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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,适合有固定模式的报表类查询场景,但是该模型不适用于count(*)查询。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,需要考虑语义正确性。 Unique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。 对于聚合查询有较高性能需求的用户,推荐使用写时合并实现。 Unique模型仅支持整行更新,如果用户既需要唯一主键约束,又需要更新部分列(例如将多张源表导入到一张Doris表的场景),则可以考虑使用Aggregate模型,同时将非主键列的聚合类型设置为REPLACE_IF_NOT_NULL。 Duplicate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(只读取相关列,而不需要读取所有Key列)。
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Aggregate模型 建Aggregate模型表语句示例如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_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`, `city`, `age`, `sex`) DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1 PROPERTIES ( "replication_allocation" = "tag.location.default: 1" ); 当导入数据时,对于Key列相同的行会聚合成一行,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。 表中的列按照是否设置了AggregationType,分为Key (维度列) 和Value(指标列)。例如,没有设置AggregationType的,如user_id、date、age等称为Key,而设置了AggregationType的称为Value。
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Unique模型 读时合并 这类表没有聚合需求,只需保证主键(user_id和username)的唯一性。且Unique模型的读时合并实现完全可以用Aggregate模型中的REPLACE方式替代。建表示例如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_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`, `username`) DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 1 PROPERTIES ( "replication_allocation" = "tag.location.default: 1" );
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Duplicate模型 数据既没有主键,也没有聚合需求时,可以使用Duplicate数据模型建表。Duplicate模型数据完全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,只是用来指明底层数据按照指定的列进行排序。 建Duplicate模型表语句如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_db.example_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`, `error_code`) DISTRIBUTED BY HASH(`type`) BUCKETS 1 PROPERTIES ( "replication_allocation" = "tag.location.default: 1" );
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前提条件 Doris服务运行正常。 角色名称不能为operator和admin。 集群已启用Kerberos认证(安全模式)时,Doris赋权成功后,权限生效时间大约为2分钟。 仅 MRS 3.3.0及之后版本的集群支持通过 FusionInsight Manager创建角色进行赋权,如果集群为MRS 3.3.0之前的版本,无论是否开启Kerberos认证,都需要通过root用户(默认密码为空)来连接数据库。
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