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

Aggregate: Doris 数据模型-Aggregate 模型

Uniq：Doris 数据模型-Uniq 模型

Duplicate：Doris 数据模型-Duplicate 模型

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）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）。

（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）

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：

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

batch 2

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。

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，而不是 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，这种查询的开销非常大。

上面的例子，select count(*) from table; 的正确结果应该为 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（10001, 10002, 10003）。而如果不加查询时聚合，则得到的结果是 5（两批次一共 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 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 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：

增加一个 count 列，并且导入数据中，该列值恒为 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。