UNIQUE KEY 模型下，PALO 会根据主键自动的进行数据的更新。但是当同一批次导入数据中出现相同主键的行时，PALO 无法判断其先后顺序，则可能出现更新行为不一致的问题。

而在某些数据同步场景下，需要保证数据能够按顺序更新，而 Sequence Column 功能就是为了解决这一问题。

实现原理

Sequence Column 仅支持 UNQIUE KEY 模型的表。其原理是在表中增加一个隐藏列 __DORIS_SEQUENCE_COL__ 。该列的类型由用户在建表时指定。

在导入的源数据中，用户需额外增加一个顺序列，其类型为建表时指定的 __DORIS_SEQUENCE_COL__ 的类型。PALO 内部会根据这个顺序列的值，决定数据的前后顺序，进行数据更新。

启用 Sequence Column 功能

该功能是 PALO 3.10 版本之后引入的新功能。

1. 创建新表

   在创建表时，我们可以通过如下方式设置 Sequence Column：

   CREATE TABLE order_table
   (
       order_id BIGINT,
       order_type VARCHAR(8),
       order_status VARCHAR(32)
   )
   UNIQUE KEY(order_id)
   DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 8
   PROPERTIES
   (
       "function_column.sequence_type" = 'Date'
   );

   这里我们在 PROPERTIES 中指定了 Sequence Column 的类型为 Date，即开启了该功能。更多说明，可参阅 CREATE TABLE 命令手册。

2. 为旧表开启该功能

   对于 3.10 之前版本创建的 UNIQUE KEY 的表，可以通过以下命令开启该功能：

   ALTER TABLE order_table ENABLE FEATURE "SEQUENCE_LOAD"
   WITH PROPERTIES ("function_column.sequence_type" = "Date")

   这个操作本质上是一个 Schema Change 操作，执行后，需通过 SHOW ALTER TABLE COLUMN 查看作业执行进度。

如果想确定一个表是否已开启标记删除功能，可以通过 设置一个变量来显示隐藏列

SET show_hidden_columns=true`

之后使用 DESC tablename，如果输出中有 __DORIS_SEQUENCE_COL__ 列，则表示该表已开启该功能。

在导入中使用顺序列功能

在不同的数据导入方式中使用的方式略有不同。该功能目前支持以下数据导入方式：

• STREAM LOAD
• BROKER LOAD
• ROUTINE LOAD

具体使用语法请参阅各自的文档，这里仅对不同导入方式进行简单的示例说明。假设原始导入数据如下：

1000,TYPE#1,PENDING,2020-10-01
1001,TYPE#2,PAID,2020-10-02
1002,TYPE#3,PENDING,2020-10-03
1001,TYPE#2,PENDING,2020-10-01
1004,TYPE#3,PAID,2020-10-03

Stream Load

curl --location-trusted -u root \
-H "columns: order_id, order_type, order_status, source_sequence"
-H "function_column.sequence_col: source_sequence" \
-T data.txt http://host:port/api/example_db/order/_stream_load

我们在 Header 的 columns 属性中将第四列命名为 source_sequence，之后在 function_column.sequence_col 属性中将该列设置的顺序列。

这样，源数据中的 1001 这个订单的最终状态将会是 PAID.

Broker Load

LOAD LABEL example_db.label1
(
    DATA INFILE("hdfs://host:port/user/data/*/test.txt")
    INTO TABLE `order`
    COLUMNS TERMINATED BY ","
    (order_id, order_type, order_status, source_sequence)
    ORDER BY source_sequence
)
WITH BROKER 'bos'
(
    ...
);

通过 ORDER BY 子句配置顺序列。

routine load

CREATE ROUTINE LOAD example_db.job_name ON order 
COLUMNS(order_id, order_type, order_status, source_sequence),
ORDER BY source_sequence
PROPERTIES
(
    ...
)
FROM KAFKA
(
    ...
);

