这篇文档主要介绍 Doris 聚合模型上基于导入的更新。

整行更新​

使用 Doris 支持的 Stream Load，Broker Load，Routine Load，Insert Into 等导入方式，往聚合模型（Agg 模型）中进行数据导入时，都会将新的值与旧的聚合值，根据列的聚合函数产出新的聚合值，这个值可能是插入时产出，也可能是异步 Compaction 时产出，但是用户查询时，都会得到一样的返回值。

聚合模型的部分列更新​

Aggregate 表主要在预聚合场景使用而非数据更新的场景使用，但也可以通过将聚合函数设置为 REPLACE_IF_NOT_NULL 来实现部分列更新效果。

建表

将需要进行列更新的字段对应的聚合函数设置为REPLACE_IF_NOT_NULL

CREATE TABLE order_tbl (order_id int(11) NULL,order_amount int(11) REPLACE_IF_NOT_NULL NULL,order_status varchar(100) REPLACE_IF_NOT_NULL NULL
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(order_id)
COMMENT 'OLAP'
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

数据写入

无论是 Stream Load、Broker Load、Routine Load 还是INSERT INTO, 直接写入要更新的字段的数据即可

示例

与前面例子相同，对应的 Stream Load 命令为（不需要额外的 header）：

$ cat update.csv1,To be shippedcurl  --location-trusted -u root: -H "column_separator:," -H "columns:order_id,order_status" -T /tmp/update.csv http://127.0.0.1:8030/api/db1/order_tbl/_stream_load

对应的INSERT INTO语句为（不需要额外设置 session variable）：

INSERT INTO order_tbl (order_id, order_status) values (1,'待发货');

部分列更新使用注意​

Aggregate Key 模型在写入过程中不做任何额外处理，所以写入性能不受影响，与普通的数据导入相同。但是在查询时进行聚合的代价较大，典型的聚合查询性能相比 Unique Key 模型的 Merge-on-Write 实现会有 5-10 倍的下降。

由于 REPLACE_IF_NOT_NULL 聚合函数仅在非 NULL 值时才会生效，因此用户无法将某个字段值修改为NULL值。