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sec) 删除分区。 mysql> alter table example_db.expamle_range_tbl drop partition p201703; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 查看分区。 mysql> show partitions
controller版本号，默认1.0.6。 type String 集群数据库类型。 请求示例 查询集群详情 URL示例。 GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id} 响应示例 状态码： 200 查询集群详情成功（openTSDB字段只适用于HBase1
HBase表格存储的每日新增数据使用量怎么查看? HBase集群无法查看单个表的增量值，需要通过后台帮您查询，或者可以通过控制台查看每日新增数据，查看详情页已经使用的存储容量，通过记录存储容量值计算增量。 父主题： 数据读写类
接上进行重试。 JDBC Connector 如果使用mysql jdbc connector来连接Doris，可以使用jdbc的自动重试机制: private static String URL = "jdbc:mysql:loadbalance://" +
数据表复制样例代码 用户可以开发应用程序，通过调用HBase API接口的方式，将一个表的部分数据或全部数据复制到同一个集群或另一个集群中。目标表必须预先存在。 环境准备 要将表复制到另一个集群，请先获取CloudTable目标集群的“ZK链接地址（内网）”。 登录表格存储服务管
HBase存储的是原始数据吗？ CloudTable HBase服务存储的是原始数据，支持使用压缩存储，支持的压缩算法有SNAPPY和GZ。CloudTable HBase不会对原始数据做加解密处理，如果需要数据加解密，请在应用程序的业务代码侧实现。 父主题： 数据读写类
查询集群配置 功能介绍 查询集群配置。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/setting 表1 路径参数 参数 是否必选 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
垃圾文件。 数据文件合并完成后，并没有物理删除旧的数据，产生垃圾文件。 垃圾文件影响 过多垃圾文件，会占用磁盘，影响可用磁盘大小，可能造成有效数据丢失。 垃圾文件本身有防误删的功能，Doris可从垃圾文件中恢复数据，过少垃圾文件会影响防误删功能。 如何查看回收站数据 登录CloudTable控制台。
您可以通过创建集群开启https，实现数据加密传输。此章节介绍如何开通Doris安全通道。 开启HTTPS步骤 登录表格存储服务管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击右上角的购买集群按钮，进入“购买集群”页面。 完成其他配置后，查看https按钮是否开启，默认开启。 配置好参数，单击“立即购买”。
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割。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bu
SELETC 描述如何使用SELECT语句查询数据。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function] [FINAL] [SAMPLE sample_coeff]
创建数据表开启标签索引 功能介绍 建表功能同创建表，在此基础上，表属性配置标签索引schema。 样例代码 public void testCreateTable() { LOG.info("Entering testCreateTable."); HTableDescriptor
"cooldown_ttl" = "1d" ); 创建test_tbl1数据表并关联数据迁移策略testPolicy。 创建数据库。 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db; 创建test_tbl1表并关联数据迁移策略。 CREATE TABLE IF NOT EXISTS
score，以判断是否过高，如过高则可能出现查询或写入延迟。 ≥0 60s SYS.CloudTable doris_fe_qps 当前FE每秒查询数量(仅统计查询请求) QPS ≥0 60s SYS.CloudTable doris_fe_query_err 错误查询的累积值 - ≥0 60s SYS
CloudTable作为大数据存储服务，提供高效的kv随机查询能力。在此基础上，CloudTable服务引入自研的分布式多维标签索引能力，存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引，用户写入数据时将自动生成标签数据。同时，标签索引基
23:00:00 28 54 数据规划 合理地设计表结构、行键、列名能充分利用HBase的优势。本样例工程以城市+区域+时间作为RowKey，列都存储在info列族中。 当天整点写入数据，同时一天前数据查询频率较低，节省存储空间设置冷热分离，将一天前数据自动归档到冷存储。 父主题：
支持数据复制（带Replicated前缀的表引擎）。 支持数据抽样。 在写入数据时，该系列引擎表会按照分区键将数据分成不同的文件夹，文件夹内每列数据为不同的独立文件，以及创建数据的序列化索引排序记录文件。该结构使得数据读取时能够减少数据检索时的数据量，极大的提高查询效率。 RelacingMergeTree
catalog能力，通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务自动获取Hive库表信息，并进行表数据查询，从而避免了传统外部数据目录多需要手动映射以及数据迁移的复杂工程。 背景 许多客户的Hive表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集
分离特性可将冷热数据分开存储，将冷热数据分别存储在成本不同的存储介质上。热数据提高时效数据的查询速度和响应能力，冷数据降低存储成本。我们还可以根据实际业务需求进行灵活的配置和调整，以满足不同场景的要求。冷热分离一般适用于以下需求场景： 数据存储周期长：面对历史数据的不断增加，存储成本也随之增加。
冷热分离概述 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次及响应速
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