doris优化sql

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数据库sql使用

Doris（原名Palo Alto），是一个开源的分布式列式SQL查询引擎，特别适合大数据分析场景。它支持标准的SQL语法，可以处理PB级别的数据，提供快速的查询性能。以下是Doris SQL使用的一些关键点：

1. **连接操作**：Doris支持JOIN操作，包括内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全连接（FULL OUTER JOIN）。

2. **聚合函数**：常见的聚合函数如SUM、COUNT、AVG、MAX和MIN可以在SELECT语句中使用，用于对一组值求和、计数、平均等。

3. **筛选条件**：使用WHERE子句可以根据特定条件过滤行，例如`SELECT * FROM table WHERE column = 'value'`。

4. **分组和排序**：GROUP BY clause用于将结果集按列分组，并可能配合ORDER BY对分组后的结果进行排序。

5. **分区表**：为了优化查询速度，Doris支持表分区，可以根据某个字段将大表拆分成多个小部分存储。

6. **索引**：虽然Doris默认会创建基于列的索引，但用户也可以手动创建复合索引来加速查询。

7. **插入、更新和删除**：使用INSERT INTO、UPDATE和DELETE命令进行数据管理，但需要注意Doris通常更适合读多写少的数据流模式。

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。