Duplicate 明细模型进行了对比 ，相较于 Unique 模型和 Duplicate 模型，Aggregate 聚合模型满足我们部分列更新的场景需求： Aggregate 聚合模型可以支持多种预聚合模式，可以通过 REPLACE_IF_NOT_NULL 的方式实 现部分列更新。数据写入过程中，Doris 会将多次写入的数据进行聚合，最终用户查询时， 返回一份聚合后的完整且正确的数据。 另外 沟通后，确定后续版本 Unique 模型也将支持部分列更新。  Duplicate 模型区别于 Aggregate 和 Unique 模型，数据完全按照导入的明细数据 进行存储，不会有任何预聚合或去重操作，即使两行数据完全相同也都会保留，因 此 Duplicate 模型适用于既没有聚合需求，又没有主键唯一性约束的原始数据存储。 确定数据模型之后，我们在建表时如何对列进行命名呢？可以直接使用指标或者是标签的名 功能的数据表也可以支持列名的 修改，这与我们的需求十分匹配，后续我们也会及时升级到最新版本。 写入优化 接着我们在数据写入方面也进行了调整优化，这里几点小经验与大家分享：  Flink 预聚合：通过主键 ID 预聚合，减少写入压力。（前文已说明，此处不再赘述）  写入 Batch 大小自适应变更：为了不占用过多 Flink 资源，我们实现了从同一个 Kafka Topic 中消费数据写入到不同

HLL(HyperLogLog) 类型是一个二进制类型。HLL 类型只能用于聚合类型的表（Aggregation Table），并且必须指定聚合类型为 HLL_UNION。 HLL 类型主要用于非精确快速去重场景下，对数据进行预聚合。 HLL列只能通过配套的 hll_union_agg、hll_cardinality、hll_hash 进行查询或使用。 BITMAP 数据类型 BITMAP 数据类型 BITMAP 类型是一个二进制类型。BITMAP 类型是一个二进制类型。BITMAP 类型只能用于聚合类型的表（Aggregation Table），并且必须指定聚合类型为 BITMAP_UNION。 BITMAP 类型主要用于精确去重场景下，对数据进行预聚合。同时也可以用于如用户画像场景存放用户ID等。 BITMAP 列只能通过配套的 BITMAP 函数进行查询和使用。 mysql> select cast(1234 as bigint); mysql>