在数据驱动决策的今天，数据的“新鲜度”已成为企业在激烈市场竞争中脱颖而出的核心竞争力。传统的 T+1 数据处理模式，由于其固有的延迟，已无法满足现代商业对实时性的苛刻要求。无论是为了实现毫秒级的业务库与数据仓库同步、动态调整运营策略，还是为了在秒级内修正错误数据以保障决策的准确性，强大的实时数据更新能力都显得至关重要。

**[Apache Doris](http://doris.apache.org)作为一个现代化的实时分析型数据库，其设计的核心目标之一便是提供极致的数据新鲜度**。它通过强大的数据模型和灵活的更新机制，将数据分析的延迟从天级、小时级成功压缩至秒级，为用户构建实时、敏捷的商业决策闭环提供了坚实的基础。

本文档将作为一份官方指南，系统性地阐述 Apache Doris 的数据更新能力，内容涵盖其核心原理、多样的更新与删除方式、典型的应用场景，以及在不同部署模式下的性能最佳实践，旨在帮助您全面掌握并高效利用 Doris 的数据更新功能。

## 1. 核心概念：表模型与更新机制

在 Doris 中，数据表的表模型（Data Model）决定了其数据组织方式和更新行为。为了支持不同的业务场景，Doris 提供了三种表模型：主键模型（Unique Key）、聚合模型（Aggregate Key）和明细模型（Duplicate Key）。其中，**主键模型是实现复杂、高频数据更新的核心**。

### 1.1. 表模型概览

![1.1. 表模型概览.PNG]()


### 1.2. 数据更新方式

Doris 提供了两大类数据更新方法：**通过数据导入进行更新**和**通过 DML 语句进行更新**。

#### 1.2.1. 通过导入进行更新 （UPSERT）

这是 Doris **推荐的高性能、高并发**的更新方式，主要针对**主键模型**。所有的导入方式（Stream Load， Broker Load， Routine Load， `INSERT INTO`）都天然支持 `UPSERT` 语义。当新数据导入时，如果其主键已存在，Doris 会用新行数据覆盖旧行数据；如果主键不存在，则插入新行。

![1.2.1. 通过导入进行更新 （UPSERT）.PNG]()

#### 1.2.2. 通过 `UPDATE` DML 语句更新

Doris 支持标准的 SQL `UPDATE` 语句，允许用户根据 `WHERE` 子句指定的条件对数据进行更新。这种方式非常灵活，支持复杂的更新逻辑，例如跨表关联更新。

![1.2.2. 通过 UPDATE DML 语句更新.PNG]()

```Plain
-- 简单更新
UPDATE user_profiles SET age = age + 1 WHERE user_id = 1;

-- 跨表关联更新
UPDATE sales_records t1
SET t1.user_name = t2.name
FROM user_profiles t2
WHERE t1.user_id = t2.user_id;
```

**注意**：`UPDATE` 语句的执行过程是先扫描满足条件的数据，然后将更新后的数据重新写回表中。它适合低频、批量的更新任务。**不建议对 `UPDATE` 语句进行高并发操作**，因为并发的 `UPDATE` 在涉及相同主键时，无法保证数据的隔离性。

#### 1.2.3. 通过 `INSERT INTO SELECT` DML 语句更新

由于 Doris 默认提供了 UPSERT 的语义，因此使用`INSERT INTO SELECT`也可以实现类似于`UPDATE`的更新效果。

### 1.3. 数据删除方式

与更新类似，Doris 也支持通过导入和 DML 语句两种方式删除数据。

#### 1.3.1. 通过导入进行标记删除

这是一种高效的批量删除方法，主要用于**主键模型**。用户可以在导入数据时，增加一个特殊的隐藏列 `DORIS_DELETE_SIGN`。当某行的该列值为 `1` 或 `true` 时，Doris 会将该主键对应的数据行标记为删除（关于 delete sign 的原理，后文会有详细的介绍）。

```Plain
// Stream Load 导入数据，删除 user_id 为 2 的行
// curl --location-trusted -u user:passwd -H "columns:user_id, __DORIS_DELETE_SIGN__" -T delete.json http://fe_host:8030/api/db_name/table_name/_stream_load

// delete.json 内容
[
    {"user_id": 2, "__DORIS_DELETE_SIGN__": "1"}
]
```

