洞范围内，是无法导入的。
（4）继续删除分区p201702，分区结果如下：
p201701: [MIN_VALUE, 2017-02-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
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空洞范围变为：[2017-02-01, 2017-04-01)
（5）现在增加一个分区p201702new VALUES LESS THAN (“2017-03-01”)，分区结果如下：
p201701: [MIN_VALUE, 2017-02-01)
p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
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可以看到空洞范围缩小为：[2017-03-01, 2017-04-01)
（6）现在删除分区p201701，并添加分区p201612 VALUES LESS THAN (“2017-01-01”)，分区结果如下：
p201612: [MIN_VALUE, 2017-01-01)
p201702new: [2017-02-01, 2017-03-01)
p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
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即出现了一个新的空洞：[2017-01-01, 2017-02-01)
List 分区
分区列支持BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, DATE, DATETIME, CHAR, VARCHAR数据类型，分区值为枚举值。只有当数据为目标分区枚举值其中之一时，才可以命中分区，不可添加范围重叠的分区。
Partition支持通过VALUES IN (...)来指定每个分区包含的枚举值。下面通过示例说明，进行分区的增删操作时，分区的变化。
（1）以example_list_tbl为例，当建表完成后，会自动生成如下3个分区：
p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
p_usa: ("New York", "San Francisco")
p_jp: ("Tokyo")
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（2）增加一个分区p_uk VALUES IN (“London”)，分区结果如下：
p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
p_usa: ("New York", "San Francisco")
p_jp: ("Tokyo")
p_uk: ("London")
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（3）删除分区p_jp，分区结果如下：
p_cn: ("Beijing", "Shanghai", "Hong Kong")
p_usa: ("New York", "San Francisco")
p_uk: ("London")
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Bucket
- 如果使用了Partition，则
DISTRIBUTED ...语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则； - 分桶列可以是多列，但必须为Key列。分桶列可以和Partition列相同或不同；
- 分桶列的选择，是在 查询吞吐和查询并发 之间的一种权衡：
- 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景；
- 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。
- 分桶的数量理论上没有上限。
使用复合分区的场景
- 有时间维度或类似带有有序值的维度，可以以这类维度列作为分区列。分区粒度可以根据导入频次、分区数据量等进行评估。
- 历史数据删除需求：如有删除历史数据的需求（比如仅保留最近N天的数据）。使用复合分区，可以通过删除历史分区来达到目的。也可以通过在指定分区内发送DELETE语句进行数据删除。
- 解决数据倾斜问题：每个分区可以单独指定分桶数量。如按天分区，当每天的数据量差异很大时，可以通过指定分区的分桶数，合理划分不同分区的数据,分桶列建议选择区分度大的列。
多列分区
Doris支持指定多列作为分区列，示例如下：
Range分区
PARTITION BY RANGE(`date`, `id`)
(
PARTITION `p201701_1000` VALUES LESS THAN ("2017-02-01", "1000"),
PARTITION `p201702_2000` VALUES LESS THAN ("2017-03-01", "2000"),
PARTITION `p201703_all` VALUES LESS THAN ("2017-04-01")
)
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指定date(DATE类型) 和 id(INT类型) 作为分区列。以上示例最终得到的分区如下：
p201701_1000: [(MIN_VALUE, MIN_VALUE), ("2017-02-01", "1000") )
p201702_2000: [("2017-02-01", "1000"), ("2017-03-01", "2000") )
p201703_all: [("2017-03-01", "2000"), ("2017-04-01", MIN_VALUE))
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注意，最后一个分区用户缺省只指定了date列的分区值，所以id列的分区值会默认填充MIN_VALUE。当用户插入数据时，分区列值会按照顺序依次比较，最终得到对应的分区。举例如下（数据 --> 分区）：
2017-01-01, 200 --> p201701_1000
2017-01-01, 2000 --> p201701_1000
2017-02-01, 100 --> p201701_1000
2017-02-01, 2000 --> p201702_2000
2017-02-15, 5000 --> p201702_2000
2017-03-01, 2000 --> p201703_all
2017-03-10, 1 --> p201703_all
2017-04-01, 1000 --> 无法导入
2017-05-01, 1000 --> 无法导入
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List分区
PARTITION BY LIST(`id`, `city`)
(
PARTITION `p1_city` VALUES IN (("1", "Beijing"), ("1","Shanghai")),
PARTITION `p2_city` VALUES IN (("2", "Beijing"), ("2","Shanghai")),
PARTITION `p3_city` VALUES IN (("3", "Beijing"), ("3","Shanghai"))
)
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指定id(INT类型) 和city(VARCHAR类型) 作为分区列。最终得到的分区如下：
p1_city: [("1", "Beijing"), ("1", "Shanghai")]
p2_city: [("2", "Beijing"), ("2", "Shanghai")]
p3_city: [("3", "Beijing"), ("3", "Shanghai")]
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当用户插入数据时，分区列值会按照顺序依次比较，最终得到对应的分区。举例如下：
数据 —> 分区
1, Beijing ---> p1_city
1, Shanghai ---> p1_city
2, Shanghai ---> p2_city
3, Beijing ---> p3_city
1, Tianjin ---> 无法导入
4, Beijing ---> 无法导入
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PROPERTIES
在建表语句的最后 PROPERTIES 中，可以指定replication_num、storage_medium和storage_cooldown_time三个参数。
replication_num
每个Tablet的副本数量。默认为3，建议保持默认即可。在建表语句中，所有Partition中的Tablet副本数量统一指定。而在增加新分区时，可以单独指定新分区中Tablet的副本数量。
副本数量可以在运行时修改。强烈建议保持奇数。
最大副本数量取决于集群中独立IP的数量（注意不是BE数量）。Doris中副本分布的原则是，不允许同一个Tablet的副本分布在同一台物理机上，而识别物理机即通过IP。所以，即使在同一台物理机上部署了3个或更多BE实例，如果这些BE的IP相同，则依然只能设置副本数为1。
对于一些小，并且更新不频繁的维度表，可以考虑设置更多的副本数。这样在Join查询时，可以有更大的概率进行本地数据Join。
storage_medium & storage_cooldown_time
BE的数据存储目录可以显式的指定为SSD或者HDD（通过.SSD或者.HDD后缀区分）。建表时，可以统一指定所有Partition初始存储的介质。注意，后缀作用是显式指定磁盘介质，而不会检查是否与实际介质类型相符。
默认初始存储介质可通过fe的配置文件fe.conf中指定default_storage_medium=xxx，如果没有指定，则默认为HDD。如果指定为SSD，则数据初始存放在SSD上。
如果没有指定storage_cooldown_time，则默认30天后，数据会从SSD自动迁移到HDD上。如果指定了storage_cooldown_time，则在到达storage_cooldown_time时间后，数据才会迁移。
注意，当指定storage_medium时，如果FE参数enable_strict_storage_medium_check为False该参数只是一个“尽力而为”的设置。即使集群内没有设置SSD存储介质，也不会报错，而是自动存储在可用的数据目录中。 同样，如果SSD介质不可访问、空间不足，都可能导致数据初始直接存储在其他可用介质上。而数据到期迁移到HDD时，如果HDD介质不可访问 、空间不足，也可能迁移失败（ 但是会不断尝试）。如果FE参数enable_strict_storage_medium_check为True则当集群内没有设置SSD存储介质时，会报错Failed to find enough host in all backends with storage medium is SSD。
ENGINE
本示例中，ENGINE的类型是olap，即默认的ENGINE类型。在Doris中，只有这个ENGINE类型是由Doris负责数据管理和存储的。其他ENGINE类型，如mysql、broker、es等等，本质上只是对外部其他数据库或系统中的表的映射，以保证Doris可以读取这些数据。而Doris本身并不创建、管理和存储任何非olap ENGINE类型的表和数据。
其他
IF NOT EXISTS表示如果没有创建过该表，则创建。注意这里只判断表名是否存在，而不会判断新建表结构是否与已存在的表结构相同。
数据模型
Doris 的数据模型主要分为 3 类：Aggregate、Uniq、Duplicate。
Aggregate 模型
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的称为Key，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。
- REPLACE_IF_NOT_NULL：当遇到null值则不更新；
- MAX：保留最大值；
- MIN：保留最小值。
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。
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。（可参阅聚合模型的局限性一节获得更多详情。）
示例1：导入数据聚合
建表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.example_site_visit ( `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", `last_visit_date_not_null` DATETIME REPLACE_IF_NOT_NULL 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 10 PROPERTIES ( "replication_num" = "1", "storage_medium" = "SSD" );
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插入数据：
insert into test.example_site_visit values\
(10000,'2017-10-01','北京',20,0,'2017-10-01 06:00:00','2017-10-01 06:00:00',20,10,10),\
(10000,'2017-10-01','北京',20,0,'2017-10-01 07:00:00','2017-10-01 07:00:00',15,2,2),\
(10001,'2017-10-01','北京',30,1,'2017-10-01 17:05:45','2017-10-01 07:00:00',2,22,22),\
(10002,'2017-10-02','上海',20,1,'2017-10-02 12:59:12',null,200,5,5),\
(10003,'2017-10-02','广州',32,0,'2017-10-02 11:20:00','2017-10-02 11:20:00',30,11,11),\
(10004,'2017-10-01','深圳',35,0,'2017-10-01 10:00:15','2017-10-01 10:00:15',100,3,3),\
(10004,'2017-10-03','深圳',35,0,'2017-10-03 10:20:22','2017-10-03 10:20:22',11,6,6);
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注意：Insert into 单条数据这种操作在 Doris 里只能演示不能在生产使用，会引发写阻塞。
查看表：
mysql> select * from test.example_site_visit;
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+--------------------------+------+----------------+----------------+
| user_id | date | city | age | sex | last_visit_date | last_visit_date_not_null | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+--------------------------+------+----------------+----------------+
| 10002 | 2017-10-02 | 上海 | 20 | 1 | 2017-10-02 12:59:12 | NULL | 200 | 5 | 5 |
| 10001 | 2017-10-01 | 北京 | 30 | 1 | 2017-10-01 17:05:45 | 2017-10-01 07:00:00 | 2 | 22 | 22 |
| 10004 | 2017-10-01 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-01 10:00:15 | 2017-10-01 10:00:15 | 100 | 3 | 3 |
