学习新数据库，一份详尽的系统库数据字典，往往是最可靠的导航地图。过去学习传统关系型时，DBA 通常需要在数百页的官方文档中反复查找、比对，才能逐渐拼凑出系统表、视图和内部结构的全貌。

以往这种工作DBA 往往需要花费数周时间逐个模块阅读源码、记录和校对。Ai 时代，阅读、编写代码的门槛骤降，数据库的学习方式也发生了改变。只需要将数据库的源码投喂给大模型，AI Agent 几分钟内完成这项枯燥而耗时的工作。指令很如下：

请分析 Apache Doris 本地xxx目录下的源代码，找到代码中三个系统库mysql、information_schema、__internal_schema 下所有系统表每个字段的具体含义。要求：1. 列出该表所有字段名称；2. 逐一说明每个字段的定义、数据类型、代表的业务含义；3. 标注字段的枚举值有哪些，每个枚举值的含义；4. 尽量引用代码中的注释或定义原文，保证准确性。

图片来自 Apache Doris Dcument 

令人意外，这份 Ai Agent 基于源码挖掘的文档，居然比官方文档还要全面。比如上图官方文档中，__internal_schema  系统库显示只有三个表，实际上还存在histogram_statistics 表。不知道是我理解不到位，还是 Apache Doris 社区的官方文档有遗漏。

mysql> use __internal_schemaReading table information for completion of table and column namesYou can turn off this feature to get a quicker startup with -ADatabase changedmysql> mysql> show tables;+-----------------------------+| Tables_in___internal_schema |+-----------------------------+| audit_log                   || column_statistics           || histogram_statistics        || table_statistics            |+-----------------------------+4 rows in set (0.01 sec)mysql> desc histogram_statistics;+-------------+----------------+------+-------+---------+---------+| Field       | Type           | Null | Key   | Default | Extra   |+-------------+----------------+------+-------+---------+---------+| id          | varchar(4096)  | No   | true  | NULL    |         || catalog_id  | varchar(64)    | No   | true  | NULL    |         || db_id       | varchar(64)    | No   | true  | NULL    |         || tbl_id      | varchar(64)    | No   | true  | NULL    |         || idx_id      | varchar(64)    | No   | true  | NULL    |         || col_id      | varchar(64)    | No   | true  | NULL    |         || sample_rate | double         | No   | false | NULL    | REPLACE || buckets     | varchar(65533) | No   | false | NULL    | REPLACE || update_time | datetime       | No   | false | NULL    | REPLACE |+-------------+----------------+------+-------+---------+---------+9 rows in set (0.00 sec)mysql> 

以下是小龙虾整理结果，有需要的可以下载。

Doris 系统库系统数据字典整理

分析版本: Apache Doris 4.0.4-rc01分析时间: 2026-03-21源码位置: fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/catalog/

本文档整理了 Doris 数据库三个系统库的数据字典信息：

1. information_schema – MySQL 兼容的系统元数据库

2. mysql – MySQL 兼容的用户权限库

3. __internal_schema – Doris 内部统计信息库

一、information_schema 库

information_schema 是 Doris 为兼容 MySQL 而实现的系统库，用于存储数据库元数据信息。该库中的表定义在 SchemaTable.java 中。

1.1 tables 表

存储数据库中所有表的信息。

重要字段说明：

• TABLE_SCHEMA/TABLE_NAME: 标识表所属的数据库和表名，是最常用的查询条件

• TABLE_TYPE: 表类型，取值包括 BASE TABLE(普通表)、VIEW(视图)、SYSTEM VIEW(系统视图)

• ENGINE: 存储引擎，Doris 中通常为 Doris

• TABLE_ROWS: 表的估计行数，用于查询优化器评估

• DATA_LENGTH: 数据占用空间大小（字节）

• TABLE_COMMENT: 表注释信息

1.2 columns 表

存储所有表的列信息。

重要字段说明：

• TABLE_SCHEMA/TABLE_NAME/COLUMN_NAME: 定位列的三要素

• ORDINAL_POSITION: 列在表中的物理顺序，从 1 开始

• IS_NULLABLE: 是否可为空，YES 或 NO

• DATA_TYPE: 数据类型，如 int, varchar, datetime 等

• COLUMN_KEY: 列键类型，PRI(主键)、UNI(唯一键)、MUL(普通索引)

