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配置弹性云服务器参数。 选择CPU架构和规格。 图1 规格图 选择镜像和磁盘规格。 图2 选择镜像和磁盘规格 单击下一步：网络配置。 选择VPC和安全组。 图3 VPC图 选择购买弹性公网IP，公网带宽选择“按流量计费”。 图4 公网IP图 单击下一步“高级配置”。 配置云服务器名称和密码。 图5 高级配置
预聚合加速，并可以通过查询优化器同时进行基于规划和基于代价的查询优化。 简单易用：支持标准ANSI SQL语法，包括单表聚合、排序、过滤和多表Join、子查询等，还支持窗口函数、Grouping Set等复杂SQL语法。除此之外，Doris还实现了MySQL协议兼容，用户可以通过
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Aggregate K
给定的查询条件可以命中索引时，可以将对数据表的全表查询转换为对索引表的精确范围查询，提升查询速度。开启全局二级索引特性后，应用侧代码无需特殊修改，简单易用。 HBase全局二级索引支持以下重点特性： 复合索引 支持指定多个列作为索引列（支持跨列族）。 覆盖索引 支持指定多个列/列
通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。 根据用户姓名进行查询。
使用示例 创建数据库demo。 create database demo ON CLUSTER default_cluster; 查看新建的数据库。 host-172-16-30-9 :) show databases; SHOW DATABASES Query id: ced1a
表格存储服务（CloudTable）是基于HBase、Doris、ClickHouse、StarRocks提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。
消息日志类数据存储和查询 应用场景： 消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 优势： 海量存储 支持离线、在线海量KeyValue数据存储，存储容量可扩展。 高性能读写 亿级写入吞吐量、ms级查询，用于在线应用和报表展现。
└────┴───────┘ ClickHouse还没有汇总所有行，需要通过ID进行汇总聚合，需要用到sum和GROUP BY子句。 SELECT id, sum(value) FROM testTable GROUP BY id; 查询结果。 ┌─id─┬─sum(value)─┐ │ 4 │
= MergeTree() ORDER BY (id) AS SELECT * FROM DB.table1; 查询物化视图。 SELECT * FROM demo_view; 查询数据为空，说明未指定POPULATE关键字时，查询不到物化视图创建前写入源表的数据。 DB.table1表中插如数据。
示例： 创建数据库。请参见CREATE DATABASE。 使用数据库。 use demo; 创建名为demo.test表。 CREATE TABLE demo.test ON CLUSTER default_cluster(`EventDate` DateTime, `id` UInt64)ENGINE
每天写入100亿行数据，查询并发QPS上万，99分位的查询延时150ms。 即席查询（Ad-hoc Query）：面向分析师的自助分析，查询模式不固定，要求较高的吞吐。Doris构建了增长分析平台（Growing Analytics，GA），利用用户行为数据对业务进行增长分析，平均查询延时10s
DATABASES，USE DB等命令查看和切换对应Catalog中的Database。Doris会自动通过Catalog中的Database和Table。用户可以像使用Internal Catalog一样，对External Catalog中的数据进行查看和访问。 当前，Doris只支持对
ClickHouse集群管理简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。CloudTable ClickHouse集群管理还有以下功能： ClickHous
典型场景说明 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。
每天整点使用Broker Load导入批量数据到test_tbl1表，请参考Broker Load。 创建数据库test_db。 CREATE DATABASE test_db; 使用数据库。 use test_db; 批量导入数据。 LOAD LABEL brokerload_test_csv_label00001
同时，这种一致性保证，在某些查询中，会极大降低查询效率。 我们以最基本的count(*)查询为例： SELECT COUNT(*) FROM table; 在其他数据库中，这类查询都会很快返回结果。因为在实现上，我们可以通过如导入时对行进行计数，保存count的统计信息，或者在查询时仅扫描某一列
参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法，请参见获取项目ID。 cluster_id 是 String 集群ID。 获取方法：在CloudTable控制台，单击要查询的集群名称进入集群详情页，获取“集群ID"。请参见获取集群ID。 请求参数 表2 请求Header参数
服务。只需要几分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于实时记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表： 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen Longgang
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