| 10004 | 2017-10-03 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-03 10:20:22 | 2017-10-03 10:20:22 | 11 | 6 | 6 |
| 10000 | 2017-10-01 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 07:00:00 | 2017-10-01 07:00:00 | 35 | 10 | 2 |
| 10003 | 2017-10-02 | 广州 | 32 | 0 | 2017-10-02 11:20:00 | 2017-10-02 11:20:00 | 30 | 11 | 11 |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+--------------------------+------+----------------+----------------+
6 rows in set (0.05 sec)
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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。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。
示例2：保留明细数据
建表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.example_site_visit2 ( `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户 id", `date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间", `timestamp` DATETIME COMMENT "数据灌入时间，精确到秒", `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`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`) DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "replication_num" = "1", "storage_medium" = "SSD" );
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插入数据：
insert into test.example_site_visit2 values(10000,'2017-10-01','2017-10-01 08:00:05','北京',20,0,'2017-10-01 06:00:00',20,10,10),\
(10000,'2017-10-01','2017-10-01 09:00:05','北京',20,0,'2017-10-01 07:00:00',15,2,2),\
(10001,'2017-10-01','2017-10-01 18:12:10','北京',30,1,'2017-10-01 17:05:45',2,22,22),\
(10002,'2017-10-02','2017-10-02 13:10:00','上海',20,1,'2017-10-02 12:59:12',200,5,5),\
(10003,'2017-10-02','2017-10-02 13:15:00','广州',32,0,'2017-10-02 11:20:00',30,11,11),\
(10004,'2017-10-01','2017-10-01 12:12:48','深圳',35,0,'2017-10-01 10:00:15',100,3,3),\
(10004,'2017-10-03','2017-10-03 12:38:20','深圳',35,0,'2017-10-03 10:20:22',11,6,6);
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查看数据：
mysql> select * from test.example_site_visit2;
+---------+------------+---------------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| user_id | date | timestamp | city | age | sex | last_visit_date | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+---------+------------+---------------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
| 10002 | 2017-10-02 | 2017-10-02 13:10:00 | 上海 | 20 | 1 | 2017-10-02 12:59:12 | 200 | 5 | 5 |
| 10001 | 2017-10-01 | 2017-10-01 18:12:10 | 北京 | 30 | 1 | 2017-10-01 17:05:45 | 2 | 22 | 22 |
| 10000 | 2017-10-01 | 2017-10-01 08:00:05 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 06:00:00 | 20 | 10 | 10 |
| 10000 | 2017-10-01 | 2017-10-01 09:00:05 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 07:00:00 | 15 | 2 | 2 |
| 10004 | 2017-10-01 | 2017-10-01 12:12:48 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-01 10:00:15 | 100 | 3 | 3 |
| 10004 | 2017-10-03 | 2017-10-03 12:38:20 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-03 10:20:22 | 11 | 6 | 6 |
| 10003 | 2017-10-02 | 2017-10-02 13:15:00 | 广州 | 32 | 0 | 2017-10-02 11:20:00 | 30 | 11 | 11 |
+---------+------------+---------------------+--------+------+------+---------------------+------+----------------+----------------+
7 rows in set (0.01 sec)
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可以发现，存储的数据和导入数据完全一样，没有发生任何聚合。这是因为，这批数据中，因为加入了timestamp列，所有行的Key都不完全相同。也就是说，只要保证导入的数据中，每一行的 Key都不完全相同，那么即使在聚合模型下，Doris也可以保存完整的明细数据。
示例3：导入数据与已有数据聚合
往示例1中继续插入数据：
insert into test.example_site_visit values(10004,'2017-10-03','深圳',35,0,'2017-10-03 11:22:00',null,44,19,19),\
(10005,'2017-10-03','长沙',29,1,'2017-10-03 18:11:02','2017-10-03 18:11:02',3,1,1);
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查看数据：
mysql> select * from test.example_site_visit;
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+--------------------------+------+----------------+----------------+
| user_id | date | city | age | sex | last_visit_date | last_visit_date_not_null | cost | max_dwell_time | min_dwell_time |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+--------------------------+------+----------------+----------------+
| 10002 | 2017-10-02 | 上海 | 20 | 1 | 2017-10-02 12:59:12 | NULL | 200 | 5 | 5 |
| 10001 | 2017-10-01 | 北京 | 30 | 1 | 2017-10-01 17:05:45 | 2017-10-01 07:00:00 | 2 | 22 | 22 |
| 10000 | 2017-10-01 | 北京 | 20 | 0 | 2017-10-01 07:00:00 | 2017-10-01 07:00:00 | 35 | 10 | 2 |
| 10005 | 2017-10-03 | 长沙 | 29 | 1 | 2017-10-03 18:11:02 | 2017-10-03 18:11:02 | 3 | 1 | 1 |
| 10004 | 2017-10-01 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-01 10:00:15 | 2017-10-01 10:00:15 | 100 | 3 | 3 |
| 10004 | 2017-10-03 | 深圳 | 35 | 0 | 2017-10-03 11:22:00 | 2017-10-03 10:20:22 | 55 | 19 | 6 |
| 10003 | 2017-10-02 | 广州 | 32 | 0 | 2017-10-02 11:20:00 | 2017-10-02 11:20:00 | 30 | 11 | 11 |
+---------+------------+--------+------+------+---------------------+--------------------------+------+----------------+----------------+
7 rows in set (0.01 sec)
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可以看到，用户10004的已有数据和新导入的数据发生了聚合，同时新增了10005用户的数据。
Uniq模型
在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，我们引入了Uniq的数据模型。该模型本质上是聚合模型的一个特例，也是一种简化的表结构表示方式。
建表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.user ( `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 10 PROPERTIES ( "replication_num" = "1", "storage_medium" = "SSD" );
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插入数据：
insert into test.user values\
(10000,'wuyanzu',' 北京',18,0,12345678910,' 北京朝阳区 ','2017-10-01 07:00:00'),\
(10000,'wuyanzu',' 北京',19,0,12345678910,' 北京朝阳区 ','2017-10-01 07:00:00'),\
(10000,'zhangsan','北京',20,0,12345678910,'北京海淀区','2017-11-15 06:10:20');
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查看数据：
mysql> select * from test.user;
+---------+----------+---------+------+------+-------------+-------------------+---------------------+
| user_id | username | city | age | sex | phone | address | register_time |
+---------+----------+---------+------+------+-------------+-------------------+---------------------+
| 10000 | wuyanzu | 北京 | 19 | 0 | 12345678910 | 北京朝阳区 | 2017-10-01 07:00:00 |
| 10000 | zhangsan | 北京 | 20 | 0 | 12345678910 | 北京海淀区 | 2017-11-15 06:10:20 |
+---------+----------+---------+------+------+-------------+-------------------+---------------------+
2 rows in set (0.03 sec)
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Uniq 模型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。
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。Duplicate数据模型可以满足这类需求。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哪些列进行排序。
建表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.example_log ( `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`) DISTRIBUTED BY HASH(`timestamp`) BUCKETS 10 PROPERTIES ( "replication_num" = "1", "storage_medium" = "SSD" );
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插入数据：
insert into test.example_log values\
('2017-10-01 08:00:05',1,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:05'),\
('2017-10-01 08:00:05',1,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:05'),\
('2017-10-01 08:00:05',2,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:06'),\
('2017-10-01 08:00:06',2,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:07');
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查看表：
mysql> select * from test.example_log;
+---------------------+------+------------+----------------+-------+---------------------+
| timestamp | type | error_code | error_msg | op_id | op_time |
