Source 表，单个标签、指 标的最大基数达到了 2 亿+。我们希望将这些数据从 TDW 加速到 Doris 中完成标签画像 和指标的分析。从业务的角度，需要满足以下要求：  实时可用：标签/指标导入以后，需实现数据尽快可用。不仅要支持常规离线导入 T+1 ，同时也要支持实时打标场景。  部分更新：因每个 Source 表由各自 ETL 任务产出对应的数据，其产出时间不一致， 并且每个表只 8  为了更好地表达数据的意义，业务方会有少量修改标签、指标名称的需求。  随着业务需求的变动，标签经常存在上架、下架的情况。  实时新增的标签和指标，用户希望数据尽快可用。 Doris 1.1.3 是不支持对列名进行修改的，如果直接使用指标/标签名称作为列名，则无法满 足上述标签或指标更名的需求。而对于上下架标签的需求，如果直接以 drop/add column  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 Doris 表中预先创建适量 ID 列，当标签/指标完成元信息录入后，直接将预留的 ID 分配给新录入的标签/指标，

的中文网站分析工具 2009 • 随百度业务飞速发展，对 Doris的性能、可用性、拓 展性进行了全面升级 • 承担百度所有统计报表业务 2012 01 Doris简介 04 05 06 • 全新的数据模型，查询存储 效率大幅提升 • MPP框架，支持分布式计算 2013 • 精简架构、统一用户客户端， 实现高可用 • 正式开始对外提供服务 2015 • 正式开源 • 希望能帮助更多人、让更多 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 • 查询性能业界领先 • 高并发查询，100台集群可达10w QPS • 流式导入单节点100MB/s，小批量导入毫 秒延迟 • 数据、元数据高可用，线上稳定服务6年 • 机器故障副本自动迁移

则是并发 较高的业务，需要严格控制查询时效（基本在毫秒级），对于并发不高的业务，允许进行 较大的查询，但也要考虑集群的承受能力。 通过一年来的应用以及Doris的不断改进升级，Doris的高可靠、高可用、高可扩展性也得 到进一步验证，服务稳定可靠。 准实时场景下的应用 离线业务分析大多基于T+1的离线数据，但在营销活动场景下，外卖团队往往需要当日的实时数 据进行业务变化的监控与分析，通常情况下会采用实时流计算来实现。

REPOSITORY Description Description 该语句用于创建仓库。仓库用于属于备份或恢复。仅 admin 用户可以创建仓库。 如果指定 ，则该仓库只读，即只能用户恢复操作，不可用户备份操作。 创建操作依赖 Broker 服务进程。而之后的 里需要填写用于 Broker 访问远端仓库的信息。 "in_memory" = "true" "in_memory" = "true" DECIMAL 3. Oracle Baidu 百度智能云文档 SQL手册 63 Oracle Oracle Doris Doris 替换方案 替换方案 不支持 BOOLEAN Oracle可用number(1) 替换boolean CHAR CHAR VARCHAR VARCHAR DATE DATE FLOAT FLOAT 无 TINYINT Oracle可由NUMBER替换