doris的使用意义

Doris是一个开源的分布式列式数据库系统，主要用于处理大规模数据存储和分析场景。它的核心优势在于高效的数据存储、并行查询和实时分析能力：

1. **高吞吐量**：Doris设计用于在线事务处理（OLAP）工作负载，能够处理大量的并发读取请求，并提供快速响应。

2. **列式存储**：将数据按照列进行组织，利于对特定列进行高效的扫描，适合于数据分析，如BI报告和实时流处理。

3. **分区和分片**：支持大表分割，可以方便地管理大量数据，提高查询性能。

4. **SQL兼容性**：提供标准SQL语法，使得熟悉SQL的开发者能快速上手，适应多种业务需求。

Doris的应用意义主要体现在以下几个方面：
- **大数据分析**：企业可以利用Doris进行实时的业务指标监控和用户行为分析。
- **日志和事件处理**：作为日志系统的后端存储，提供高效的数据检索能力。
- **复杂查询优化**：对于需要处理海量数据并且对查询速度有较高要求的场景，Doris是不错的选择。

相关问题

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]
[ .reference_list ]

doris 建设数仓 建表规范

Doris 建设数仓建表规范主要包括以下几个方面。

1. 表名规范：表名应具有明确的含义，能够清晰地反映表的内容和用途。表名应该使用小写字母，可以使用下划线分隔单词，遵循命名规范，以提高可读性。

2. 字段命名规范：字段名也应该具有明确的含义，用于描述字段所代表的数据意义。字段名应使用小写字母，如果字段名由多个单词组成，可以使用下划线分隔，遵循命名规范，以提高可读性。

3. 字段类型规范：根据实际的数据类型选择适当的字段类型，以减少存储空间的占用和提高查询效率。常见的字段类型包括整型、浮点型、日期时间型、字符型等。

4. 主键设置规范：每张表应该有一个主键，用于唯一标识每条记录。主键可以是单个字段或多个字段的组合，根据实际情况进行选择。主键的选择应尽量避免频繁变更和冲突。

5. 索引规范：根据查询的需求，合理设置索引，以提高查询效率。索引可以加快数据的查询速度，但同时也会增加写入和更新的时间。应根据实际情况进行权衡和选择。

6. 表关系规范：如果有多张表之间存在关联关系，应该明确定义和建立表之间的关系，如外键约束。这样可以保证数据的完整性，减少冗余和错误。

7. 数据分区规范：对于大型表，可以进行数据分区，将数据按照某个字段进行划分，以提高查询和处理的效率。数据分区可以根据时间、地域等维度进行划分。

通过遵循这些建表规范，可以提高数据仓库的可维护性、可扩展性和查询性能，减少数据质量问题和冗余数据的产生。同时，也能提高数据分析和业务应用的效果。