+---------------------+------+------------+----------------+-------+---------------------+
| 2017-10-01 08:00:05 | 1 | 404 | not found page | 101 | 2017-10-01 08:00:05 |
| 2017-10-01 08:00:05 | 1 | 404 | not found page | 101 | 2017-10-01 08:00:05 |
| 2017-10-01 08:00:05 | 2 | 404 | not found page | 101 | 2017-10-01 08:00:06 |
| 2017-10-01 08:00:06 | 2 | 404 | not found page | 101 | 2017-10-01 08:00:07 |
+---------------------+------+------------+----------------+-------+---------------------+
4 rows in set (0.01 sec)
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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；
- Uniq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（因为本质是REPLACE，没有SUM这种聚合方式）；
- 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）。
聚合模型的局限性
这里我们针对Aggregate模型（包括Uniq模型），来介绍下聚合模型的局限性。在聚合模型中，模型对外展现的，是最终聚合后的数据。也就是说，任何还未聚合的数据（比如说两个不同导入批次的数据），必须通过某种方式，以保证对外展示的一致性。我们举例说明。
假设表结构如下：
假设存储引擎中有如下两个已经导入完成的批次的数据：
可以看到，用户10001分属在两个导入批次中的数据还没有聚合。但是为了保证用户只能查询到如下最终聚合后的数据：
首先，可以在在查询引擎中加入聚合算子，以保证数据对外的一致性。
另外，在聚合列（Value）上，执行与聚合类型不一致的聚合类查询时，要注意语意。比如我们在如上示例中执行如下查询：
SELECT MIN(cost) FROM table;
- 1
得到的结果是5，而不是1。
同时，这种一致性保证在某些查询中，会极大的降低查询效率。我们以最基本的count(*) 查询为例：
SELECT COUNT(*) FROM table;
- 1
在其他数据库中，这类查询都会很快的返回结果。因为在实现上，我们可以通过如“导入时对行进行计数，保存count的统计信息”，或者在查询时“仅扫描某一列数据，获得 count值”的方式，只需很小的开销，即可获得查询结果。但是在Doris的聚合模型中，这种查询的开销非常大。
上面的例子，select count(*) from table; 的正确结果应该为4。但如果我们只扫描user_id这一列，如果加上查询时聚合，最终得到的结果是3（10001, 10002, 10003）。而如果不加查询时聚合，则得到的结果是5（两批次一共5行数据）。可见这两个结果都是不对的。
为了得到正确的结果，我们必须同时读取user_id和date这两列的数据，再加上查询时聚合，才能返回4这个正确的结果。也就是说，在count(*) 查询中，Doris必须扫描所有的AGGREGATE KEY 列（这里就是user_id和date），并且聚合后，才能得到语意正确的结果。
当聚合列非常多时，count(*)查询需要扫描大量的数据。因此，当业务上有频繁的count(*) 查询时，我们建议用户通过增加一个值恒为1 、聚合类型为SUM的列来模拟 count(*)。如刚才的例子中的表结构，我们修改如下：
增加一个count列，并且导入数据中，该列值恒为1。则select count(*) from table; 的结果等价于 select sum(count) from table;。而后者的查询效率将远高于前者。不过这种方式也有使用限制，就是用户需要自行保证，不会重复导入AGGREGATE KEY列都相同的行。否则，select sum(count) from table; 只能表述原始导入的行数，而不是select count(*) from table; 的语义。
另一种方式，就是将如上的count列的聚合类型改为REPLACE，且依然值恒为1。那么select sum(count) from table;和select count(*) from table;的结果将是一致的。并且这种方式，没有导入重复行的限制。
动态分区
动态分区是在Doris 0.12版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理（TTL），减少用户的使用负担。
目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能，动态分区只支持Range分区。
原理
在某些使用场景下，用户会将表按照天进行分区划分，每天定时执行例行任务，这时需要使用方手动管理分区，否则可能由于使用方没有创建分区导致数据导入失败，这给使用方带来了额外的维护成本。
通过动态分区功能，用户可以在建表时设定动态分区的规则。FE会启动一个后台线程，根据用户指定的规则创建或删除分区。用户也可以在运行时对现有规则进行变更。
使用方式
动态分区的规则可以在建表时指定，或者在运行时进行修改。当前仅支持对单分区列的分区表设定动态分区规则。
- 建表时指定：
CREATE TABLE tbl1
(...)
PROPERTIES
(
"dynamic_partition.prop1" = "value1",
"dynamic_partition.prop2" = "value2",
...
);
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- 运行时修改：
ALTER TABLE tbl1 SET
(
"dynamic_partition.prop1" = "value1",
"dynamic_partition.prop2" = "value2",
...
);
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规则参数
主要参数
动态分区的规则参数都以 dynamic_partition. 为前缀：
创建历史分区的参数
- dynamic_partition.create_history_partition：默认为false。当置为true时，Doris 会自动创建所有分区，当期望创建的分区个数大于max_dynamic_partition_num值时，操作将被禁止。当不指定 start属性时，该参数不生效；
- dynamic_partition.history_partition_num：当create_history_partition为true时，该参数用于指定创建历史分区数量。默认值为-1， 即未设置；
- dynamic_partition.hot_partition_num：指定最新的多少个分区为热分区。对于热分区，系统会自动设置其 storage_medium 参数为SSD，并且设置storage_cooldown_time；
- hot_partition_num：往前n天和未来所有分区。我们举例说明。假设今天是2021-05-20，按天分区，动态分区的属性设置为：hot_partition_num=2, end=3, start=-3。则系统会自动创建以下分区，并且设置 storage_medium和storage_cooldown_time参数：
p20210517：["2021-05-17", "2021-05-18") storage_medium=HDD storage_cooldown_time=9999-12-31 23:59:59
p20210518：["2021-05-18", "2021-05-19") storage_medium=HDD storage_cooldown_time=9999-12-31 23:59:59
p20210519：["2021-05-19", "2021-05-20") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-21 00:00:00
p20210520：["2021-05-20", "2021-05-21") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-22 00:00:00
p20210521：["2021-05-21", "2021-05-22") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-23 00:00:00
p20210522：["2021-05-22", "2021-05-23") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-24 00:00:00
p20210523：["2021-05-23", "2021-05-24") storage_medium=SSD storage_cooldown_time=2021-05-25 00:00:00
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- dynamic_partition.reserved_history_periods：需要保留的历史分区的时间范围。
- 当 dynamic_partition.time_unit设置为"DAY/WEEK/MONTH" 时，需要以[yyyy-MM-dd,yyyy-MM-dd],[…,…] 格式进行设置；
- 当dynamic_partition.time_unit 设置为"HOUR" 时，需要以[yyyy-MM-dd HH:mm:ss,yyyy-MM-dd HH:mm:ss],[…,…]的格式来进行设置；
- 如果不设置，默认为 “NULL”。
我们举例说明。假设今天是2021-09-06，按天分类，动态分区的属性设置为：
time_unit="DAY/WEEK/MONTH", \
end=3, \
start=-3, \
reserved_history_periods="[2020-06-01,2020-06-20],[2020-10-31,2020-11-15]"
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则系统会自动保留：
["2020-06-01","2020-06-20"],
["2020-10-31","2020-11-15"]
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或者
time_unit="HOUR", \
end=3, \
start=-3, \
reserved_history_periods="[2020-06-01 00:00:00,2020-06-01 03:00:00]"
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则系统会自动保留：
["2020-06-01 00:00:00","2020-06-01 03:00:00"]
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这两个时间段的分区。其中，reserved_history_periods的每一个[…,…]是一对设置项，两者需要同时被设置，且第一个时间不能大于第二个时间。
创建历史分区规则
假设需要创建的历史分区数量为expect_create_partition_num，根据不同的设置具体数量如下：
- create_history_partition = true：
dynamic_partition.history_partition_num未设置，即 -1，则expect_create_partition_num = end - start;
dynamic_partition.history_partition_num已设置，则expect_create_partition_num = end - max(start, -histoty_partition_num); - create_history_partition = false：
不会创建历史分区，expect_create_partition_num = end - 0; - 当expect_create_partition_num > max_dynamic_partition_num（默认500）：
禁止创建过多分区。
创建历史分区举例
假设今天是2021-05-20，按天分区，动态分区的属性设置为：create_history_partition=true,end=3, start=-3, history_partition_num=1，则系统会自动创建以下分区（4个，且历史分区只有1个）：
p20210519
p20210520
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history_partition_num=5，其余属性不变，则系统会自动创建以下分区（6个，历史分区3个）：
p20210517
p20210518
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history_partition_num=-1 即不设置历史分区数量，其余属性不变，则系统会自动创建以下分区（6个，历史分区3个）：
p20210517
p20210518
p20210519
p20210520
p20210521
p20210522
p20210523
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注意事项
动态分区使用过程中，如果因为一些意外情况导致dynamic_partition.start和dynamic_partition.end之间的某些分区丢失，那么当前时间与dynamic_partition.end之间的丢失分区会被重新创建，dynamic_partition.start与当前时间之间的丢失分区不会重新创建。
示例
创建表，分区列time类型为DATE，创建一个动态分区规则。按天分区，只保留最近7天的分区，并且预先创建未来3天的分区：
create table student_dynamic_partition1 ( id int, time date, name varchar(50), age int ) duplicate key(id,time) PARTITION BY RANGE(time)() DISTRIBUTED BY HASH(id) buckets 10 PROPERTIES( "dynamic_partition.enable" = "true", "dynamic_partition.time_unit" = "DAY", "dynamic_partition.start" = "-7", "dynamic_partition.end" = "3", "dynamic_partition.prefix" = "p", "dynamic_partition.buckets" = "10", "replication_num" = "1", "storage_medium" = "SSD" );
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查看动态分区调度情况：
mysql> SHOW DYNAMIC PARTITION TABLES;
+----------------------------+--------+----------+-------+------+--------+---------+----------------+-------------------------+---------+---------------------+---------------------+--------+------------------------+----------------------+------------------------+
| TableName | Enable | TimeUnit | Start | End | Prefix | Buckets | ReplicationNum | ReplicaAllocation | StartOf | LastUpdateTime | LastSchedulerTime | State | LastCreatePartitionMsg | LastDropPartitionMsg | ReservedHistoryPeriods |
