包含单引号的字符串，外面 被双引号括起来；字符串字面常量为包含双引号的字符串，外面被单引号括起来。 为了描述字符串字面常量的特殊字符，需要在特殊字符前加入转义字符（\字符）。 \t 表示tab键 \n 表示换行符 \r 表示回车符 \b 表示回退符 \0 表示ASCII码的空字符（和SQL语言的NULL不同） \Z 表示dos 的文本结束符 \%和_用来转义传给LIKE操作符的字符串中的通配符 limit 11;; Baidu 百度智能云文档 SQL手册 11 INSERT INSERT Description Description 需要导入数据的表名。 指定需要导入数据的分区。 为本次 INSERT 操作指定一个 Label。如果不指定，则系统会自动生成一个随机 ID。 指定目标列顺序 INSERT 操作支持两种方式。一种是通过 VALUES 语句即常量表达式进行单行数据写入。另一种是用过 如果没有指定 ，默认消费所有分区。 此时可以指定 指定起始 offset。默认为 ，即从末尾开始订阅。 示例： Example Example 1. 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。指定列分隔符和 group.id 和 client.id，并且自 动默认消费所有分区，且从有数据的位置（OFFSET_BEGINNING）开始订阅

会造成大宽表延迟， 进而导致数据时效性下降。  加速层：不同的标签跟指标特性不同、更新频率也各不相同。由于 ClickHouse 目前 更擅长处理宽表场景，无区别将所有数据导入大宽表生成天的分区将造成存储资源 的浪费，维护成本也将随之升高。  应用层：ClickHouse 采用的是计算和存储节点强耦合的架构，架构复杂，组件依赖 严重，牵一发而动全身，容易出现集群稳定性问题，对于我们来说，同时维护 Flink 将数据增量更新到 Doris 和 ES 中（利用 Flink 实现进一步的聚合，减轻了 Doris 和 ES 的更新压力）。  加速层：该层主要将大宽表拆为小宽表，根据更新频率配置不同的分区策略，减小 数据冗余带来的存储压力，提高查询吞吐量。Doris 具备多表查询和联邦查询性能 特性，可以利用多表关联特性实现组合查询。  应用层：DataSet 统一指向 Doris，Doris 中消费数据写入到不同 Doris 表中的功能，并且可以根据数据的大小 自动调整写入的批次，尽量做到攒批低频写入。  Doris 写入调优：针对- 235 报错进行相关参数的调优。比如设置合理的分区和分桶 （Tablet 建议 1-10G），同时结合场景对 Compaction 参数调优： max_XXXX_compaction_thread max_cumulative_compact

兼容MySQL协议和标准SQL。 支持Rollup Table和Rollup Table的智能查询路由。 支持较好的多表Join策略和灵活的表达式查询。 支持Schema在线变更。 支持Range和Hash二级分区。 4 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www 推的传递性优化是指：基于谓词t1.id = t2.id和t1.id = 1, 我们可以推断出新的谓词t2.id = 1，并将谓词t2.id = 1下推到t2的Scan节点。 这样假如t2表有数百 个分区的话，查询性能就会有数十倍甚至上百倍的提升，因为t2表参与Scan和Join的数据量会显 著减少。 查询执行多实例并发优化 如上图所示，Doris默认在每个节点上为每个算子只会生成1个执行实例。这样的话，如果数据量