作者：陈明雨，Apache Doris PMC Chair

>**导读**：Apache Doris 5.0 多模湖仓预告（ 4）｜场景方案篇：
Variant 是 Apache Doris 从 2.1 版本起提供的列类型，专门存放 JSON 这类半结构化数据：用户在建表不用预先定义字段，写入时自动拆成类型化子列，既有 JSON 的灵活写入，又有接近列存的分析性能。Apache Doris 5.0 把 Variant 类型从内表扩展到了 Iceberg / Paimon 等开放湖格式，使用同一种 VARIANT 类型、同一套 SQL、同一个执行引擎，即可处理不同格式的 Variant 数据。本文从一条 Agent 轨迹的数据链路说起，介绍为什么要做这件事、能解决哪些业务痛点，以及内表 Variant 与湖上 Variant 的选型建议。

## 一、从 Agent 轨迹说起：Variant 生产者和消费者的割裂困境

一条 AI Agent 的执行轨迹天然是 JSON。MCP、A2A 这些协议都基于 JSON-RPC：工具调用的参数、模型的输出、每一步的 span 属性都是嵌套结构；一条完整轨迹从几十 KB 到几 MB，嵌套七八层。模型一迭代，工具列表和参数就跟着变，昨天的 8 个字段今天变成 12 个，无法预先定义出稳定的 schema。
过去，分析系统应对这类数据有三种方案：
![image\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/7e75db3409cdccd7ee54e15d9077337c.png)
Variant 类型正是为解决灵活性与查询性能不可兼得的矛盾而设计的。Apache Doris 自 2.1 版本起提供 Variant 列类型，专门存放 JSON 这类半结构化数据：
- 建表时只声明一个 VARIANT 列，不用事先定义里面有哪些字段；
- 写入时 Doris 自动把 JSON 拆成类型化的子列，做类型推断与提升，低频字段进稀疏列，子列可以建索引；
- 查询时按路径取值，读的是对应的子列，不用解析整段 JSON。

这样一来，Variant 既有 JSON 的写入灵活性，又能拿到接近列存的查询性能。
在 Agent 观测平台上，推荐的建模方式是：
- trace_id、tool_name、耗时这些稳定字段做普通列；
- 输入、输出、工具参数放进一个 VARIANT 列，上游加字段不用改表；
- 失败归因、按工具聚合成本、按模型版本对比效果，都是按路径取值的普通 SQL；
- 模型输出里的文本，用倒排索引做全文检索。

Apache Doris 在之后的版本中不断加强对 Variant 类型的支持，新增了 Schema Template、子列级二级索引、应对百 MB 级超大 JSON 的 DOC 模式、解决嵌套数组检索问题的 NestedGroup 等高级功能。
**但随着企业数据架构的变化，新的问题产生了**：Agent 轨迹的生产者是 Flink 或 Spark 上的采集链路，数据通常先落到 Paimon，再供训练、评估、观测等多个消费者使用。而 5.0 之前的 Doris 只能处理自有格式的 Variant 数据，消费者要用 Variant 做分析，就得在内表和湖之间做双写同步，这会带来数据冗余存储、同步延迟、数据不一致等诸多问题。
![figure\-1\-producer\-consumer\-split\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/ae25acc6199662b8061e12b151c092ef.png)
除了 Agent 观测平台，其他 Variant 应用场景也有类似的问题：
- 埋点：事件属性放进 VARIANT 列，产品团队加属性不用改表。但同一份事件数据是企业级的共享资产，算法团队还要拿去做训练特征，数据需要在 Iceberg 上另存一份。
- IoT 遥测：设备属性因型号和固件而异，打成宽表过于稀疏，放进 VARIANT 列，一条 SQL 就能跨型号聚合。但全量数据要留好几年，只有放到对象存储加开放格式才能显著降低存储成本；于是实时告警和历史回溯要访问不同的系统，体验割裂。

需求很明确：Variant 跟着数据走，数据在湖上，Variant 就得在湖上。因此，计算引擎也需要能对湖上 Variant 数据进行统一分析。
## 二、Variant 的标准化：半结构化数据进入「一份数据、多引擎共享」

