表中抽取字段。  加速层：在数仓中构建的大宽表导入到加速层中，Clickhouse 作为分析引擎， Elasticsearch 作为搜索/圈选引擎。  应用层：根据场景创建 DataSet，作为逻辑视图从大宽表选取所需的标签与指标，同 时可以二次定义衍生的标签与指标。 存在的问题：  数仓层：不支持部分列更新，当上游任一来源表产生延迟，均会造成大宽表延迟， 进而导致数据时效性下降。 具有以下的优势： Apache Doris 的优势：  Doris 架构极简易用，部署只需两个进程，不依赖其他系统，运维简单；兼容 MySQL 协议，并且使用标准 SQL。  支持丰富的数据模型，可满足多种数据更新方式，支持部分列更新。  支持对 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖和 MySQL、Elasticsearch 等数据库的联邦查 询分析。  导入方式多样，支持从 术支持团队，在使用过程中遇到问题均能快速得到响应解决。 同时我们也利用 Doris 的特性，解决了架构 1.0 中较为突出的问题。  数仓层：Apache Doris 的 Aggregate 数据模型可支持部分列实时更新，因此我们去 掉了 DWM 集市层的构建，直接增量到 Doris / ES 中构建宽表，解决了架构 1.0 中 上游数据更新延迟导致整个宽表延迟的问题，进而提升了数据的时效性。数据（指

量业务，预设维度分析场景下表现良好，但在变化维的场景下生产成本巨大。例如，如果使用最 新商家类型回溯商家近三个月的表现，需要重新计算三个月的Cube，需花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOLAP模型需要重新进行适配计算，也需要一定的 迭代工作。 明细数据的交互 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 iteblog.com 下图是MOLAP模式与ROLAP模式下应用方案的比较： MOLAP模式的劣势 1. 应用层模型复杂，根据业务需要以及Kylin生产需要，还要做较多模型预处理。这样在不同 的业务场景中，模型的利用率也比较低。 2. Kylin配置过程繁琐，需要配置模型设计，并配合适当的“剪枝”策略，以实现计算成本与查 询效率的平衡。 3. 由于MOLAP不支持明细数据的查询，在“ 较多的预处理伴随着较高的生产成本。 ROLAP模式的优势 1. 应用层模型设计简化，将数据固定在一个稳定的数据粒度即可。比如商家粒度的星形模型 ，同时复用率也比较高。 2. App层的业务表达可以通过视图进行封装，减少了数据冗余，同时提高了应用的灵活性， 降低了运维成本。 3. 同时支持“汇总+明细”。 4. 模型轻量标准化，极大的降低了生产成本。 综上所述，在变化维、非预设维、细粒度

mysql> select * from small_table where tiny_column in (1,2); Baidu 百度智能云文档 SQL手册 8 逻辑操作符 逻辑操作符 逻辑操作符返回一个BOOL值，逻辑操作符包括单元操作符和多元操作符，每个操作符处理的参数都是返回值为BOOL值的表达 式。支持的操作符有： AND: 2元操作符，如果左侧和右侧的参数的计算结果都是TRUE，则AND操作符返回TRUE。 PARTITION(p1, p2, p3) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 15 需配合 MEREGE 导入模式一起使用，仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Delete Flag 的列和计算 关系。 仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Sequence Col 的列。主要用于导入时保证数据顺序。 用于指定例行导入作业的通用参数。 目前我们支持以下参数： 为 example_db 的 example_tbl 创建一个名为 test1 的 Kafka 例行导入任务。并且使用条件过滤。 7. 导入数据到含有 sequence 列的 Unique Key 模型表中 CREATE CREATE ROUTINE ROUTINE LOAD LOAD example_db example_db..test1 test1 ON ON example_tbl

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