MySQL 호환성 참고 사항
Doris는 MySQL 프로토콜 및 표준 SQL 구문과 높은 호환성을 제공합니다. 업무 시스템, BI 도구, 운영 스크립트는 대개 큰 수정 없이 연결할 수 있습니다. 다만 Doris는 분석 지향 MPP 데이터베이스이므로 데이터 타입, 테이블 생성 구문, 데이터 모델, DML 동작 등의 영역에서 MySQL과 차이가 있습니다.
이 문서는 마이그레이션과 일상적인 사용이라는 두 관점에서 Doris와 MySQL의 주요 차이를 정리하여, 구문이나 동작의 비호환성을 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다.
대상 독자 및 사용 시나리오
- MySQL 애플리케이션이나 데이터 웨어하우스를 Doris로 마이그레이션할 계획이며, SQL 호환성을 빠르게 평가해야 하는 경우
- MySQL 사용 방식에 익숙한 상태에서 Doris용 SQL을 작성하다가 구문이나 동작의 차이를 발견한 경우
- 특정 데이터 타입이나 DDL/DML 문을 Doris에서 지원하는지 확인해야 하는 경우
데이터 타입 차이
MySQL과의 차이를 수치형, 날짜, 문자열, JSON, Doris 전용 타입으로 나누어 아래에 정리했습니다.
수치형 타입
| 타입 | MySQL | Doris |
|---|---|---|
| Boolean | - 지원 - 범위: 0은 false, 1은 true를 나타냄 | - 지원 - 키워드: Boolean - 범위: 0은 false, 1은 true를 나타냄 |
| Bit | - 지원 - 범위: 1~64 | 지원하지 않음 |
| Tinyint | - 지원 - 부호 있는 타입과 부호 없는 타입 지원 - 범위: 부호 있는 타입은 -128 | - 지원 - 부호 있는 타입만 지원 - 범위: -128~127 |
| Smallint | - 지원 - 부호 있는 타입과 부호 없는 타입 지원 - 범위: 부호 있는 타입은 -2^15 | - 지원 - 부호 있는 타입만 지원 - 범위: -32768~32767 |
| Mediumint | - 지원 - 부호 있는 타입과 부호 없는 타입 지원 - 범위: 부호 있는 타입은 -2^23 | 지원하지 않음 |
| Int | - 지원 - 부호 있는 타입과 부호 없는 타입 지원 - 범위: 부호 있는 타입은 -2^31 | - 지원 - 부호 있는 타입만 지원 - 범위: -2147483648~2147483647 |
| Bigint | - 지원 - 부호 있는 타입과 부호 없는 타입 지원 - 범위: 부호 있는 타입은 -2^63 | - 지원 - 부호 있는 타입만 지원 - 범위: -2^63~2^63-1 |
| Largeint | 지원하지 않음 | - 지원 - 부호 있는 타입만 지원 - 범위: -2^127~2^127-1 |
| Decimal | - 지원 - 부호 있는 타입과 부호 없는 타입 지원(8.0.17 이전 버전에서 지원하며, 이후 버전에서는 사용 중단 예정으로 표시됨) - 기본값: Decimal(10, 0) | - 지원 - 부호 있는 타입만 지원 - 기본값: Decimal(9, 0) |
| Float/Double | - 지원 - 부호 있는 타입과 부호 없는 타입 지원(8.0.17 이전 버전에서 지원하며, 이후 버전에서는 사용 중단 예정으로 표시됨) | - 지원 - 부호 있는 타입만 지원 |
날짜 타입
| 타입 | MySQL | Doris |
|---|---|---|
| Date | - 지원 - 범위: ['1000-01-01', '9999-12-31'] - 형식: YYYY-MM-DD | - 지원 - 범위: ['0000-01-01', '9999-12-31'] - 형식: YYYY-MM-DD |
| DateTime | - 지원 - DATETIME([P]), 선택적 매개변수 P는 정밀도를 나타냄 - 범위: '1000-01-01 00:00:00.000000'~'9999-12-31 23:59:59.999999' - 형식: YYYY-MM-DD hh:mm .fraction | - 지원 - DATETIME([P]), 선택적 매개변수 P는 정밀도를 나타냄 - 범위: ['0000-01-01 00:00:00[.000000]', '9999-12-31 23:59:59[.999999]'] - 형식: YYYY-MM-DD hh:mm .fraction |
