名词解释：Frontend（FE）：Doris系统的元数据和调度节点。在导入流程中主要负责导入plan生

如果不小心误删除了表，doris提供了恢复机制，但时间间隔不能超过一天，记得要迅速首先查看当前能恢复的记录有那些可以通过SHOWCATALOGRECYCLEBIN来查询当前可恢复的元信息，也可以在语句后面加

目录1.Aggregate表(Uniq表同理)添加rollup2.Duplicate表添加rollup3.key和前缀索引的关系、查询命中前缀索引的规则3.1key和前缀索引的关系3.2查询命中前缀索引的规则1.Aggregate表(Uniq表同理)添加rollup添加rollupmysql>mysql>altertabletable1addrolluprollup_city(name,city_

自ApacheDoris1.1.0版本发布距今已经有数月之久，在这一期间，我们重新思考并确立了社区新版本发布的流程，正式引入了LTS（Long-TermSupport，长周期支持）版本的概念，在1.1.x系列版本中不再引入大的功能Feature、仅提供问题修复和稳定性改进，力求满足更多社区用户在稳定性方面的高要求。值得高兴的是，这一行动已经有了明显的成效，目前1.1.x系列最新版本的稳定性经受了众

在OLAP领域，ApacheDoris已成为高性能、高并发以及高时效性的代名词。在面向海量数据的复杂查询需求时，除硬件配置、集群规模、网络带宽等因素外，提升性能的核心在于如何最大程度地降低SQL执行时的CPU、内存和IO开销，而这其中数据库索引扮演着至关重要的角色。合理的索引结构设计可以跳过大量不必要的底层数据读取、快速检索定位到所需数据，并进一步提升后续计算的执行效率、降低查询SQL的运行时间和

1.查看当前数据库下所有表的信息SHOWTABLESTATUS;2.查看当前数据库表名包含test的数据表信息SHOWTABLESTATUSLIKE“%test%”;

1.常用引擎☕️Doris表数据模型duplicatekey场景：适用于数据无需提前聚合的分析业务。⚠️注意点：只指定排序列，相同的行并不会合并。uniquekey场景：适用于有更新需求的业务。

导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到Doris中。导入成功后，用户即可通过Mysql客户端查询数据。Doris支持多种导入方式。

Doris–基础–3.4–SQL–表的基本概念1、基本概念在Doris中，数据都以表(Table)的形式进行逻辑上的描述。

ApacheDoris代码仓库地址：apache/incubator-doris欢迎大家关注加星本文档主要从逻辑层面描述Doris的数据模型以帮助用户更好的使用Doris应对不同的业务场景。

文章目录简介使用数据模型aggregate模型Unique模型Duplicate模式数据划分PartitionBucket创建库、表简介ApacheDoris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景基于此，ApacheDoris能够较好的满足报表分析、

基础使用指南Doris采用MySQL协议进行通信，用户可通过MySQLclient或者MySQLJDBC连接到Doris集群。

今天是2021年最后一天，提前祝大家元旦快乐，这也是2021年最后一篇文章，后续会给大家带来更多关于Doris的文章，同时也希望Doris2022年起飞，顺利从Apache孵化器毕业成顶级项目，给大家带来更快

doris中使用了gRPC（proto）和thrift，两种RPC框架都用了，不准确的说，gRPC用于BE-BE之间通讯，thrift用于FE-BE之间通讯。

Doris介绍官方地址：ApacheDoris:Open-SourceReal-TimeDataWarehouse-ApacheDorisApacheDoris源于百度2008年启动的产品Palo在2018

Doris中的优化涉及到的方面非常多，例如在分区、分桶、join、查询、参数等各个方面都有优化对应策略，具体可以参考前面每个部分内容，这里大体总结下Doris中的优化相关内容：执行SQL慢可以通过Doris

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文章目录SQL函数之字符串函数（二）一、group_concat(VARCHARstr[,VARCHARsep])

Doris实战笔记本文基于Doris1.2.4.1版本部署,其他版本不同之处还请见谅注意：在Doris官网下载时，记得查询自己的服务器cpu核心架构，下载合适的架构才能运行Doris安装部署Doris在安装部署时

首先一般在公司连的话会有一个证书公司一般内部都会提供的工具你导入这个证书的配置文件到工具即可连接公司的数据库首先看datagrip连接doris新建一个datasource选择mysql然后填入对应的ip

我在用flinkcdc把数据从sqlserver写到doris正常情况下sqlserver有删除数据，doris是能捕获到并很快同步删除的。

DidIdisappointyouorletyoudown?我是否让你失望或令你萎靡ShouldIbefeelingguiltyorletthejudgesfrown?我是否应感到有罪或接受罪责'CauseIsawtheendbeforewe'dbegun,因为我们从开始就看到了结局YesIsawyouwereblindedandIknewIhadwon.是的我看到了你的盲目并且知道我已经赢了So

DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能ApacheDoris是一个现代化的MP

假设Andy和Doris想在晚餐时选择一家餐厅，并且他们都有一个表示最喜爱餐厅的列表，每个餐厅的名字用字符串表示。你需要帮助他们用最少的索引和找出他们共同喜爱的餐厅。