#### 1.3.2. 通过 `DELETE` DML 语句删除

Doris 支持标准的 SQL `DELETE` 语句，可以根据 `WHERE` 条件删除数据。

- **主键模型**：`DELETE` 语句会将满足条件的行的主键重新写入，并附带删除标记。因此，其性能与需要删除的数据量成正比。主键模型上的`DELETE`语句执行原理与`UPDATE`语句非常相似，先通过查询把要删除的数据读取出来，然后再附加删除标记进行一次写入。相比`UPDATE`语句，`DELETE` 语句只需要写入 Key 列和删除标记列，相对轻量一些。
- **明细/聚合模型**：`DELETE` 语句的实现方式是记录一个删除谓词（Delete Predicate）。在查询时，这个谓词会作为一个运行时过滤器（Runtime Filter）来过滤掉被删除的数据。因此，`DELETE` 操作本身非常快，几乎与删除的数据量无关。但需要注意，**在明细/聚合模型上进行高频的 `DELETE` 操作会累积大量的运行时过滤器，严重影响后续的查询性能**。

```Plain
DELETE FROM user_profiles WHERE last_login < '2022-01-01';
```

下表是对使用 DML 语句进行删除的一个简要总结：

![1.3.2. 通过 DELETE DML 语句删除.png]()

## 2. 深入主键模型：原理与实现

主键模型是 Doris 实现高性能实时更新的基石。理解其内部工作原理，对于充分发挥其性能至关重要。

### 2.1. Merge-on-Write (MoW) vs. Merge-on-Read (MoR)

主键模型有两种数据合并策略：写时合并（MoW）和读时合并（MoR）。**自 Doris 2.1 版本起，MoW 已成为默认且推荐的实现方式**。

![2.1. Merge-on-Write (MoW) vs. Merge-on-Read (MoR).png]()

**MoW 机制通过在写入阶段付出少量代价，换取了查询性能的巨大提升，完美契合了 OLAP 系统“重读轻写”的特点**。

下图简要的介绍了 MoW 的核心机制：

![2.1. Merge-on-Write (MoW) vs. Merge-on-Read (MoR)-1.png]()


### 2.2. 条件更新 （Sequence Column）

在分布式系统中，数据乱序到达是一个常见问题。例如，一个订单状态先后变更为“已支付”和“已发货”，但由于网络延迟，代表“已发货”的数据可能先于“已支付”的数据到达 Doris。

为了解决这个问题，Doris 引入了 **Sequence 列**机制。用户可以在建表时指定一个列（通常是时间戳或版本号）作为 Sequence 列。当处理具有相同主键的数据时，Doris 会比较它们的 Sequence 列的值，并**始终保留 Sequence 值最大的那一行数据**，从而保证了数据的最终一致性，即使数据乱序到达。

```Plain
CREATE TABLE order_status (
    order_id BIGINT,
    status_name STRING,
    update_time DATETIME
)
UNIQUE KEY(order_id)
DISTRIBUTED BY HASH(order_id)
PROPERTIES (
    "function_column.sequence_col" = "update_time" -- 指定 update_time 为 Sequence 列
);

-- 1. 写入 "已发货" 记录 (update_time 较大)
-- {"order_id": 1001, "status_name": "Shipped", "update_time": "2023-10-26 12:00:00"}

-- 2. 写入 "已支付" 记录 (update_time 较小，后到达)
-- {"order_id": 1001, "status_name": "Paid", "update_time": "2023-10-26 11:00:00"}

-- 最终查询结果，保留了 update_time 最大的记录
-- order_id: 1001, status_name: "Shipped", update_time: "2023-10-26 12:00:00"
```

### 2.3. 删除机制 DORIS_DELETE_SIGN

`DORIS_DELETE_SIGN` 的工作原理可以概括为“逻辑标记，后台清理”。

1. **执行删除**：当用户通过导入或`DELETE`语句删除数据时，Doris 不会立即从物理文件中移除数据。相反，它会为要删除的主键写入一条新记录，该记录的 `DORIS_DELETE_SIGN` 列被标记为 `1`。
2. **查询过滤**：当用户查询数据时，Doris 会在查询计划中自动添加一个过滤条件 `WHERE DORIS_DELETE_SIGN = 0`，从而在查询结果中隐藏所有被标记为删除的数据。
3. **后台 Compaction**：Doris 的后台 Compaction 进程会定期扫描数据。当它发现一个主键同时存在正常记录和删除标记记录时，它会在合并过程中将这两条记录都物理地移除，最终释放存储空间。

这种机制确保了删除操作的快速响应，同时通过后台任务异步完成物理清理，避免了对在线业务的性能冲击。

下图展示了`DORIS_DELETE_SIGN` 的工作原理：


![2.3. 删除机制 （DORIS_DELETE_SIGN） .png]()


### 2.4 部分列更新（Partial Column Update）

从 2.0 版本开始，Doris 在主键模型（MoW）上支持了强大的部分列更新能力。用户在导入数据时，只需提供主键和待更新的列，未提供的列将保持其原值不变。这极大地简化了宽表拼接、实时标签更新等场景的 ETL 流程。

