apache Doris列式存储

Apache Doris（原名Palo）是一个开源的列式存储分析数据库，它专注于快速查询和分析大规模数据。它最初由百度公司开发，并于2018年捐赠给Apache软件基金会，成为Apache顶级项目。

Apache Doris的设计目标是提供高性能、低延迟的数据分析能力。它采用了列式存储的方式，将数据按列存储在磁盘上，这样可以提高查询效率和压缩比。同时，它还支持数据的水平和垂直分区，以及数据的副本和容错机制，保证了数据的可靠性和可用性。

Apache Doris提供了灵活的数据模型和丰富的查询语言，支持复杂的分析查询和聚合操作。它还提供了实时数据加载和查询功能，可以满足实时分析的需求。此外，Apache Doris还支持多租户和安全性管理，可以满足企业级应用的要求。

总结来说，Apache Doris是一个高性能、低延迟的列式存储分析数据库，适用于大规模数据的快速查询和分析。

相关问题

apache doris

Apache Doris是一个开源的分布式列式数据库系统，旨在提供高性能的SQL查询能力和灵活的数据管理功能。Doris采用列式存储模型，可以大幅度提升查询效率和存储密度，并且支持数据分区和集群扩展。Doris还提供了类似于传统数据库的SQL接口，使得用户能够方便地使用SQL语句来进行数据查询和管理。

Apache Doris创建索引

Apache Doris可以使用多种索引来提高查询性能和数据存储效率。其中包括Aggregate表(Uniq表同理)添加rollup、Duplicate表添加rollup、key和前缀索引、Bloom Filter索引和Bitmap索引等。\[1\]\[2\]\[3\]

在Apache Doris中，可以通过在Aggregate表或Uniq表上添加rollup来创建索引。这样可以提高查询性能和聚合操作的效率。

Duplicate表也可以添加rollup来创建索引，这样可以提高查询性能和去重操作的效率。

另外，Apache Doris还支持key和前缀索引。通过创建key和前缀索引，可以提高查询命中前缀索引的规则，从而提高查询性能。

对于高基数的列，比如UserID，可以使用Bloom Filter索引。Bloom Filter索引适合在高基数的列上创建，因为它可以快速判断某个值是否存在于索引中。

而对于低基数的列，比如"性别"列，使用Bloom Filter索引可能失去意义，因为每个Block几乎都会包含所有取值。

此外，Apache Doris还支持Bitmap索引。Bitmap索引占用的空间非常小，创建和使用非常快。当根据键值查询时，可以快速定位到具体的行号。而当根据键值做and/or或in(x,y,..)查询时，可以直接使用索引的位图进行或运算，快速得出结果行数据。

综上所述，Apache Doris提供了多种索引类型，可以根据具体的需求选择合适的索引来提高查询性能和数据存储效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Apache Doris的Rollup和前缀索引](https://blog.csdn.net/yy8623977/article/details/120929403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Apache doris索引机制介绍](https://blog.csdn.net/hf200012/article/details/119272670)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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