+----------------------------+--------+----------+-------+------+--------+---------+----------------+-------------------------+---------+---------------------+---------------------+--------+------------------------+----------------------+------------------------+
| student_dynamic_partition1 | true | DAY | -7 | 3 | p | 10 | 1 | tag.location.default: 1 | NULL | 2022-05-14 16:17:24 | 2022-05-14 16:17:24 | NORMAL | NULL | NULL | NULL |
+----------------------------+--------+----------+-------+------+--------+---------+----------------+-------------------------+---------+---------------------+---------------------+--------+------------------------+----------------------+------------------------+
1 row in set (0.02 sec)
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其中：
- LastUpdateTime: 最后一次修改动态分区属性的时间；
- LastSchedulerTime: 最后一次执行动态分区调度的时间；
- State: 最后一次执行动态分区调度的状态；
- LastCreatePartitionMsg: 最后一次执行动态添加分区调度的错误信息；
- LastDropPartitionMsg: 最后一次执行动态删除分区调度的错误信息
查看表的分区：
mysql> SHOW PARTITIONS FROM student_dynamic_partition1;
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+----------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+
| PartitionId | PartitionName | VisibleVersion | VisibleVersionTime | VisibleVersionHash | State | PartitionKey | Range | DistributionKey | Buckets | ReplicationNum | StorageMedium | CooldownTime | LastConsistencyCheckTime | DataSize | IsInMemory | ReplicaAllocation |
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+----------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+
| 10365 | p20220514 | 1 | 2022-05-14 16:17:24 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-14]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-15]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 |
| 10386 | p20220515 | 1 | 2022-05-14 16:17:24 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-15]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-16]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 |
| 10407 | p20220516 | 1 | 2022-05-14 16:17:24 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-16]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-17]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 |
| 10428 | p20220517 | 1 | 2022-05-14 16:17:24 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-17]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-18]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 |
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------------------+--------+--------------+----------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
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插入测试数据，注意要把时间改成分区里的时间：
mysql> insert into student_dynamic_partition1 values(1,'2022-05-15 11:00:00','name1',18);
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)
{'label':'insert_3c4b08c175d14cb9-998c4b5bcd732a28', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'9'}
mysql> insert into student_dynamic_partition1 values(1,'2022-05-14 11:00:00','name1',18);
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
{'label':'insert_40a2af42900f4741-a127684ca5700fb6', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'10'}
mysql> insert into student_dynamic_partition1 values(1,'2022-05-16 11:00:00','name1',18);
Query OK, 1 row affected (0.07 sec)
{'label':'insert_6f9ed7c84c624de3-ae13f44bb7dab360', 'status':'VISIBLE', 'txnId':'11'}
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设置创建历史分区：
ALTER TABLE student_dynamic_partition1 SET ("dynamic_partition.create_history_partition" = "true");
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查看分区情况：
mysql> SHOW PARTITIONS FROM student_dynamic_partition1; +-------------+---------------+----------------+---------------------+---------------------+--------+--------------+----------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+ | PartitionId | PartitionName | VisibleVersion | VisibleVersionTime | VisibleVersionHash | State | PartitionKey | Range | DistributionKey | Buckets | ReplicationNum | StorageMedium | CooldownTime | LastConsistencyCheckTime | DataSize | IsInMemory | ReplicaAllocation | +-------------+---------------+----------------+---------------------+---------------------+--------+--------------+----------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+ | 10452 | p20220507 | 1 | 2022-05-14 16:19:57 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-07]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-08]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10473 | p20220508 | 1 | 2022-05-14 16:19:57 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-08]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-09]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10494 | p20220509 | 1 | 2022-05-14 16:19:57 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-09]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-10]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10515 | p20220510 | 1 | 2022-05-14 16:19:57 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-10]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-11]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10536 | p20220511 | 1 | 2022-05-14 16:19:57 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-11]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-12]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10557 | p20220512 | 1 | 2022-05-14 16:19:57 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-12]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-13]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10578 | p20220513 | 1 | 2022-05-14 16:19:57 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-13]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-14]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10365 | p20220514 | 2 | 2022-05-14 16:18:55 | 929516207550812448 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-14]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-15]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10386 | p20220515 | 2 | 2022-05-14 16:18:42 | 7997457037777189294 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-15]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-16]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10407 | p20220516 | 2 | 2022-05-14 16:18:58 | 7092394304145677063 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-16]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-17]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | | 10428 | p20220517 | 1 | 2022-05-14 16:17:24 | 0 | NORMAL | time | [types: [DATE]; keys: [2022-05-17]; ..types: [DATE]; keys: [2022-05-18]; ) | id | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | NULL | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | +-------------+---------------+----------------+---------------------+---------------------+--------+--------------+----------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+ 11 rows in set (0.00 sec)
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动态分区表与手动分区表相互转换：
对于一个表来说，动态分区和手动分区可以自由转换，但二者不能同时存在，有且只有一种状态。
- 手动分区转换为动态分区：
如果一个表在创建时未指定动态分区，可以通过ALTER TABLE在运行时修改动态分区相关属性来转化为动态分区，具体示例可以通过HELP ALTER TABLE查看。
注意：如果已设定dynamic_partition.start，分区范围在动态分区起始偏移之前的历史分区将会被删除。 - 动态分区转换为手动分区：
关闭动态分区功能后，Doris 将不再自动管理分区，需要用户手动通过 ALTER TABLE的方式创建或删除分区。
ALTER TABLE tbl_name SET ("dynamic_partition.enable" = "false")
