Doris 数据模型

目录

基本概念

Aggregate 模型（聚合模型）

示例1：导入数据聚合

示例2：保留明细数据

示例3：导入数据与已有数据聚合

Uniq 模型（唯一主键）

Duplicate 模型（冗余模型）

ROLLUP

基本概念

前缀索引与 ROLLUP

ROLLUP 的几点说明

聚合模型的局限性

Duplicate 模型

数据模型的选择建议

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基本概念

在 Doris 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。
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。

Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。

Doris 的数据模型主要分为3类:

• Aggregate
• Uniq
• Duplicate

下面我们分别介绍。

Aggregate 模型（聚合模型）

我们以实际的例子来说明什么是聚合模型，以及如何正确的使用聚合模型。

示例1：导入数据聚合

假设业务有如下数据表模式：

ColumnName	Type	AggregationType	Comment
user_id	LARGEINT		用户id
date	DATE		数据灌入日期
city	VARCHAR(20)		用户所在城市
age	SMALLINT		用户年龄
sex	TINYINT		用户性别
last_visit_date	DATETIME	REPLACE	用户最后一次访问时间
cost	BIGINT	SUM	用户总消费
max_dwell_time	INT	MAX	用户最大停留时间
min_dwell_time	INT	MIN	用户最小停留时间

如果转换成建表语句则如下（省略建表语句中的 Partition 和 Distribution 信息）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.expamle_tbl
(
	`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",
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `date`, `timestamp`, `city`, `age`, `sex`)
... /* 省略 Partition 和 Distribution 信息 */
；

可以看到，这是一个典型的用户信息和访问行为的事实表。

可以看到，这是一个典型的用户信息和访问行为的事实表。
在一般星型模型中，用户信息和访问行为一般分别存放在维度表和事实表中。这里我们为了更加方便的解释 Doris 的数据模型，将两部分信息统一存放在一张表中。

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，如 user_id、date、age ... 等称为 Key，而设置了 AggregationType 的称为 Value。

当我们导入数据时，对于 Key 列相同的行和聚合成一行，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：

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. MAX：保留最大值。
4. MIN：保留最小值。

假设我们有以下导入数据（原始数据）：

user_id	date	city	age	sex	last_visit_date	cost	max_dwell_time	min_dwell_time
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

我们假设这是一张记录用户访问某商品页面行为的表。我们以第一行数据为例，解释如下：

数据	说明
10000	用户id，每个用户唯一识别id
2017-10-01	数据入库时间，精确到日期