REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于null值，不做替换。 HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。 HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。 BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。 BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。 Keywords APPROX_COUNT_DISTINCT Description Description 功能：该聚合函数返回指定列的去重值。不同于 方法，该函数使用 HyperLogLog 算法返回有误差的去重值， GROUP BY GROUP BY GROUP BY GROUP BY mysql mysql>> select select ss_ticket_number ss_ticket_number Example Example Keywords Keywords PERCENTILE_APPROX Description Description 功能：该类聚合函数采用 T-Digest 算法，返回一组数的指定分位值的近似值。分位值 需在 0-1 之 间。 可以控制结果的精确度，取值范围在 2014 - 10000 之间。值越大，精度越高，到内存开销和耗时越大。 默认为 2048。

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，来提升并行计算能 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 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

针对这两点，我们进行了以下优化： 11  增加了查询会话变量 es_optimize，以开启优化开关；  数据写入 ES 时，新增 BK 列用来存储主键 ID Hash 后的分桶序号，算法和 Doris 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