在doirs中如何进行多表的分布式Join?

在Doris中进行多表分布式Join，可以使用以下两种方式：

1. Shuffle Join

Shuffle Join是一种经典的分布式Join算法，它将Join操作分散到多个节点上进行计算，然后将结果汇总到一起。在Doris中，Shuffle Join支持多种Join类型，包括Inner Join、Left Join、Right Join和Full Join。Shuffle Join需要将Join条件中的列进行分区，然后将数据分发到相应的节点上进行Join计算，最后将结果合并返回给客户端。

2. Broadcast Join

Broadcast Join是一种优化的分布式Join算法，它适用于其中一个表的数据集比较小的情况。在Doris中，Broadcast Join会将小表的数据广播到所有节点上，然后在每个节点上进行Join计算。这种方式可以避免数据倾斜的问题，同时也可以提高Join的性能。

需要注意的是，在使用分布式Join时，数据的分布情况会对Join的性能产生影响，如果数据不均匀分布，那么可能会导致某些节点的负载过高，从而影响整个系统的性能。因此，在进行分布式Join时，需要考虑数据的分布情况，并进行合理的数据切分和分配。

相关问题

在doirs中如何进行多表的分布式Join

在 Doris 中进行多表的分布式 Join 可以采用以下两种方式：

1. Shuffle Join

Shuffle Join 是一种基于网络的 Join 策略，它的实现原理是将参与 Join 的表按照 Join 的 Key 进行哈希分区，并将同一分区的数据发送到同一节点上进行 Join。具体流程如下：

1) 将参与 Join 的表按照 Join 的 Key 进行哈希分区。

2) 将同一分区的数据发送到同一个节点上。

3) 在每个节点上进行本地 Join。

4) 将 Join 结果发送到目标节点上进行汇总。

Shuffle Join 的优点是可以通过并行化来提高 Join 的速度，缺点是需要大量的网络传输，可能会导致网络瓶颈。

2. Broadcast Join

Broadcast Join 是一种基于数据复制的 Join 策略，它的实现原理是将小表复制到每个节点上，然后将大表广播到每个节点上进行 Join。具体流程如下：

1) 将小表复制到每个节点上。

2) 将大表广播到每个节点上。

3) 在每个节点上进行 Join。

4) 将 Join 结果发送到目标节点上进行汇总。

Broadcast Join 的优点是可以减少网络传输，缺点是需要大量的数据复制，可能会导致内存不足。因此，适用于小表与大表 Join 的场景。

以上是在 Doris 中进行多表的分布式 Join 的两种方式，具体选择哪种方式需要根据实际场景和数据量大小进行选择。

在Doirs中，进行多表Join时，将数据写入内存了，原因是什么？该如何优化？

在Doris中进行多表Join时，会将所有参与Join的表的数据写入内存，主要原因是为了提高Join的速度和性能。这种方式在小数据量的情况下非常有效，但是在数据量比较大的情况下会导致内存不足的问题。

为了优化这个问题，可以采用以下方法：

1. 使用分布式Join，将数据分布到多个节点上进行Join，这样可以避免将所有数据都写入内存。

2. 使用索引加速Join操作，通过创建索引可以大大提高Join的速度。

3. 优化查询语句，尽可能减少Join的次数和Join涉及到的数据量。

4. 增加服务器的内存，这样可以避免内存不足的问题。

5. 针对Join的操作进行优化，例如使用Broadcast Join等方式。

总之，要优化多表Join的性能，需要从多个方面入手，包括算法、索引、查询语句、硬件等多个方面。