在 DORIS 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。

Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。

DORIS 的数据模型主要分为3类:

• Duplicate 明细模型

• Aggregate 聚合模型

• Unique 唯一主键模型

1.Duplicate 明细模型

明细模型是 DORIS 默认使用的数据模型。该数据模型不会对导入的数据进行任何处理。表中的数据即用户导入的原始数据。

示例：

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 */
 ；

建表语句中指定的 DUPLICATE KEY （这里明确是使用的是明细模型），只是用来指明底层数据按照那些列进行排序。在 DUPLICATE KEY 的选择上，我们建议适当的选择前 2-4 列就可以。

这种数据模型适用于既没有聚合需求，又没有主键唯一性约束的原始数据的存储。同时，用户也可以通过物化视图功能功能在这种模型基础上建立聚合视图，因此是一种比较推荐的数据模型

2.Aggregate 聚合模型

聚合模型需要用户在建表时显式的将列分为 Key 列和 Value 列。该模型会自动的对 Key 相同的行，在 Value 列上进行聚合操作。

假设业务有如下数据表模式：

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：

1. SUM：求和，多行的 Value 进行累加。

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。

3. MAX：保留最大值。

4. MIN：保留最小值。

示例1：导入数据聚合

假设我们有以下导入数据（原始数据）：

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：

那么当这批数据正确导入到 DORIS 中后，DORIS 中最终存储如下：

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。

示例2：保留明细数据

接示例1，我们将表结构修改如下：

即增加了一列 timestamp
，记录精确到秒的数据灌入时间。

导入数据如下：

那么当这批数据正确导入到 DORIS 中后，DORIS 中最终存储如下：

我们可以看到，存储的数据，和导入数据完全一样，没有发生任何聚合。这是因为，这批数据中，因为加入了 timestamp
列，所有行的 Key 都不完全相同。也就是说，只要保证导入的数据中，每一行的 Key 都不完全相同，那么即使在聚合模型下，DORIS 也可以保存完整的明细数据。

示例3：导入数据与已有数据聚合

接示例1。假设现在表中已有数据如下：

我们再导入一批新的数据：

那么当这批数据正确导入到 DORIS 中后，DORIS 中最终存储如下：

可以看到，用户 10004 的已有数据和新导入的数据发生了聚合。同时新增了 10005 用户的数据。

数据的聚合，在 DORIS 中有如下三个阶段发生：

1. 每一批次数据导入的 ETL 阶段。该阶段会在每一批次导入的数据内部进行聚合。

2. 底层 BE 进行数据 Compaction 的阶段。该阶段，BE 会对已导入的不同批次的数据进行进一步的聚合。

3. 数据查询阶段。在数据查询时，对于查询涉及到的数据，会进行对应的聚合。

数据在不同时间，可能聚合的程度不一致。比如一批数据刚导入时，可能还未与之前已存在的数据进行聚合。但是对于用户而言，用户只能查询到聚合后的数据。即不同的聚合程度对于用户查询而言是透明的。用户需始终认为数据以最终的完成的聚合程度存在，而不应假设某些聚合还未发生。（可参阅聚合模型的局限性一节获得更多详情。）

3.Unique 唯一主键模型

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 Unique 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。

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：

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 Unique 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。

4.聚合模型的局限性

聚合模型（包括 Unique 模型），通过一种预计算的方式来减少查询时需要实时计算的数据量，加速查询。但是这种模型会有使用上的局限性。

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

5.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。

1. 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。

2. 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（因为本质是 REPLACE，没有 SUM 这种聚合方式）。

3. 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）。