Doris 是高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL。但是 Doris 与 MySQL 还是有很多不同的地方，下面给出了他们的差异点介绍。

数据类型

数字类型

日期类型

字符串类型

JSON 数据类型

Doris 特有的数据类型

• HyperLogLog

  HLL 不能作为 key 列使用，支持在 Aggregate 模型、Duplicate 模型和 Unique 模型的表中使用。在 Aggregate 模型表中使用时，建表时配合的聚合类型为 HLL_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。并且 HLL 列只能通过配套的 hll_union_agg、hll_raw_agg、hll_cardinality、hll_hash 进行查询或使用。

  HLL 是模糊去重，在数据量大的情况性能优于 Count Distinct。HLL 的误差通常在 1% 左右，有时会达到 2%。

• Bitmap

  BITMAP 类型的列可以在 Aggregate 表、Unique 表或 Duplicate 表中使用。在 Unique 表或 duplicate 表中使用时，其必须作为非 key 列使用。在 Aggregate 表中使用时，其必须作为非 key 列使用，且建表时配合的聚合类型为 BITMAP_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。并且 BITMAP 列只能通过配套的 bitmap_union_count、bitmap_union、bitmap_hash、bitmap_hash64 等函数进行查询或使用。

  离线场景下使用 BITMAP 会影响导入速度，在数据量大的情况下查询速度会慢于 HLL，并优于 Count Distinct。注意：实时场景下 BITMAP 如果不使用全局字典，使用了 bitmap_hash() 可能会导致有千分之一左右的误差。如果这个误差不可接受，可以使用 bitmap_hash64。

• QUANTILE_PERCENT

  QUANTILE_STATE 不能作为 key 列使用，支持在 Aggregate 模型、Duplicate 模型和 Unique 模型的表中使用。在 Aggregate 模型表中使用时，建表时配合的聚合类型为 QUANTILE_UNION。用户不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。并且 QUANTILE_STATE 列只能通过配套的 QUANTILE_PERCENT、QUANTILE_UNION、TO_QUANTILE_STATE 等函数进行查询或使用。

  QUANTILE_STATE 是一种计算分位数近似值的类型，在导入时会对相同的 key，不同 value 进行预聚合，当 value 数量不超过 2048 时采用明细记录所有数据，当 value 数量大于 2048 时采用 TDigest 算法，对数据进行聚合（聚类）保存聚类后的质心点。

• Array<T>

  由 T 类型元素组成的数组，不能作为 key 列使用。目前支持在 Duplicate 模型的表中使用，也支持在 Unique 模型的表中非 key 列使用。

  T 类型：BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL, DATE, DATETIME,CHAR, VARCHAR, STRING

• MAP<K, V>

    由 K, V 类型元素组成的 map，不能作为 key 列使用。目前支持在 Duplicate，Unique 模型的表中使用。

K,V 支持的类型有：BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL, DATE, DATETIME, CHAR, VARCHAR, STRING

• STRUCT<field_name:field_type, … >

  由多个 Field 组成的结构体，也可被理解为多个列的集合。不能作为 Key 使用，目前 STRUCT 仅支持在 Duplicate 模型的表中使用。

  一个 Struct 中的 Field 的名字和数量固定，总是为 Nullable，一个 Field 通常由下面部分组成。

  • field_name: Field 的标识符，不可重复

  • field_type: Field 的类型

    当前可支持的类型有：BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL, DATE, DATETIME, CHAR, VARCHAR, STRING

• Agg_State

  AGG_STATE 不能作为 key 列使用，建表时需要同时声明聚合函数的签名。

  用户不需要指定长度和默认值。实际存储的数据大小与函数实现有关。

  AGG_STATE 只能配合state /merge/union函数组合器使用。

语法区别

DDL

Create-Table

01 Doris 建表语法

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table
(
    column_definition_list
    [, index_definition_list]
)
[engine_type]
[keys_type]
[table_comment]
[partition_info]
distribution_desc
[rollup_list]
[properties]
[extra_properties]

02 与 MySQL 的不同之处

• column_definition_list

  • 字段列表定义，基本语法与 MySQL 类似，会多出一个聚合类型的操作

  • 聚合类型的操作，主要支持数据模型为 AGGREGATE，Duplicate

  • MySQL 可以在建表定义字段列表的时候，还可以在字段后面加上 Index 等约束，例如 primary key,unique key 等，但是 Doris 是通过定义数据模型来约束和计算的。

