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、即席查询、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。

Doris整体架构如下图所示，Doris 架构非常简单，只有两类进程

• Frontend（FE），主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。

• Backend（BE），主要负责数据存储、查询计划的执行。

在使用接口方面，Doris 采用 MySQL 协议，高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL，用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris，并支持与 BI 工具的无缝对接。

在存储引擎方面，Doris 采用列式存储，按列进行数据的编码压缩和读取，能够实现极高的压缩比，同时减少大量非相关数据的扫描，从而更加有效利用 IO 和 CPU 资源。

（以上内容来自于Doris官方网：https://doris.apache.org/）

也就是说，Doirs可以直接通过mysql的驱动简单的实现远程连接，mysql的兼容是由FE去实现，doris自身维护了一套sql语句的解析，与mysql语法很类似，但是有很多细节会有出入，这也是使用者需要去仔细学习的地方。

Doris的列可以分为两大类：Key列 和 Value列。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。Doris的key列是建表语句中指定的列，建表语句中的关键字'unique key'或'aggregate key'或'duplicate key'后面的列就是 Key 列，除了 Key 列剩下的就是 Value 列。Unique key 和aggregate key类似于关系型数据库中的主键或者联合主键。

根据不同的Key类型Doris 的数据模型可以分为3类:

• Aggregate
• Unique
• Duplicate

Aggregate 模型

该模型下，在数据导入时，当Key列相同时，Value列会根据建表时设置的AggregateType去做一个聚合处理，其中AggregateType有4中：

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。

官方文档建表sql样例：

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"
);

Unique 模型

unique模式其实就是特殊的aggregate模型，甚至在doris的1.2.0版本之前，unique的实现就是aggregate模型，value列的aggregateType都设置为REPLACE。但是由于aggregate模型是使用读时合并（merge on read)的方式实现的，所以性能上有瓶颈。在1.2.0之后，Doris引入了Unique模型新的实现方式，写时合并（merge on write），通过在写入时做一些额外的工作，实现了最优的查询性能。

写时合并通过设置PROPERTIES开启："enable_unique_key_merge_on_write" = "true"

官方文档建表sql样例：

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",
"enable_unique_key_merge_on_write" = "true"
);

Duplicate 模型

在某些多维分析场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求。因此，我们引入 Duplicate 数据模型来满足这类需求。Duplicate模型没有聚合要求，所以它的查询速度最快。duplicate模型的sql语句中可以不设置key列，doris的fe会默认把前两列设置为key列。duplicate key用于数据存储时的排序。

官方文档建表sql样例：

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"
);

建表SQL

doris的建表sql有一些必填和规则：

1. DISTRIBUTED BY HASH(`column1`) BUCKETS num，doris表的分桶设置，必填
2. DUPLICATE/AGGREGATE/UNIQUE KEY(`column1`, `column2`) key类型设置，决定数据模型，非必填，不填时默认使用DUPLICATE KEY，并且前两列为Key列；
3. PROPERTIES：Doris表其他属性，非必填，不填时会使用doris默认的值比如副本数设置"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"，默认值为3；
4. PARTITION BY RANGE/HASH (`column1`, ...)：设置分区，非必填，但是doris表是必须有存储分区，不填时是默认使用一个大分区去存储数据。