ap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，来提升并行计算能力。在当前数据存储以磁盘为主的情况下，数据S can需要的较大的磁盘IO，以及并行导致的高CPU，仍然是资源的短板。因此，高频的大规模汇 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 a生产架构： 实现准实时计算方案，需要以下能力的支撑： 实时的写入能力：目前支持Kafka To Doris秒级延迟。在可靠性、稳定性建设方面仍需进一步提升。 引擎建设 ：短平快的计算+高效的存储性能。目前Doris引擎性能仍有进步空间，2020年将有较大改进提升 5 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com ，随着后续Page Cache，内存表等能力的上线，IO将不再拖后腿，并发能力将有较大提升。 可靠的调度能力：提供5、10、15、30分钟的调度保障能力。 Lambda架构简化：实时数据与离线数据更好的在Doris中进行融合，灵活支撑应用。 高效的OLAP交互 ：支撑业务的灵活查询访问，业务层通过视图进行逻辑封装直接复用汇总层多维模型，提高了开

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 标、标签等）通过 Spark 统一离线加载到 Kafka 中，使用 Flink 将数据增量更新到 Doris 和 ES 中（利用 Flink 实现进一步的聚合，减轻了 Doris 对于数据分析师来说，可统一在语义层定义和创建衍生的指标和标签，解决了定义 口径不一致、管理和使用难度较高的问题。  对于业务来说，无需耗费过长时间考虑什么场景应选择哪个数据集使用，语义层对 标签和指标透明统一的定义提升了工作效率、降低了使用成本。 存在的问题： 从架构图可知，标签和指标等数据均处于下游位置，虽然标签与指标在语义层被显式定义， 但仍然无法影响上游链路，数仓层有自己的语义逻辑，加速层有自己的导入配置，这样就造 Bucket 的数据，直接进行本地 Join，避 免 Doris BE 间数据再 Shuffle 的过程。 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

需求场景，上线后数据更新 频率从天级提升至分钟级 2008 • 进行了通用化改造，开始承 接公司内部其他报表系统 • 助力百度统计成为国内最大 的中文网站分析工具 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

SMALLINT, INT, 和BIGINT）的字面常量是一系列数字，这些数字前可以加些0。 浮点类型（DOUBLE）的字面常量是一系列数字，并且可选加上十进制的点（.字符）。 整型类型在需要时可以根据上下文提升到浮点类型。 在描述字面常量时，可以使用指数符号（e 字符）。例如1e+6 表示10 的6 次方（1 百万）。包含指数符号的字面常量会被识 别成浮点类型。 字符串字面常量 字符串字面常量 字 值。左值和右值必须都是数字类型。 *和/： 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 作数都必须是整型。 &, |和^：按位操作符返回对两个操作数进行按位与，按位或，按位异或操作的结果。两个操作数都要求是一种整型类型。如 果按位操作符的两个操作数的类型不一致，则类型小的操作数会被提升到类型较大的操作数，然后再做相应的按位操作。在 1个表达式中可以出现多个算术操作符，用户可以用小括号将相应的算术表达式括起来。算术操作符通常没有对应的数学函 数来表达和算术操作符相同的功能。比如