【大数据 - Doris 实践】数据表的基本使用（三）：数据模型

数据表的基本使用（三）：数据模型

  • 1.Aggregate 模型
    • 1.1 例一：导入数据聚合
    • 1.2 例二：保留明细数据
    • 1.3 例三：导入数据与已有数据聚合
  • 2.Uniq 模型
  • 3.Duplicate 模型
  • 4.数据模型的选择建议
  • 5.聚合模型的局限性

Doris 的数据模型主要分为 3 类：Aggregate、Uniq、Duplicate。

1.Aggregate 模型

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 的称为 Key，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：

  • 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。REPLACE_IF_NOT_NULL：当遇到 null 值则不更新。
  • MAX：保留最大值。
  • MIN：保留最小值。

数据的聚合，在 Doris 中有如下三个阶段发生：

  • 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。
  • 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。
  • 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。

1.1 例一：导入数据聚合

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.example_site_visit
(`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",`last_visit_date_not_null` DATETIME REPLACE_IF_NOT_NULL 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 10;

插入数据：

insert into test_db.example_site_visit 
values (10000,'2017-10-01','北京',20,0,'2017-10-01 06:00:00','2017-10-01 06:00:00',20,10,10),(10000,'2017-10-01','北京',20,0,'2017-10-01 07:00:00','2017-10-01 07:00:00',15,2,2),(10001,'2017-10-01','北京',30,1,'2017-10-01 17:05:45','2017-10-01 07:00:00',2,22,22),(10002,'2017-10-02','上海',20,1,'2017-10-02 12:59:12',null,200,5,5),(10003,'2017-10-02','广州',32,0,'2017-10-02 11:20:00','2017-10-02 11:20:00',30,11,11),(10004,'2017-10-01','深圳',35,0,'2017-10-01 10:00:15','2017-10-01 10:00:15',100,3,3),(10004,'2017-10-03','深圳',35,0,'2017-10-03 10:20:22','2017-10-03 10:20:22',11,6,6);

注意：insert into 单条数据这种操作在 Doris 里只能演示不能在生产使用，会引发写阻塞。

查看表：

select * from test_db.example_site_visit;

最终，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。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。

1.2 例二：保留明细数据

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.example_site_visit2
(`user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "用户 id",`date` DATE NOT NULL COMMENT "数据灌入日期时间",`timestamp` DATETIME COMMENT "数据灌入时间，精确到秒",`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`)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10;

插入数据：

insert into test_db.example_site_visit2 
values (10000,'2017-10-01','2017-10-01 08:00:05','北京',20,0,'2017-10-01 06:00:00',20,10,10),(10000,'2017-10-01','2017-10-01 09:00:05','北京',20,0,'2017-10-01 07:00:00',15,2,2),(10001,'2017-10-01','2017-10-01 18:12:10','北京',30,1,'2017-10-01 17:05:45',2,22,22),(10002,'2017-10-02','2017-10-02 13:10:00','上海',20,1,'2017-10-02 12:59:12',200,5,5),(10003,'2017-10-02','2017-10-02 13:15:00','广州',32,0,'2017-10-02 11:20:00',30,11,11),(10004,'2017-10-01','2017-10-01 12:12:48','深圳',35,0,'2017-10-01 10:00:15',100,3,3),(10004,'2017-10-03','2017-10-03 12:38:20','深圳',35,0,'2017-10-03 10:20:22',11,6,6);

查看表：

select * from test_db.example_site_visit2;

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。

1.3 例三：导入数据与已有数据聚合

往例一中继续插入数据：

insert into test_db.example_site_visit 
values (10004,'2017-10-03','深圳',35,0,'2017-10-03 11:22:00',null,44,19,19),(10005,'2017-10-03','长沙',29,1,'2017-10-03 18:11:02','2017-10-03 18:11:02',3,1,1);

查看表：

select * from test_db.example_site_visit;

最终，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。

2.Uniq 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 Uniq 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。

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.user
(`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 10;