| Timestamp | - 지원 - Timestamp[(p)], 선택적 매개변수 P는 정밀도를 나타냄 - 범위: ['1970-01-01 00:00:01.000000' UTC, '2038-01-19 03:14:07.999999' UTC] - 형식: YYYY-MM-DD hh:mm .fraction | - 지원 - TIMESTAMPTZ([P]), 선택적 매개변수 P는 정밀도를 나타냄 - 범위: ['0000-01-01 00:00:00[.000000]' UTC, '9999-12-31 23:59:59[.999999]' UTC] - 형식: YYYY-MM-DD hh:mm .fraction +XX.XX |
| Time | - 지원 - Time[(p)] - 범위: ['-838:59:59.000000', '838:59:59.000000'] - 형식: hh:mm .fraction | - 연산에는 사용할 수 있으나 OLAP 테이블의 열로 저장할 수 없음 - Time[(p)] - 범위: ['-838:59:59.999999', '838:59:59.999999'] - 형식: hh:mm .fraction |
| Year | - 지원 - 범위: 1901~2155 또는 0000 - 형식: yyyy | 지원하지 않음 |
문자열 타입
| 타입 | MySQL | Doris |
|---|---|---|
| Char | - 지원 - CHAR(M), M은 문자 단위 길이이며 기본값은 1 - 고정 길이 - 범위: [0, 255], 바이트 단위 | - 지원 - CHAR(M), M은 바이트 단위 길이 - 가변 길이 - 범위: [1, 255] |
| Varchar | - 지원 - VARCHAR(M), M은 문자 단위 길이 - 범위: [0, 65535], 바이트 단위 | - 지원 - VARCHAR(M), M은 바이트 단위 길이 - 범위: [1, 65533] |
| String | 지원하지 않음 | - 지원 - 1048576바이트(1 MB), 최대 2147483643바이트(2 GB)까지 확장 가능 |
| Binary | - 지원 - Char와 유사 | 지원하지 않음 |
| Varbinary | - 지원 - Varchar와 유사 | 지원하지 않음 |
| Blob | - 지원 - TinyBlob, Blob, MediumBlob, LongBlob | 지원하지 않음 |
| Text | - 지원 - TinyText, Text, MediumText, LongText | 지원하지 않음 |
| Enum | - 지원 - 최대 65535개 원소 | 지원하지 않음 |
| Set | - 지원 - 최대 64개 원소 | 지원하지 않음 |
JSON 데이터 타입
| 타입 | MySQL | Doris |
|---|---|---|
| JSON | 지원 | 지원 |
Doris 전용 데이터 타입
다음은 Doris가 MySQL에 없는 기능을 제공하기 위해 확장한 분석 지향 데이터 타입입니다. 주로 고유 값 개수 계산, 분위수 계산, 반정형 데이터 처리에 사용됩니다.
-
HyperLogLog
HLL 타입은 Key 열로 사용할 수 없습니다. Aggregate 모델 테이블에서 사용할 경우, 테이블 생성 시 대응하는 집계 타입은 HLL_UNION입니다. 길이나 기본값을 지정할 필요가 없으며, 길이는 데이터의 집계 수준에 따라 시스템 내부에서 제어됩니다. HLL 열은 대응하는 HLL_UNION_AGG, HLL_RAW_AGG, HLL_CARDINALITY, HLL_HASH 함수로만 쿼리하거나 사용할 수 있습니다.
HLL은 고유 값 개수를 근사적으로 계산하며, 데이터 양이 많을 때 Count Distinct보다 성능이 뛰어납니다. HLL의 오차율은 일반적으로 약 1%이며, 때로는 2%에 이를 수 있습니다.
