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MySQL 兼容性

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​

类型MySQLDoris
Boolean- 支持
- 范围：0 代表 false，1 代表 true		- 支持
- 关键字：Boolean
- 范围：0 代表 false，1 代表 true
Bit- 支持
- 范围：1 ~ 64		不支持
Tinyint- 支持
- 支持 signed,unsigned
- 范围：signed 的范围是 -128 ~ 127，unsigned 的范围是 0 ~ 255		- 支持
- 只支持 signed
- 范围：-128 ~ 127
Smallint- 支持
- 支持 signed,unsigned
- 范围：signed 的范围是 -2^15 ~ 2^15-1，unsigned 的范围是 0 ~ 2^16-1		- 支持
- 只支持 signed
- 范围：-32768 ~ 32767
Mediumint- 支持
- 支持 signed,unsigned
- 范围：signed 的范围是 -2^23 ~ 2^23-1，unsigned 的范围是 0 ~ -2^24-1		- 不支持
int- 支持
- 支持 signed,unsigned
- 范围：signed 的范围是 -2^31 ~ 2^31-1，unsigned 的范围是 0 ~ -2^32-1		- 支持
- 只支持 signed
- 范围： -2147483648~ 2147483647
Bigint- 支持
- 支持 signed,unsigned
- 范围：signed 的范围是 -2^63 ~ 2^63-1，unsigned 的范围是 0 ~ 2^64-1		- 支持
- 只支持 signed
- 范围： -2^63 ~ 2^63-1
Largeint- 不支持- 支持
- 只支持 signed
- 范围：-2^127 ~ 2^127-1
Decimal- 支持
- 支持 signed,unsigned（8.0.17 以前支持，该版本以上标记为 deprecated）
- 默认值：Decimal(10, 0)		- 支持
- 只支持 signed
- 默认值：Decimal(9, 0)
Float/Double- 支持
- 支持 signed,unsigned（8.0.17 以前支持，该版本以上标记为 deprecated）		- 支持
- 只支持 signed

日期类型​

类型MySQLDoris
Date- 支持
- 范围：['1000-01-01','9999-12-31']
- 格式：YYYY-MM-DD		- 支持
- 范围：['0000-01-01', '9999-12-31']
- 格式：YYYY-MM-DD
DateTime- 支持
- DATETIME([P])，可选参数 P 表示精度
- 范围：'1000-01-01 00:00:00.000000' ,'9999-12-31 23:59:59.999999'
- 格式：YYYY-MM-DD hh:mm
.fraction
- 支持
- DATETIME([P])，可选参数 P 表示精度
- 范围：['0000-01-01 00:00:00[.000000]', '9999-12-31 23:59:59[.999999]']
- 格式：YYYY-MM-DD hh:mm
.fraction
Timestamp- 支持
- Timestamp[(p)]，可选参数 P 表示精度
- 范围：['1970-01-01 00:00:01.000000' UTC , '2038-01-19 03:14:07.999999' UTC]
- 格式：YYYY-MM-DD hh:mm
.fraction
- 不支持
Time- 支持
- Time[(p)]
- 范围：['-838:59:59.000000' to '838:59:59.000000']
- 格式：hh:mm
.fraction
- 不支持
Year- 支持
- 范围：1901 to 2155, or 0000
- 格式：yyyy		- 不支持

字符串类型​

类型MySQLDoris
Char- 支持
- CHAR(M)，M 为字符长度，缺省表示长度为 1
- 定长
- 范围：[0,255]，字节大小		- 支持
- CHAR(M)，M 为字节长度
- 可变
- 范围：[1,255]
Varchar- 支持
- VARCHAR(M)，M 为字符长度
- 范围：[0,65535]，字节大小		- 支持
- VARCHAR(M)，M 为字节长度。
- 范围：[1, 65533]
String- 不支持- 支持
- 1048576 字节（1MB），可调大到 2147483643 字节（2G）
Binary- 支持
- 类似于 Char		- 不支持
Varbinary- 支持
- 类似于 Varchar		- 不支持
Blob- 支持
- TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob		- 不支持
Text- 支持
- TinyText、Text、MediumText、LongText		- 不支持
Enum- 支持
- 最多支持 65535 个 elements		- 不支持
Set- 支持
- 最多支持 64 个 elements		- 不支持

JSON 数据类型​

类型MySQLDoris
JSON支持支持

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，在处理大数据量时，其性能优于 Count Distinct。HLL 的误差率通常在 1% 左右，有时可能会达到 2%。

  • BITMAP

    BITMAP 类型的列可以在 Aggregate 表、Unique 表或 Duplicate 表中使用，但必须作为非 Key 列。在 Unique 表或 Duplicate 表中使用时，同样需遵循此规则。在 Aggregate 表中使用时，还需配合 BITMAP_UNION 聚合类型。用户无需指定长度和默认值，长度会根据数据的聚合程度由系统内部控制。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 可能会影响导入速度，在数据量大的情况下，其查询速度会慢于 HLL，但优于 Count Distinct。注意：在实时场景下，如果 BITMAP 不使用全局字典，而使用了 BITMAP_HASH()，可能会导致约千分之一的误差。如果此误差不可接受，可以使用 BITMAP_HASH64。

  • QUANTILE_PERCENT（QUANTILE_STATE）

    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，会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），并保存聚类后的质心点。

  • Array<T>

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

  • MAP<K, V>

    Map 是由 K, V 类型元素组成的映射表，不能作为 Key 列使用。目前支持在 Duplicate，Unique 模型的表中使用。

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

  • STRUCT<field_name:field_type, ... >

    Struct 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，且总是为 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

    当前可支持的类型包括：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​

1 CREATE TABLE

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]

与 MySQL 的不同之处：

参数与 MySQL 不同之处
column_definition_list- 字段列表定义，其基本语法与 MySQL 类似，但会额外包含一个聚合类型的操作。
- 该聚合类型的操作，主要支持的数据模型为 Aggregate Key。
- 在创建表时，MySQL 允许在字段列表定义后添加 Index 等约束，如 Primary Key、Unique Key 等；而 Doris 则是通过定义数据模型来实现对这些约束和计算的支持。
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 原生引擎。
- MySQL 支持的存储引擎有：Innodb，MyISAM 等
keys_type- 数据模型，可选。
- 支持的类型包括：1）DUPLICATE KEY（默认）：其后指定的列为排序列。2）AGGREGATE KEY：其后指定的列为维度列。3）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，包括：
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，包括：1）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。2）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。
- 语法：rollup_name (col1[, col2, ...]) [DUPLICATE KEY(col1[, col2, ...])][PROPERTIES("key" = "value")]
- MySQL 不支持
properties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

2 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

3 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（异步物化视图从 v2.1 开始支持）。Doris 的异步物化视图更加强大。

  • MySQL 仅支持异步物化视图

4 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​

1 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。

2 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。

3 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。

4 SELECT

SELECT
    [hint_statement, ...]
    [ALL | DISTINCT]
    select_expr [, select_expr ...]
    [EXCEPT ( col_name1 [, col_name2, col_name3, ...] )]
    [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_count,] row_count | row_count OFFSET offset_count}]
    [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。

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