字段类型

表的基本概念

行和列

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。
doris中的列分为两类：key列和value列
key列在doris中有两种作用：
聚合表模型中，key是聚合和排序的依据
其他表模型中，key是排序依据

数据表模型

Doris 的数据模型主要分为3类:
• Aggregate 聚合模型
• Unique 唯一模型
• Duplicate 明细模型

Aggregate 模型

是相同key的数据进行自动聚合的表模型。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 目前有以下五种聚合方式：

1. SUM：求和，多行的 Value 进行累加。
2. REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。
3. REPLACE_IF_NOT_NULL ：当遇到 null 值则不更新。
4. MAX：保留最大值。
5. MIN：保留最小值。

有如下场景：需要创建一个表，来记录公司每个用户的每一次消费行为信息，有如下字段:

Select
    user_id,data,city,age,gender,
    max(visit_data) as last_visit_data,
    sum(cost) as cost,
    max(dwell_time) as max_dwell_time,
    min(dwell_time) as min_dwell_time
From  t
Group by  user_id,data,city,age,gender  -- 对应的是聚合模型型key

聚合模型

-- 这是一个用户消费和行为记录的数据表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.ex_user
(
 `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" 
 )
ENGINE=olap
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`, `sex`)
-- 分桶 创建表时必须指定分桶 分桶的概念下面说
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1;

-- 插入数据
insert into test.ex_user 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);

查看数据的时候发现，数据只剩下6条了，就是因为再key相同的时候，将后面的结果聚合了

UNIQUE 模型

是相同key的数据进行自动去重的表模型。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，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。

-- 创建表
drop table if exists test.user;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.user
(
-- key列
 `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户 id",
 `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称",
 -- value列
 `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;

-- 插入数据
insert into test.user values\
(10000,'zss','北京',18,0,12345678910,'北京朝阳区 ','2017-10-01 07:00:00'),\
(10000,'zss','北京',19,0,12345678910,'北京顺义区 ','2018-10-01 07:00:00'),\
(10000,'lss','北京',20,0,12345678910,'北京海淀区','2017-11-15 06:10:20');


insert into test.user1 values\
(10000,'zss','北京',18,0,12345678910,'北京朝阳区 ','2017-10-01 07:00:00'),\
(10000,'zss','北京',19,0,12345678910,'北京顺义区 ','2018-10-01 07:00:00'),\
(10000,'lss','北京',20,0,12345678910,'北京海淀区','2017-11-15 06:10:20');

查询结果后发现，相同的数据就会被替换掉

Duplicate 模型

就是存明细数据的表模型，既不做聚合也不做去重。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那些列进行排序。

-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.log_detail
(
 `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`) -- key用作排序使用
DISTRIBUTED BY HASH(`timestamp`) BUCKETS 1;

-- 插入数据
insert into test.log_detail 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');

数据模型的选择

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。

• 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）

分区与分桶

• partition（分区）：是在逻辑上将一张表按行(横向)划分
• tablet（又叫bucket，分桶）：在物理上对一个分区再按行(横向)划分

分区(Partition)

• Partition 列可以指定一列或多列，在聚合模型中，分区列必须为 KEY 列。
• 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。
• 创建分区时不可添加范围重叠的分区。

Range 分区

单列分区

drop table if exists test.expamle_range_tbl;
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"
)
ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`user_id`, `date`) -- 表模型
-- 分区的语法
PARTITION BY RANGE(`date`) -- 指定分区类型和分区列
(
    -- 指定分区名称，分区的上界   前闭后开
    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 1;

• 分区列通常为时间列，以方便的管理新旧数据。
• Partition 支持通过 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。同时，也支持通过 VALUES[...) 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 VALUES LESS THAN (...) 语句进行分区的增删操作时，分区范围的变化情况：
如上 expamle_range_tbl 得建表语句中可以看到，当建表完成后，会自动生成如下3个分区：

-- 查看表中分区得情况
SHOW PARTITIONS FROM test.expamle_range_tbl \G;

-- 增加一个分区
ALTER TABLE test.expamle_range_tbl ADD PARTITION p201705 VALUES LESS THAN ("2017-06-01");

--删除分区
ALTER TABLE test.expamle_range_tbl DROP PARTITION p201703;

-- 此时的分区状态如下:
-- p201701: [MIN_VALUE,  2017-02-01)
-- p201702: [2017-02-01, 2017-03-01)
-- p201705: [2017-04-01, 2017-06-01)
-- 出现了一个空洞：[2017-03-01, 2017-04-01)
-- 如果导入的数据范围在这个空洞范围内，是无法导入的

多列分区

PARTITION BY RANGE(`date`, `id`)     前闭后开
(
    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")-- 默认采用id类型的最小值
)
-- 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

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。

• Partition 支持通过 VALUES IN (...) 来指定每个分区包含的枚举值。

-- 单列
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 NOT NULL COMMENT "用户年龄",
    `sex` TINYINT NOT NULL 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")
)
-- 指定分桶的语法
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES
(
    "replication_num" = "3"
);



-- 多列
PARTITION BY LIST(`id`, `city`)
(
    PARTITION `p1_city` VALUES IN (("1", "Beijing",), ("2", "Shanghai")),
    PARTITION `p2_city` VALUES IN (("2", "Beijing"), ("1", "Shanghai")),
    PARTITION `p3_city` VALUES IN (("3", "Beijing"), ("4", "Shanghai"))

)

分桶(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

1. 一个表的 Tablet 总数量等于 (Partition num * Bucket num)。
2. 一个表的 Tablet 数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。
3. 单个 Tablet 的数据量理论上没有上下界，但建议在 1G - 10G 的范围内。如果单个 Tablet 数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加 Schema Change 或者 Rollup 操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是 Tablet）。分桶应该控制桶内数据量 ，不易过大或者过小
4. 当 Tablet 的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。
5. 在建表时，每个分区的 Bucket 数量统一指定。但是在动态增加分区时（ADD PARTITION），可以单独指定新分区的 Bucket 数量。可以利用这个功能方便的应对数据缩小或膨胀。
6. 一个 Partition 的 Bucket 数量一旦指定，不可更改。所以在确定 Bucket 数量时，需要预先考虑集群扩容的情况。比如当前只有 3 台 host，每台 host 有 1 块盘。如果 Bucket 的数量只设置为 3 或更小，那么后期即使再增加机器，也不能提高并发度。

注：表的数据量可以通过 SHOW DATA命令查看，结果除以副本数，即表的数据量。

复合分区与单分区的选择

复合分区
• 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。

以下场景推荐使用复合分区
• 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。地域、时间
• 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。
• 改善数据倾斜问题：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。
用户也可以不使用复合分区，即使用单分区。则数据只做 HASH 分布。

PROPERTIES

在建表语句的最后，可以用 PROPERTIES 关键字来设置一些表的属性参数（参数有很多）

PROPERTIES(
  "参数名" = "参数值"
)

分片副本数(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。

存储介质 和 热数据冷却时间

• storage_medium
• storage_cooldown_time
建表时，可以统一指定所有 Partition 初始存储的介质及热数据的冷却时间，如：

"storage_medium" = "SSD"

-- 要在当前时间之后，并且是一个datetime类型 
"storage_cooldown_time" = "2023-04-20 00:00:00"

-- 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。没设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。

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