效的 SQL 语句是非常有难度的。如果你有相关的经验，期待有机会可以一起探索交流。 优化经验 从上文已知，为更好地实现业务需求，数据架构演进到 4.0 版本，其中 Apache Doris 作为 分析加速场景的解决方案在整个系统中发挥着重要的作用。接下来将从场景需求、数据导入、 查询优化以及成本优化四个方面出发，分享基于 Doris 的读写优化经验，希望给读者带来 一些参考。 场景需求 6 Light Schema Change 功能的数据表也可以支持列名的 修改，这与我们的需求十分匹配，后续我们也会及时升级到最新版本。 写入优化 接着我们在数据写入方面也进行了调整优化，这里几点小经验与大家分享：  Flink 预聚合：通过主键 ID 预聚合，减少写入压力。（前文已说明，此处不再赘述）  写入 Batch 大小自适应变更：为了不占用过多 Flink 资源，我们实现了从同一个

本文侧重于以Doris引擎为“发动机”的数仓生产架构的改进与思考。在开源的大环境下，各种数据 引擎百花齐放，但由于业务的复杂性与多样性，目前并没有哪个引擎能够适配所有业务场景，因 此希望通过我们的业务实践与思考为大家提供一些经验参考。美团外卖数仓技术团队致力于将数 据应用效率最大化，同时兼顾研发、生产与运维成本的最小化，建设持续进步的数仓能力，也欢 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 目前，互联网业务规 目前开源的比较受关注的OLAP引擎很多，比如Greenplum、Apache Impala、Presto、Doris、Cl ickHouse、Druid、TiDB等等，但缺乏实践案例的介绍，所以我们也没有太多的经验可以借鉴。 于是，我们就结合自身业务的需求，从引擎建设成本出发，并立足于公司技术生态融合、集成、 易用性等维度进行综合考虑，作为选型依据，最终我们平台部门选择了2018年刚进入Apache社 区的Doris。