插入数据

insert into test_db.user 
values (10000,'wuyanzu','北京',18,0,12345678910,'北京朝阳区','2017-10-01 07:00:00'),(10000,'wuyanzu','北京',19,0,12345678910,'北京朝阳区','2017-10-01 07:00:00'),(10000,'zhangsan','北京',20,0,12345678910,'北京海淀区','2017-11-15 06:10:20');

查询表：

select * from test_db.user;

Uniq 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。

3.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。Duplicate 数据模型可以满足这类需求。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那些列进行排序。

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_db.example_log
(`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`)
DISTRIBUTED BY HASH(`timestamp`) BUCKETS 10;

插入数据：

insert into test_db.example_log 
values ('2017-10-01 08:00:05',1,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:05'),('2017-10-01 08:00:05',1,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:05'),('2017-10-01 08:00:05',2,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:06'),('2017-10-01 08:00:06',2,404,'not found page', 101, '2017-10-01 08:00:07');

查看表：

select * from test_db.example_log;

4.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，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。
  • Uniq 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）。
  • 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）。

5.聚合模型的局限性

这里我们针对 Aggregate 模型（包括 Uniq 模型），来介绍下聚合模型的局限性。

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。我们举例说明。

假设表结构如下：

ColumnNameTypeAggregationTypeComment
user_idLARGEINT用户 id
dateDATE数据灌入日期
costBIGINTSUM用户总消费

假设存储引擎中有如下两个已经导入完成的批次的数据：

  • batch 1
user_iddatecost
100012017-11-2050
100022017-11-2139
  • batch 2
user_iddatecost
100012017-11-201
100012017-11-215
100032017-11-2222

可以看到，用户 10001 分属在两个导入批次中的数据还没有聚合。但是为了保证用户只能查询到如下最终聚合后的数据，在查询引擎中加入了聚合算子，来保证数据对外的一致性。

user_iddatecost
100012017-11-2051
100012017-11-215
100022017-11-2139
100032017-11-2222

另外，在聚合列（Value）上，执行与聚合类型不一致的聚合类查询时，要注意语意。比如我们在如上示例中执行如下查询：

SELECT MIN(cost) FROM table;

得到的结果是 5 5 5，而不是 1 1 1。

同时，这种一致性保证，在某些查询中，会极大的降低查询效率。

我们以最基本的 count(*) 查询为例：

SELECT COUNT(*) FROM table;

在其他数据库中，这类查询都会很快的返回结果。因为在实现上，我们可以通过如 “导入时对行进行计数，保存 count 的统计信息”，或者在查询时 “仅扫描某一列数据，获得 count 值” 的方式，只需很小的开销，即可获得查询结果。但是在 Doris 的聚合模型中，这种查询开销非常大。

上面的例子，select count(*) from table 的正确结果应该为 4 4 4。但如果我们只扫描 user_id 这一列，如果加上查询时聚合，最终得到的结果是 3 3 3（10001，10002，10003）。而如果不加查询时聚合，则得到的结果是 5 5 5（两批次一共 5 5 5 行数据）。可见这两个结果都是不对的。

为了得到正确的结果，我们必须同时读取 user_id 和 date 这两列的数据，再加上查询时聚合，才能返回 4 4 4 这个正确的结果。也就是说，在 count(*) 查询中，Doris 必须扫描所有的 AGGREGATE KEY 列（这里就是 user_id 和 date），并且聚合后，才能得到语意正确的结果。当聚合列非常多时，count(*) 查询需要扫描大量的数据。

因此，当业务上有频繁的 count(*) 查询时，我们建议用户通过增加一个值恒为 1 1 1 的，聚合类型为 SUM 的列来模拟 count()。如刚才的例子中的表结构，我们修改如下：

ColumnNameTypeAggregateTypeComment
user_idBIGINT用户 id
dateDATE数据灌入日期
costBIGINTSUM用户总消费
countBIGINTSUM用于计算 count

增加一个 count 列，并且导入数据中，该列值恒为 1 1 1。则 select count(*) from table 的结果等价于 select sum(count) from table。而后者的查询效率将远高于前者。不过这种方式也有使用限制，就是用户需要自行保证，不会重复导入 AGGREGATE KEY 列都相同的行。否则，select sum(count) from table 只能表述原始导入的行数，而不是 select count(*) from table 的语义。