本文会将从环境搭建到demo来全流程体验flinkcdc3.0包含了如下内容flink1.18standalone搭建doris1fe1be搭建整库数据同步测试各同步场景从检查点重启同步任务环境搭建flink

对于Doris，一直听圈内的人在说，吹得神乎其神，但到底有多强，从来没有真正的去尝试一把。直到这次，被人狠狠上了一课。

前言我之前在ClickHousevsDoris读写性能比较一文中，初步做了一下ClickHouse和Doris的读写性能比较，但由于数据样本比较小，且未发挥出所有硬件资源的性能，因此进行了第二轮压测。

Doris是一个开源的MPP数据库系统，旨在提供类似于传统数据库的功能，但是能够处理大规模数据。它具有较高的查询性能，支持ANSISQL，并且具有与传统数据库相似的用户体验。

Doris和ClickHouse都是列式存储的分布式数据库，都有优秀的性能表现。通常情况下，Doris和ClickHouse的性能取决于数据模型和查询模式。

以下是鄙人对Clickhouse和Doris对比理解：1.导入性能问题就单表来说，clickhouse导入性能比doris要好，因为单表clickhouse导入数据直接导入的是本地磁盘，对于分布式表，clickhouse

mysql,clickhouse以及doris测试对比（一）clickhouse的单机安装与使用文章目录mysql,clickhouse以及doris测试对比（一）clickhouse的单机安装与使用前言一

因此，本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现，以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。

概述都说“实践是检验真理的唯一标准”，光说不练假把式，那么本文就通过实际的测试来感受一下Doris和clickhouse在读写方面的性能差距，看看Doris盛名之下，是否真有屠龙之技；clickhouse

这里写目录标题一、599.两个列表的最小索引总和二、724.寻找数组的中心下标三、面试题16.11.跳水板四、35.搜索插入位置一、599.两个列表的最小索引总和简单假设Andy和Doris想在晚餐时选择一家餐厅

1.场景分析以Clickhouse、Doris、Starrocks等为代表的mpp分析数据库正在快速的兴起，以其高效查询、跨库整合能力收到广大技术人员的喜爱。

一.Streamload概述Streamload是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Streamload同步执行导入并返回导入结果。

文章目录SQL函数之字符串函数（一）一、append_trailing_char_if_absent(VARCHARstr,VARCHARtrailing_char)

今天3位同事和好友给我的祝福.要相信坚持就能感动老天;坚持就是胜利;一切发生在Doris身上的美好都是必然的。生活的美好无非如此

个人主页：IT贫道-CSDN博客私聊博主：私聊博主加WX好友，获取更多资料哦~博主个人B栈地址：豹哥教你学编程的个人空间-豹哥教你学编程个人主页-哔哩哔哩视频目录1.Flink与Doris版本兼容

一、问题：注：前面能正常写入，突然就报错，导入失败，报错：“toomanyfilteredrowsxxx,"ErrorURL":"{"TxnId":769494,"Label":"datax_doris_writer_bf176078

1.概述ODBCExternalTableOfDoris提供了Doris通过数据库访问的标准接口(ODBC)来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助

Doris–基础–13.2–SQl函数–日期函数1、CONVERT_TZ(DATETIMEdt,VARCHARfrom_tz,VARCHARto_tz)转换datetime值dt，从from_tz转到to_tz

项目最近需要做一些数据统计方面的东西，发现数据字段都是很长一串数字的字符串，Doris自带的函数无法对其进行相应的运算操作，需要扩展实现相关的操作运算。主要参考官方的文档资料完成相关的自定义扩展。

概述背景ApacheDoris官方地址https://doris.apache.org/ApacheDorisGitHub源码地址https://github.com/apache/incubator-dorisApacheDoris

概述背景ApacheDoris官方地址ApacheDorisApacheDorisGitHub源码地址GitHub-apache/incubator-doris:ApacheDoris(Incubating

新功能支持ApacheDoris。支持在对MySQL执行DML之前备份数据。支持实例的最大连接数，用以控制每个实例的并发任务数量。支持对导出数据的压缩和加密。重大变更BytebaseAPI的更改：重命名了预定义角色。如果您在使用这些角色，请更新您的代码：工作区级别：OWNER更改为workspaceAdmin，DBA更改为workspaceDBA，DEVELOPER更改为workspaceMemb

目录3.1字段类型3.2表的基本概念3.2.1Row&Column3.2.2分区与分桶3.2.2.1Partition1.Range分区2.List分区进阶：复合分区与单分区的选择3.2.3PROPERTIES3.2.3.1分片副本数3.2.3.2存储介质和热数据冷却时间3.2.4小练习：建表指定分区和分桶数3.1字段类型TINYINT1字节范围：-2^7+1~2^7-1SMALLINT2字节范围

DorisRead组件组件说明从Doris存储读取数据。计算引擎flink有界性目前DorisSource是有界流，不支持CDC方式读取。