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Rollup
ROLLUP在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。
基本概念
在Doris中，我们将用户通过建表语句创建出来的表称为Base表（Base Table）。Base表中保存着按用户建表语句指定的方式存储的基础数据。
在Base表之上，我们可以创建任意多个ROLLUP表。这些ROLLUP的数据是基于Base表产生的，并且在物理上是独立存储的。
ROLLUP表的基本作用，在于在Base表的基础上，获得更粗粒度的聚合数据。
Aggregate和Uniq模型中的Rollup
因为Uniq只是Aggregate模型的一个特例，所以这里我们不加以区别。
示例1：以example_site_visit2表为例
- 查看表的结构信息
mysql> desc example_site_visit2 all; +---------------------+---------------+-----------------+-------------+------+-------+---------------------+---------+---------+ | IndexName | IndexKeysType | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | Visible | +---------------------+---------------+-----------------+-------------+------+-------+---------------------+---------+---------+ | example_site_visit2 | AGG_KEYS | user_id | LARGEINT | No | true | NULL | | true | | | | date | DATE | No | true | NULL | | true | | | | timestamp | DATETIME | Yes | true | NULL | | true | | | | city | VARCHAR(20) | Yes | true | NULL | | true | | | | age | SMALLINT | Yes | true | NULL | | true | | | | sex | TINYINT | Yes | true | NULL | | true | | | | last_visit_date | DATETIME | Yes | false | 1970-01-01 00:00:00 | REPLACE | true | | | | cost | BIGINT | Yes | false | 0 | SUM | true | | | | max_dwell_time | INT | Yes | false | 0 | MAX | true | | | | min_dwell_time | INT | Yes | false | 99999 | MIN | true | +---------------------+---------------+-----------------+-------------+------+-------+---------------------+---------+---------+ 10 rows in set (0.00 sec)
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- 比如需要查看某个用户的总消费，那么可以建立一个只有user_id和cost的rollup：
alter table example_site_visit2 add rollup rollup_cost_userid(user_id,cost);
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- 查看表的结构信息：
mysql> desc example_site_visit2 all; +---------------------+---------------+-----------------+-------------+------+-------+---------------------+---------+---------+ | IndexName | IndexKeysType | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | Visible | +---------------------+---------------+-----------------+-------------+------+-------+---------------------+---------+---------+ | example_site_visit2 | AGG_KEYS | user_id | LARGEINT | No | true | NULL | | true | | | | date | DATE | No | true | NULL | | true | | | | timestamp | DATETIME | Yes | true | NULL | | true | | | | city | VARCHAR(20) | Yes | true | NULL | | true | | | | age | SMALLINT | Yes | true | NULL | | true | | | | sex | TINYINT | Yes | true | NULL | | true | | | | last_visit_date | DATETIME | Yes | false | 1970-01-01 00:00:00 | REPLACE | true | | | | cost | BIGINT | Yes | false | 0 | SUM | true | | | | max_dwell_time | INT | Yes | false | 0 | MAX | true | | | | min_dwell_time | INT | Yes | false | 99999 | MIN | true | | | | | | | | | | | | rollup_cost_userid | AGG_KEYS | user_id | LARGEINT | No | true | NULL | | true | | | | cost | BIGINT | Yes | false | 0 | SUM | true | +---------------------+---------------+-----------------+-------------+------+-------+---------------------+---------+---------+ 13 rows in set (0.00 sec)
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- 然后可以通过 explain 查看执行计划，是否使用到了 rollup：
mysql> explain SELECT user_id, sum(cost) FROM example_site_visit2 GROUP BY user_id; +---------------------------------------------------------------------------------------+ | Explain String | +---------------------------------------------------------------------------------------+ | PLAN FRAGMENT 0 | | OUTPUT EXPRS:<slot 2> `user_id` | <slot 3> sum(`cost`) | | PARTITION: UNPARTITIONED | | | | RESULT SINK | | | | 2:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 1 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`example_site_visit2`.`user_id` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 02 | | UNPARTITIONED | | | | 1:AGGREGATE (update finalize) | | | output: sum(`cost`) | | | group by: `user_id` | | | cardinality=-1 | | | | | 0:OlapScanNode | | TABLE: example_site_visit2 | | PREAGGREGATION: ON | | partitions=1/1 | | rollup: rollup_cost_userid | | tabletRatio=10/10 | | tabletList=10601,10603,10605,10607,10609,10611,10613,10615,10617,10619 | | cardinality=0 | | avgRowSize=24.0 | | numNodes=1 | +---------------------------------------------------------------------------------------+ 31 rows in set (0.01 sec)
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Doris会自动命中这个ROLLUP表，从而只需扫描极少的数据量，即可完成这次聚合查询。
- 通过命令查看完成状态：
mysql> SHOW ALTER TABLE ROLLUP;
+-------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------+----------+---------------+----------+------+----------+---------+
| JobId | TableName | CreateTime | FinishTime | BaseIndexName | RollupIndexName | RollupId | TransactionId | State | Msg | Progress | Timeout |
+-------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------+----------+---------------+----------+------+----------+---------+
| 10599 | example_site_visit2 | 2022-05-14 16:25:23 | 2022-05-14 16:25:44 | example_site_visit2 | rollup_cost_userid | 10600 | 12 | FINISHED | | NULL | 86400 |
+-------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------+----------+---------------+----------+------+----------+---------+
1 row in set (0.01 sec)
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示例 2：获得不同城市，不同年龄段用户的总消费、最长和最短页面驻留时间
- 创建 ROLLUP
alter table example_site_visit2 add rollup rollup_city_age_cost_maxd_mind(city,age,cost,max_dwell_time,min_dwell_time);
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- 查看 rollup 使用
mysql> explain SELECT city, age, sum(cost), max(max_dwell_time), min(min_dwell_time) FROM example_site_visit2 GROUP BY city, age; +-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Explain String | +-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | PLAN FRAGMENT 0 | | OUTPUT EXPRS:<slot 5> `city` | <slot 6> `age` | <slot 7> sum(`cost`) | <slot 8> max(`max_dwell_time`) | <slot 9> min(`min_dwell_time`) | | PARTITION: UNPARTITIONED | | | | RESULT SINK | | | | 4:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 1 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: <slot 5> `city`, <slot 6> `age` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 04 | | UNPARTITIONED | | | | 3:AGGREGATE (merge finalize) | | | output: sum(<slot 7> sum(`cost`)), max(<slot 8> max(`max_dwell_time`)), min(<slot 9> min(`min_dwell_time`)) | | | group by: <slot 5> `city`, <slot 6> `age` | | | cardinality=-1 | | | | | 2:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 2 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`example_site_visit2`.`user_id` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 02 | | HASH_PARTITIONED: <slot 5> `city`, <slot 6> `age` | | | | 1:AGGREGATE (update serialize) | | | STREAMING | | | output: sum(`cost`), max(`max_dwell_time`), min(`min_dwell_time`) | | | group by: `city`, `age` | | | cardinality=-1 | | | | | 0:OlapScanNode | | TABLE: example_site_visit2 | | PREAGGREGATION: ON | | partitions=1/1 | | rollup: example_site_visit2 | | tabletRatio=10/10 | | tabletList=10255,10257,10259,10261,10263,10265,10267,10269,10271,10273 | | cardinality=6 | | avgRowSize=1358.0 | | numNodes=1 | +-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 47 rows in set (0.00 sec) mysql> explain SELECT city, sum(cost), max(max_dwell_time), min(min_dwell_time) FROM example_site_visit2 GROUP BY city; +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Explain String | +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | PLAN FRAGMENT 0 | | OUTPUT EXPRS:<slot 4> `city` | <slot 5> sum(`cost`) | <slot 6> max(`max_dwell_time`) | <slot 7> min(`min_dwell_time`) | | PARTITION: UNPARTITIONED | | | | RESULT SINK | | | | 4:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 1 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: <slot 4> `city` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 04 | | UNPARTITIONED | | | | 3:AGGREGATE (merge finalize) | | | output: sum(<slot 5> sum(`cost`)), max(<slot 6> max(`max_dwell_time`)), min(<slot 7> min(`min_dwell_time`)) | | | group by: <slot 4> `city` | | | cardinality=-1 | | | | | 2:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 2 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`example_site_visit2`.