基本概念 在 Doris 中，我们将用户通过建表语句创建出来的表称为 Base 表（Base Table）。Base 表中保存着按用户建表语句指定的方式存储的基础数据。
在 Base 表之上，我们可以创建任意多个 ROLLUP 表。这些 ROLLUP 的数据是基于 Base 表产生的，并且在物理上是独立存储 的
ROLLUP 表的基本作用，在于在 Base 表的基础上，获得更粗粒度的聚合数据。
下面我们用示例详细说明在不同数据模型中的 ROLLUP 表及其作用。
Aggregate 和 Unique 模型中的 ROLLUP 因为 Unique 只是 Aggregate 模型的一个特例，所以这里我们不加以区别。
示例1：获得每个用户的总消费
为什么max_dwell_time 和min_dwell_time两个字段？一个字段不行吗？
接 数据模型Aggregate 模型 示例2 ，Base 表结构如下：
ColumnName Type AggregationType Comment user_id LARGEINT 用户id date DATE 数据灌入日期 timestamp DATETIME 数据灌入时间，精确到秒 city VARCHAR(20) 用户所在城市 age SMALLINT 用户年龄 sex TINYINT 用户性别 last_visit_date DATETIME REPLACE 用户最后一次访问时间 cost BIGINT SUM 用户总消费 max_dwell_time INT MAX 用户最大停留时间 min_dwell_time INT MIN 用户最小停留时间
存储的数据如下：
user_id date timestamp city age sex last_visit_date cost max_dwell_time min_dwell_time 10000 2017-10-01 2017-10-01 08:00:05 北京 20 0 2017-10-01 06:00:00 20 10 10 10000 2017-10-01 2017-10-01 09:00:05 北京 20 0 2017-10-01 07:00:00 15 2 2 10001 2017-10-01 2017-10-01 18:12:10 北京 30 1 2017-10-01 17:05:45 2 22 22 10002 2017-10-02 2017-10-02 13:10:00 上海 20 1 2017-10-02 12:59:12 200 5 5 10003 2017-10-02 2017-10-02 13:15:00 广州 32 0 2017-10-02 11:20:00 30 11 11 10004 2017-10-01 2017-10-01 12:12:48 深圳 35 0 2017-10-01 10:00:15 100 3 3 10004 2017-10-03 2017-10-03 12:38:20 深圳 35 0 2017-10-03 10:20:22 11 6 6
在此基础上，我们创建一个 ROLLUP：
该 ROLLUP 只包含两列：user_id 和 cost。则创建完成后，该 ROLLUP 中存储的数据如下：
user_id cost 10000 35 10001 2 10002 200 10003 30 10004 111
可以看到，ROLLUP 中仅保留了每个 user_id，在 cost 列上的 SUM 的结果。那么当我们进行如下查询时:
SELECT user_id , sum ( cost ) FROM table GROUP BY user_id ;
Doris 会自动命中这个 ROLLUP 表，从而只需扫描极少的数据量，即可完成这次聚合查询。
示例2：获得不同城市，不同年龄段用户的总消费、最长和最短页面驻留时间
紧接示例1。我们在 Base 表基础之上，再创建一个 ROLLUP：
ColumnName Type AggregationType Comment city VARCHAR(20) 用户所在城市 age SMALLINT 用户年龄 cost BIGINT SUM 用户总消费 max_dwell_time INT MAX 用户最大停留时间 min_dwell_time INT MIN 用户最小停留时间
则创建完成后，该 ROLLUP 中存储的数据如下：
city age cost max_dwell_time min_dwell_time 北京 20 35 10 2 北京 30 2 22 22 上海 20 200 5 5 广州 32 30 11 11 深圳 35 111 6 3
当我们进行如下这些查询时:
mysql > SELECT city , age , sum ( cost ) , max ( max_dwell_time ) , min ( min_dwell_time ) FROM table GROUP BY city , age ; mysql > SELECT city , sum ( cost ) , max ( max_dwell_time ) , min ( min_dwell_time ) FROM table GROUP BY city ; mysql > SELECT city , age , sum ( cost ) , min ( min_dwell_time ) FROM table GROUP BY city , age ;
Doris 执行这些sql时会自动命中这个 ROLLUP 表。
Duplicate 模型中的 ROLLUP 因为 Duplicate 模型没有聚合的语意。所以该模型中的 ROLLUP，已经失去了“上卷”这一层含义。而仅仅是作为调整列顺序，以命中前缀索引的作用。我们将在前缀索引 详细介绍前缀索引，以及如何使用ROLLUP改变前缀索引，以获得更好的查询效率。
ROLLUP 调整前缀索引 因为建表时已经指定了列顺序，所以一个表只有一种前缀索引。这对于使用其他不能命中前缀索引的列作为条件进行的查询来说，效率上可能无法满足需求
Base 表结构如下：
ColumnName Type user_id BIGINT age INT message VARCHAR(100) max_dwell_time DATETIME min_dwell_time DATETIME
我们可以在此基础上创建一个 ROLLUP 表：
ColumnName Type age INT user_id BIGINT message VARCHAR(100) max_dwell_time DATETIME min_dwell_time DATETIME
可以看到，ROLLUP 和 Base 表的列完全一样，只是将 user_id 和 age 的顺序调换了。那么当我们进行如下查询时：
mysql > SELECT * FROM table where age = 20 and message LIKE "%error%" ;
会优先选择 ROLLUP 表，因为 ROLLUP 的前缀索引匹配度更高。
ROLLUP使用说明 ROLLUP 最根本的作用是提高某些查询的查询效率（无论是通过聚合来减少数据量，还是修改列顺序以匹配前缀索引）。因此 ROLLUP 的含义已经超出了 “上卷” 的范围。这也是为什么我们在源代码中，将其命名为 Materialized Index（物化索引）的原因。
ROLLUP 是附属于 Base 表的，可以看做是 Base 表的一种辅助数据结构。用户可以在 Base 表的基础上，创建或删除 ROLLUP，但是不能在查询中显式的指定查询某 ROLLUP。是否命中 ROLLUP 完全由 Doris 系统自动决定。
ROLLUP 的数据是独立物理存储的。因此，创建的 ROLLUP 越多，占用的磁盘空间也就越大。同时对导入速度也会有影响（导入的ETL阶段会自动产生所有 ROLLUP 的数据），但是不会降低查询效率（只会更好）。
ROLLUP 的数据更新与 Base 表是完全同步的。用户无需关心这个问题。
ROLLUP 中列的聚合方式，与 Base 表完全相同。在创建 ROLLUP 无需指定，也不能修改。
查询能否命中 ROLLUP 的一个必要条件（非充分条件）是，查询所涉及的所有列 （包括 select list 和 where 中的查询条件列等）都存在于该 ROLLUP 的列中。否则，查询只能命中 Base 表。
某些类型的查询（如 count(*)）在任何条件下，都无法命中 ROLLUP。具体参见接下来的 聚合模型的局限性 一节。
可以通过 EXPLAIN your_sql; 命令获得查询执行计划，在执行计划中，查看是否命中 ROLLUP。
可以通过 DESC tbl_name ALL; 语句显示 Base 表和所有已创建完成的 ROLLUP。
查询 在 Doris 里 Rollup 作为一份聚合物化视图，其在查询中可以起到两个作用：
但是为了命中 Rollup 需要满足一定的条件，并且可以通过执行计划中 ScanNode 节点的 PreAggregation 的值来判断是否可以命中 Rollup，以及 Rollup 字段来判断命中的是哪一张 Rollup 表。