另一种方式，就是将如上的 count 列的聚合类型改为 REPLACE，且依然值恒为 1。那么 select sum(count) from table 和 select count(*) from table 的结果将是一致的。并且这种方式，没有导入重复行的限制。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/109684.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第268期】Mon, 16 Oct 2023

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第268期】Mon, 16 Oct 2023

AI视野今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Mon, 16 Oct 2023 Totally 61 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers Vision-by-Language for Training-Free Compositional Image Retrieval Authors Shyamgopal Karthik, Karsten Roth, Massi…
阅读更多...
OpenCV11-图像的模版匹配

OpenCV11-图像的模版匹配

OpenCV11-图像的模版匹配 图像的模版匹配 图像的模版匹配 前面通过图像直方图反向投影的方式在图像中寻找模版图像，由于直方图不能直接反映图像的纹理，因此，如果两幅不同的模版图像具有相同的直方图分布特性，那么在同一幅图中对着…
阅读更多...
react-redux的connect函数实现

react-redux的connect函数实现

react-redux对store订阅的实现原理： storeContext.js import { createContext } from "react";export const StoreContext createContext() connect.js import React, { PureComponent } from react // import store from ../../store; import {Stor…
阅读更多...
ESP RainMaker 客户案例 #2｜PitPat

ESP RainMaker 客户案例 #2｜PitPat

PitPat 是美国领先的健身品牌，致力于通过游戏化的方式改变人们的锻炼习惯，增强健康。该品牌通过智能设备和相关的移动应用程序为从事家庭锻炼的个人提供虚拟跑步体验。目前，PitPat 针对不同受众群体，开发了Superun，Dee…
阅读更多...
程序开发中表示密码时使用 password 还是 passcode？

程序开发中表示密码时使用 password 还是 passcode？

password 和 passcode 是两个经常在计算机和网络安全中使用的术语，两者都是用于身份验证的机制，但它们之间还是存在一些区别的。 password password 通常是指用户自己设置的一串字符，用于保护自己的账户安全。密码通常是静态的，…
阅读更多...
druid的简单使用

druid的简单使用

文章目录 1.数据准备2.pom.xml文件中引用druid3. 在resource目录下创建druid.properties配置文件4. 编写java代码参考文献 1.数据准备 drop table if exists account; create table if not exists account (id int primary key auto_increment,name varchar(10),money dou…
阅读更多...
android 13.0 SystemUI导航栏添加虚拟按键功能(三)

android 13.0 SystemUI导航栏添加虚拟按键功能(三)

1.概述 在13.0的系统产品开发中，对于在SystemUI的原生系统中默认只有三键导航，想添加其他虚拟按键就需要先在构建导航栏的相关布局 中分析结构，然后添加相关的图标xml就可以了，然后添加对应的点击事件，就可以了，接下来先分析第三步关于导航栏的相关布局情况 然后实现虚拟…
阅读更多...
从入门到进阶 之 ElasticSearch 文档、分词器 进阶篇

从入门到进阶 之 ElasticSearch 文档、分词器 进阶篇

🌹 以上分享 ElasticSearch 文档、分词器 进阶篇，如有问题请指教写。🌹🌹 如你对技术也感兴趣，欢迎交流。🌹🌹🌹 如有需要，请👍点赞💖收藏&#…
阅读更多...
国际站阿里云服务器无法安装程序怎么办？

国际站阿里云服务器无法安装程序怎么办？

阿里云服务器是阿里云推出的一种云核算产品，它能够帮助企业和个人快速建立、扩展和管理网络服务。可是，有时候在运用阿里云服务器时，或许会遇到无法装置程序的问题。本文将具体介绍如何处理这个问题。 阿里云服务器无法装置程序或许是由多种原…
阅读更多...
【Electron】Not allowed to load local resource