`user_id` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 02 | | HASH_PARTITIONED: <slot 4> `city` | | | | 1:AGGREGATE (update serialize) | | | STREAMING | | | output: sum(`cost`), max(`max_dwell_time`), min(`min_dwell_time`) | | | group by: `city` | | | cardinality=-1 | | | | | 0:OlapScanNode | | TABLE: example_site_visit2 | | PREAGGREGATION: ON | | partitions=1/1 | | rollup: rollup_city_age_cost_maxd_mind | | tabletRatio=10/10 | | tabletList=10623,10625,10627,10629,10631,10633,10635,10637,10639,10641 | | cardinality=0 | | avgRowSize=32.0 | | numNodes=1 | +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 47 rows in set (0.00 sec) mysql> explain SELECT city, age, sum(cost), min(min_dwell_time) FROM example_site_visit2 GROUP BY city, age; 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- 通过命令查看完成状态
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2 rows in set (0.00 sec)
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Duplicate模型中的Rollup
因为Duplicate模型没有聚合的语意，所以该模型中的ROLLUP，已经失去了“上卷”这一层含义。而仅仅是作为调整列顺序，以命中前缀索引的作用。下面详细介绍前缀索引，以及如何使用ROLLUP改变前缀索引，以获得更好的查询效率。
前缀索引
不同于传统的数据库设计，Doris不支持在任意列上创建索引。Doris这类MPP架构的OLAP数据库，通常都是通过提高并发来处理大量数据的。
本质上，Doris的数据存储在类似SSTable（Sorted String Table）的数据结构中。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列进行排序存储。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。
在Aggregate、Uniq 和 Duplicate三种数据模型中，底层的数据存储是按照各自建表语句中，AGGREGATE KEY、UNIQ KEY和DUPLICATE KEY中指定的列进行排序存储的。而前缀索引，即在排序的基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。
我们将一行数据的前36个字节作为这行数据的前缀索引。当遇到VARCHAR类型时，前缀索引会直接截断。举例说明：
- 以下表结构的前缀索引为 user_id(8 Bytes) + age(4 Bytes) + message(prefix 20 Bytes)。
- 以下表结构的前缀索引为user_name(20 Bytes)。即使没有达到 36 个字节，因为遇到VARCHAR，所以直接截断，不再往后继续。
- 当我们的查询条件，是前缀索引的前缀时，可以极大的加快查询速度。比如在第一个例子中，我们执行如下查询：
SELECT * FROM table WHERE user_id=1829239 and age=20；
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该查询的效率会远高于如下查询：
SELECT * FROM table WHERE age=20；
- 1
所以在建表时，正确的选择列顺序，能够极大地提高查询效率。
Rollup调整前缀索引
因为建表时已经指定了列顺序，所以一个表只有一种前缀索引。这对于使用其他不能命中前缀索引的列作为条件进行的查询来说，效率上可能无法满足需求。因此，我们可以通过创建ROLLUP来人为的调整列顺序。
举例说明，Base表结构如下：
我们可以在此基础上创建一个ROLLUP表：
可以看到，ROLLUP和Base表的列完全一样，只是将user_id 和age的顺序调换了。那么当我们进行如下查询时：
SELECT * FROM table where age=20 and message LIKE "%error%";
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会优先选择ROLLUP表，因为ROLLUP的前缀索引匹配度更高。
几点说明
- ROLLUP最根本的作用是提高某些查询的查询效率（无论是通过聚合来减少数据量，还是修改列顺序以匹配前缀索引）。因此ROLLUP的含义已经超出了“上卷”的范围。这也是为什么在源代码中，将其命名为Materialized Index（物化索引）的原因；
- ROLLUP是附属于Base表的，可以看做是Base表的一种辅助数据结构。用户可以在Base表的基础上，创建或删除ROLLUP，但是不能在查询中显式的指定查询某ROLLUP。是否命中 ROLLUP完全由Doris系统自动决定；
- ROLLUP的数据是独立物理存储的。因此，创建的ROLLUP越多，占用的磁盘空间也就越大。同时对导入速度也会有影响（导入的ETL阶段会自动产生所有ROLLUP的数据），但是不会降低查询效率（只会更好）；
- ROLLUP的数据更新与Base表是完全同步的。用户无需关心这个问题；
- ROLLUP中列的聚合方式，与Base表完全相同。在创建ROLLUP无需指定，也不能修改；
- 查询能否命中ROLLUP的一个必要条件（非充分条件）是，查询所涉及的所有列（包括select list和where中的查询条件列等）都存在于该ROLLUP的列中。否则，查询只能命中Base表；
- 某些类型的查询（如 count(*)）在任何条件下，都无法命中ROLLUP。具体参见前文聚合模型的局限性一节；
- 可以通过
EXPLAIN your_sql;命令获得查询执行计划，在执行计划中，查看是否命中ROLLUP； - 可以通过
DESC tbl_name ALL;语句显示Base表和所有已创建完成的ROLLUP。
物化视图
物化视图就是包含了查询结果的数据库对象，可能是对远程数据的本地copy，也可能是一个表或多表join后结果的行或列的子集，也可能是聚合后的结果。说白了，就是预先存储查询结果的一种数据库对象。
在Doris中的物化视图，就是查询结果预先存储起来的特殊的表。
物化视图的出现主要是为了满足用户，既能对原始明细数据的任意维度分析，也能快速的对固定维度进行分析查询。
适用场景
- 分析需求覆盖明细数据查询以及固定维度查询两方面；
- 查询仅涉及表中的很小一部分列或行；
- 查询包含一些耗时处理操作，比如：时间很久的聚合操作等；
- 查询需要匹配不同前缀索引。
优势
- 对于那些经常重复的使用相同的子查询结果的查询性能大幅提升；
- Doris自动维护物化视图的数据，无论是新的导入，还是删除操作都能保证base表和物化视图表的数据一致性。无需任何额外的人工维护成本；
- 查询时，会自动匹配到最优物化视图，并直接从物化视图中读取数据。
自动维护物化视图的数据会造成一些维护开销，会在后面的物化视图的局限性中展开说明。
物化视图和Rollup
在没有物化视图功能之前，用户一般都是使用Rollup功能通过预聚合方式提升查询效率的。但是 Rollup具有一定的局限性，他不能基于明细模型做预聚合。
物化视图则在覆盖了Rollup的功能的同时，还能支持更丰富的聚合函数。所以物化视图其实是Rollup的一个超集。也就是说，之前ALTER TABLE ADD ROLLUP语法支持的功能现在均可以通CREATE MATERIALIZED VIEW实现。
原理
Doris系统提供了一整套对物化视图的DDL语法，包括创建，查看，删除。DDL 的语法和PostgreSQL, Oracle都是一致的。但是Doris目前创建物化视图只能在单表操作，不支持join。
创建物化视图
首先要根据查询语句的特点来决定创建一个什么样的物化视图。并不是说物化视图定义和某个查询语句一模一样就最好。这里有两个原则：
- 从查询语句中抽象出，多个查询共有的分组和聚合方式作为物化视图的定义；
- 不需要给所有维度组合都创建物化视图。
第一点，一个物化视图如果抽象出来，并且多个查询都可以匹配到这张物化视图。这种物化视图效果最好，因为物化视图的维护本身也需要消耗资源。如果物化视图只和某个特殊的查询很贴合，而其他查询均用不到这个物化视图。则会导致这张物化视图的性价比不高，既占用了集群的存储资源，还不能为更多的查询服务。所以用户需要结合自己的查询语句，以及数据维度信息去抽象出一些物化视图的定义。
第二点，在实际的分析查询中，并不会覆盖到所有的维度分析。所以给常用的维度组合创建物化视图即可，从而到达一个空间和时间上的平衡。
通过下面命令就可以创建物化视图了。创建物化视图是一个异步的操作，也就是说用户成功提交创建任务后，Doris会在后台对存量的数据进行计算，直到创建成功。
具体的语法可以通过下面命令查看：HELP CREATE MATERIALIZED VIEW，这里以一个销售记录表为例：
比如我们有一张销售记录明细表，存储了每个交易的时间，销售员，销售门店，和金额。提交完创建物化视图的任务后，Doris就会异步在后台生成物化视图的数据，构建物化视图。在构建期间，用户依然可以正常的查询和导入新的数据。创建任务会自动处理当前的存量数据和所有新到达的增量数据，从而保持和base表的数据一致性。用户不需关心一致性问题。
查询
物化视图创建完成后，用户的查询会根据规则自动匹配到最优的物化视图。比如我们有一张销售记录明细表，并且在这个明细表上创建了三张物化视图。一个存储了不同时间不同销售员的售卖量，一个存储了不同时间不同门店的销售量，以及每个销售员的总销售量。当查询7月19日，各个销售员都买了多少钱时，就可以匹配mv_1物化视图，直接对mv_1 的数据进行查询。
查询自动匹配
物化视图的自动匹配分为下面两个步骤：
- 根据查询条件删选出一个最优的物化视图：这一步的输入是所有候选物化视图表的元数据，根据查询的条件从候选集中输出最优的一个物化视图；
- 根据选出的物化视图对查询进行改写：这一步是结合上一步选择出的最优物化视图，进行查询的改写，最终达到直接查询物化视图的目的。
其中bitmap和hll的聚合函数在查询匹配到物化视图后，查询的聚合算子会根据物化视图的表结构进行改写，如物化视图的查询所示。
最优路径选择
这里分为两个步骤：
- 对候选集合进行一个过滤。只要是查询的结果能从物化视图数据计算（取部分行，部分列，或部分行列的聚合）出都可以留在候选集中，过滤完成后候选集合大小>=1。
- 从候选集合中根据聚合程度，索引等条件选出一个最优的也就是查询花费最少物化视图。
这里再举一个相对复杂的例子，来体现这个过程：
候选集过滤目前分为4层，每一层过滤后去除不满足条件的物化视图。比如查询7月19日，各个销售员都卖了多少钱，候选集中包括所有的物化视图以及base表共4个：
第一层过滤先判断查询where中的谓词涉及到的数据是否能从物化视图中得到。也就是销售时间列是否在表中存在。由于第三个物化视图中根本不存在销售时间列。所以在这一层过滤中，mv_3就被淘汰了；
第二层是过滤查询的分组列是否为候选集的分组列的子集。也就是销售员id是否为表中分组列的子集。由于第二个物化视图中的分组列并不涉及销售员id。所以在这一层过滤中，mv_2也被淘汰了；
第三层过滤是看查询的聚合列是否为候选集中聚合列的子集。也就是对销售额求和是否能从候选集的表中聚合得出。这里base表和物化视图表均满足标准；
最后一层是过滤看查询需要的列是否存在于候选集合的列中。由于候选集合中的表均满足标准，所以最终候选集合中的表为销售明细表，以及mv_1。
候选集过滤完后输出一个集合，这个集合中的所有表都能满足查询的需求。但每张表的查询效率都不同。这时候就需要再这个集合根据前缀索引是否能匹配到，以及聚合程度的高低来选出一个最优的物化视图。
从表结构中可以看出，base表的销售日期列是一个非排序列，而物化视图表的日期是一个排序列，同时聚合程度上mv_1表明显比base表高。所以最后选择出mv_1作为该查询的最优匹配。
最后再根据选择出的最优解，改写查询。刚才的查询选中mv_1后，将查询改写为从mv_1中读取数据，过滤出日志为7月19日的mv_1中的数据然后返回即可。
查询改写
有些情况下的查询改写还会涉及到查询中的聚合函数的改写，比如业务方经常会用到count distinct对PV、UV进行计算。
例如：广告点击明细记录表中存放哪个用户点击了什么广告，从什么渠道点击的，以及点击的时间。并且在这个base表基础上构建了一个物化视图表，存储了不同广告不同渠道的用户bitmap 值。由于bitmap union这种聚合方式本身会对相同的用户user id进行一个去重聚合。当用户查询广告在web端的uv的时候，就可以匹配到这个物化视图。匹配到这个物化视图表后就需要对查询进行改写，将之前的对用户id求count(distinct)改为对物化视图中bitmap union列求count。所以最后查询取物化视图的第一和第三行求bitmap聚合中有几个值。
使用及限制
- 目前支持的聚合函数包括，常用的sum，min，max count，以及计算pv ，uv，留存率，等常用的去重算法hll_union，和用于精确去重计算count（distinct）的算法bitmap_union；
- 物化视图的聚合函数的参数不支持表达式仅支持单列，比如： sum(a+b)不支持；
- 使用物化视图功能后，由于物化视图实际上是损失了部分维度数据的。所以对表的DML类型操作会有一些限制：如果表的物化视图key中不包含删除语句中的条件列，则删除语句不能执行。比如想要删除渠道为app端的数据，由于存在一个物化视图并不包含渠道这个字段，则这个删除不能执行，因为删除在物化视图中无法被执行。这时候你只能把物化视图先删除，然后删除完数据后，重新构建一个新的物化视图；
- 单表上过多的物化视图会影响导入的效率：导入数据时，物化视图和base表数据是同步更新的，如果一张表的物化视图表超过10张，则有可能导致导入速度很慢。这就像单次导入需要同时导入10张表数据是一样的；
- 相同列，不同聚合函数，不能同时出现在一张物化视图中，比如：
select sum(a),min(a) from table不支持； - 物化视图针对Unique Key数据模型，只能改变列顺序，不能起到聚合的作用，所以在Unique Key模型上不能通过创建物化视图的方式对数据进行粗粒度聚合操作。
示例
示例1
创建表：
create table sales_records(
record_id int,