通过 ORDER BY 子句配置顺序列。

使用示例

下面以 Stream Load 为例，通过一个实际的示例展示顺序列的使用方式和效果。

1. 创建支持 Sequence Column 的表

   CREATE TABLE test_table
   (
       user_id     BIGINT,
       date        DATE,
       group_id    BIGINT,
       keyword     VARCHAR(128)
   )
   UNIQUE KEY(user_id, date, group_id)
   DISTRIBUTED BY HASH(user_id, date) BUCKETS 10
   PROPERTIES
   (
       "function_column.sequence_type" = 'Date'
   )

   之后我们可以查看到隐藏列：

   mysql> set show_hidden_columns=true;
   Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
   mysql> desc test_table;
   +------------------------+--------------+------+-------+---------+---------+
   | Field                  | Type         | Null | Key   | Default | Extra   |
   +------------------------+--------------+------+-------+---------+---------+
   | user_id                | BIGINT       | Yes  | true  | NULL    |         |
   | date                   | DATE         | Yes  | true  | NULL    |         |
   | group_id               | BIGINT       | Yes  | true  | NULL    |         |
   | keyword                | VARCHAR(128) | Yes  | false | NULL    | REPLACE |
   | __DORIS_SEQUENCE_COL__ | DATE         | Yes  | false | NULL    | REPLACE |
   +------------------------+--------------+------+-------+---------+---------+
   5 rows in set (0.00 sec)

2. 正常导入数据

   导入如下数据：

   1,2020-02-22,1,2020-02-22,a
   1,2020-02-22,1,2020-02-22,b
   1,2020-02-22,1,2020-03-05,c
   1,2020-02-22,1,2020-02-26,d
   1,2020-02-22,1,2020-02-22,e
   1,2020-02-22,1,2020-02-22,b

   将 Sequence Column 映射为源数据中的第4列，modify_date 列。

   curl --location-trusted -u root: \
   -H "column_separator: ," \
   -H "columns: user_id, date, group_id, modify_date, keyword" \
   -H "function_column.sequence_col: modify_date" \
   -T testData http://host:port/api/test/test_table/_stream_load

   结果为

   mysql> select * from test_table;
   +---------+------------+----------+---------+
   | user_id | date       | group_id | keyword |
   +---------+------------+----------+---------+
   |       1 | 2020-02-22 |        1 | c       |
   +---------+------------+----------+---------+

   我们也可以查看隐藏列的值：

   mysql> set show_hidden_columns=true;
   Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
   
   mysql> select * from test_table;
   +---------+------------+----------+---------+------------------------+
   | user_id | date       | group_id | keyword | __DORIS_SEQUENCE_COL__ |
   +---------+------------+----------+---------+------------------------+
   |       1 | 2020-02-22 |        1 | c       | 2020-03-05             |
   +---------+------------+----------+---------+------------------------+

   在这次导入中，因 Sequence Column 的值（也就是 modify_date 中的值）中 2020-03-05 为最大值，所以 keyword 列中最终保留了 c。

3. 替换顺序的保证

   上述步骤完成后，接着导入如下数据：

   1,2020-02-22,1,2020-02-22,a
   1,2020-02-22,1,2020-02-23,b

   查询数据

   MySQL [test]> select * from test_table;
   +---------+------------+----------+---------+
   | user_id | date       | group_id | keyword |
   +---------+------------+----------+---------+
   |       1 | 2020-02-22 |        1 | c       |
   +---------+------------+----------+---------+

   由于新导入的数据的 Sequence Column 都小于表中已有的值，则没有替换发生。

   再尝试导入如下数据：

   1,2020-02-22,1,2020-02-22,a
   1,2020-02-22,1,2020-03-23,w

   查询数据：

   MySQL [test]> select * from test_table;
   +---------+------------+----------+---------+
   | user_id | date       | group_id | keyword |
   +---------+------------+----------+---------+
   |       1 | 2020-02-22 |        1 | w       |
   +---------+------------+----------+---------+

   由于新导入的数据的 Sequence Column 值大于表中的值，所以数据被替换。