• EXTRA: 额外属性，如 auto_increment, default_generated 等

• COLUMN_COMMENT: 列注释

1.3 schemata 表

存储数据库（schema）信息。

1.4 views 表

存储视图信息。

1.5 statistics 表

存储表的索引统计信息，对应 MySQL 的 SHOW INDEX 信息。

重要字段说明：

• NON_UNIQUE: 0 表示唯一索引，1 表示非唯一索引

• INDEX_NAME: 索引名称，主键索引名为 PRIMARY

• SEQ_IN_INDEX: 列在复合索引中的顺序

• CARDINALITY: 索引基数，表示该索引列不同值的数量估计，用于优化器评估

1.6 table_constraints 表

存储表的约束信息。

1.7 key_column_usage 表

存储键列的使用信息，用于查看主键、外键等约束涉及的列。

1.8 referential_constraints 表

存储外键约束信息。

1.9 partitions 表

存储分区信息，Doris 特有的扩展字段提供了丰富的分区元数据。

重要字段说明：

• PARTITION_METHOD: 分区方式，如 RANGE, LIST, HASH

• PARTITION_EXPRESSION: 分区表达式

• STATE: 分区状态

• VISIBLE_VERSION/COMMITTED_VERSION: 数据版本信息，用于 MVCC

• STORAGE_POLICY: 存储策略，用于分层存储

• STORAGE_MEDIUM: 存储介质，SSD 或 HDD

1.10 session_variables / global_variables 表

存储会话级和全局级变量信息。

1.11 character_sets / collations 表

存储支持的字符集和排序规则信息。

character_sets:

collations:

1.12 engines 表

存储存储引擎信息。

1.13 routines / parameters 表

存储存储过程和函数信息（当前为模拟表，用于 BI 工具兼容）。

1.14 table_privileges / schema_privileges / user_privileges / column_privileges 表

存储各级别权限信息。

1.15 triggers / events 表

存储触发器和事件信息（模拟表，用于 DataGrip 兼容）。

1.16 其他 Doris 特有系统表

rowsets 表

存储 BE 上的 rowset 信息，用于数据版本管理。

backend_active_tasks 表

存储 BE 上的活跃任务信息。

active_queries 表

存储活跃查询信息。

workload_groups 表

存储负载组配置信息。

processlist 表

存储连接进程信息，兼容 MySQL SHOW PROCESSLIST。

routine_load_jobs / load_jobs 表

存储 Routine Load 和导入任务信息。

routine_load_jobs:

backend_tablets 表

存储 BE 上的 Tablet 信息。

二、mysql 库

mysql 库是 Doris 为兼容 MySQL 而实现的系统库，主要用于存储用户权限相关信息。该库中的表定义在 MysqlDBTable.java 中。

源码注释说明：

/***  This class is used for MySQL compatibility.*  The mysqldump requires this database to make some*  command arguments like --all-databases work as expected.*  Native mysql has many system tables like slow_log under mysql database,*  but currently we do not create any tables under mysql database of doris.*  We will add useful system tables in the future.*/

2.1 user 表

存储用户账户和全局权限信息。

重要字段说明：

• Host/User: 用户标识，MySQL 权限系统的标准格式

• 各种 *_priv 字段: 全局权限标志，Y 表示有权限，N 或空表示无权限

• Select_priv: 全局 SELECT 权限

• Create_priv: 全局 CREATE 权限

• Drop_priv: 全局 DROP 权限

• Admin_priv: 管理员权限

• Grant_priv: 可授权权限

2.2 procs_priv 表

存储存储过程和函数的权限信息。

三、__internal_schema 库

__internal_schema 是 Doris 内部使用的系统库，用于存储统计信息、审计日志等内部数据。该库的表定义在 InternalSchema.java 和 InternalSchemaInitializer.java 中。

源码定义：

publicstaticfinalStringINTERNAL_DB_NAME="__internal_schema";

3.1 column_statistics 表（表级统计信息）

存储列级统计信息，用于查询优化器生成执行计划。

重要字段说明：

• id: 统计信息唯一标识，格式为 catalog.db.table.index.column

• catalog_id/db_id/tbl_id/idx_id/col_id: 层级标识

• count: 行数估计

• ndv: 不同值数量（Number of Distinct Values），用于选择性估算

• null_count: NULL值数量

• min/max: 列的最小/最大值，用于范围查询优化

• data_size_in_bytes: 数据大小

3.2 partition_statistics 表（分区级统计信息）

存储分区级别的统计信息。

3.3 histogram_statistics 表（直方图统计信息）

存储直方图统计信息，用于更精确的选择性估算。

3.4 audit_log 表（审计日志）

存储 SQL 审计日志，记录所有执行的查询信息。

重要字段说明：

• query_id: 查询唯一标识

• time: 执行时间

• user/client_ip: 执行用户和客户端

• state: 查询状态（OK/ERROR）

• query_time: 查询耗时

• cpu_time_ms: CPU耗时

• peak_memory_bytes: 峰值内存

• scan_rows/scan_bytes: 扫描数据量

• stmt: SQL语句（最后一列，便于日志查看）

司马辽太杰，10 余年互联网、金融、运营商等行业数据库管理经验，擅长常见关系型、NoSQL、MPP 、云原生等类型数据库的架构设计和运维管理。工作之余，热爱历史、足球，也喜欢读点闲书。欢迎关注我的个人公众号“司马辽太杰”。有数据库方面需求随时联系。