1.基本概念

1.1Doris(Palo) 简介

Doris 是一个 MPP 的在线 OLAP 系统，主要整合了 Google Mesa （数据模型），Apache Impala （MPP query engine) 和 ORCFile / Parquet (存储格式，编码和压缩) 的技术。

Doris 具有以下特点：

无外部系统依赖
高可靠，高可用，高可扩展
同时支持高并发点查询和高吞吐的 Ad-hoc 查询
同时支持批量导入和近实时 mini-batch 导入
兼容 MySQL 协议
支持 Rollup Table 和 Rollup Table 的智能查询路由
支持多表 Join
支持 Schema 在线变更
支持存储分级，旧的冷数据用 SATA，新的热数据用 SSD

Doris 的系统架构如下:

Doris 主要分为 FE 和 BE 两种角色，FE 主要负责查询的编译，分发和元数据管理（基于内存，类似 HDFS NN）；BE 主要负责查询的执行和存储系统。

1.2Doris 数据模型

Doris 的数据模型主要分为 3 类:

Aggregate
Uniq
Duplicate

Aggregate 模型（聚合模型）

Doris 的聚合模型主要用于固定模式的报表类查询场景，实现原理和Mesa 完全一致。

维度列作为 Key, 指标列作为 Value，存储时会按照 Key 列进行排序，相同 Key 的 Value 会按照聚合函数 F(Sum, Min, Max, Replace,HLL)进行聚合。

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。
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：

SUM：求和，多行的 Value 进行累加。
REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。
MAX：保留最大值。
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
北京	用户所在城市
20	用户年龄
0	性别男（1 代表女性）
2017-10-01 06:00:00	用户本次访问该页面的时间，精确到秒
20	用户本次访问产生的消费
10	用户本次访问，驻留该页面的时间
10	用户本次访问，驻留该页面的时间（冗余）

那么当这批数据正确导入到 Doris 中后，Doris 中最终存储如下：

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 07:00:00	35	10	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

可以看到，用户 10000 只剩下了一行聚合后的数据。而其余用户的数据和原始数据保持一致。这里先解释下用户 10000 聚合后的数据：

前 5 列没有变化，从第 6 列 last_visit_date 开始：

2017-10-01 07:00:00：因为 last_visit_date 列的聚合方式为 REPLACE，所以 2017-10-01 07:00:00 替换了 2017-10-01 06:00:00 保存了下来。

注：在同一个导入批次中的数据，对于 REPLACE 这种聚合方式，替换顺序不做保证。如在这个例子中，最终保存下来的，也有可能是 2017-10-01 06:00:00。而对于不同导入批次中的数据，可以保证，后一批次的数据会替换前一批次。
35：因为 cost 列的聚合类型为 SUM，所以由 20 + 15 累加获得 35。
10：因为 max_dwell_time 列的聚合类型为 MAX，所以 10 和 2 取最大值，获得 10。
2：因为 min_dwell_time 列的聚合类型为 MIN，所以 10 和 2 取最小值，获得 2。

经过聚合，Doris 中最终只会存储聚合后的数据。换句话说，即明细数据会丢失，用户不能够再查询到聚合前的明细数据了。

Uniq 模型（唯一主键）

在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证 Key 的唯一性，即如何获得 Primary Key 唯一性约束。因此，我们引入了 Uniq 的数据模型。该模型本质上是聚合模型的一个特例，也是一种简化的表结构表示方式。我们举例说明。

ColumnName	Type	IsKey	Comment
user_id	BIGINT	Yes	用户 id
username	VARCHAR(50)	Yes	用户昵称
city	VARCHAR(20)	No	用户所在城市
age	SMALLINT	No	用户年龄
sex	TINYINT	No	用户性别
phone	LARGEINT	No	用户电话
address	VARCHAR(500)	No	用户住址
register_time	DATETIME	No	用户注册时间

这是一个典型的用户基础信息表。这类数据没有聚合需求，只需保证主键唯一性。（这里的主键为 user_id + username）。那么我们的建表语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.expamle_tbl(
  `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称",
  `city` VARCHAR(20) COMMENT "用户所在城市",
  `age` SMALLINT COMMENT "用户年龄",
  `sex` TINYINT COMMENT "用户性别",
  `phone` LARGEINT COMMENT "用户电话",
  `address` VARCHAR(500) COMMENT "用户地址",
  `register_time` DATETIME COMMENT "用户注册时间"
) UNIQUE KEY(`user_id`, `user_name`)
... /* 省略 Partition 和 Distribution 信息 */
；

