doris优化sql
时间: 2024-08-22 15:00:48 浏览: 38
Doris是一个开源的分布式列式数据库系统,它特别适用于在线分析处理(OLAP)场景,如实时数据仓库和商业智能。对于SQL优化,Doris采用了以下策略:
1. **并行查询**:通过将SQL解析成一系列小任务并在集群节点上并行执行,提高了查询速度。
2. **列式存储**:数据按列而不是按行存储,这使得对单列的扫描非常高效,特别是对于聚集列的聚合操作。
3. **分区和分片**:大规模的数据可以分割到多个物理节点,通过范围分区、哈希分区等方式提高查询性能和资源利用率。
4. **动态负载均衡**:能自动调整查询的执行计划,基于当前集群资源情况动态地分配任务。
5. **缓存机制**:对于经常访问的数据,会进行缓存,减少磁盘I/O。
6. **列式计算**:对于复杂的SQL查询,Doris采用列式计算模型,先计算所需列的结果,再合并行,避免了大量的全表扫描。
7. **索引优化**:支持创建列索引和部分索引,加速特定列的查询。
相关问题
doris用sql查询es数组类型数据异常
对于 Elasticsearch 中的数组类型数据,可以使用 Elasticsearch 的查询语法进行查询,也可以使用 SQL 语句进行查询。在 Doris 中使用 SQL 查询 Elasticsearch 数组类型数据时,需要使用 Elasticsearch 的 UDF 函数来操作数组类型数据。
例如,如果 Elasticsearch 中的文档包含一个名为 "tags" 的数组类型字段,可以使用以下 SQL 语句查询包含特定标签的文档:
```
SELECT * FROM es_table WHERE ARRAY_CONTAINS(tags, 'tag1')
```
其中,ARRAY_CONTAINS 是 Elasticsearch 提供的 UDF 函数,用于判断数组中是否包含指定元素。需要注意的是,使用 UDF 函数查询数组类型数据可能会影响查询性能,需要根据实际情况进行优化。
Doris的技术调研
Doris是一个分布式列式数据库系统,它特别适合于大数据分析场景,如OLAP(在线分析处理)。技术调研通常涉及以下几个方面:
1. **架构**:Doris的设计基于分布式存储和计算模型,可以水平扩展处理大规模数据。它有列式存储的优势,提高了查询性能,尤其是在面对频繁扫描全表的情况。
2. **查询优化**:Doris支持SQL查询,并通过预读、分区并行查询等方式进行优化,以减少I/O开销和提高响应速度。
3. **并行处理**:它能高效地处理并发查询请求,利用多核CPU和集群资源并行执行任务。
4. **高可用性和容错性**:通过冗余备份和故障切换机制保证服务稳定,支持在线扩容。
5. **生态系统与集成**:了解Doris与其他工具(如Hadoop、Spark等大数据平台)的集成情况,以及社区支持和生态系统的丰富程度。