Doris建表不踩坑的秘籍

做Doris开发的同学，几乎都踩过表模型的坑：

“用聚合表查用户明细，翻遍结果都找不到单条记录”“主键表做日报统计，跑了5分钟还没出结果”“明细表存订单数据，重复数据堆成山还没法去重”……

其实问题根源很简单：没吃透Doris的表模型——明细表（Duplicate Key Table）、主键表（Unique Key Table）、聚合表（Aggregate Key Table）。这3种模型没有“好坏”之分，只看“适配与否”，选对模型能让查询速度提升数倍，选错则可能让集群性能大打折扣，甚至不适配业务。

今天这篇选型指南，把3种表模型的“底层逻辑、创建方式、场景边界”一次性讲透，确保你建表时“一选即中”。

一、先破局：3种表模型的核心区别是什么？

很多人混淆表模型，本质是没抓住核心差异点：如何处理数据重复和是否预聚合数据。这两个点直接决定了数据的存储方式、查询性能和适用场景，建表前先把这个表格刻在脑子里：

★重要提醒：Doris表类型一旦创建无法修改！建表前必须和业务、产品确认清楚“数据是否要原始记录、是否要唯一约束、是否要高频更新”这三个核心问题。

二、逐个解析：原理+建表+场景+避坑

1. 明细表：原汁原味存数据

新手最容易误解“Duplicate Key”——它不是“去重键”，而是“排序键”。数据写入时会按该Key排序存储，目的是优化查询过滤效率，而非去重。比如指定“dt+user_id”为排序键，相同user_id的记录会集中存储，查该用户数据时能快速定位范围。

（1）建表模版

场景：存储用户行为日志（需保留全量原始记录，支持多维度临时查询）

CREATE TABLE user_behavior_duplicate (
    dt DATECOMMENT'日期（排序键列，高频过滤）',
    user_id BIGINTCOMMENT'用户ID（排序键列，高频过滤）',
    action_type VARCHAR(20) COMMENT'行为类型：点击/下单/支付',
    goods_id BIGINTCOMMENT'商品ID（高频过滤，建布隆索引）',
    action_time DATETIME COMMENT'行为时间',
    device_id VARCHAR(50) COMMENT'设备ID（高频过滤，建布隆索引）',
    channel VARCHAR(30) COMMENT'来源渠道'
)
DISTRIBUTEDBYHASH (dt, user_id) BUCKETS 10
DUPLICATEKEY (dt, user_id)
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3"
);

（2）适用场景

• 原始数据留存场景：用户行为日志、设备监控日志、金融交易流水；
• 多维度Ad-hoc查询场景：比如查“20250801北京地区用安卓设备的用户下单行为”，需要灵活组合过滤条件；
• 列存优势场景：查询时只读取部分列（如只查user_id和action_type），列存架构能大幅减少IO开销。

2. 主键表：唯一约束+高频更新

主键表的核心是“唯一性约束+版本管理”。指定的Unique Key是真正的主键，会强制保证唯一性；数据写入时，相同主键的记录会自动覆盖旧版本，后台通过Compaction机制清理历史版本（注意区分读时合并和写时合并），兼顾更新效率和存储开销。

它最实用的特性是“部分列更新”——比如订单表只需更新“状态”和“支付时间”，不用传全量字段，大幅提升更新效率。

（1）建表模版

场景：电商订单表（订单ID唯一，需高频更新状态）

CREATE TABLE order_unique (
    order_id BIGINTCOMMENT'订单ID（主键，唯一标识，不可更新）',
    user_id BIGINTCOMMENT'用户ID',
    goods_id BIGINTCOMMENT'商品ID',
    order_amt DECIMAL(16,2) COMMENT'订单金额（静态列，很少更新）',
    order_status TINYINTCOMMENT'订单状态：0-待支付，1-已支付，2-已取消（高频更新列）',
    create_time DATETIME COMMENT'创建时间（静态列）',
    pay_time DATETIME COMMENT'支付时间（高频更新列）',
    operatorVARCHAR(50) COMMENT'操作人'
)
DISTRIBUTEDBYHASH (order_id) BUCKETS 30
UNIQUEKEY (order_id)
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3"
);

（2）适用场景

• 主键唯一约束场景：订单表（order_id）、用户表（user_id）、商品表（goods_id），避免数据重复写入；
• 高频更新场景：订单状态（每秒数百次更新）、物流节点更新、商品库存调整；
• 部分列更新场景：只更新部分字段（如支付时间、状态），无需传全量数据；