要启用此功能，需在创建主键模型表时，开启 Merge-on-Write （MoW） 模式，并设置 `enable_unique_key_partial_update` 属性为 `true`。或者在数据导入时配置`"partial_columns"`参数

```Plain
CREATE TABLE user_profiles (
    user_id BIGINT,
    name STRING,
    age INT,
    last_login DATETIME
)
UNIQUE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id)
PROPERTIES (
    "enable_unique_key_partial_update" = "true"
);

-- 初始数据
-- user_id: 1, name: 'Alice', age: 30, last_login: '2023-10-01 10:00:00'

-- 通过 Stream Load 导入部分更新数据，只更新 age 和 last_login
-- {"user_id": 1, "age": 31, "last_login": "2023-10-26 18:00:00"}

-- 更新后数据
-- user_id: 1, name: 'Alice', age: 31, last_login: '2023-10-26 18:00:00'
```

**部分列更新原理概要**

不同于传统的 OLTP 数据库，Doris 的部分列更新并非是原地的数据更新，为了让 Doris 有更好的写入吞吐以及查询性能，主键模型的部分列更新采取了“**导入时将缺失字段补齐后再整行写入**”的实现方案。如下图所示：

![2.4 部分列更新（Partial Column Update）.png]()


因此使用 Doris 的部分列更新存在“**读放大**”和“**写放大**”的影响。例如给一个 100 列的宽表更新 10 个字段，Doris 在写入过程中需要补齐缺失的 90 个字段，假设每个字段的大小接近，则 1MB 的 10 字段更新，会在 Doris 系统中产生大约 9MB 的数据读取（补齐缺失的字段），以及 10MB 的数据写入（补齐整行后写入到新的文件），也就是有大约 9 倍的读放大和 10 倍的写放大。

**部分列更新性能建议**

由于部分列更新存在读放大和写放大，同时 Doris 还是列存系统，在数据读取的过程中可能会产生大量随机 IO，因此对硬盘的随机读 IOPS 有较高的要求。由于传统的机械磁盘在随机 IO 上存在显著瓶颈，因此如果要使用部分列更新功能进行高频的写入，**建议使用 SSD 硬盘，最好是 nvme 接口**，能够提供最好的随机 IO 支撑。

同时，**如果表很宽，也建议开启行存来减少随机 IO**。开启行存后，Doris 会在列存之外额外的存储一份行存数据，由于行存数据每一行都是连续存储的，因此可以一次 IO 就读取到整行数据（列存则需要 N 次 IO 才能读取到所有缺失的字段，例如前面的 100 列宽表更新 10 列的例子，每一行需要 90 次 IO 才能读取到所有的字段）

## 3. 典型应用场景

Doris 强大的数据更新能力使其能够胜任多种要求严苛的实时分析场景。

### 3.1. CDC 数据实时同步

通过 Flink CDC 等工具捕获上游业务数据库（如 MySQL， PostgreSQL， Oracle）的变更数据（Binlog），并实时写入 Doris 的主键模型表，是构建实时数仓最经典的场景。

- **整库同步**：Flink Doris Connector 内部集成了 Flink CDC，可以实现从上游数据库到 Doris 的自动化、端到端的整库同步，无需手动建表和配置字段映射。
- **保证一致性**：利用主键模型的 `UPSERT` 能力处理上游的 `INSERT` 和 `UPDATE` 操作，利用 `DORIS_DELETE_SIGN` 处理 `DELETE` 操作，并结合 Sequence 列（如 Binlog 中的时间戳）处理乱序数据，完美复刻上游数据库的状态，实现毫秒级延迟的数据同步。

![3.1. CDC 数据实时同步.png]()


### 3.2. 实时宽表拼接

在很多分析场景中，需要将来自不同业务系统的数据拼接成一张用户宽表或商品宽表。传统的方式是使用离线的 ETL 任务（如 Spark 或 Hive）定期（T+1）进行拼接，实时性差，且维护成本高。或者使用 Flink 进行实时的宽表 join 计算，将拼接后的数据写入数据库，这通常需要消耗大量的计算资源。

利用 Doris 的**部分列更新**能力，可以极大地简化这一流程：

1. 在 Doris 中创建一张主键模型的宽表。
2. 将来自不同数据源（如用户基础信息、用户行为数据、交易数据等）的数据流通过 Stream Load 或 Routine Load 实时写入这张宽表。
3. 每个数据流只负责更新自己相关的字段。例如，用户行为数据流只更新 `page_view_count`， `last_login_time` 等字段；交易数据流只更新 `total_orders`， `total_amount` 等字段。