• index_definition_list

  • 索引列表定义，基本语法与 MySQL 类似，支持位图索引、倒排索引和 N-Gram 索引，但是布隆过滤器索引是通过属性设置。

  • 而 MySQL 支持的 index 有 B+Tree，Hash。

• engine_type

  • 表引擎类型，可选

  • 目前支持的表引擎主要是 olap 这种原生引擎。

  • MySQL 支持的存储引擎有：Innodb，MyISAM 等

• keys_type

  • 数据模型，可选

  • 支持的类型

    • DUPLICATE KEY（默认）：其后指定的列为排序列。

    • AGGREGATE KEY：其后指定的列为维度列。

    • UNIQUE KEY：其后指定的列为主键列。

  • MySQL 则没有数据模型的概念。

• table_comment

  • 表注释

• partition_info

  • 分区算法，可选

  • 支持的分区算法

    • LESS THAN：仅定义分区上界。下界由上一个分区的上界决定。

    • FIXED RANGE：定义分区的左闭右开区间。

    • MULTI RANGE：批量创建 RANGE 分区，定义分区的左闭右开区间，设定时间单位和步长，时间单位支持年、月、日、周和小时。

    • MULTI RANGE：批量创建数字类型的 RANGE 分区，定义分区的左闭右开区间，设定步长。

  • MySQL 支持的算法：Hash，Range，List，并且还支持子分区，子分区支持的算法只有 Hash。

• distribution_desc

  • 分桶算法，必选

  • 分桶算法

    • Hash 分桶语法：DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 …]) [BUCKETS num|auto] 说明：使用指定的 key 列进行哈希分桶。

    • Random 分桶语法：DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num|auto] 说明：使用随机数进行分桶。

  • MySQL 没有分桶算法

• rollup_list

  • 建表的同时可以创建多个物化视图，可选

  • rollup_name (col1[, col2, …]) [DUPLICATE KEY(col1[, col2, …])][PROPERTIES(“key” = “value”)]

  • MySQL 不支持

• properties:

  • 表属性

  • 表属性与 MySQL 的表属性不一致，定义表属性的语法也与 MySQL 不一致

03 Create-Index

CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table_name (column [, ...],) [USING BITMAP];

• 目前支持：位图索引、倒排索引和 N-Gram 索引，布隆过滤器索引（单独的语法设置）

• MySQL 支持的索引算法有：B+Tree，Hash

04 Create-View

CREATE VIEW [IF NOT EXISTS]
 [db_name.]view_name
 (column1[ COMMENT "col comment"][, column2, ...])
AS query_stmt
CREATE MATERIALIZED VIEW (IF NOT EXISTS)? mvName=multipartIdentifier
        (LEFT_PAREN cols=simpleColumnDefs RIGHT_PAREN)? buildMode?
        (REFRESH refreshMethod? refreshTrigger?)?
        (KEY keys=identifierList)?
        (COMMENT STRING_LITERAL)?
        (PARTITION BY LEFT_PAREN partitionKey = identifier RIGHT_PAREN)?
        (DISTRIBUTED BY (HASH hashKeys=identifierList | RANDOM) (BUCKETS (INTEGER_VALUE | AUTO))?)?
        propertyClause?
        AS query

• 基本语法与 MySQL 一致

• Doris 支持两种物化视图，同步物化视图和异步物化视图（从 v2.1 开始）。Doris 的异步物化视图更加强大。

• MySQL 仅支持异步物化视图

05 Alter-Table/Alter-Index

Doris Alter 的语法与 MySQL 的基本一致。

Drop-Table/Drop-Index

Doris Drop 的语法与 MySQL 的基本一致

DML

Insert

INSERT INTO table_name
    [ PARTITION (p1, ...) ]
    [ WITH LABEL label]
    [ (column [, ...]) ]
    [ [ hint [, ...] ] ]
    { VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] | query }

Doris Insert 语法与 MySQL 的基本一致。

Update

UPDATE target_table [table_alias]
    SET assignment_list
    WHERE condition
assignment_list:
    assignment [, assignment] ...
assignment:
    col_name = value
value:
    {expr | DEFAULT}

Doris Update 语法与 MySQL 基本一致，但需要注意的是必须加上 where 条件。

Delete

DELETE FROM table_name [table_alias] 
    [PARTITION partition_name | PARTITIONS (partition_name [, partition_name])]
    WHERE column_name op { value | value_list } [ AND column_name op { value | value_list } ...];

Doris 该语法只能指定过滤谓词

DELETE FROM table_name [table_alias]
    [PARTITION partition_name | PARTITIONS (partition_name [, partition_name])]
    [USING additional_tables]
    WHERE condition

Doris 该语法只能在 UNIQUE KEY 模型表上使用。

Doris Delete 语法与 MySQL 基本一致。但是由于 Doris 是一个分析数据库，所以删除不能过于频繁。

Select

SELECT
    [hint_statement, ...]
    [ALL | DISTINCT | DISTINCTROW | ALL EXCEPT ( col_name1 [, col_name2, col_name3, ...] )]
    select_expr [, select_expr ...]
    [FROM table_references
      [PARTITION partition_list]
      [TABLET tabletid_list]
      [TABLESAMPLE sample_value [ROWS | PERCENT]
        [REPEATABLE pos_seek]]
    [WHERE where_condition]
    [GROUP BY [GROUPING SETS | ROLLUP | CUBE] {col_name | expr | position}]
    [HAVING where_condition]
    [ORDER BY {col_name | expr | position}
      [ASC | DESC], ...]
    [LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}]
    [INTO OUTFILE 'file_name']

Doris Select 语法与 MySQL 基本一致

SQL Function

Doris Function 基本覆盖绝大部分 MySQL Function。