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本文导读

最佳实践

更新时间:2025-01-09 GMT+08:00
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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。

数据模型选择

Doris数据模型上目前分为三类:AGGREGATE KEY,UNIQUE KEY,DUPLICATE KEY。三种模型中数据都是按KEY进行排序。

  • Aggregate模型。

    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。

    Aggregate Key相同时,新旧记录进行聚合,目前支持的聚合函数有SUM,MIN,MAX,REPLACE。

    CREATE TABLE site_visit
    (
        siteid      INT,
        city        SMALLINT,
        username    VARCHAR(32),
        pv BIGINT   SUM DEFAULT '0'
    )
    AGGREGATE KEY(siteid, city, username)
    DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10;
  • Unique模型。

    Unique模型针对需要唯一主键约束的场景,Unique key相同时,新记录覆盖旧记录,可以保证主键唯一性约束。适用于有更新需求的分析业务。目前Unique key实现上和Aggregate key的 REPLACE聚合方法一样,二者本质上相同。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)。

    CREATE TABLE sales_order
    (
        orderid     BIGINT,
        status      TINYINT,
        username    VARCHAR(32),
        amount      BIGINT DEFAULT '0'
    )
    UNIQUE KEY(orderid)
    DISTRIBUTED BY HASH(orderid) BUCKETS 10;
  • Duplicate模型。

    Duplicate模型相同的行不会合并,适合任意维度的Ad-hoc查询。虽然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(列裁剪、向量执行等)。

    CREATE TABLE session_data
    (
        visitorid   SMALLINT,
        sessionid   BIGINT,
        visittime   DATETIME,
        city        CHAR(20),
        province    CHAR(20),
        ip          varchar(32),
        brower      CHAR(20),
        url         VARCHAR(1024)
    )
    DUPLICATE KEY(visitorid, sessionid)
    DISTRIBUTED BY HASH(sessionid, visitorid) BUCKETS 10;

大宽表与Star Schema

业务方建表时, 为了和前端业务适配, 往往不对维度信息和指标信息加以区分, 而将Schema定义成大宽表,这种操作对于数据库其实不是那么友好,我们更建议用户采用星型模型。

  • Schema中字段数比较多, 聚合模型中可能key列比较多, 导入过程中需要排序的列会增加。
  • 维度信息更新会反应到整张表中,而更新的频率直接影响查询的效率。

使用过程中,建议用户尽量使用Star Schema区分维度表和指标表。频繁更新的维度表也可以放在MySQL外部表中。而如果只有少量更新, 可以直接放在Doris中。在Doris中存储维度表时,可对维度表设置更多的副本,提升Join的性能。

提示

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