过去，湖上的半结构化数据只有两条路：存成字符串，或者 ETL 成 STRUCT。随着半结构化数据的重要性提升，前面提到的问题性能等问题也开始凸显。于是自 2025 年开始，Variant 走向了开放标准化之路：
- 2025 年 3 月，Apache Parquet 2.11 定义了 Variant 的二进制编码，并引入 Shredding 规范：写入方可以把高频字段拆成类型化的列，其余部分留在二进制值里，文件本身就带上了列存的形状。同年 8 月规范定稿。
- 2025 年 6 月，Apache Iceberg V3 规范批准，Variant 成为表格式的一等类型；Apache Paimon 自 1.4 起支持 Variant 与 Shredding。
- Spark 4.0 / 4.1、Flink 2.1、DuckDB 相继跟进，Trino 开始实验性支持；Snowflake、Databricks 也在 2026 年先后宣布各自对开放格式 Variant 的支持正式可用。

开放湖仓强调的「一份数据、多引擎共享」逐渐覆盖到了半结构化数据。标准化的进程，意味着湖上的 Variant 数据可以被任何遵循标准的引擎读写，因此我们决定将内表的 Variant 处理能力进一步扩展到标准 Variant 格式上。
![figure\-2\-open\-variant\-standard\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/e75c2807bb4150970a048a2cd536dbd6.png)
但一个引擎要充分利用湖上的 Variant 类型，需要解决三个问题：
1. 如何高性能读取：关键在于能否直接利用 Shredded 布局。
2. 能否作为 Variant 的生产者：只读不写，引擎的分析结果就无法回流到开放湖仓上被复用。
3. 内外格式能否互通：不同格式的 Variant 在使用体验上能否保持一致。

接下来重点介绍 Apache Doris 5.0 的 Variant 统一解决方案。Shredded 布局的读取能力我们会在之后的 Variant 技术解析文章中着重介绍。
## 三、Doris 5.0：一种 Variant，一套 SQL，一个执行引擎

Doris 5.0 将内表 Variant 的分析能力扩展到 Iceberg 和 Paimon 等开放湖格式上，并在使用体验上尽可能地保持统一。
![figure\-3\-doris\-unified\-variant\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/3857fc79281e93ea60c6d9d964158ef5.png)
### 3.1 三层看「统一」

- 上层：统一类型与 SQL 语法Doris 只有一个 VARIANT 类型，并且在 SQL 语法和语义表示上保持内外表一致。
	- 统一路径访问语法：`payload['event']['type']`；
	- 统一转换逻辑：`CAST` 做类型转换，`VARIANT_TYPE` 查看实际类型；
	- 统一构造函数：`PARSE_TO_VARIANT` 从 JSON 文本构造值；
	- 统一嵌套表达：ARRAY / MAP / STRUCT 支持 VARIANT 嵌套；
	- 统一 NULL 语义：区分 SQL NULL 与 JSON null。
- 中层：统一执行算子数据从内表数据文件读出，或从湖上的 Parquet 文件读出，统一转换成计算引擎内部的 Variant 列表示，走同一批算子，以确保计算行为一致：
	- 内表与湖表的 Variant 可以出现在同一条 SQL 里进行 UNION、JOIN 等各类计算；
	- 内外表可以互写，如 `INSERT INTO LakeTable SELECT ... FROM DorisTable`；
	- Variant 可以直接参与 GROUP BY 和 DISTINCT，按逻辑值去重，而不是按字节。
- 下层：统一格式访问接口通过对 Scan / Sink 算子的逻辑抽象，不同格式仅需实现各自的 reader 和 writer。比如 Doris 内表格式支持拆子列、建倒排索引和 BloomFilter，支持实时写入和主键更新；开放湖格式支持 Plain 和 Shredded 两种布局的读取，写入布局则按格式各自实现（见 3.2）。把格式差异尽可能下推到底层，以确保能复用大部分执行流程。

### 3.2 能力清单

以下是 Doris 5.0 新增的湖上 Variant 能力清单：
![image\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/5ad780033bdad199c8a50fdf61cd4373.png)

