，同时提高了应用的灵活性， 降低了运维成本。 3. 同时支持“汇总+明细”。 4. 模型轻量标准化，极大的降低了生产成本。 综上所述，在变化维、非预设维、细粒度统计的应用场景下，使用MPP引擎驱动的ROLAP模式， 可以简化模型设计，减少预计算的代价，并通过强大的实时计算能力，可以支撑良好的实时交互 体验。 双引擎下的应用场景适配问题 架构上通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景，如下图所示： 总结与思考 在外卖运营分析的业务实践中，由于业务的复杂及应用场景的不同，没有哪一种数据生产方案能 够解决所有业务问题。数据库引擎技术的发展，为我们提供更多手段提升数据建设方案。实践证 明，以Doris引擎为驱动的ROLAP模式可以较好地处理汇总与明细、变化维的历史回溯、非预设维 的灵活应用、准实时的批处理等场景。而以Kylin为基础的MOLAP模式在处理增量业务分析，固化 维度场景，通过预计算以空间换时间方面依然重要。 要。 业务方面，通过外卖数仓Doris的成功实践以及跨BG的交流，美团已经有更多的团队了解并尝试 使用Doris方案。而且在平台同学的共同努力下，引擎性能还有较大提升空间，相信以Doris引擎 为驱动的ROLAP模式会为美团的业务团队带来更大的收益。从目前实践效果看，其完全有替代Kyl in、Druid、ES等引擎的趋势。 目前，数据库技术进步飞速，近期柏睿数据发布全内存分布式数据库RapidsDB

前，我们会在查询层将 SQL 改写成具体的列名 a4。这样名称的修改只 是修改其元数据，底层 Doris 的表结构可以保持不变。  为了实现标签灵活上下架，我们通过统计标签的使用情况来分析标签的价值，将低 价值的标签进入下架流程。下架指的是对元信息进行状态标注，在下架标签重新上 架之前，不会继续导入其数据，元信息中数据可用时间也不会发生变化。  对于实时新增标签/指标，我们基于名称 ID 的映射在 个月之前的数据分区调整为 1 副本； 12  支持数据转冷， 在 SSD 中仅存储最近 7 天的数据，并将 7 天之前的数据转存到 到 HDD 中，以降低存储成本；  标签上下线，将低价值标签和指标下线处理后，后续数据不再写入，减少写入和存 储代价。 2、降低数据链路成本。 Doris 架构非常简单，只有 FE 和 BE 两类进程，不依赖其他组件，并通过一致性协议来保 证服务的