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，但由于使用 REPLACE 聚合方式，在同一批次中导入的数据，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，REPLACE 聚合类型的列将按照 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。
适用场景
Sequence 列只能在 Unique 数据模型下使用。
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，并依据该值对 REPLACE 列进行替换。建表
创建 Unique 表时，将按照用户指定类型自动添加一个隐藏列
__DORIS_SEQUENCE_COL__。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。读取
请求包含 Value 列时需要额外读取
__DORIS_SEQUENCE_COL__列，该列用于在相同 Key 列下，REPLACE 聚合函数替换顺序的依据，较大值可以替换较小值，反之则不能替换。Cumulative Compaction
Cumulative Compaction 时和读取过程原理相同。
Base Compaction
Base Compaction 时读取过程原理相同。
使用语法
建表时语法方面在 Property 中增加了一个属性，用来标识
__DORIS_SEQUENCE_COL__的类型
导入的语法设计方面主要是增加一个从 sequence 列到其他 column 的映射，各个导入方式设置的将在下面介绍。建表
创建 Unique 表时，可以指定 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。
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
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");
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_lsequence_typeist" = "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_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，可以使用如下语句来启用。ALTER TABLE example_db.my_table ENABLE FEATURE "SEQUENCE_LOAD" WITH PROPERTIES ("function_column.sequence_type" = "Date")
如果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 展示下使用方式
1. 创建支持 sequence column 的表。
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 2020-02-22 a1 2020-02-22 1 2020-02-22 b1 2020-02-22 1 2020-03-05 c1 2020-02-22 1 2020-02-26 d1 2020-02-22 1 2020-02-22 e1 2020-02-22 1 2020-02-22 b
此处以 Stream load 为例， 将 sequence column 映射为 modify_date 列。
curl --location-trusted -u root: -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 | 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 a1 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 |+---------+------------+----------+-------------+---------+
由于新导入的数据的 sequence column 都小于表中已有的值，无法替换。
再尝试导入如下数据：
1 2020-02-22 1 2020-02-22 a1 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。
常见问题
对于指定了 function_column.sequence_type 的表，导入时没有指定 sequence_col 会怎么样?
导入任务将不会执行 sequence 列相关的判断逻辑，造成导入结果与预期不符。因此强烈建议使用设置 function_column.sequence_col 的方式使用 sequence列功能，避免因为忘记指定 sequence_col 列造成脏数据。
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