这种方式不仅将宽表的构建从离线 ETL 转变为实时流式处理，大大提升了数据新鲜度，还因为只写入变化的列而减少了 I/O 开销，提升了写入性能。

![3.2. 实时宽表拼接.png]()


## 4. 最佳实践

遵循以下最佳实践，可以帮助您更稳定、更高效地使用 Doris 的数据更新功能。

### 4.1. 通用性能实践

1. **优先使用导入更新**：对于高频、大量的更新操作，应优先选择 Stream Load， Routine Load 等导入方式，而非 `UPDATE` DML 语句。
2. **攒批写入**：避免使用 `INSERT INTO` 语句进行逐条的高频写入（如 > 100 TPS），因为每条 `INSERT` 都会产生一次事务开销。如果必须使用，应考虑开启 Group Commit 功能，将多个小批量提交合并成一个大事务。
3. **谨慎使用高频 DELETE**：在明细模型和聚合模型上，避免高频的 `DELETE` 操作，以防查询性能下降。
4. **删除分区数据时使用 TRUNCATE PARTITION**：如果需要删除整个分区的数据，应使用 `TRUNCATE PARTITION`，其效率远高于 `DELETE`。
5. **串行执行 UPDATE**：避免并发执行可能作用于相同数据行的 `UPDATE` 任务。

### 4.2. 存算分离架构下的主键模型实践

Doris 3.0 引入了先进的存算分离架构，带来了极致的弹性和更低的成本。在该架构下，由于 BE 无状态，因此在 Merge-on-Write 过程中，需要通过 MetaService 来维护一个全局状态以解决导入/compaction/schema change 之间的写写冲突。主键模型的 MoW 实现依赖于一个基于 Meta Service 的分布式表锁来保证写操作的一致性，如下图所示：

![4.2. 存算分离架构下的主键模型实践.png]()

高频的导入和 Compaction 会导致对表锁的频繁竞争，因此需要特别注意以下几点：

1. **控制单表导入频率**：建议将单张主键表的导入频率控制在 **60 次/秒** 以内。可以通过攒批、调整导入并发等方式来降低频率。
2. **合理设计分区分桶**：
   1. **分区**：利用时间分区（如按天或按小时）可以确保单次导入只更新少量分区，减少锁竞争的范围。
   2. **分桶**：分桶数（Tablet 数量）应根据数据量合理设置，通常在 8-64 之间。过多的 Tablet 会加剧锁竞争。
3. **调整 Compaction 策略**：在写入压力非常大的场景下，可以适当调整 Compaction 策略，降低 Compaction 的频率，从而减少其与导入任务之间的锁冲突。
4. **升级到最新稳定版本**：Doris 社区正在持续优化存算分离架构下的主键模型性能。例如，即将发布的 3.1 版本对分布式表锁的实现进行了大幅优化。**始终建议使用最新的稳定版本**以获得最佳性能。

## 结论

Apache Doris 凭借其以主键模型为核心的强大、灵活且高效的数据更新能力，真正打破了传统 OLAP 系统在数据新鲜度上的瓶颈。无论是通过高性能的导入实现 `UPSERT` 和部分列更新，还是利用 Sequence 列保证乱序数据的一致性，Doris 都为构建端到端的实时分析应用提供了完整的解决方案。

通过深入理解其核心原理，掌握不同更新方式的适用场景，并遵循本文档提供的最佳实践，您将能够充分释放 Doris 的潜力，让实时数据真正成为驱动业务增长的强大引擎。

在数据驱动决策的今天，数据的“新鲜度”已成为企业在激烈市场竞争中脱颖而出的核心竞争力。传统的 T+1 数据处理模式，由于其固有的延迟，已无法满足现代商业对实时性的苛刻要求。无论是为了实现毫秒级的业务库与数据仓库同步、动态调整运营策略，还是为了在秒级内修正错误数据以保障决策的准确性，强大的实时数据更新能力都显得至关重要。

Apache Doris 实时更新全解：从设计原理到最佳实践｜Deep Dive

本文档将作为一份官方指南，系统性地阐述 Apache Doris 的数据更新能力，内容涵盖其核心原理、多样的更新与删除方式、典型的应用场景，以及在不同部署模式下的性能最佳实践，旨在帮助您全面掌握并高效利用 Doris 的数据更新功能。

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Apache Doris作为现代化实时分析数据库，提供秒级数据更新能力，支持主键模型、聚合模型和明细模型三种表模型。通过UPSERT导入、UPDATE语句和部分列更新等灵活方式，实现高效数据更新与删除，满足CDC同步、实时宽表拼接等严苛场景需求，助力企业构建实时商业决策闭环。

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