而这个表结构，完全同等于以下使用聚合模型描述的表结构：

ColumnName	Type	AggregationType	Comment
user_id	BIGINT		用户 id
username	VARCHAR(50)		用户昵称
city	VARCHAR(20)	REPLACE	用户所在城市
age	SMALLINT	REPLACE	用户年龄
sex	TINYINT	REPLACE	用户性别
phone	LARGEINT	REPLACE	用户电话
address	VARCHAR(500)	REPLACE	用户住址
register_time	DATETIME	REPLACE	用户注册时间

及建表语句：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.expamle_tbl(
  `user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户id",
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户昵称",
  `city` VARCHAR(20) REPLACE COMMENT "用户所在城市",
  `age` SMALLINT REPLACE COMMENT "用户年龄",
  `sex` TINYINT REPLACE COMMENT "用户性别",
  `phone` LARGEINT REPLACE COMMENT "用户电话",
  `address` VARCHAR(500) REPLACE COMMENT "用户地址",
  `register_time` DATETIME REPLACE COMMENT "用户注册时间"
)
AGGREGATE KEY(`user_id`, `user_name`)
... /* 省略 Partition 和 Distribution 信息 */
；

即 Uniq 模型完全可以用聚合模型中的 REPLACE 方式替代。其内部的实现方式和数据存储方式也完全一样。这里不再继续举例说明。

Duplicate 模型（冗余模型）

由于聚合模型存在下面的缺陷，Doris 引入了非聚合模型。

必须区分维度列和指标列
维度列很多时，Sort 的成本很高。
Count 成本很高，需要读取所有维度列（可以参考 Kylin 的解决方法进行优化）

非聚合模型主要用于Ad-hoc 查询，不会有任何聚合，不区分维度列和指标列，但是在建表时需要指定 Sort Columns，数据导入时会根据 Sort Columns 进行排序，查询时根据 Sort Column 过滤会比较高效。

ColumnName	Type	SortKey	Comment
timestamp	DATETIME	Yes	日志时间
type	INT	Yes	日志类型
error_code	INT	Yes	错误码
error_msg	VARCHAR(1024)	No	错误详细信息
op_id	BIGINT	No	负责人 id
op_time	DATETIME	No	处理时间

建表语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.expamle_tbl
(
  `timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "日志时间",
  `type` INT NOT NULL COMMENT "日志类型",
  `error_code` INT COMMENT "错误码",
  `error_msg` VARCHAR(1024) COMMENT "错误详细信息",
  `op_id` BIGINT COMMENT "负责人id",
  `op_time` DATETIME COMMENT "处理时间"
)
DUPLICATE KEY(`timestamp`, `type`)
... /* 省略 Partition 和 Distribution 信息 */
；

ROLLUP

ROLLUP 在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。

基本概念

在 Doris 中，我们将用户通过建表语句创建出来的表成为 Base 表（Base Table）。Base 表中保存着按用户建表语句指定的方式存储的基础数据。

在 Base 表（同一个分区内）之上，我们可以创建任意多个 ROLLUP 表。这些 ROLLUP 的数据是基于 Base 表产生的，并且在物理上是独立存储的。

ROLLUP 表的基本作用，在于在 Base 表的基础上，获得更粗粒度的聚合数据。

在 Kylin 中，我们把每一种维度组合称之为 Cuboid,在 Doris 中与之等价的概念是 RollUp 表。实际上，Kylin 的 Cuboid 和 Doris 的 RollUp 表都可以认为是一种 Materialized Views 或者 Index。

Doris 的 RollUp 表和 Kylin 的 Cuboid 一样，在查询时不需要显示指定，系统内部会根据查询条件进行智能路由。下图是个 RollUp 表的示意。

Doris RollUp 表的路由规则如下：

选择包含所有查询列的 RollUp 表
按照过滤和排序的 column 筛选最符合的 RollUp 表
按照 Join 的 column 筛选最符合的 RollUp 表
行数最小的
列数最小的

	Doris RollUp	Kylin Cuboid
定义的成本	需要手动逐个定义	系统根据 Web 上维度，聚集组的设置自动定义出所有 Cuboid
定义的灵活性	维度列和指标列可以自由选择	只可以选择维度列，每个 Cuboid 都必须包含所有指标列
计算方式	从原始数据直接生成每个 RollUp 表的数据	根据 Cuboid Tree 分层构建 Cuboid，每个 Cuboid 的输入是 Parent cuboid，不是原始数据。
物理存储	每个 RollUp 表是独立存储的	多个 Cuboid 会存储到 1 个 HFile 中(按照大小)
查询路由	会根据过滤列，排序列，Join 列，行数，列数进行路由	仅会根据维度列进行路由