-
BITMAP
BITMAP 타입은 Key 열로 사용할 수 없습니다. Aggregate 테이블에서 사용할 경우, BITMAP_UNION 집계 정의와 함께 사용해야 합니다. 길이나 기본값을 지정할 필요가 없으며, 길이는 데이터의 집계 수준에 따라 시스템 내부에서 제어됩니다. BITMAP 열은 대응하는 BITMAP_UNION_COUNT, BITMAP_UNION, BITMAP_HASH, BITMAP_HASH64 등의 함수로만 쿼리하거나 사용할 수 있습니다.
오프라인 환경에서 BITMAP을 사용하면 데이터 적재 속도에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 양이 많을 때 쿼리 속도는 HLL보다 느리지만 Count Distinct보다 빠릅니다. 참고: 실시간 환경에서 전역 사전 없이 BITMAP을 사용하고 대신 BITMAP_HASH()를 사용하면 약 천분의 일의 오차가 발생할 수 있습니다. 이러한 오차를 허용할 수 없다면 BITMAP_HASH64를 사용할 수 있습니다.
-
QUANTILE_PERCENT (QUANTILE_STATE)
QUANTILE_STATE 타입은 Key 열로 사용할 수 없습니다. Aggregate 모델 테이블에서 사용할 경우, 테이블 생성 시 대응하는 집계 타입은 QUANTILE_UNION입니다. 길이나 기본값을 지정할 필요가 없으며, 길이는 데이터의 집계 수준에 따라 시스템 내부에서 제어됩니다. QUANTILE_STATE 열은 대응하는 QUANTILE_PERCENT, QUANTILE_UNION, TO_QUANTILE_STATE 등의 함수로만 쿼리하거나 사용할 수 있습니다.
QUANTILE_STATE는 근사 분위수를 계산하는 타입입니다. 데이터 적재 중 동일한 Key에 대한 서로 다른 Values를 사전 집계합니다. Values의 개수가 2048 이하이면 모든 데이터를 상세하게 기록하고, Values의 개수가 2048을 초과하면 TDigest 알고리즘으로 데이터를 집계(클러스터링)하여 각 클러스터의 중심점을 저장합니다.
-
Array<T>
Array<T>는 T 타입 원소의 배열이며, Key 열로 사용할 수 없습니다.
-
MAP<K, V>
Map은 K 및 V 타입 원소의 매핑 테이블이며, Key 열로 사용할 수 없습니다.
-
STRUCT<field_name:field_type, ...>
Struct는 여러 Field로 구성된 구조체이며, 여러 열의 집합으로 이해할 수도 있습니다. Key로 사용할 수 없습니다.
Struct의 Field 이름과 개수는 고정되어 있으며, Field는 항상 Nullable입니다. Field는 일반적으로 다음 요소로 구성됩니다.
- field_name: Field의 식별자이며, 고유해야 함
- field_type: Field의 타입
-
Agg_State
AGG_STATE는 Key 열로 사용할 수 없습니다. 테이블을 생성할 때 집계 함수의 시그니처도 선언해야 합니다.
길이나 기본값을 지정할 필요가 없으며, 실제 저장 크기는 함수 구현에 따라 달라집니다.
구문 차이
Doris SQL 구문은 전반적으로 MySQL과 유사하지만, 테이블 생성, 인덱스, 뷰 등의 영역에서 고유한 확장 기능이나 제약 사항이 있습니다. 마이그레이션 시 이러한 차이에 특히 주의해야 합니다.
DDL 차이
CREATE TABLE
Doris의 테이블 생성 구문은 다음과 같습니다.
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table
(
column_definition_list
[, index_definition_list]
)
[engine_type]
[keys_type]
[table_comment]
[partition_info]
distribution_desc
[rollup_list]
[properties]
[extra_properties]
각 절과 MySQL의 차이는 다음과 같습니다.