seller_id int,
store_id int,
sale_date date,
sale_amt bigint
)
distributed by hash(record_id)
properties("replication_num" = "1");
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插入数据：
insert into sales_records values(1,2,3,'2020-02-02',10);
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创建物化视图：
create materialized view store_amt as select store_id, sum(sale_amt) from sales_records group by store_id;
- 1
由于创建物化视图是一个异步的操作，用户在提交完创建物化视图任务后，需要异步地通过命令检查物化视图是否构建完成：
mysql> SHOW ALTER TABLE MATERIALIZED VIEW FROM test;
+-------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------------------+----------+---------------+----------+------+----------+---------+
| JobId | TableName | CreateTime | FinishTime | BaseIndexName | RollupIndexName | RollupId | TransactionId | State | Msg | Progress | Timeout |
+-------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------------------+----------+---------------+----------+------+----------+---------+
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| 10621 | example_site_visit2 | 2022-05-14 16:27:54 | 2022-05-14 16:28:24 | example_site_visit2 | rollup_city_age_cost_maxd_mind | 10622 | 13 | FINISHED | | NULL | 86400 |
| 10667 | sales_records | 2022-05-14 17:56:50 | 2022-05-14 17:57:14 | sales_records | store_amt | 10668 | 15 | FINISHED | | NULL | 86400 |
+-------+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------------------+----------+---------------+----------+------+----------+---------+
3 rows in set (0.00 sec)
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检验当前查询是否匹配到了合适的物化视图：
mysql> EXPLAIN SELECT store_id, sum(sale_amt) FROM sales_records GROUP BY store_id; +-----------------------------------------------------------------------------------+ | Explain String | +-----------------------------------------------------------------------------------+ | PLAN FRAGMENT 0 | | OUTPUT EXPRS:<slot 2> `store_id` | <slot 3> sum(`sale_amt`) | | PARTITION: UNPARTITIONED | | | | RESULT SINK | | | | 4:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 1 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: <slot 2> `store_id` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 04 | | UNPARTITIONED | | | | 3:AGGREGATE (merge finalize) | | | output: sum(<slot 3> sum(`sale_amt`)) | | | group by: <slot 2> `store_id` | | | cardinality=-1 | | | | | 2:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 2 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`sales_records`.`record_id` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 02 | | HASH_PARTITIONED: <slot 2> `store_id` | | | | 1:AGGREGATE (update serialize) | | | STREAMING | | | output: sum(`sale_amt`) | | | group by: `store_id` | | | cardinality=-1 | | | | | 0:OlapScanNode | | TABLE: sales_records | | PREAGGREGATION: ON | | partitions=1/1 | | rollup: store_amt | | tabletRatio=10/10 | | tabletList=10669,10671,10673,10675,10677,10679,10681,10683,10685,10687 | | cardinality=0 | | avgRowSize=12.0 | | numNodes=1 | +-----------------------------------------------------------------------------------+ 47 rows in set (0.01 sec)
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删除物化视图：
DROP MATERIALIZED VIEW 物化视图名 on Base表名;
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案例2：计算pv和uv
假设用户的原始广告点击数据存储在Doris，那么针对广告PV, UV查询就可以通过创建bitmap_union的物化视图来提升查询速度。
创建表：
create table advertiser_view_record(
time date,
advertiser varchar(10),
channel varchar(10),
user_id int
)
distributed by hash(time)
properties("replication_num" = "1");
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插入数据：
insert into advertiser_view_record values('2020-02-02','a','app',123);
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创建物化视图：
create materialized view advertiser_uv as
select advertiser, channel, bitmap_union(to_bitmap(user_id))
from advertiser_view_record
group by advertiser, channel;
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在Doris中，count(distinct)聚合的结果和bitmap_union_count聚合的结果是完全一致的。而bitmap_union_count等于bitmap_union的结果求count，所以如果查询中涉及到count(distinct)则通过创建带bitmap_union聚合的物化视图方可加快查询。
因为本身user_id是INT类型，所以在Doris中需要先将字段通过函数to_bitmap转换为bitmap类型然后才可以进行bitmap_union聚合。
检验是否匹配到物化视图：
mysql> explain SELECT advertiser, channel, count(distinct user_id) FROM advertiser_view_record GROUP BY advertiser, channel; +-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Explain String | +-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | PLAN FRAGMENT 0 | | OUTPUT EXPRS:<slot 7> `advertiser` | <slot 8> `channel` | <slot 9> bitmap_union_count(`default_cluster:test`.`advertiser_view_record`.`mv_bitmap_union_user_id`) | | PARTITION: UNPARTITIONED | | | | RESULT SINK | | | | 4:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 1 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: <slot 4> `advertiser`, <slot 5> `channel` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 04 | | UNPARTITIONED | | | | 3:AGGREGATE (merge finalize) | | | output: bitmap_union_count(<slot 6> bitmap_union_count(`default_cluster:test`.`advertiser_view_record`.`mv_bitmap_union_user_id`)) | | | group by: <slot 4> `advertiser`, <slot 5> `channel` | | | cardinality=-1 | | | | | 2:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 2 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`advertiser_view_record`.`time` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 02 | | HASH_PARTITIONED: <slot 4> `advertiser`, <slot 5> `channel` | | | | 1:AGGREGATE (update serialize) | | | STREAMING | | | output: bitmap_union_count(`default_cluster:test`.`advertiser_view_record`.`mv_bitmap_union_user_id`) | | | group by: `advertiser`, `channel` | | | cardinality=-1 | | | | | 0:OlapScanNode | | TABLE: advertiser_view_record | | PREAGGREGATION: ON | | partitions=1/1 | | rollup: advertiser_uv | | tabletRatio=10/10 | | tabletList=10715,10717,10719,10721,10723,10725,10727,10729,10731,10733 | | cardinality=0 | | avgRowSize=48.0 | | numNodes=1 | +-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 47 rows in set (0.01 sec)
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在 EXPLAIN 的结果中，首先可以看到OlapScanNode的rollup属性值为advertiser_uv。也就是说，查询会直接扫描物化视图的数据，说明匹配成功。其次对于user_id字段求count(distinct)被改写为求bitmap_union_count(to_bitmap)，也就是通过bitmap的方式来达到精确去重的效果。
案例3
用户的原始表有（k1, k2, k3）三列。其中k1, k2为前缀索引列。这时候如果用户查询条件中包含 where k1=1 and k2=2就能通过索引加速查询。但是有些情况下，用户的过滤条件无法匹配到前缀索引，比如where k3=3，则无法通过索引提升查询速度，而创建以k3作为第一列的物化视图就可以解决这个问题。
查询：
mysql> explain select record_id,seller_id,store_id from sales_records where store_id=3; +-----------------------------------------------------------------------------------+ | Explain String | +-----------------------------------------------------------------------------------+ | PLAN FRAGMENT 0 | | OUTPUT EXPRS:`record_id` | `seller_id` | `store_id` | | PARTITION: UNPARTITIONED | | | | RESULT SINK | | | | 1:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 1 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`sales_records`.`record_id` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 01 | | UNPARTITIONED | | | | 0:OlapScanNode | | TABLE: sales_records | | PREAGGREGATION: ON | | PREDICATES: `store_id` = 3 | | partitions=1/1 | | rollup: sales_records | | tabletRatio=10/10 | | tabletList=10646,10648,10650,10652,10654,10656,10658,10660,10662,10664 | | cardinality=1 | | avgRowSize=923.0 | | numNodes=1 | +-----------------------------------------------------------------------------------+ 27 rows in set (0.01 sec)
