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我们在查询引擎中加入了聚合算子，来保证数据对外的一致性。
另外，在聚合列（Value）上，执行与聚合类型不一致的聚合类查询时，要注意语意。比如我们在如上示例中执行如下查询：
SELECT MIN ( cost ) FROM table ;
得到的结果是 5，而不是 1。
同时，这种一致性保证，在某些查询中，会极大的降低查询效率。
我们以最基本的 count(*) 查询为例：
SELECT COUNT (*) FROM table ;
在其他数据库中，这类查询都会很快的返回结果。因为在实现上，我们可以通过如“导入时对行进行计数，保存count的统计信息”，或者在查询时“仅扫描某一列数据，获得count值”的方式，只需很小的开销，即可获得查询结果。但是在 Doris 的聚合模型中，这种查询的开销非常大。
我们以刚才的数据为例：
所以，select count(*) from table; 的正确结果应该为 4。但如果我们只扫描 user_id 这一列，如果加上查询时聚合，最终得到的结果是 3（10001, 10002, 10003）。而如果不加查询时聚合，则得到的结果是 5（两批次一共5行数据）。可见这两个结果都是不对的。
为了得到正确的结果，我们必须同时读取 user_id 和 date 这两列的数据，再加上查询时聚合，才能返回 4 这个正确的结果。也就是说，在 count() 查询中，Doris 必须扫描所有的 AGGREGATE KEY 列（这里就是 user_id 和 date），并且聚合后，才能得到语意正确的结果。当聚合列非常多时，count() 查询需要扫描大量的数据。
因此，当业务上有频繁的 count() 查询时，我们建议用户通过增加一个值**恒为 1 的，聚合类型为 SUM 的列来模拟 count()** 。如刚才的例子中的表结构，我们修改如下：
Duplicate 模型没有聚合模型的这个局限性。因为该模型不涉及聚合语意，在做 count(*) 查询时，任意选择一列查询，即可得到语意正确的结果。
