分别代表着乘法和除法。两侧的操作数必须都是数据类型。当两个数相乘时，类型较小的操作数在需要的情况下类 型可能会提升（比如SMALLINT提升到INT或者BIGINT 等），表达式的结果被提升到下一个较大的类型，比如TINYINT 乘以 INT 产生的结果的类型会是BIGINT）。当两个数相乘时，为了避免精度丢失，操作数和表达式结果都会被解释成DOUBLE 类 型。如果用户想把表达式结果转换成其他类型，需要用CAST 函数转换。 内，相同名称只能有一个 job 在运行。 指定需要导入的表的名称。 数据合并类型。默认为 APPEND，表示导入的数据都是普通的追加写操作。MERGE 和 DELETE 类型仅适用于 Unique Key 模 型表。其中 MERGE 类型需要配合 [DELETE ON] 语句使用，以标注 Delete Flag 列。而 DELETE 类型则表示导入的所有数据 皆为删除数据。 load_properties k1, k2 为排序列。 4. 创建一个去除重复行的物化视图 物化视图 schema 如下图，物化视图包含 k1, k2, k3, k4列，且不存在重复行。 5. 创建一个不声明排序列的非聚合型物化视图 all_type_table 的 schema 如下： ++-----------------+-------+--------+------+------+---------+-------+

中执行，可灵活加入各种 ETL 逻辑，离线和实时可对多个开发逻辑进行复用，灵活度较高。 数据模型选择 目前我们生产环境所使用的版本为 Apache Doris 1.1.3，我们对其所支持的 Unique 主键模 型、Aggregate 聚合模型和 Duplicate 明细模型进行了对比 ，相较于 Unique 模型和 Duplicate 模型，Aggregate 聚合模型满足我们部分列更新的场景需求： Aggregate 通过以上优化措施，百万分群圈选洞察查询时间从最初的 60 秒缩短到 3.7 秒，性能显著 提升！ 经过与社区沟通交流，Apache Doris 从 2.0.0 版本开始，将支持倒排索引。可进行文本类 型的全文检索；支持中文、英文分词；支持文本、数值日期类型的等值和范围过滤；倒排索 引对数组类型也提供了支持，多个过滤条件可以任意进行 AND OR NOT 逻辑组合。由于高 性能的向量化实现和面向 AP HDD 中，以降低存储成本；  标签上下线，将低价值标签和指标下线处理后，后续数据不再写入，减少写入和存 储代价。 2、降低数据链路成本。 Doris 架构非常简单，只有 FE 和 BE 两类进程，不依赖其他组件，并通过一致性协议来保 证服务的高可用和数据的高可靠，自动故障修复，运维起来比较容易;  高度兼容 MySQL 语法，支持标准 SQL，极大降低开发人员接入使用成本； 

业务分析除了宏观数据之外，对明细数据查询也是一种刚需。通常大家会选择MySQL等关系型DB 作为明细数据的快速检索查询，但当业务成长较快时，很快就会遇到性能瓶颈，并且运维成本也 很高。例如，大数据量的同步、新增字段、历史数据更新等操作，它们的维护成本都非常高。 外卖运营业务特点 美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”。外卖业务为大家提供送餐服务，连接商家与用户， 这是一个劳动密集型的业务，外卖业务有上万人的运营团队来服务全国几百万的商家，并以“商圈 算，但现用现算需要强大的并行 计算能力。OLAP的实现有MOLAP、ROLAP、HOLAP三种形式，MOLAP以Cube为表现形式，但计 算与管理成本较高。ROLAP需要强大的关系型DB引擎支撑。长期以来，由于传统关系型DBMS的 数据处理能力有限，所以ROLAP模式受到很大的局限性。随着分布式、并行化技术成熟应用，MP P引擎逐渐表现出强大的高吞吐、低时延计算能力，号称“亿级秒开”的引擎不在少数，ROLAP模式

百度资深研发工程师 Doris Committer 01 Doris简介 导入的问题 02 03 Doris中的导入 使用案例 04 Doris简介 01 • 基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库 01 Doris简介 • 性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应 • 适用于高并发、低延时下的多维分析、实时报表等场景 • 由百度自研，2017年开源，2018年贡献给Apache社区后更名为