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创建物化视图：
create materialized view mv_1 as
select
store_id,
record_id,
seller_id,
sale_date,
sale_amt
from sales_records;
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通过上面语法创建完成后，物化视图中既保留了完整的明细数据，且物化视图的前缀索引为 store_id列。
查看表结构：
mysql> desc sales_records all; +---------------+---------------+-----------+--------+------+-------+---------+-------+---------+ | IndexName | IndexKeysType | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | Visible | +---------------+---------------+-----------+--------+------+-------+---------+-------+---------+ | sales_records | DUP_KEYS | record_id | INT | Yes | true | NULL | | true | | | | seller_id | INT | Yes | true | NULL | | true | | | | store_id | INT | Yes | true | NULL | | true | | | | sale_date | DATE | Yes | false | NULL | NONE | true | | | | sale_amt | BIGINT | Yes | false | NULL | NONE | true | | | | | | | | | | | | mv_1 | DUP_KEYS | store_id | INT | Yes | true | NULL | | true | | | | record_id | INT | Yes | true | NULL | | true | | | | seller_id | INT | Yes | true | NULL | | true | | | | sale_date | DATE | Yes | false | NULL | NONE | true | | | | sale_amt | BIGINT | Yes | false | NULL | NONE | true | | | | | | | | | | | | store_amt | AGG_KEYS | store_id | INT | Yes | true | NULL | | true | | | | sale_amt | BIGINT | Yes | false | NULL | SUM | true | +---------------+---------------+-----------+--------+------+-------+---------+-------+---------+ 14 rows in set (0.00 sec)
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查询匹配：
mysql> explain select record_id,seller_id,store_id from sales_records where store_id=3; +-----------------------------------------------------------------------------------+ | Explain String | +-----------------------------------------------------------------------------------+ | PLAN FRAGMENT 0 | | OUTPUT EXPRS:`record_id` | `seller_id` | `store_id` | | PARTITION: UNPARTITIONED | | | | RESULT SINK | | | | 1:EXCHANGE | | | | PLAN FRAGMENT 1 | | OUTPUT EXPRS: | | PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`sales_records`.`record_id` | | | | STREAM DATA SINK | | EXCHANGE ID: 01 | | UNPARTITIONED | | | | 0:OlapScanNode | | TABLE: sales_records | | PREAGGREGATION: ON | | PREDICATES: `store_id` = 3 | | partitions=1/1 | | rollup: mv_1 | | tabletRatio=10/10 | | tabletList=10737,10739,10741,10743,10745,10747,10749,10751,10753,10755 | | cardinality=0 | | avgRowSize=12.0 | | numNodes=1 | +-----------------------------------------------------------------------------------+ 27 rows in set (0.00 sec)
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这时候查询就会直接从刚才创建的mv_1物化视图中读取数据。由于物化视图对store_id是存在前缀索引的，查询效率也会提升。
修改表
使用ALTER TABLE命令可以对表进行修改，包括partition 、rollup、schema change、rename和index五种。语法：
ALTER TABLE [database.]table
alter_clause1[, alter_clause2, ...];
alter_clause 分为 partition 、rollup、schema change、rename 和 index 五种。
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rename
将名为 table1的表修改为table2：
ALTER TABLE table1 RENAME table2;
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将表example_table中名为rollup1的rollup index修改为rollup2：
ALTER TABLE example_table RENAME ROLLUP rollup1 rollup2;
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将表example_table中名为p1的partition修改为p2：
ALTER TABLE example_table RENAME PARTITION p1 p2;
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partition
增加分区, 使用默认分桶方式，如现有分区[MIN, 2013-01-01)，增加分区[2013-01-01, 2014-01-01)：
ALTER TABLE example_db.my_table ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2014-01-01");
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增加分区，使用新的分桶数：
ALTER TABLE example_db.my_table ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2015-01-01") DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 20;
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增加分区，使用新的副本数：
ALTER TABLE example_db.my_table ADD PARTITION p1 VALUES LESS THAN ("2015-01-01") ("replication_num"="1");
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修改分区副本数：
ALTER TABLE example_db.my_table MODIFY PARTITION p1 SET("replication_num"="1");
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批量修改指定分区：
ALTER TABLE example_db.my_table MODIFY PARTITION (p1, p2, p4) SET("in_memory"="true");
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批量修改所有分区：
ALTER TABLE example_db.my_table MODIFY PARTITION (*) SET("storage_medium"="HDD");
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删除分区：
ALTER TABLE example_db.my_table DROP PARTITION p1;
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增加一个指定上下界的分区：
ALTER TABLE example_db.my_table ADD PARTITION p1 VALUES [("2014-01-01"), ("2014-02-01"));
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rollup
创建index: example_rollup_index，基于base index（k1,k2,k3,v1,v2），列式存储：
ALTER TABLE example_db.my_table
ADD ROLLUP example_rollup_index(k1, k3, v1, v2);
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创建index: example_rollup_index2，基于example_rollup_index（k1,k3,v1,v2）：
ALTER TABLE example_db.my_table ADD ROLLUP example_rollup_index2 (k1, v1) FROM example_rollup_index;
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创建index: example_rollup_index3, 基于base index (k1,k2,k3,v1), 自定义rollup超时时间一小时：
ALTER TABLE example_db.my_table ADD ROLLUP example_rollup_index(k1, k3, v1) PROPERTIES("timeout" = "3600");
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删除index: example_rollup_index2：
ALTER TABLE example_db.my_table DROP ROLLUP example_rollup_index2;
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表结构变更
使用ALTER TABLE命令可以修改表的Schema，包括：增加列、删除列、修改列类型、改变列顺序。以增加列为例：
我们新增一列uv，类型为BIGINT，聚合类型为SUM，默认值为0:
ALTER TABLE table1 ADD COLUMN uv BIGINT SUM DEFAULT '0' after pv;
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提交成功后，可以通过以下命令查看作业进度:
SHOW ALTER TABLE COLUMN;
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当作业状态为FINISHED，则表示作业完成，新的Schema已生效。
查看新的Schema：
DESC table1;
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可以使用以下命令取消当前正在执行的作业:
CANCEL ALTER TABLE ROLLUP FROM table1;
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更多可以参阅：HELP ALTER TABLE。
删除数据
Doris目前可以通过两种方式删除数据：DELETE FROM语句和ALTER TABLE DROP PARTITION 语句。
条件删除（drop from）
delete from语句类似标准delete语法，具体使用可以查看help delete;帮助。
语法：
DELETE FROM table_name [PARTITION partition_name]
WHERE
column_name1 op { value | value_list } [ AND column_name2 op { value
| value_list } ...];
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如：
delete from student_kafka where id=1;
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注意事项：
- 该语句只能针对Partition级别进行删除。如果一个表有多个partition含有需要删除的数据，则需要执行多次针对不同Partition的delete 语句。而如果是没有使用Partition的表，partition的名称即表名；
- where后面的条件谓词只能针对Key列，并且谓词之间，只能通过AND连接。如果想实现OR的语义，需要执行多条delete；
- delete是一个同步命令，命令返回即表示执行成功；
- 从代码实现角度，delete是一种特殊的导入操作。该命令所导入的内容，也是一个新的数据版本，只是该版本中只包含命令中指定的删除条件。在实际执行查询时，会根据这些条件进行查询时过滤。所以，不建议大量频繁使用delete命令，因为这可能导致查询效率降低；
- 数据的真正删除是在BE进行数据Compaction时进行的。所以执行完delete命令后，并不会立即释放磁盘空间；
- delete命令一个较强的限制条件是，在执行该命令时，对应的表，不能有正在进行的导入任务（包括PENDING、ETL、LOADING）。而如果有QUORUM_FINISHED状态的导入任务，则可能可以执行；
- delete也有一个隐含的类似QUORUM_FINISHED的状态。即如果 delete只在多数副本上完成了，也会返回用户成功。但是会在后台生成一个异步的delete job（Async Delete Job），来继续完成对剩余副本的删除操作。如果此时通过show delete命令，可以看到这种任务在state一栏会显示QUORUM_FINISHED。
分区删除(drop partition)
该命令可以直接删除指定的分区。因为Partition是逻辑上最小的数据管理单元，所以使用DROP PARTITION命令可以很轻量地完成数据删除工作，并且不受load以及任何其他操作的限制，同时不会影响查询效率，是比较推荐的一种数据删除方式。该命令是同步命令，执行成功即生效。而后台数据真正删除的时间可能会延迟10分钟左右。
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