类型是一个二进制类型。HLL 类型只能用于聚合类型的表（Aggregation Table），并且必须指定聚合类型为 HLL_UNION。 HLL 类型主要用于非精确快速去重场景下，对数据进行预聚合。 HLL列只能通过配套的 hll_union_agg、hll_cardinality、hll_hash 进行查询或使用。 BITMAP 数据类型 BITMAP 数据类型 BITMAP 类型是一个二进制类型。BITMAP on Table），并且必须指定聚合类型为 BITMAP_UNION。 BITMAP 类型主要用于精确去重场景下，对数据进行预聚合。同时也可以用于如用户画像场景存放用户ID等。 BITMAP 列只能通过配套的 BITMAP 函数进行查询和使用。 mysql> select cast(1234 as bigint); mysql> select cast(1234 as bigint); 'M'不会匹配‘MJ’。如果需要确保表达式能够正常work，可以使用一些函数，如upper(), lower(), substr(), 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。

进行存储，不会有任何预聚合或去重操作，即使两行数据完全相同也都会保留，因 此 Duplicate 模型适用于既没有聚合需求，又没有主键唯一性约束的原始数据存储。 确定数据模型之后，我们在建表时如何对列进行命名呢？可以直接使用指标或者是标签的名 称吗？ 在使用场景中通常会有以下几个需求： 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 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， 避免在查询高峰期因新增标签/指标所引起的 Schema Change 开销对集群产生的 影响。经测试，用户在元信息录入后 10 分钟内就可以使用相应的数据。 值得关注的是，在社区近期发布的 1.2.0 版本中，增加了 Light Schema Change 功能， 对 于增减列的操作不需要修改数据文件，只需要修改 点不会发生切换。 对于少量 Flink 作业大数据场景会导致选中的 BE 节点负载较高，因此我们尝试对 BE 提 交逻辑进行优化，设置每 1 小时缓存一次 BE 列表，每写入一个批次都随机从 BE 缓存列 表中获取一个进行提交，这样负载均衡的粒度就从 job 级别细化到每次提交的批次，使得 BE 间负载更加的均衡，这部分实现我们已经贡献到社区，欢迎大家一起使用并反馈。  https://github

对于上图计算PV的SQL，Doris在计算时，会按照下图的方式进行计算，先根据page列和user_id 列group by，最后再Count： 显然，上面的计算方式，当数据量越来越大，到几十亿几百亿时，使用的IO资源、CPU资源、内 存资源、网络资源会变得越来越多，查询也会变得越来越慢。 于是我们在Doris中新增了一种Bitmap聚合指标，数据导入时，相同维度列的数据会使用Bitmap 聚合。有了Bitmap后，Doris中计算精确去重的方式如下：