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Doris系列之基础使用

news 2025/9/13 0:49:17

Doris系列之基础使用

1 简介
- 1.1 官方文档
2 doris语法
- 2.1 建表语法
3 doris模型
- 3.1 明细模型
- - 3.1.1 示例
- 3.2 主键模型
- - 3.2.1 读时合并
  - 3.2.2 写时合并-默认
  - 3.2.3 示例
- 3.3 聚合模型
- - 3.3.1 聚合方式
  - 3.3.2 示例

1 简介

Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即时查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即时查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。

1.1 官方文档

官方文档：https://doris.apache.org/zh-CN

2 doris语法

2.1 建表语法

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table
(
    column_definition_list
    [, index_definition_list]
)
[engine_type]
[keys_type]
[table_comment]
[partition_info]
distribution_desc
[rollup_list]
[properties]
[extra_properties]

engine_type：包含olap、mysql、broker、hive 几种
key_type：
- DUPLICATE KEY：（默认），其后指定的列为排序列
- AGGREGATE KEY：其后指定的列为维度列
- UNIQUE KEY：其后指定的列为主键列
partition_info：分区算法，可选
distributed：分桶算法，必选
- hash 分桶语法：DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 …]) [BUCKETS num|auto] 说明：使用指定的 key 列进行哈希分桶。
- Random 分桶语法：DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num|auto] 说明：使用随机数进行分桶。
properties:
- replication_allocation:指定表的分区配置

3 doris模型

3.1 明细模型

在明细数据模型中，数据按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。即使两行数据完全相同，也都会保留。而在建表语句中指定的 DUPLICATE KEY，只是用来指明数据存储按照哪些列进行排序。

3.1.1 示例

-- 建表语句
CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_tbl_by_default
(
    `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"
)
distributed BY HASH(`type`) BUCKETS 1
properties (
	"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);
-- 插入数据
INSERT into example_tbl_by_default values(123,1,200,'测试错误',1,'2024-04-28 11:49:45');

在这里插入图片描述
提示：Doris的明细模型与ClickHouse的TinyLog引擎类似，都是记录明细数据。

3.2 主键模型

主键模型能够保证 Key（主键）的唯一性，当用户更新一条数据时，新写入的数据会覆盖具有相同 key（主键）的旧数据。

3.2.1 读时合并

在读时合并实现中，用户在进行数据写入时不会触发任何数据去重相关的操作，所有数据去重的操作都在查询或者compaction时进行。因此，读时合并的写入性能较好，查询性能较差，同时内存消耗也较高；

3.2.2 写时合并-默认

在1.2版本中，我们引入了写时合并实现，该实现会在数据写入阶段完成所有数据去重的工作，因此能够提供非常好的查询性能。自2.0版本起，写时合并已经非常成熟稳定, 由于其优秀的查询性能，我们推荐大部分用户选择该实现。自2.1版本，写时合并成为Unique模型的默认实现。

3.2.3 示例

-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_tbl_unique
(
    `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`)
distributed BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
properties (
	"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);
-- 插入数据
INSERT into example_tbl_unique VALUES(1,'张三','成都',22,1,'18478548754','四川省成都市','2024-04-28 11:05:10');
-- 再次插入数据，数据被覆盖更新
INSERT into example_tbl_unique VALUES(1,'张三1','成都1',23,2,'18478548754','四川省成都市1','2024-04-29 11:05:10');

在这里插入图片描述
提示：Doris的主键模型与ClickHouse的ReplacingMergeTree效果一致，只是ClickHouse合并不是实时的，而Doris可以选择配置为写时合并还是读时合并，可参考【ClickHouse系列之ClickHouse使用】

3.3 聚合模型

3.3.1 聚合方式

SUM求和，多行的 Value 进行累加
3.3.1.2 REPLACE：替代,下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value
MAX：保留最大值
MIN：保留最小值
REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换，和 REPLACE 的区别在于对于 null 值，不做替换
HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合
BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合

3.3.2 示例

-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_tbl_agg1
(
    `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 REPLACE_IF_NOT_NULL COMMENT "用户性别", -- 非空替换
    `last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间", -- 后续数据替换之前数据
    `cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费", -- 求和
    `max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "用户最大停留时间", -- 取最大值
    `min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "用户最小停留时间" -- 取最小值
)
aggregate KEY(`user_id`, `date`, `city`, `age`)
distributed BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1
properties (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);
-- 插入第一次数据
INSERT into example_tbl_agg1 VALUES(1,'2024-04-28 14:33:24','四川',15,1,'2024-04-28 14:33:51',1,10,20);
-- 插入第二次数据 性别、时间、消费等信息变更
INSERT into example_tbl_agg1 VALUES(1,'2024-04-28 14:33:24','四川',15,null,null,2,20,10);
-- 插入第三次数据  所在城市变更
INSERT into example_tbl_agg1 VALUES(1,'2024-04-28 14:33:24','四川省',15,null,null,2,20,10);