DORIS数据库数据表模型总结

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. 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）

2. 

3. 只指定排序列，相同的 KEY 行不会合并。

4. 适用于数据无需提前聚合的分析业务：

5. 原始数据分析

6. 仅追加新数据的日志或时序数据分析

7. 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。

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9. AGGREGATE KEY 相同时，新旧记录进行聚合，目前支持的聚合方式：

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。

5. REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于 null 值，不做替换。

6. HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。

7. BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。

1. 适合报表和多维分析业务：

2. 网站流量分析

3. 数据报表多维分析

4. 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。但是无法利用物化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，推荐加入的写时合并实现。

5. UNIQUE KEY 相同时，新记录覆盖旧记录。UNIQUE KEY 实现上和 AGGREGATE KEY 的 REPLACE 聚合方法一样，二者本质上相同， UNIQUE KEY 引入了 merge on write 实现，该实现有更好的聚合查询性能。

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7. 适用于有更新需求的分析业务：

8. 订单去重分析

9. 实时增删改同步

10. 如果有部分列更新的需求，可以选择：

    a. Unique 模型的 Merge-on-Write 模式

    b. Aggregate 模型的 REPLACE_IF_NOT_NULL 聚合方式