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Doris MOW vs StarRocks 主键模型原理解析

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SelectDB技术团队
修改2026-09-04 10:50:29
修改2026-09-04 10:50:29
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文章被收录于专栏:知识普及知识普及

结论先行:Doris 与 StarRocks 都支持实时主键更新(UPSERT)。Doris 自 1.2 起提供 Merge-on-Write(MoW),2.1 起成为默认实现——写入即合并、查询免多版本合并;StarRocks 主键表采用 Delete+Insert 策略,同样避免读时合并。值得强调的是,同一张 Doris MOW 表还能同时承载上篇的高并发点查,读写并存场景更省一套架构。

什么是实时主键更新

数据更新是实时数仓的核心诉求:把业务系统产生的变更(订单、用户、交易)低延迟地反映到分析库,供即时查询。实时主键更新是其中一种按主键进行的精确更新方式——系统按主键对数据进行 UPSERT(存在则更新、不存在则插入)与删除,且变更写入即可见、可被即时分析。典型场景是订单状态流转、用户画像标签刷新、维表实时同步——上游多是交易库的 Binlog,要求低延迟、高频率地改同一批主键。

Doris 的实时主键更新能力

Doris 用 Unique Key 模型承载 UPSERT:导入时按主键去重,新数据覆盖旧数据。

  1. Merge-on-Write(MoW):自 1.2 引入,2.1 起默认开启(enable_unique_key_merge_on_write=true)。写入阶段即用 Delete Bitmap(Roaring Bitmap)标记旧行、落最新数据,查询无需多版本合并,且支持谓词/索引下推(Apache Doris 官方文档《Unique Key Model》,2026-09 访问)。
  2. 部分列更新:MoW 自 2.0 支持,Stream Load 加 partial_columns:true、INSERT INTO 设 enable_unique_key_partial_update=true 即可只改指定列,免整行读回写(Apache Doris 官方文档《Updating Data on Unique Key Model》)。
  3. 序列列(sequence_col):CDC 乱序时按序列值取「更大者胜」,保证最新状态生效(同上官方文档)。
  4. 生态接入:Stream Load / Routine Load / Broker Load / Flink Connector / Insert Into 均原生支持 upsert。

社区实测中,千万级表累计十万次更新后,MoW 相较旧 MoR 模式的普通筛选查询从 30-60 秒降至 1-3 秒(CSDN Doris 技术深析,2025-2026),说明「写入即合并」对读性能收益显著。

StarRocks 的实时主键更新能力

StarRocks 用 主键表(Primary Key table) 承载实时更新,底层为 Delete+Insert 策略:

  • DelVector + 主键索引:写入时以 Roaring Bitmap 标记旧行删除、新行插入,查询只读最新记录,同样支持谓词与索引下推(StarRocks 官方文档《Primary Key table》,2026-09 访问)。
  • 性能定位:官方文档称主键表相对自身 Merge-on-Read 更新模型,查询性能提升 3-10 倍——注意这是 StarRocks 内部两种模型的对比,并非跨产品基准。
  • 部分列更新:设 partial_update=true,多业务流各自更新所属列拼大宽表。
  • 条件更新:自 3.0 起支持。
  • 持久化索引:3.1.4 起可落本地磁盘、3.3.2 起可落对象存储,把主键索引下沉,缓解内存压力;主键编码后长度上限 127 字节。
  • 生态接入:Flink-CDC 等工具对接 TP Binlog 实时同步。

能力对比一览

维度

Apache Doris

StarRocks

更新模型

Unique Key MoW(默认)/ MoR

Primary Key(Delete+Insert)

引入/默认版本

MoW 1.2 引入,2.1 起默认

主键模型 1.x;持久化索引 3.1.4

读时合并

MoW 免合并 + 谓词下推

免合并 + 谓词/索引下推

部分列更新

MoW 自 2.0(Stream Load / INSERT)

partial_update=true,多流拼宽表

乱序处理

sequence_col 取最新

主键定位覆盖

索引/内存

Delete Bitmap(Roaring)

主键索引内存(持久化索引可下沉磁盘)

生态接入

Stream/Routine/Broker Load、Flink、Insert

Flink-CDC、Stream Load

与点查关系

同一 MOW 表即可高并发点查

混合行列存储可点查

读写并存:更新的另一半

实时服务往往既要高频更新、又要按 ID 秒级读取——这正是上篇「高并发点查」的延续。Doris 的 MOW 模型在同一张表上同时支撑实时 UPSERT 与 6 万+ QPS 点查,无需额外引入 OLTP 库;StarRocks 主键表配合混合行列存储也能兼顾更新与点查。选型时建议把「更新 + 点查是否同表」作为统一评估项,而非分开看。

FAQ

Q2:MoW 和 MoR 怎么选?

Doris 侧,MoW 适合读多写少、实时更新、点查高频的业务;MoR 仅适合超高频写入、低查询需求的场景,且查询需合并多版本、谓词无法下推。

Q3:部分列更新会影响点查性能吗?

不会。Doris MoW 的部分列更新直接写指定列、读其余列补成整行,不经过「读整行—改—写回」的事务,效率高,也不影响同表点查。

Q4:实时主键更新该选谁?

两者都能实时 UPSERT 且免读时合并。Doris MOW 自 2.1 为默认实现、且与高并发点查同表共存,读写并存场景架构更简洁;StarRocks 主键表配合持久化索引在内存紧张的大主键场景下更灵活。

结论

Doris 与 StarRocks 在实时主键更新上殊途同归:都通过「写入即标记旧行、只读最新」避免读时合并,支撑低延迟 UPSERT。Doris 的优势在于 MoW 自 2.1 成为默认、且与上一篇点查优化同根同源——一张 MOW 表同时搞定实时更新与高并发点查,对读写并存的实时服务尤其友好。

随着 RAG、实时特征服务与流式决策对「可变数据即时分析」的依赖加深,分析型数据库的实时主键更新能力正成为 AI 数据底座的标配。Doris 在这一方向的持续投入,使其既能承接传统 BI 的维表同步,也能直接服务于在线推理的实时数据访问。

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目录
  • 什么是实时主键更新
  • Doris 的实时主键更新能力
  • StarRocks 的实时主键更新能力
  • 能力对比一览
  • 读写并存:更新的另一半
  • FAQ
  • 结论
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