主键模型的更新事务
Update 并发控制
默认情况下，并不允许同一时间对同一张表并发进行多个 Update 操作。
主要原因是，Doris 目前支持的是行更新，这意味着，即使用户声明的是 SET v2 = 1，实际上，其他所有的 Value 列也会被覆盖一遍（尽管值没有变化）。
这就会存在一个问题，如果同时有两个 Update 操作对同一行进行更新，那么其行为可能是不确定的，也就是可能存在脏数据。
但在实际应用中，如果用户自己可以保证即使并发更新，也不会同时对同一行进行操作的话，就可以手动打开并发限制。通过修改 FE 配置 enable_concurrent_update，当该配置值设置为 true 时，更新命令将不再提供事务保证。
注意：开启 enable_concurrent_update 配置后，会有一定的性能风险
Sequence 列
Unique 模型主要针对需要唯一主键的场景，可以保证主键唯一性约束，在同一批次中导入或者不同批次中导入的数据，替换顺序不做保证。替换顺序无法保证则无法确定最终导入到表中的具体数据，存在了不确定性。
为了解决这个问题，Doris 支持了 sequence 列，通过用户在导入时指定 sequence 列，相同 key 列下，按照 sequence 列的值进行替换，较大值可以替换较小值，反之则无法替换。该方法将顺序的确定交给了用户，由用户控制替换顺序。
sequence 列目前只支持 Unique 模型。
基本原理
通过增加一个隐藏列DORIS_SEQUENCE_COL实现，该列的类型由用户在建表时指定，在导入时确定该列具体值，并依据该值决定相同 Key 列下，哪一行生效。
建表
创建 Unique 表时，用户可以设置表中的某一列作为sequence列。
导入
导入时，fe 在解析的过程中将隐藏列的值设置成 order by 表达式的值 (broker load 和 routine load)，或者function_column.sequence_col表达式的值 (stream load)，value 列将按照该值进行替换。隐藏列__DORIS_SEQUENCE_COL__的值既可以设置为数据源中一列，也可以是表结构中的一列。
使用语法
Sequence 列建表时有两种方式，一种是建表时设置sequence_col属性，一种是建表时设置sequence_type属性。
1. 设置**sequence_col（推荐）**
创建 Unique 表时，指定 sequence 列到表中其他 column 的映射
PROPERTIES (
"function_column.sequence_col" = 'column_name',
);
sequence_col 用来指定 sequence 列到表中某一列的映射，该列可以为整型和时间类型（DATE、DATETIME），创建后不能更改该列的类型。
导入方式和没有 sequence 列时一样，使用相对比较简单，推荐使用。
2. 设置**sequence_type**
创建 Uniq 表时，指定 sequence 列类型
PROPERTIES (
"function_column.sequence_type" = 'Date',
);
sequence_type 用来指定 sequence 列的类型，可以为整型和时间类型（DATE、DATETIME）。
导入时需要指定 sequence 列到其他列的映射。
1. Stream Load
stream load 的写法是在 header 中的function_column.sequence_col字段添加隐藏列对应的 source_sequence 的映射，示例
curl --location-trusted -u root -H "columns: k1,k2,source_sequence,v1,v2" -H "function_column.sequence_col: source_sequence" -T testData http://host:port/api/testDb/testTbl/_stream_load
2. Broker Load
在ORDER BY 处设置隐藏列映射的 source_sequence 字段
LOAD LABEL db1.label1
(
DATA INFILE("hdfs://host:port/user/data/*/test.txt")
INTO TABLE `tbl1`
COLUMNS TERMINATED BY ","
(k1,k2,source_sequence,v1,v2)
ORDER BY source_sequence
)
WITH BROKER 'broker'
(
"username"="user",
"password"="pass"
)
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600"
);
3. Routine Load
映射方式同上，示例如下
CREATE ROUTINE LOAD example_db.test1 ON example_tbl
[WITH MERGE|APPEND|DELETE]
COLUMNS(k1, k2, source_sequence, v1, v2),
WHERE k1 100 and k2 like "%doris%"
[ORDER BY source_sequence]
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "20",
"max_batch_rows" = "300000",
"max_batch_size" = "209715200",
"strict_mode" = "false"
)
FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list" = "broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092",
"kafka_topic" = "my_topic",
"kafka_partitions" = "0,1,2,3",
"kafka_offsets" = "101,0,0,200"
);
启用 sequence column 支持
在新建表时如果设置了function_column.sequence_col或者function_column.sequence_type ，则新建表将支持 sequence column。
对于一个不支持 sequence column 的表，如果想要使用该功能，可以使用如下语句： ALTER TABLE example_db.my_table ENABLE FEATURE "SEQUENCE_LOAD" WITH PROPERTIES ("function_column.sequence_type" = "Date") 来启用。
