如果用Doris存储算法特征，算法需要批量读取Doris中的特征，Doris中保存的特征也需要进行增删改等操作，那么应该用Doris的哪个数据模型

如果你需要批量读取、增删改算法特征数据，并且希望能够高效地进行这些操作，可以考虑使用 Doris 的 OLAP（Online Analytical Processing）数据模型。

Doris 是一个基于列式存储的分布式数据库，专注于实时查询和分析。它的 OLAP 数据模型适用于大规模数据分析和聚合计算。在这个模型中，数据被组织成列的形式，每个列独立存储，并且具有高度的压缩率和查询效率。

对于你的需求，可以将算法特征作为列存储在 Doris 的表中。你可以创建一个表，其中每一列代表一个特征，每一行代表一个算法特征数据。这样，你可以通过批量读取操作快速检索大量的算法特征数据。

同时，Doris 提供了强大的数据写入和修改功能。你可以使用 Doris 的 INSERT、DELETE 和 UPDATE 语句来添加、删除和修改特征数据。这样，你就可以灵活地对 Doris 中的特征数据进行增删改操作。

总结起来，使用 Doris 的 OLAP 数据模型可以满足你对批量读取、增删改算法特征数据的需求，并且提供了高效的查询和灵活的修改功能。你可以根据具体的业务需求来设计和管理 Doris 表结构，并利用 Doris 提供的 SQL 语句来进行数据操作。

相关问题

doris适合批量读取的场景吗，比如批量存储在Doris中的广告算法特征

是的，Doris适合批量读取的场景，包括批量存储在其中的广告算法特征。

Doris作为一个分布式列式存储系统，具备高效的批量读取能力。它采用了列式存储结构，能够有效地处理大规模数据的读取操作。对于批量存储在Doris中的广告算法特征，你可以通过一次查询获取到需要的数据集合，并进行进一步的分析和处理。

Doris还支持对数据进行水平和垂直分片，可以根据需要进行灵活的数据划分和存储。这样可以更好地适应不同规模和增长需求的数据存储，并提供高吞吐量和低延迟的读取性能。

综上所述，如果你有批量读取广告算法特征的需求，Doris是一个不错的选择。它可以提供高效的存储和读取能力，帮助你快速获取并分析广告算法特征数据。

有这样一个场景，我们将算法特征存储在Doris中，算法可能需要批量读特征，增加新的特征列，删除特征等操作，这样的场景下用哪个数据模型比较好？

对于这样的场景，一个比较好的数据模型是列式存储模型。列式存储模型将每一列数据连续存储在磁盘上，相比于行式存储模型，列式存储模型更适合于大规模的分析查询。在你提到的场景中，如果你需要批量读取特征、增加新的特征列和删除特征，列式存储模型可以提供更高效的数据访问和操作。它可以减少不必要的数据读取，提高查询性能，同时也更加灵活地支持特征的更新和删除。您可以考虑使用一些列式存储数据库，如Apache Parquet、Apache ORC等来存储和管理算法特征。