文档简介：
PALO 中存储的数据都是以追加（Append）的方式进入系统，这意味着所有已写入的数据是不可变更的。
所以 PALO 采用标记的方式来实现数据更新的目的。即在一批更新数据中，将之前的数据标记为删除，并写入新的数据。
在读取过程中，PALO 会自动处理这些标记数据（Merge-on-Read），保证用户读取到的是最新的数据。同时，PALO 后台的数据合并（Compaction）线程也会不断的对数据进行合并，消除标记数据，以减少在读取过程中需要进行的合并操作，加速查询。
大部分对数据修改的场景仅适用于 Unique Key 数据模型，因为只有该模型可以保证主键的唯一性，从而支持按主键对数据进行更新。
本文档主要介绍如何使用 Unique Key 数据模型来进行数据更新操作。
数据更新
关于 UNIQUE KEY 的说明，请参阅相关文档。这里不再赘述。下面仅举例说明。
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创建一张 UNIQUE KEY 模型的表
CREATE TABLE order_table ( order_id BIGINT, order_type VARCHAR(8), order_status VARCHAR(32)
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) UNIQUE KEY(order_id) DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 8;
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导入第一批数据
1000, TYPE#1, PAID 1001, TYPE#2, PENDING 1002, TYPE#3, PAID
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将 ID 为 1001 的订单条目的 order_status 字段修改为 PAID，则需导入以下数据：
1001, TYPE#2, PAID
PALO 会根据主键 1001，则读取或者后台合并过程中，将这个条目的 order_status 字段替换为 PAID。
更新部分字段
在上一个例子中，我们仅需要更新 order_status 字段，但是导入的数据中却需要包含 order_type 字段。
在某些场景下，用户无法获取全列数据，仅知道主键和部分要更新的字段的值。在这种情况下，我们可以通过 REPLACE_IF_NOT_NULL 这种聚合方式来实现。
REPLACE_IF_NOT_NULL 表示，当遇到 null 值则不更新。举例如下：
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创建一张 AGGREGATE KEY 模型的表，使用 REPLACE_IF_NOT_NULL 方式。
CREATE TABLE order_table ( order_id BIGINT, order_type VARCHAR(8) REPLACE_IF_NOT_NULL, order_status VARCHAR(32)
注意这里我们需要使用 AGGREGATE KEY 数据模型，并且将所有 Value 列的聚合方式设置为 REPLACE_IF_NOT_NULL。
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REPLACE_IF_NOT_NULL ) AGGREGATE KEY(order_id) DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 8;
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导入第一批数据
1000, TYPE#1, PAID 1001, TYPE#2, PENDING 1002, TYPE#3, PAID
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将 ID 为 1001 的订单条目的 order_status 字段修改为 PAID，则需导入以下数据：
1001, \N, PAID
原始数据中的 \N 即表示 null。PALO 会根据主键 1001，则读取或者后台合并过程中，将这个条目的 order_status 字段替换为 PAID。并且因为 order_type 字段为 null，所以该字段不会被替换。
更新顺序
PALO 内部仅能够保证两个批次的导入数据中，后一批次的数据覆盖更新前一批次的数据。但是如果在同一批次数据中，如果出现主键相同的多行记录，PALO 是无法识别哪一条才是最终生效数据的。
假设某一批次的导入数据如下：
1000, TYPE#1, PENDING
1001, TYPE#2, PENDING
1000, TYPE#3, PAID
注意第一行和第三行主键相同，因此无法确定哪一条会生效，用户最终查询 1000 这个订单的状态，可能为 PENDING，也可能为 PAID。
要解决这个问题，需要业务侧保证在同一批次数据中，没有主键相同的行。或者需参考 Sequence Column 对数据进行适配。