【Electron】Not allowed to load local resource

问题描述 使用 audio 标签播放音频文件，控制台报错 Not allowed to load local resource。 原因分析 通常是安全策略所引起的。Electron 默认情况下禁止加载本地资源，以防止潜在的安全风险。 解决方案 在 main.js 中找到创建 BrowserWindow 实例的代码…
阅读更多...
latex：使用中文字体

latex：使用中文字体

解决方案 我这里使用的是gbsn（其他的字体我不知道，如果有补充请评价），详细说明如下：
阅读更多...
Python学习基础笔记七十二——IDE集成开发环境

Python学习基础笔记七十二——IDE集成开发环境

集成开发环境，英文缩写是IDE。 IDE可以帮你更高效地开发项目代码。因为它提供了非常实用的功能，比如项目文件管理、语法高亮、代码导航、自动补齐代码、语法静态检查、调试、版本控制等等。 两款IDE：Pycharm和VSCode。 pycharm中的代码文件都…
阅读更多...
万界星空科技/生产制造执行MES系统/开源MES/免费MES

万界星空科技/生产制造执行MES系统/开源MES/免费MES

开源系统概述： 万界星空科技免费MES、开源MES、商业开源MES、市面上最好的开源MES、MES源代码、免费MES、免费智能制造系统、免费排产系统、免费排班系统、免费质检系统、免费生产计划系统、免费数字化大屏。 万界星空开源MES制造执行系统的Java开源版本。开源mes…
阅读更多...
Qtday2

Qtday2

#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {//窗口设置ui->setupUi(this);this->setWindowTitle("原神");this->setWindowIcon(QIcon(":/picture/genshi…
阅读更多...
Pandas 快速入门教程

Pandas 快速入门教程

Pandas 概览 Pandas 是 Pythonopen in new window 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开…
阅读更多...
【Python第三方包】控制台进度条——让你控制台变的更漂亮(tqdm)

【Python第三方包】控制台进度条——让你控制台变的更漂亮(tqdm)

文章目录 前言一、什么是tqdm？二、如何使用tqdm三、tqdm的基础使用3.1 基本使用3.2 使用total参数指定总步数3.3 在列表上使用3.4 使用desc参数为进度条添加描述信息3.5 动态更新进度条3.6 定制化外观和格式自定义进度条外观讲解3.7 使用tqdm的trange函数（生成器）3.8 在文件…
阅读更多...
JavaScript作用域的用法

JavaScript作用域的用法

作用域 外部类无法访问内部类 外部类想要访问内部类需要闭包 两个函数可以有相同的变量名 两个函数包含关系，访问被包含的函数，在其该函数的外边可访问 如果外部函数存在这个同名的函数变量，则内部函数会屏蔽外部函数的 规范&#xff1a…
阅读更多...
在数组中合并相同id数据，并且数据中某一字段不一致也统一合并进去

在数组中合并相同id数据，并且数据中某一字段不一致也统一合并进去

封装的合并的函数 function formateArray(data:any){// ts-ignorelet res data.reduce((ac,a) > {// ts-ignorelet index ac.findIndex(x > x.id a.id);index -1 ? ac.push({...a}) : ac[index] {...ac[index],...a};return ac;},[])return res;}使用 allData 原始…
阅读更多...
腾讯云国际站服务器如何打开音频设备？

腾讯云国际站服务器如何打开音频设备？

在使用腾讯云服务器进行音频处理或直播等活动时，或许需求翻开服务器的音频设备。本文将详细介绍如安在腾讯云服务器上翻开音频设备。 在腾讯云服务器上翻开音频设备的过程如下： 登录腾讯云服务器办理控制台 1.首先，需求登录腾讯云服务器的办理…
阅读更多...
【jmeter】接口测试流程

【jmeter】接口测试流程

1、Jmeter简介 Jmeter是由Apache公司开发的一个纯Java的开源项目，即可以用于做接口测试也可以用于做性能测试。 Jmeter具备高移植性，可以实现跨平台运行。 Jmeter可以实现分布式负载。 Jmeter采用多线程，允许通过多个线程并发取样或通过独…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023