Phase 2 总结 03 Doris 中的导入 • 写入带版本 • 查询带版本 多版本机制解决读写冲突 两阶段导入保证多表原子生效 • 支持并行导入 • 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效 写入带版本 查询带版本 支持并行导入 冲突时按顺序生效 （多版本机制） （两阶段导入） 事务能力保证 使用案例 04 BI Application 数据加载

命令查看到的 Snapshot 名称。 ：仓库名称。 子句指定快照中需要备份的表和分区。其中表名和分区名必须是备份快照中的名称，而 可以为表指定别名。最 终恢复的表会采用这个别名。分区名称不能修改。如果不指定分区，则默认恢复该表的所有分区。所指定的表和分区必须已 存在于仓库备份中。 ：指定恢复操作相关属性 ：指定恢复对应备份快照的哪个时间版本，必填。该信息可以通过 SHOW SNAPSHOT yyyyyy" )) my_table my_table source_sequence source_sequence Baidu 百度智能云文档 SQL手册 33 通过 Label 的机制来保证数据导入的不丢不重。具体说明可以参阅 导入事务和原子性 文档。 4. 列映射、衍生列和过滤 Doris 可以在导入语句中支持非常丰富的列转换和过滤操作。支持绝大多数内置函数和 UDF。关于如何正确的使用这个功 Description Description 该语句用于备份指定数据库下的数据。该命令为异步操作。提交成功后，需通过 SHOW BACKUP 命令查看进度。 仅支持备份 OLAP 类型的表。 ：为本次备份的快照取个名字。 ：指定要备份的表或者分区。 ：指定一些参数 ：任务超时时间，默认为一天。单位秒。 Example Example 1. 备份 下的表 到仓库 中： max_filter_ratio

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 现中心化、标准化管理，解决数据管理机制割裂的问题。 5 语义层作为架构中枢节点所带来的变化： 时降低成本开 销，是我们一直在思考的问题。在我们的场景中，成本优化主要得益于 Doris 自身优秀的 能力，这里为大家分享两点： 1、冷热数据进行精细化管理。  利用 Doris TTL 机制，在 Doris 中只存储近一年的数据，更早的数据放到存储代价 更低的 TDW 中；  支持分区级副本设置，3 个月以内的数据高频使用，分区设置为 3 副本 ；3-6 个 月数据分区调整为 2