文档详细介绍了百度智能云Apache Doris的SQL手册，包括多种内置函数如聚合函数（如avg、count、sum等）、字符串函数（如trim、upper）、时间和日期函数（如sleep、version）等。此外，还涵盖了仓库管理相关的命令，如SHOW LOAD用于查看导入任务状态，SHOW REPOSITORIES用于查看仓库信息。

文档详细介绍了Doris的数据导入机制及其原子性保证。Doris通过多版本机制解决读写冲突，采用两阶段导入确保多表原子生效，支持并行导入，冲突时按顺序生效。写入和查询均带版本，事务管理能够确保数据的高效处理。此外，文档还提到Doris的发展历程、系统定位及其在百度内部的应用，并提供了使用案例如Exactly Once数据消费，通过记录offset和事务保证实现。

文档介绍了美团外卖在数仓中的应用实践，详细讲述了Apache Doris在数仓中的优化与改进。美团通过引入Doris引擎解决了高效查询和低成本生产的平衡问题，并对比了MOLAP和ROLAP模式的优劣，分析了适用场景。Doris通过优化Join谓词下推、并发执行实例、Colocate Join等特性提升了查询性能，同时支持Bitmap聚合指标优化了精确去重能力。未来，Doris有望替代Kylin、Druid、ES等引擎，成为美团更多团队的核心引擎。

文档详细介绍了SelectDB从ClickHouse迁移至Apache Doris的过程及其原因。ClickHouse在维护成本、社区支持等方面存在局限性，而Apache Doris凭借简化的架构、灵活的数据模型、丰富的导入方式以及活跃的社区支持，成为更优选择。在数仓层，Doris支持部分列更新，提升了数据时效性；在加速层，通过拆分大宽表并配置分区策略，优化了存储和查询效率。架构2.0的问题主要集中在指标和标签的统一管理上，但通过语义层的引入，进一步优化了数据管理。Document还讨论了未来的优化方向，包括冷热数据管理、物化视图预计算等，以提升查询性能和降低运维成本。