# Doris分桶规范
根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。
- 如果使用了Partition，则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则。
- 分桶列可以是多列，Aggregate和Unique模型必须为Key列，Duplicate模型可以是Key列和Value列。分桶列可以和Partition列相同或不同。
- 分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡：
  - 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。
  
  - 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。
   
- 不建议使用Auto Bucket，需按照已有的数据量来进行分区分桶，能更好的提升导入及查询性能。Auto Bucket会造成Tablet数量过多，最终导致有大量的小文件。
- 分桶的数量理论上没有上限，但是需要控制桶的大小在300M\~3G之间，优化性能速度。