>Iceberg 当前只写 Plain 布局，Shredded 布局的读取已完整支持；Shredded 写入是后续迭代方向（见结语）。

### 3.3 示例：Agent 轨迹统一湖仓分析

接下来我们通过 Agent 观测平台这个场景来做一个简单的示例。
首先，轨迹数据由 Flink 写进 Paimon，稳定字段是普通列，可变部分放一个 VARIANT 列。
```
-- 轨迹表 paimon.obs.agent_traces 由 Flink 写入：
-- (trace_id, tool_name, latency_ms, dt, payload VARIANT)

-- 1. 直接在湖上做失败归因：路径取值、类型转换、谓词过滤
SELECT tool_name, COUNT(*) AS failures
FROM paimon.obs.agent_traces
WHERE CAST(payload['result']['status'] AS STRING) = 'error'
  AND CAST(payload['model']['version'] AS STRING) = 'v2'
GROUP BY tool_name;

-- 2. 热数据进内表，做实时告警和全文检索
INSERT INTO internal.obs.agent_traces_hot
SELECT * FROM paimon.obs.agent_traces WHERE dt = CURRENT_DATE();

-- 3. 加工结果连同 VARIANT 列一起写回湖上，给其他引擎用
INSERT INTO paimon.obs.failed_traces
SELECT trace_id, tool_name, payload
FROM internal.obs.agent_traces_hot
WHERE CAST(payload['result']['status'] AS STRING) = 'error';
```
这条链路里：
- 没有第二份 schema，湖表和内表用的是同一个 VARIANT 类型；
- 内表和湖表使用相同的 SQL 查询语法；
- 通过标准 SQL `INSERT ... SELECT` 即可完成数据同步和回写。

同样的链路换成埋点或 IoT 也成立：
- 埋点：事件以 Iceberg Variant 作为共享资产，Spark 做特征、Doris 做报表，一份数据，一套 schema 演进。
- IoT：全量数据在湖上长期保留，热数据通过 `INSERT ... SELECT` 进内表做实时告警，冷热两边是同一个数据模型。

## 四、Variant 选型建议

这里我们通过内外表 Variant 能力的对比，来帮助用户进行 Variant 格式选型。
![figure\-4\-variant\-selection\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/8bf3fa72c3ac3b72aa4948662e197dcf.png)

![image\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/fd5d104dba5c594d24e0499d56d93eed.png)
可以看到，内表 Variant 在功能丰富度和读写性能方面有更多优势，而湖上 Variant 的优势在于开放性和存储成本。
下表是 Variant 的选型建议：
![image\.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/da21a1f1e41f2baceca42471e0e0d49e.png)
## 五、结语：数据在哪里，Variant 就在哪里

从内表到开放湖格式，从 2.1 到 5.0，Doris 一直在迭代 Variant 类型的能力。接下来 Doris 会进一步加强对 Variant 的 Shredded 写入能力，优化湖上 Variant 的读取性能，以满足企业对半结构化数据分析的需求，拓展更多应用场景。
下一篇《Apache Doris 湖上 Variant 技术解析：Shredding 实现原理与性能实测》会详细介绍 Variant 的技术实现细节和各类格式的性能表现，帮助大家更深入地了解 Variant 的实现和使用。
对于正在评估实时湖仓、多模数据分析等实际需求的用户，可联系我们。我们可以提供针对具体业务场景提供技术交流、方案评估与测试支持，帮助你更快完成验证和落地。

导读：Apache Doris 5.0 多模湖仓预告（ 4）｜场景方案篇：Variant 是 Apache Doris 从 2.1 版本起提供的列类型，专门存放 JSON 这类半结构化数据：用户在建表不用预先定义字段，写入时自动拆成类型化子列，既有 JSON 的灵活写入，又有接近列存的分析性能。Apache Doris 5.0 把 Variant 类型从内表扩展到了 Iceberg / Paimon 等开放湖格式，使用同一种 VARIANT 类型、同一套 SQL、同一个执行引擎，即可处理不同格式的 Variant 数据。本文从一条 Agent 轨迹的数据链路说起，介绍为什么要做这件事、能解决哪些业务痛点，以及内表 Variant 与湖上 Variant 的选型建议。

当 Variant 遇到 Lakehouse：Apache Doris 5.0 Variant 统一解决方案

导读：Apache Doris 5.0 多模湖仓预告（ 4）｜场景方案篇：Variant 是 Apache Doris 从 2.1 版本起提供的列类型，专门存放 JSON 这类半结构化数据：用户在建表不用预先定义字段，写入时自动拆成类型化子列，既有 JSON 的灵活写入，又有接近列存的分析性能。Apache Doris 5.0 把 Variant 类型从内表扩展到了 Iceberg / Paimo

数据库

架构设计

大数据

Apache Doris 5.0 将 Variant 列类型扩展至 Iceberg/Paimon 等开放湖格式，实现一份数据多引擎共享。通过统一类型与 SQL 语法，支持半结构化数据的高性能查询与回写，解决 Agent 轨迹、埋点、IoT 遥测等场景的灵活性与性能矛盾，并提供内表与湖上 Variant 的选型建议。

结构化数据

代码解释

数据架构

数据冗余

对象存储

数据分析

数据同步

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