Doris从aws导出数据效率快吗

Doris从AWS导出数据的效率取决于多个因素，如数据量大小、网络带宽、源数据库的读取速度等等。如果AWS和Doris之间的网络带宽足够大，数据量不是很大，而且源数据库的读取速度也比较快，那么Doris导入数据的效率就会比较快。

另外，Doris本身也提供了多种数据导入方式，比如通过HDFS、Kafka、Maxwell等工具实现数据的导入，这些工具都可以根据实际情况进行调优，提高数据导入的效率。

总的来说，Doris从AWS导出数据的效率取决于多个因素，需要具体情况具体分析，不能一概而论。

相关问题

doris 表数据如何导出 csv

Doris 是一个开源的 MPP（大规模并行处理）分析型数据库，广泛用于在线分析处理（OLAP）场景。要将 Doris 表数据导出为 CSV 格式，通常需要使用 Doris 提供的工具或者通过编写程序调用 Doris 的 REST API 来实现。下面是一个基本的操作步骤示例：

1. 使用命令行工具 BE-TOOL：
Doris 官方提供了 BE-TOOL 这个命令行工具，可以用来执行查询并将结果导出到文件中。首先，确保已经安装了 BE-TOOL，然后通过命令行执行以下命令：

   be_tool --host=<FE节点地址> --port=<FE节点端口> -u <用户名> --query=<SQL查询语句> -o <输出文件路径> --format=csv

其中 `<FE节点地址>`、`<FE节点端口>`、`<用户名>`、`<SQL查询语句>` 和 `<输出文件路径>` 需要根据实际情况进行替换。

2. 编写程序调用 REST API：
可以编写程序，使用 HTTP 请求调用 Doris 的 REST API 执行查询并将结果导出为 CSV 格式。以下是一个使用 curl 命令的示例：

   curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"sql":"<SQL查询语句>"}' http://<FE节点地址>:<FE节点端口>/api/<数据库名>/query > <输出文件路径>

其中 `<SQL查询语句>`、`<FE节点地址>`、`<FE节点端口>` 和 `<数据库名>` 需要根据实际情况替换。导出的文件将会保存在 `<输出文件路径>` 所指定的位置。

请注意，具体的操作步骤可能会随着 Doris 版本的更新而有所变化，所以在操作之前建议查阅最新的官方文档。

Doris数据写入和读取效率

Doris具有较高的数据写入和读取效率，其主要原因是采用了列式存储引擎和多副本同步复制等技术。

对于数据写入，Doris使用了列式存储引擎，将同一列的数据存储在一起，减少了I/O操作的次数，提高了写入效率。此外，Doris还采用了多副本同步复制技术，将数据同时写入多个节点，保证数据的可靠性和一致性，并且可以在节点故障时快速恢复数据，保证了写入的效率。

对于数据读取，Doris同样使用了列式存储引擎，能够快速地读取指定列的数据，减少了I/O操作的次数，提高了读取效率。此外，Doris还采用了基于索引的快速过滤技术，能够快速定位符合条件的数据，提高了读取效率。

需要注意的是，Doris的数据写入和读取效率也受到硬件环境和数据量的影响。在高端硬件环境下，Doris的数据写入和读取效率会更高。同时，在处理海量数据时，Doris的数据写入和读取效率也需要进行一定的优化，如使用批量写入和读取等技术，以提高效率。