Doris使用手册:基础概念与操作指南
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"Doris基础使用手册.pdf" Doris是百度开源的一款高性能、分布式MPP(Massive Parallel Processing)列式数据库,适用于大数据实时分析场景。这份手册详细介绍了Doris的基础概念、模型、分区策略、索引、数据导入方法以及使用案例,旨在帮助用户更好地理解和使用Doris。 1. 数据模型 Doris支持三种主要的数据模型:明细模型(Duplicate)、聚合模型(Aggregate)和更新模型(Unique)。明细模型用于存储原始数据,允许重复的键值;聚合模型用于数据预聚合,提高查询效率;更新模型则用于处理数据的更新操作。 - Duplicate模型适用于需要存储多条相同键值记录的场景,如日志数据。 - Aggregate模型适用于需要快速聚合查询的场景,它预先对数据进行了聚合,如统计每天的访问量。 - Unique模型用于处理数据的更新或删除,保证每个键值唯一。 2. 分区&分桶 - Partition是Doris中管理大量数据的方式,动态分区支持根据插入数据的某些属性自动分配到相应的分区。 - Bucket是数据在物理上的分布,通过哈希函数确定数据在哪个Bucket中,有助于并行计算。 - PROPERTIES是表的其他配置,如副本数、内存限制等。 3. 索引 - Bitmap索引适用于处理多值字段的高效查询,通过位图压缩技术减少存储空间,加快查询速度。 - Bloomfilter索引是一种空间效率极高的概率型数据结构,用于判断元素是否可能存在,避免无效的全表扫描。 4. 数据导入 - 数据导入包括批量导入和实时数据流处理(RoutineLoad),支持同步和异步两种模式。 - RoutineLoad是Doris的持续数据加载机制,适用于实时数据流场景,提供了创建、暂停、恢复和停止任务的功能。 5. 使用案例 - 基础使用涵盖了用户管理、数据库和表的创建、数据导入等操作,包括创建新用户、授权、创建动态分区表和外部表,以及将MySQL数据导入Doris。 这份手册详尽地阐述了Doris的核心特性和操作流程,对于初次接触Doris或者需要深入理解其工作原理的用户来说,是一份非常有价值的参考资料。
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