| 매개변수 | MySQL과의 차이 |
|---|---|
| column_definition_list | - 열 목록을 정의합니다. 기본 구문은 MySQL과 유사합니다. - Doris는 주로 Aggregate Key 데이터 모델을 위한 집계 타입 연산을 추가로 지원합니다. - MySQL은 열 목록 정의 뒤에 Index, Primary Key, Unique Key 등의 제약 조건을 추가할 수 있습니다. Doris는 데이터 모델을 통해 이러한 제약 조건과 연산을 지원합니다. |
| index_definition_list | - 인덱스 목록을 정의합니다. 기본 구문은 MySQL과 유사합니다. - Doris는 비트맵 인덱스, 역색인, N-Gram 인덱스를 지원하며, 속성을 통해 Bloom filter 인덱스를 활성화할 수도 있습니다. - MySQL은 B+Tree 인덱스와 Hash 인덱스를 지원합니다. |
| engine_type | - 테이블 엔진 타입을 지정합니다. 선택 사항입니다. - 현재 지원하는 테이블 엔진은 주로 OLAP 네이티브 엔진입니다. - MySQL은 InnoDB, MyISAM 등의 스토리지 엔진을 지원합니다. |
| keys_type | - 데이터 모델을 지정합니다. 선택 사항입니다. - 지원하는 타입은 다음과 같습니다. 1) DUPLICATE KEY(기본값): 뒤에 지정하는 열은 정렬 열입니다. 2) AGGREGATE KEY: 뒤에 지정하는 열은 차원 열입니다. 3) UNIQUE KEY: 뒤에 지정하는 열은 기본 키 열입니다. - MySQL에는 데이터 모델이라는 개념이 없습니다. |
| table_comment | 테이블 주석입니다. |
| partition_info | 파티셔닝 알고리즘입니다. 선택 사항입니다. Doris는 다음 파티셔닝 알고리즘을 지원합니다. - LESS THAN: 파티션의 상한만 정의합니다. 하한은 이전 파티션의 상한으로 결정됩니다. - FIXED RANGE: 파티션에 대해 왼쪽 경계를 포함하고 오른쪽 경계를 제외하는 구간을 정의합니다. - MULTI RANGE: 시간 단위와 간격을 사용하여 왼쪽 경계를 포함하고 오른쪽 경계를 제외하는 구간을 정의하고, RANGE 파티션을 일괄 생성합니다. 지원하는 시간 단위는 연, 월, 일, 주, 시간입니다. MySQL이 지원하는 알고리즘은 Hash, Range, List Key이며, 하위 파티션도 지원합니다. 하위 파티션은 Hash와 Key를 지원합니다. |
| distribution_desc | - 버킷팅 알고리즘입니다. 필수 사항이며, 다음을 포함합니다. 1) Hash 버킷팅: DISTRIBUTED BY HASH (k1[, k2 ...]) [BUCKETS num|auto], 지정한 키 열을 사용하여 Hash 버킷팅을 수행합니다.2) 무작위 버킷팅: DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num|auto], 난수를 사용하여 버킷팅을 수행합니다.- MySQL에는 버킷팅 알고리즘이 없습니다. |
| rollup_list | - 테이블 생성 시 여러 동기 구체화된 뷰를 함께 생성할 수 있습니다. - 구문: rollup_name (col1[, col2, ...]) [DUPLICATE KEY(col1[, col2, ...])][PROPERTIES("key" = "value")].- MySQL에서는 지원하지 않습니다. |
| properties | 테이블 속성입니다. 속성은 MySQL의 속성과 다르며, 속성을 정의하는 구문도 MySQL과 다릅니다. |
CREATE INDEX
CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table_name (column [, ...],) [USING BITMAP];
- Doris는 현재 비트맵 인덱스, 역색인, N-Gram 인덱스, Bloom filter 인덱스(별도 구문으로 구성)를 지원합니다.
- MySQL은 B+Tree 및 Hash 인덱스 알고리즘을 지원합니다.
CREATE VIEW
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS]
[db_name.]view_name
(column1[ COMMENT "col comment"][, column2, ...])
AS query_stmt
CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] mvName=multipartIdentifier
(LEFT_PAREN cols=simpleColumnDefs RIGHT_PAREN)? buildMode?
(REFRESH refreshMethod? refreshTrigger?)?
(KEY keys=identifierList)?
(COMMENT STRING_LITERAL)?
(PARTITION BY LEFT_PAREN partitionKey = identifier RIGHT_PAREN)?
