使用注意

建表时列类型建议

1. Key 列必须在所有 Value 列之前。

2. 尽量选择整型类型。因为整型类型的计算和查找效率远高于字符串。

3. 对于不同长度的整型类型的选择原则，遵循够用即可。

4. 对于 VARCHAR 和 STRING 类型的长度，遵循够用即可。

聚合模型的局限性

这里针对 Aggregate 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。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：

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

我们在查询引擎中加入了聚合算子，来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，会极大地降低查询效率。

以最基本的 count(*) 查询为例：

SELECT COUNT(*) FROM table;

在其他数据库中，这类查询都会很快地返回结果。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。

以刚才的数据为例：

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

因为最终的聚合结果为：

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

所以，select count(*) from table; 的正确结果应该为 4。但如果只扫描 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，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 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，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 列都相同地行。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。

Unique 模型的写时合并实现

Unique 模型的写时合并实现没有聚合模型的局限性，还是以刚才的数据为例，写时合并为每次导入的 rowset 增加了对应的 delete bitmap，来标记哪些数据被覆盖。第一批数据导入后状态如下

batch 1

user_id	date	cost	delete bit
10001	2017/11/20	50	FALSE
10002	2017/11/21	39	FALSE

当第二批数据导入完成后，第一批数据中重复的行就会被标记为已删除，此时两批数据状态如下

batch 1

user_id	date	cost	delete bit
10001	2017/11/20	50	TRUE
10002	2017/11/21	39	FALSE

batch 2

user_id	date	cost	delete bit
10001	2017/11/20	1	FALSE
10001	2017/11/21	5	FALSE
10003	2017/11/22	22	FALSE

在查询时，所有在 delete bitmap 中被标记删除的数据都不会读出来，因此也无需进行做任何数据聚合，上述数据中有效地行数为 4 行，查询出的结果也应该是 4 行，也就可以采取开销最小的方式来获取结果，即前面提到的“仅扫描某一列数据，获得 count 值”的方式。

在测试环境中，count(*) 查询在 Unique 模型的写时合并实现上的性能，相比聚合模型有 10 倍以上的提升。

Duplicate 模型

Duplicate 模型没有聚合模型的这个局限性。因为该模型不涉及聚合语意，在做 count(*) 查询时，任意选择一列查询，即可得到语意正确的结果。

Key 列的不同意义

Duplicate、Aggregate、Unique 模型，都会在建表指定 Key 列，然而实际上是有所区别的：对于 Duplicate 模型，表的 Key 列，可以认为只是 "排序列"，并非起到唯一标识的作用。而 Aggregate、Unique 模型这种聚合类型的表，Key 列是兼顾 "排序列" 和 "唯一标识列"，是真正意义上的 "Key 列"。

模型选择建议

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。

1. 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。

2. Unique 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。对于聚合查询有较高性能需求的用户，推荐使用自 1.2 版本加入的写时合并实现。

3. 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）。

4. 如果有部分列更新的需求，请查阅文档主键模型部分列更新 与 聚合模型部份列更新 获取相关使用建议。