下面我们用示例详细说明在不同数据模型中的 ROLLUP 表及其作用。

示例 1：获得每个用户的总消费

接 Aggregate 模型小节的示例 2，Base 表结构如下：

ColumnName	Type	AggregationType	Comment
user_id	LARGEINT		用户 id
date	DATE		数据灌入日期
timestamp	DATETIME		数据灌入时间，精确到秒
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

存储的数据如下：

user_id	date	timestamp	city	age	sex	last_visit_date	cost	max_dwell_time	min_dwell_time
10000	2017-10-01	2017-10-01 08:00:05	北京	20	0	2017-10-01 06:00:00	20	10	10
10000	2017-10-01	2017-10-01 09:00:05	北京	20	0	2017-10-01 07:00:00	15	2	2
10001	2017-10-01	2017-10-01 18:12:10	北京	30	1	2017-10-01 17:05:45	2	22	22
10002	2017-10-02	2017-10-02 13:10:00	上海	20	1	2017-10-02 12:59:12	200	5	5
10003	2017-10-02	2017-10-02 13:15:00	广州	32	0	2017-10-02 11:20:00	30	11	11
10004	2017-10-01	2017-10-01 12:12:48	深圳	35	0	2017-10-01 10:00:15	100	3	3
10004	2017-10-03	2017-10-03 12:38:20	深圳	35	0	2017-10-03 10:20:22	11	6	6

在此基础上，我们创建一个 ROLLUP：

ColumnName
user_id
cost

该 ROLLUP 只包含两列：user_id 和 cost。则创建完成后，该 ROLLUP 中存储的数据如下：

user_id	cost
10000	35
10001	2
10002	200
10003	30
10004	111

可以看到，ROLLUP 中仅保留了每个 user_id，在 cost 列上的 SUM 的结果。那么当我们进行如下查询时:

SELECT user_id, sum(cost) FROM table GROUP BY user_id;

Doris 会自动命中这个 ROLLUP 表，从而只需扫描极少的数据量，即可完成这次聚合查询

多版本

为了获得更高的导入吞吐量，Doris 的数据更新是按照 batch 来更新的。为了在数据更新时不影响数据查询以及保证更新的原子性，Doris 采用了 MVCC 的方式，所以在数据更新时每个 batch 都需要指定一个 verison。

数据的版本化虽然可以解决读写冲突和更新的原子性，但是也带来了以下问题：

存储成本。多版本意味着我们需要存储多份数据，但是由于聚合后的数据一般比较小，所以这个问题还好。
查询时延。如果有很多版本，那么查询时需要遍历的版本数据就会很多，查询时延自然就会增大。

为了解决这两个问题，常见的思路就是及时删除不需要的、过期的数据，以及将小的文件 Merge 为大的文件。

如上图所示，Mesa 的 Merge 策略和 HBase 很像。

类似 HBase 的 minor compaction 和 major compaction，Mesa 中引入了cumulative compaction和base compaction的概念。

Mesa 中将包含了一定版本的数据称为deltas, 表示为[V1, V2]，刚实时写入的小 deltas，称之为singleton deltas，然后每到一定的版本数(图中是 10)，就通过 cumulative compaction 将 10 个 singleton deltas 合并为 1 个 cumulative deltas，最终每天会通过 base compaction 将一定周期内所有的 deltas 都合并为base deltas。

所以查询时一般只需要查询 1 个 base deltas， 1 个 cumulative deltas 和少数 singleton deltas 即可。

注意，compaction 是在后台并发和异步执行的，此外由于 Mesa 的存储是按照 key 有序存储的，所以 deltas 的 merge 是线性时间的。

前缀索引

不同于传统的数据库设计，Doris 不支持在任意列上创建索引。Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的。
本质上，Doris 的数据存储在类似 SSTable（Sorted String Table）的数据结构中。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列进行排序存储。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。

在 Aggregate、Uniq 和 Duplicate 三种数据模型中。底层的数据存储，是按照各自建表语句中，AGGREGATE KEY、UNIQ KEY 和 DUPLICATE KEY 中指定的列进行排序存储的。

而前缀索引，即在排序的基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。

我们将一行数据的前 36 个字节 作为这行数据的前缀索引。当遇到 VARCHAR 类型时，前缀索引会直接截断。我们举例说明：

以下表结构的前缀索引为 user_id(8Byte) + age(8Bytes) + message(prefix 20 Bytes)。

ColumnName	Type
user_id	BIGINT
age	INT
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATETIME
2. 以下表结构的前缀索引为 user_name(20 Bytes)。即使没有达到 36 个字节，因为遇到VARCHAR，所以直接截断，不再往后继续。

ColumnName	Type
user_name	VARCHAR(20)
age	INT
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATETIME

