【大数据 - Doris 实践】数据表的基本使用（三）：数据模型

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Doris 的数据模型主要分为 3 类：Aggregate、Uniq、Duplicate。

1.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。

1.1 例一：导入数据聚合

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.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;

插入数据：

insert into test_db.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);

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：

select * from test_db.example_site_visit;

最终，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。

1.2 例二：保留明细数据

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.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;

插入数据：

insert into test_db.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);

查看表：

select * from test_db.example_site_visit2;

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。

1.3 例三：导入数据与已有数据聚合

往例一中继续插入数据：

insert into test_db.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);

查看表：

select * from test_db.example_site_visit;

最终，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。

2.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。

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.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;

插入数据

insert into test_db.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');

查询表：

select * from test_db.user;

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。

3.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那些列进行排序。

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.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;

插入数据：

insert into test_db.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');

查看表：

select * from test_db.example_log;

4.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）。

5.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：

ColumnName	Type	AggregationType	Comment
user_id	LARGEINT		用户 id
date	DATE		数据灌入日期
cost	BIGINT	SUM	用户总消费

假设存储引擎中有如下两个已经导入完成的批次的数据：

• 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

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，在查询引擎中加入了聚合算子，来保证数据对外的一致性。

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

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;

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;

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 $1$ 的，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：

ColumnName	Type	AggregateType	Comment
user_id	BIGINT		用户 id
date	DATE		数据灌入日期
cost	BIGINT	SUM	用户总消费
count	BIGINT	SUM	用于计算 count

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。