3. 聚合表：预聚合提速

聚合表的核心是“写入时预聚合，查询时直接取结果”。建表时指定“聚合Key列”（维度列）和“指标列”（带聚合函数），数据写入时就自动按Key分组聚合，旧数据会被聚合后的结果覆盖——比如100条同一商品的订单记录，最终只存1条“商品ID+总销量”的聚合数据。

它的优势是“存储量小、聚合查询快”，但代价是“丢失原始数据”，只适合固定维度的报表查询。

（1）建表模板

场景：电商运营日报表（按天+商品维度统计，支持运营看板秒级查询）

CREATE TABLE goods_sales_aggregate (
    dt DATECOMMENT'日期（聚合Key列，维度）',
    goods_id BIGINTCOMMENT'商品ID（聚合Key列，维度）',
    goods_name VARCHAR(100) COMMENT'商品名称（聚合Key列，维度，需和Key列一起聚合）',
    categoryVARCHAR(50) COMMENT'商品分类（聚合Key列，维度）',
    order_cnt SUMBIGINTCOMMENT'下单数量（指标列，求和）',
    sales_amt SUMDECIMAL(16,2) COMMENT'销售金额（指标列，求和）',
    max_price MAXDECIMAL(10,2) COMMENT'最高单价（指标列，取最大）',
    pay_user_cnt COUNT(DISTINCT) BIGINTCOMMENT'支付用户数（指标列，去重计数）'
)
DISTRIBUTEDBYHASH (dt, goods_id) BUCKETS 20
AGGREGATEKEY (dt, goods_id, goods_name, category)
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3"
);

（2）适用场景

• 固定维度报表场景：运营日报、管理层驾驶舱、商品销量排行，查询条件固定（如按天+地区+分类）；
• 高频聚合查询场景：实时GMV统计、实时用户活跃度统计，需要秒级响应；
• 无需原始数据场景：只关心汇总结果（如商品总销量），不关心单条订单详情；

场景速查表

关键注意点

• 表类型不可修改：如果选错模型，只能删表重建，建议建表前先做小批量测试；
• ROLLUP只支持聚合表：主键表和明细表不支持ROLLUP预聚合，想靠ROLLUP提速只能用聚合表；
• 部分列更新差异：主键表的更新是“覆盖旧值”，聚合表的更新是“聚合叠加”（如SUM列更新是新增值加原有结果）。

经验总结

Doris的3种表模型，本质是为不同“数据使用场景”量身定制的工具：

• 明细表是“仓库”——负责存好原始数据，支持灵活调取；
• 主键表是“业务系统”——负责核心数据的唯一性和动态更新；
• 聚合表是“仪表盘”——负责快速展示汇总结果，支撑决策。

很多人建表踩坑，不是模型不好用，而是“用错了场景”——比如用聚合表查明细、用主键表做统计。下次建表前，先对照决策指南过一遍，再结合建表模板调整参数，基本不会出错。

你建表时踩过表模型的坑吗？比如用错模型导致查询慢、更新失败？评论区说下你的场景，我帮你分析该换哪种模型～

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数据极客圈子介绍

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圈子1

Apache Doris社区是目前国内最活跃的开源社区（之一）。Apache Doris（Apache 顶级项目） 聚集了世界全国各地的用户与开发人员，致力于打造一个内容完整、持续成长的互联网开发者学习生态圈！

如果您对Apache Doris感兴趣，可以通过以下入口访问官方网站、社区论坛、GitHub和dev邮件组：

💡官网文档：https://doris.apache.org

💡社区论坛：https://ask.selectdb.com

💡GitHub：https://github.com/apache/doris

💡dev邮件组：dev@doris.apache.org

可以加作者微信(Faith_xzc)直接进Doris官方社区群

圈子2

PowerData是由一群数据从业人员，因为热爱凝聚在一起，以开源精神为基础，组成的数据开源社区。

社区群内会定期组织模拟面试、线上分享、行业研讨、线下Meetup、城市聚会、求职内推等活动，同时在社区群内你可以进行技术讨论、问题请教，结识更多志同道合的数据朋友。

社区整理了一份每日一题汇总及社区分享PPT，内容涵盖大数据组件、编程语言、数据结构与算法、企业真实面试题等各个领域，帮助您提升自我，成功上岸。

可以加作者微信(Faith_xzc)直接进PowrData官方社区群

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