(DISTRIBUTED BY (HASH hashKeys=identifierList | RANDOM) (BUCKETS (INTEGER_VALUE | AUTO))?)?
propertyClause?
AS query
- 기본 구문은 MySQL과 동일합니다.
- Doris는 논리 뷰 외에도 동기 구체화된 뷰와 비동기 구체화된 뷰라는 두 종류의 구체화된 뷰를 지원합니다.
- MySQL은 구체화된 뷰를 지원하지 않습니다.
ALTER TABLE / ALTER INDEX
Doris의 ALTER 구문은 기본적으로 MySQL과 동일합니다.
DROP TABLE / DROP INDEX
Doris의 DROP 구문은 기본적으로 MySQL과 동일합니다.
DML 차이
INSERT
INSERT INTO table_name
[ PARTITION (p1, ...) ]
[ WITH LABEL label]
[ (column [, ...]) ]
[ [ hint [, ...] ] ]
{ VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] | query }
Doris의 INSERT 구문은 기본적으로 MySQL과 동일합니다.
UPDATE
UPDATE target_table [table_alias]
SET assignment_list
WHERE condition
assignment_list:
assignment [, assignment] ...
assignment:
col_name = value
value:
{expr | DEFAULT}
Doris의 UPDATE 구문은 기본적으로 MySQL과 동일하지만, WHERE 조건이 필수라는 점에 유의해야 합니다.
DELETE
DELETE FROM table_name [table_alias]
[PARTITION partition_name | PARTITIONS (partition_name [, partition_name])]
WHERE column_name op { value | value_list } [ AND column_name op { value | value_list } ...];
Doris에서 위 구문은 필터 조건자만 지정할 수 있습니다.
DELETE FROM table_name [table_alias]
[PARTITION partition_name | PARTITIONS (partition_name [, partition_name])]
[USING additional_tables]
WHERE condition
Doris에서 위 구문은 Unique Key 모델 테이블에만 사용할 수 있습니다.
Doris의 DELETE 구문은 기본적으로 MySQL과 동일합니다. 다만 Doris는 분석 지향 데이터베이스이므로 삭제 작업을 너무 자주 수행하지 않는 것이 좋습니다.
SELECT
SELECT
[hint_statement, ...]
[ALL | DISTINCT]
select_expr [, select_expr ...]
[EXCEPT ( col_name1 [, col_name2, col_name3, ...] )]
[FROM table_references
[PARTITION partition_list]
[TABLET tabletid_list]
[TABLESAMPLE sample_value [ROWS | PERCENT]
[REPEATABLE pos_seek]]
[WHERE where_condition]
[GROUP BY [GROUPING SETS | ROLLUP | CUBE] {col_name | expr | position}]
[HAVING where_condition]
[ORDER BY {col_name | expr | position} [ASC | DESC], ...]
[LIMIT {[offset_count,] row_count | row_count OFFSET offset_count}]
[INTO OUTFILE 'file_name']
Doris의 SELECT 구문은 기본적으로 MySQL과 동일합니다.
SQL 함수
Doris는 대부분의 MySQL 함수에 대응하는 함수를 제공합니다. 일반적인 문자열, 날짜, 집계, 윈도우 함수를 바로 사용할 수 있습니다.
SQL Mode
Doris는 SQL 구문 분석과 실행 동작을 제어하는 일부 SQL Mode 설정을 지원하므로 MySQL의 사용 방식에 맞추기 쉽습니다.
| 이름 | 설정한 경우의 동작 | 설정하지 않은 경우의 동작 | 참고 |
|---|---|---|---|
| PIPES_AS_CONCAT | || 기호를 concat 함수로 해석 | || 기호를 논리 OR 연산자로 해석 | - |
| NO_BACKSLASH_ESCAPES | 문자열의 백슬래시를 일반 문자로 처리 | 문자열의 백슬래시를 이스케이프 시퀀스의 시작으로 처리 | - |
| ONLY_FULL_GROUP_BY | 표준 집계만 허용 | 집계 결과 출력에 집계 KEY에 포함되지 않은 스칼라 값을 포함할 수 있음 | 3.1.0 버전부터 지원 |