如果不确定一个表是否支持 sequence column，可以通过设置一个 session variable 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__ 列则支持，如果没有则不支持。
使用示例
下面以 Stream Load 为例为示例来展示使用方式：
1. 创建支持 sequence col 的表
创建 unique 模型的 test_table 数据表，并指定 sequence 列映射到表中的 modify_date 列。
CREATE TABLE test.test_table
(
user_id bigint,
date date,
group_id bigint,
modify_date date,
keyword VARCHAR(128)
)
UNIQUE KEY(user_id, date, group_id)
DISTRIBUTED BY HASH (user_id) BUCKETS 32
PROPERTIES(
"function_column.sequence_col" = 'modify_date',
"replication_num" = "1",
"in_memory" = "false"
);
表结构如下：
MySQL> desc test_table;
+-------------+--------------+------+-------+---------+---------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+--------------+------+-------+---------+---------+
| user_id | BIGINT | No | true | NULL | |
| date | DATE | No | true | NULL | |
| group_id | BIGINT | No | true | NULL | |
| modify_date | DATE | No | false | NULL | REPLACE |
| keyword | VARCHAR(128) | No | false | NULL | REPLACE |
+-------------+--------------+------+-------+---------+---------+
2. 正常导入数据：
导入如下数据
1 2020-02-22 1 2020-02-21 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 2020-02-23 e
1 2020-02-22 1 2020-02-24 b
此处以 stream load 为例
curl --location-trusted -u root: -T testData http://host:port/api/test/test_table/_stream_load
结果为
MySQL> select * from test_table;
+---------+------------+----------+-------------+---------+
| user_id | date | group_id | modify_date | keyword |
+---------+------------+----------+-------------+---------+
| 1 | 2020-02-22 | 1 | 2020-03-05 | c |
+---------+------------+----------+-------------+---------+
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 | modify_date | keyword |
+---------+------------+----------+-------------+---------+
| 1 | 2020-02-22 | 1 | 2020-03-05 | c |
+---------+------------+----------+-------------+---------+
在这次导入的数据中，会比较所有已导入数据的 sequence column (也就是 modify_date)，其中'2020-03-05'为最大值，所以 keyword 列中最终保留了 c。
4. 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 | modify_date | keyword |
+---------+------------+----------+-------------+---------+
| 1 | 2020-02-22 | 1 | 2020-03-23 | w |
+---------+------------+----------+-------------+---------+
此时就可以替换表中原有的数据。综上，在导入过程中，会比较所有批次的 sequence 列值，选择值最大的记录导入 Doris 表中。
注意
- 为防止误用，在 StreamLoad/BrokerLoad 等导入任务以及行更新 insert 语句中，用户必须显示指定 sequence 列 (除非 sequence 列的默认值为 CURRENT_TIMESTAMP)，不然会收到以下报错信息：
Table test_tbl has sequence column, need to specify the sequence column
自版本 2.0 起，Doris 对 Unique Key 表的 Merge-on-Write 实现支持了部分列更新能力，在部分列更新导入中，用户每次可以只更新一部分列，因此并不是必须要包含 sequence 列。若用户提交的导入任务中，包含 sequence 列，则行为无影响；若用户提交的导入任务不包含 sequence 列，Doris 会使用匹配的历史数据中的 sequence 列作为更新后该行的 sequence 列的值。如果历史数据中不存在相同 key 的列，则会自动用 null 或默认值填充。
当出现并发导入时，Doris 会利用 MVCC 机制来保证数据的正确性。如果两批数据导入都更新了一个相同 key 的不同列，则其中系统版本较高的导入任务会在版本较低的导入任务成功后，使用版本较低的导入任务写入的相同 key 的数据行重新进行补齐。
