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分区（Partition） 分区用于将数据划分成不同区间，逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列，分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号。
数据分区和分桶 Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分隔。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bu
查询数据 功能介绍 查询语句1：querySql1查询创建表创建的tableName表中任意10条数据； 查询语句2：querySql2通过内置函数对创建表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。 样例代码 private void queryData(String
lue列。分桶列可以和Partition列相同或不同。 分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡： 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。
解决数据倾斜问题：每个分区可以单独指定分桶数量。如按天分区，当每天的数据量差异很大时，可以通过指定分区的分桶数，合理划分不同分区的数据,分桶列建议选择区分度大的列。 单分区。 用户也可以不使用复合分区，即使用单分区。则数据只做Hash分布。 父主题： 数据分区和分桶
t在逻辑上归属于不同的分区（Partition）。而一个Partition包含若干个Tablet。因为Tablet在物理上是独立存储的，所以可以视为Partition在物理上也是独立。Tablet是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元。 父主题： 建表
show='table' 相关参数介绍如下: tablename.to.show：表示需查看相关索引定义的数据表名称。 查询结果如图1所示，会打印索引列定义、覆盖列定义、TTL、预分区信息、索引状态等： 图1 索引查询结果 父主题： 使用全局二级索引工具
在ClickHouse中创建MySQL引擎的数据库，创建成功后自动与MySQL服务器交换数据。 CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('RDS服务MySQL数据库实例IP地址:MySQL数据库实例端口', 'MySQL数据库名', 'MySQL数据库用户名'
ClickHouse慢查询管理 慢SQL页面中包含“运行中的慢查询”和“已完成的慢查询”两个标签页，默认展示当前集群中“运行中的慢查询”耗时500ms以上的慢SQL。对于正在运行中的SQL，提供了“结束查询”功能，您可手动选择是否结束正在运行的SQL。 运行中的慢SQL查询操作步骤 登录表格存储服务管理控制台。
create partition [xxx] . Timeout Doris建表是按照Partition粒度依次创建的。当一个Partition创建失败时，可能会报这个错误。即使不使用Partition，当建表出现问题时，也会报Failed to create partition，因为如
使用MySQL客户端访问集群 用户在弹性云服务器里可以通过手动安装客户端的方法，使用MySQL访问集群。 手动安装客户端 准备Linux弹性云服务器，具体操作请见准备弹性云服务章节。 安装客户端，连接集群。 使用SSH登录工具，通过弹性IP远程登录到Linux弹性云服务器。 具体
Doris MySQL命令简介 本章节主要介绍常用的Doris MySQL命令。安装MySQL客户端后，加载环境变量，可使用以下命令。 连接Doris集群。 ./mysql -uadmin -ppassword -h集群内网地址 -P端口 获取帮助。 在MySQL执行“help”
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 接复制表结构
Doris慢查询管理 慢SQL页面中包含“运行中的慢查询”和“已完成的慢查询”两个标签页，默认展示当前集群中“运行中的慢查询”耗时500ms以上的慢SQL。对于正在运行中的SQL，提供了“结束查询”功能，您可手动选择是否结束正在运行的SQL。 运行中的慢SQL查询操作步骤 登录表格存储服务管理控制台。
【建议】单表物化视图不能超过6个。 【建议】对于有大量历史分区数据，但是历史数据比较少，或者不均衡，或者查询概率的情况，使用如下方式将数据放在特殊分区： 对于历史数据，如果数据量比较小我们可以创建历史分区（比如年分区，月分区），将所有历史数据放到对应分区里。 创建历史分区方式：FROM ("2000-01-01")
_ttl同时存在，如：2023-06-08 00:00:00。 创建含数据迁移策略的Doris Table 创建数据库test_db。 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db; 创建test_tbl1。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS
障BE数量大于等于3时，Doris集群为异常状态。 查询超时时间默认为300秒。如果在300秒内未完成查询，该查询将被Doris系统取消。用户可以使用此参数自定义应用程序的超时时间，并实现类似等待（超时）的阻塞模式。 mysql> SHOW VARIABLES LIKE "%query_timeout%";
Doris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。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令实现创建表，往表中插入数据，修改表
返回的结果同步判断导入是否成功。 异步 异步导入方式即用户创建导入任务后，Doris直接返回创建成功。创建成功不代表数据已经导入。导入任务会被异步执行，用户在创建成功后，需要通过轮询的方式发送命令查看导入作业的状态。如果创建失败，则可以根据失败信息，判断是否需要再次创建。 无论是
序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀
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