当我们的查询条件，是前缀索引的前缀时，可以极大的加快查询速度。比如在第一个例子中，我们执行如下查询：

SELECT * FROM table WHERE user_id=1829239 and age=20；

该查询的效率会远高于如下查询：

SELECT * FROM table WHERE age=20；

所以在建表时，正确的选择列顺序，能够极大地提高查询效率。

ROLLUP 调整前缀索引

因为建表时已经指定了列顺序，所以一个表只有一种前缀索引。这对于使用其他不能命中前缀索引的列作为条件进行的查询来说，效率上可能无法满足需求。因此，我们可以通过创建 ROLLUP 来人为的调整列顺序。举例说明。

Base 表结构如下：

ColumnName	Type
user_id	BIGINT
age	INT
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATETIME

我们可以在此基础上创建一个 ROLLUP 表：

ColumnName	Type
age	INT
user_id	BIGINT
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATETIME

可以看到，ROLLUP 和 Base 表的列完全一样，只是将 user_id 和 age 的顺序调换了。那么当我们进行如下查询时：

SELECT * FROM table where age=20 and massage LIKE "%error%";

会优先选择 ROLLUP 表，因为 ROLLUP 的前缀索引匹配度更高。

聚合模型的局限性

这里我们针对 Aggregate 模型（包括 Uniq 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。我们举例说明。

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。比如我们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，会极大的降低查询效率。

我们以最基本的 count(*) 查询为例：

SELECT COUNT(*) FROM table;

在其他数据库中，这类查询都会很快的返回结果。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。

我们以刚才的数据为例：

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。但如果我们只扫描 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，我们必须同时读取 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 和 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，我们建议用户通过增加一个**值衡为 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	AggreateType	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，该列值衡为 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 列都相同的行。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，且依然值衡为 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。

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。

数据模型的选择建议

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。

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。
Uniq 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（因为本质是 REPLACE，没有 SUM 这种聚合方式）。
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）

1.3Doris 存储模型

Doris 的存储模型主要整合了 Meda 的数据模型和 ORCFile / Parquet 的存储格式，编码和压缩。

Doris 存储相关的基本概念

Doris 元数据上的逻辑概念有 Table，Partition，Tablet，Replica。

Doris 的 Table 支持二级分区，可以先按照日期列进行一级分区，再按照指定列进行 Hash 分桶。

首先 1 个 Table 可以按照日期列分为多个 Partition，每个 Partition 可以包含多个 Tablet，每个 Table 的数据被水平划分为多个 Tablet，

每个 Tablet 包含若干数据行，Tablet 是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元，各个 Tablet 之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。

Partition 可以视为逻辑上最小的管理单元，数据的导入与删除，仅能针对一个 Partition 进行。

1 个 Table 的 Tablet 数量= Partition num * Bucket num。

Tablet 会按照一定大小（256M）拆分为多个 segment 文件， segment 是列存的，但是会按行（1024 行，可配置）拆分为多个 rowblock。

Doris 的数据文件

Doris 的数据文件如下图所示：

Doris 数据文件 Stream 的例子：

前缀索引

本质上，Doris 的数据存储是类似 SSTable（Sorted String Table）的数据结构。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列进行排序存储。

在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。而前缀索引，即在排序的基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。

前缀索引文件的格式如下图所示，索引的 Key 是每个 rowblock 第一行记录的 Sort Key 的前 36 个字节，Value 是 rowblock 在 segment 文件的偏移量。

有了前缀索引后，我们查询特定 key 的过程就是两次二分查找：

先加载 index 文件，二分查找 index 文件获取包含特定 key 的 row blocks 的 offest,然后从 data files 中获取指定的 row blocks；
在 row blocks 中二分查询特定的 key

Index 文件：

Min，Max 索引和 Bloomfilter

在利用前缀索引过滤 block 之前， Doris 也会根据 Min,Max 索引和 bloomfilter（可选）过滤掉不匹配的 block。

编码和压缩

编码

Doris 中整形的编码方式：（以下几种编码方式的细节具体可以参考 HIve ORC）

SHORT_REPEAT
DIRECT
PATCHED_BASE
DELTA

具体选择哪种编码方式会根据数据特点进行选择。

String 会使用字典编码和 DIRECT 编码，使用哪种方式取决于列的基数。

压缩

索引文件和 BF 不会压缩。

数据文件会使用 LZO 或者 LZ4 算法压缩。

Doris 针对网络传输，硬盘数据，存储有不同的压缩算法：

网络传输时会使用 LZO1X 算法，该算法压缩率低，CPU 开销低
硬盘数据会使用 LZO1C_99 算法，该算法压缩率高，CPU 开销大
储存会使用 LZ4 算法，压缩率低，CPU 开销低