181 191 193 202 目录 目录 目录 SQL手册 数据类型 字面常量 SQL操作符 别名 SQL-手册 注释 语法帮助 DML DDL 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 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。 范围: [-128, 127] 转换: Doris可以自动将该类型转换成更大的整型或者浮点类型。使用CAST()函数可以将其转换成CHAR。 举例: SMALLINT数据类型 SMALLINT数据类型 长度: 长度为2个字节的有符号整型。 范围: 32767] 转换: Doris可以自动将该类型转换成更大的整型或者浮点类型。使用CAST()函数可以将其转换成TINYINT，CHAR。 举例: INT数据类型 INT数据类型 长度: 长度为4个字节的有符号整型。 范围: [-2147483648, 2147483647] 转换: Doris可以自动将该类型转换成更大的整型或者浮点类型。使用CAST()函数可以将其转换成TINYINT，SMALLINT，CHAR

com 所得的应用场景，美团平台使用Kylin作为公司的主要MOLAP引擎。MOLAP是预计算生产，在增 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 点，“商圈”及其上层组织机构是一个变化维度，当“商圈”边界发生变化时，就导致在往常日增量的 业务生产方式中，历史数据的回溯失去了参考意义。在所有展现组织机构数据的业务场景中，组 织机构的变化是一个绕不开的技术问题。此外，商家品类、类型等其它维度也存在变化维的问题 。如下图所示： 数据生产面临的挑战 数据爆炸，每日使用最新维度对历史数据进行回溯计算。在Kylin的MOLAP模式下存在如下问题： 历史数据每日刷新，失去了增量的意义。 资源。 一个比较容易想到的优化手段是，我们可以在每个节点上为每个算子生成多个执行实例。这样每 个算子只需要处理少量数据，而且多个执行实例可以并行执行。 下图是并发度设置为5的优化效果，可以看到对于多种类型的查询，会有3到5倍的查询性能提升 ： 6 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客

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 引对数组类型也提供了支持，多个过滤条件可以任意进行 AND OR NOT 逻辑组合。由于高 性能的向量化实现和面向 AP 数据库的精简优化，Doris 的倒排索引相较于 ES 会有 3~5 倍性价比提升，即将在

最佳实践 04 使用案例 • 根据数据源所在位置选择导入方式。 选择合适的导入方式 • 使用 MySQL 协议定期提交和查看导入作业。 确定导入方式的协议 • 导入方式为同步或异步。 确定导入方式的类型 • 每一批次数据唯一且固定，保证 At-Most-Once 制定 Label 生成策略 • 外部系统需要保证自身的 At-Least-Once，这样就可以保证 导入流程的 Exactly-Once。