信息查看语句 辅助命令 账户管理 内置函数 聚合函数 位操作函数 字符串函数 条件函数 数学函数 JSON解析函数 类型转换函数 格式转换函数 通用函数 时间和日期函数 BITMAP函数 HLL函数 窗口函数 哈希函数 Baidu 百度智能云文档 目录 2 SQL手册 数据类型 TINYINT数据类型 TINYINT数据类型 长度: 长度为1个字节的有符号整型。 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 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 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。 testData，并指定列映射关系 5. 导入本地文件 testData，并指定分区，以及最大容许错误率 6. 使用streaming方式导入 7. 导入含有HLL列的表 8. 导入含有 BITMAP 列的表 9. 导入 Json 数据，使用简单模式。即 Json 数据中的字段名即为列名。 表结构为： Json 数据： 导入命令： 10. 导入 Json 数据，使用 jsonpath

不同应用场景，如下图所示： 技术权衡 MOLAP ：通过预计算，提供稳定的切片数据，实现多次查询一次计算，减轻了查询时的计算压力，保证 了查询的稳定性，是“空间换时间”的最佳路径。实现了基于Bitmap的去重算法，支持在不同维度 下去重指标的实时统计，效率较高。 ROLAP ：基于实时的大规模并行计算，对集群的要求较高。MPP引擎的核心是通过将数据分散，以实现 CPU、IO、内存资源的分布，来 大规模汇 总统计，并发能力将面临较大挑战，这取决于集群硬件方面的并行计算能力。传统去重算法需要 大量计算资源，实时的大规模去重指标对CPU、内存都是一个巨大挑战。目前Doris最新版本已经 支持Bitmap算法，配合预计算可以很好地解决去重应用场景。 3 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 IN NER JOIN [shuffle] C t6 ON ((t1.dt = t6.dt) AND (t1.id = t6.id)) where t1.dt in (xxx days); Bitmap 精确去重 Doris之前实现精确去重的方式是现场计算的，实现方法和Spark、MapReduce类似： 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

的分桶算法相同（CRC32）；  BE 生成 Bucket Join 执行计划，将分桶序号下发到 BE ScanNode 节点，并下推到 ES；  ES 对查询出的数据进行 Bitmap 压缩，并将数据的多批次获取优化为一次获取，减 少网络 IO 开销；  Doris BE 只拉取和本地 Doris 指标表相关 Bucket 的数据，直接进行本地 Join，避 免 Doris