SQL手册 6 字面常量 Doris中的每种数据类型都会对应着一种该类型的Literal。用户可以在SQL语句中指定Literal，比如在select的list中，where从句 中以及函数的参数中。 数字字面常量 数字字面常量 整型类型（TINYINT, SMALLINT, INT, 和BIGINT）的字面常量是一系列数字，这些数字前可以加些0。 浮点类型（DOUBLE）的字面常量是一系列数字，并且可选加上十进制的点（ 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TRUE。参数和VALUE集合必须是可比较的。所 有使用in操作符的表达式都可以写成用OR连接的等值比较，但是IN的语法更简单些，更精准，更容易让Doris进行优化。 举例： Like操作符 Like操作符 该操作符用于和字符串进行比较。_用来匹配单个字符，%用来匹配多个字符。参数必须要匹配完整的字符串。通常，把%放在 字符串的尾部更加符合实际用法。 ，每个操作符处理的参数都是返回值为BOOL值的表达 式。支持的操作符有： AND: 2元操作符，如果左侧和右侧的参数的计算结果都是TRUE，则AND操作符返回TRUE。 OR: 2元操作符，如果左侧和右侧的参数的计算结果有一个为TRUE，则OR操作符返回TRUE。如果两个参数都是FALSE，则 OR操作符返回FALSE。 NOT:单元操作符，反转表达式的结果。如果参数为TRUE，则该操作

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 标签和指标透明统一的定义提升了工作效率、降低了使用成本。 存在的问题： 从架构图可知，标签和指标等数据均处于下游位置，虽然标签与指标在语义层被显式定义， 但仍然无法影响上游链路，数仓层有自己的语义逻辑，加速层有自己的导入配置，这样就造 成了数据管理机制的割裂。 数据架构 4.0 在数据架构 3.0 的基础上，我们对语义层进行更深层次的应用，在数据架构 4.0 中，我们 将语义层变为架构的中枢节点，目标是对所有的指标和标签统一定义，从计算-加速-查询实 触发计算或查询任务。数仓从 DWD 到 DWS 的计算逻 辑将在语义层中进行定义，且以单个指标和标签的形式进行定义，之后由语义层来 发送命令，生成 SQL 命令给数仓层执行计算。  加速层：从语义层接收配置、触发导入任务，比如加速哪些指标与标签均由语义层 指导。  应用层：向语义层发起逻辑查询，由语义层选择引擎，生成物理 SQL。 架构优势：  可以形成统一视图，对于核心指标和标签的定义进行统一查看及管理。

案的比较： MOLAP模式的劣势 1. 应用层模型复杂，根据业务需要以及Kylin生产需要，还要做较多模型预处理。这样在不同 的业务场景中，模型的利用率也比较低。 2. Kylin配置过程繁琐，需要配置模型设计，并配合适当的“剪枝”策略，以实现计算成本与查 询效率的平衡。 3. 由于MOLAP不支持明细数据的查询，在“汇总+明细”的应用场景中，明细数据需要同步到 DBMS引擎来响应交互，增加了生产的运维成本。