2026年9月18日に最終更新

Apache Doris テーブル設計ガイド

Apache Doris では、テーブル設計が書き込み性能、クエリ効率、ストレージコストを直接左右します。この章では、一般的な設計シナリオに沿って、新しいテーブルの設計と既存テーブルの構造の最適化を説明します。

設計の流れ

Doris のテーブル設計は、通常、次の手順で進めます。

テーブルモデルを選ぶ: データの保存、重複排除、集約の方法を決めます。
列とデータ型を定義する: 業務データの各フィールドに適した型を選びます。
パーティショニングとバケット分割を計画する: データを均等に分散させ、不要なデータの読み取りを省けるようにします。
インデックスを追加する: 特定の値の検索、範囲スキャン、全文検索を高速化します。
ストレージを最適化する: 圧縮、行と列のハイブリッドストレージ、ホットデータとコールドデータの階層化によってコストを削減します。
スキーマを変更する: 業務の変化に合わせてスキーマを調整したり、自動採番列を使用したりします。

テーブルの作成

Doris でテーブルを作成するには、CREATE TABLE 文を使用します。既存のテーブルを基に新しいテーブルを作成する場合は、次の方法があります。

CREATE TABLE ... LIKE: 既存のテーブルの構造を再利用します。
CREATE TABLE ... AS SELECT (CTAS): クエリ結果に基づいてテーブルを作成します。

テーブル名の規則

Doris のテーブル名は、デフォルトで大文字と小文字が区別され、最大長は 64 バイトです。次の設定で変更できます。

設定	デフォルト	説明
lower_case_table_names	大文字と小文字を区別	クラスターの初期化時にのみ設定できます。後から変更することはできません
table_name_length_limit	64 バイト	大きすぎる値の設定は推奨されません

主なテーブルプロパティ

テーブルの作成時には、よく使うプロパティを PROPERTIES で指定できます。詳しくは CREATE TABLE を参照してください。

プロパティ	用途
`buckets`	テーブル内のデータ分散の粒度を決めます
`storage_medium`	HDD、SSD、リモート共有ストレージなどの保存先を制御します
`replication_num`	冗長性と信頼性を確保するためのデータレプリカ数を制御します
`storage_policy`	ホットデータとコールドデータを階層化する際の移行ポリシーを設定します

ヒント

テーブルプロパティはパーティション単位で適用されます。テーブルプロパティを変更しても、変更後に作成されるパーティションにのみ反映され、既存のパーティションには影響しません。詳しくは ALTER TABLE PROPERTY と ALTER TABLE DISTRIBUTION を参照してください。動的パーティショニングでは、これらのプロパティを個別に設定できます。

テーブルモデルの選択

テーブルモデルの概要

Duplicate、Aggregate、Unique の各モデルを比較し、用途に適したデータの保存方法と重複排除方法を選びます

Duplicate モデル

ログやイベントなど、重複排除や集約が不要な場合に元の明細データをそのまま保持します

Unique モデル

主キーで重複を排除し、高い同時実行性を持つリアルタイム更新に対応します。CDC や注文など、主キーに基づいてデータを更新する用途に適しています

Aggregate モデル

ディメンションごとにデータを事前集約し、レポートや多次元分析のクエリ性能を向上させます

モデル選択のヒント

一般的な業務シナリオに基づく、テーブルモデルと Key 列の設計に関する推奨事項を紹介します

列とデータ型の定義

データ型

数値、文字列、日付、半構造化データの型など、Doris がサポートするすべてのデータ型を参照できます

パーティショニングとバケット分割の計画

データ分散の概念

パーティショニングとバケット分割によってデータがタブレットにどう配置されるかを理解し、複数ノードのストレージと計算能力を十分に活用します

基本概念

パーティション、バケット、タブレット、レプリカなど、データ分散に関する基本用語を説明します

手動パーティショニング

テーブル作成時にパーティション範囲を明示的に定義します。パーティションが固定され、細かい制御が必要な場合に適しています

動的パーティショニング

時間軸に沿ってパーティションを自動的に作成、回収し、時系列テーブルの運用を簡素化します

自動パーティショニング

取り込むデータに基づいてパーティションを自動作成し、事前にパーティション範囲を定義する必要をなくします

データのバケット分割

各パーティション内でデータが均等に分散されるよう、適切なバケット列とバケット数を選びます

よくある問題

パーティショニングとバケット分割の設計でよくある間違いと、そのトラブルシューティング方法を紹介します

クエリの高速化: インデックス

インデックスの概要

Doris がサポートする各種インデックスと、適したクエリの用途を比較します

プレフィックスインデックス

ソートキーに基づく組み込みインデックスで、等価検索と範囲検索を高速化します

BloomFilter インデックス

カーディナリティの高い列に対する等価検索を高速化し、不要なデータスキャンを減らします

NGram BloomFilter インデックス

完全な転置インデックスを導入せずに、LIKE によるあいまい検索を高速化します

転置インデックス（全文検索）

トークン化した全文検索、キーワードやフレーズの照合に対応し、ログやテキストの分析に適しています

ベクトルインデックス

HNSW や IVF などのアルゴリズムに基づいて、高次元ベクトルの類似検索を高速化します

ストレージの最適化

ストレージ形式

Doris の列指向ストレージ形式 V3 の設計と利点を説明します

データ圧縮

適切な圧縮アルゴリズムを選び、ストレージコストとクエリ性能のバランスを取ります

行と列のハイブリッドストレージ

列指向ストレージに行指向ストレージを追加し、列数の多いテーブルで特定の値を検索するクエリを高速化します

ホットデータとコールドデータの階層化

コールドデータを SSD/HDD、または S3 や HDFS などのリモートストレージに移し、ストレージコストを削減します

スキーマの変更

スキーマ変更

ALTER TABLE による列や型の追加、削除、変更と、軽量な変更と負荷の大きい変更の違いを説明します

自動採番列

自動採番列で一意の数値 ID を自動生成し、データの書き込みを簡素化します

特殊なテーブルとベストプラクティス

テーブル設計のベストプラクティス

テーブルモデル、Key 列、パーティショニングとバケット分割、インデックスなどに関する主な設計上の推奨事項をまとめます

設計時の考慮事項

設計項目	説明	影響
データモデル	テーブル作成後は変更できません。適切なデータモデルを事前に選んでください	その後の書き込みとクエリの方法を決めます
バケット数	作成済みパーティションのバケット数は変更できませんが、パーティションの置き換えによって調整できます。動的パーティショニングでは、今後作成されるパーティションのバケット数を変更できます	データの均等な分散とクエリの並列性に影響します
列の変更	VALUE 列の追加や削除は軽量な操作で、数秒で完了します。KEY 列の追加や削除、データ型の変更は負荷の大きい操作です	可能な限り、大規模なデータセットでは KEY 列の変更を避けてください
ストレージポリシー	ホットデータとコールドデータの階層化を使用し、コールドデータを HDD、S3、HDFS に移行します	ストレージコストを大幅に削減します