时可以二次定义衍生的标签与指标。 存在的问题：  数仓层：不支持部分列更新，当上游任一来源表产生延迟，均会造成大宽表延迟， 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  社区目前 Apache Doris 社区活跃、技术交流更多，SelectDB 针对社区有专职的技 术支持团队，在使用过程中遇到问题均能快速得到响应解决。 同时我们也利用 Doris 的特性，解决了架构 1.0 中较为突出的问题。  数仓层：Apache Doris 的 Aggregate 数据模型可支持部分列实时更新，因此我们去 掉了 DWM 集市层的构建，直接增量到 Doris 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 支持外表查询，利用该特性可对 ES 引擎 直接查询。 架构 2.0 存在的问题：  DataSet 灵活度较高，数据分析师可对指标和标签自由组合和定义，但是不同的分

作数，然后再做相应的按位操作。在 1个表达式中可以出现多个算术操作符，用户可以用小括号将相应的算术表达式括起来。算术操作符通常没有对应的数学函 数来表达和算术操作符相同的功能。比如我们没有MOD()函数来表示%操作符的功能。反过来，数学函数也没有对应的算术 操作符。比如幂函数POW()并没有相应的 **求幂操作符。用户可以通过数学函数章节了解我们支持哪些算术函数。 Between操作符 Between操作符 trim()。 举例: 比较操作符 比较操作符 比较操作符用来判断列和列是否相等或者对列进行排序。=, !=, <>, <, <=, >, >=可以适用所有数据类型。其中<>符号是不等于 的意思,和!=的功能是一样的。IN和BETWEEN操作符提供更简短的表达来描述相等、小于、大小等关系的比较。 In操作符 In操作符 in操作符会和VALUE集合进行比较，如果可以匹配该集合中任何一元素，则返回TR enable_insert_strict true true INSERT INSERT VALUES VALUES Baidu 百度智能云文档 SQL手册 14 例行导入（Routine Load）功能，支持用户提交一个常驻的导入任务，通过不断的从指定的数据源读取数据，将数据导入到 Doris 中。 目前仅支持通过无认证或者 SSL 认证方式，从 Kakfa 导入 CSV 或 Json 格式的数据。

贡献给Apache社区，更名 为Apache Doris • 截止目前，社区2000+star， Contributor 100+，一线互 联网广泛使用 2018 07 01 Doris简介 产品特性 简单易用 扩展性强 性能卓越 高可用 • 高度兼容MySQL • 支持在线表结构变更 • 支持集群动态伸缩 • 高度集成，不依赖于外部存储系统 • 架构优雅，单集群可水平扩展至200台以上

以20台BE+3FE的Doris环境，效率、性能表现情况如下： 支撑数据分析产品数十个以上，整体响应达到ms级。 支持百万、千万级大表关联查询，同时进行维表关联的雪花模型，经过Colocate Join特性优化，可以实现秒级响应。 日级别，基于商家明细现场计算，同时满足汇总及下钻明细查询，查询时效基本都可以控 制在秒级。 7日趋势分析，2~3秒。由于数据量较大，根据集群规模不同查询性能有所区别，但数据量