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开发标签索引应用 应用背景 典型场景说明 开发思路 样例代码说明 父主题： HBase应用开发指导
开发思路 序号 步骤 代码实现 1 创建HBase表时开启标签索引 请参见创建数据表开启标签索引 2 HBase put写入数据 请参见写入数据 3 查询数据 请参见： 普通查询 抽样查询 分页查询 统计查询 父主题： 开发标签索引应用
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'
样例代码说明 配置参数 创建Configuration 创建数据表开启标签索引 写入数据 普通查询 抽样查询 分页查询 统计查询 父主题： 开发标签索引应用
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
用户信息表字段如下： 表1 用户信息 字段名称 字段描述 是否需要标签索引 name 用户名 否 education 用户学历 是 otherInfo 用户其他信息 否 父主题： 开发标签索引应用
配置参数 执行样例代码前，必须在hbase-site.xml配置文件中，配置正确的ZooKeeper集群的地址。 配置项如下： <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>xxx-zk1.cloudtable.com
写入数据 写入数据接口和HBase原生API一致。 可以参考以下样例代码。 样例代码 public void testPut() { LOG.info("Entering testPut."); try(Table table = conn.getTable(tableName))
创建Configuration 功能介绍 HBase通过加载配置文件来获取配置项。 加载配置文件是一个比较耗时的操作，如非必要，请尽量使用同一个Configuration对象。 样例代码未考虑多线程同步的问题，如有需要，请自行增加。其它样例代码也一样，不再一一进行说明。 代码样例
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%";
CloudTable HBase中如何查询某个表的创建时间？ 在CloudTable中查询表的创建时间有如下方法： 创建新表的时候会显示在返回结果中。 连接集群，使用HBase Shell访问集群，具体操作请参见《用户指南》手册中的“使用HBase Shell访问集群”章节。 输入create命令，新建表。
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
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，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。
Doris是基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，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，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、A
ORDER BY 排序字段，支持多字段的索引排序，第一个相同的时候按照第二个排序依次类推。 index_granularity = 8192 排序索引的颗粒度，每8192条数据记录一个排序索引值。 如果被查询的数据存在于分区或排序字段中，能极大降低数据查找时间。 ReplacingMergeTree
cooldown_ttl：热数据持续时间。从数据分片生成时开始计算，经过指定时间后转为冷数据。支持的格式： 1d：1天、 1h：1小时、 50000：50000秒、0：0秒，表示数据立即转为冷数据。注意：cooldown_ttl的值不得低于6h。 cooldown_datetime：热数据转为冷数据时间，不能
总览 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。 支持数据源 Doris提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源选择不同的数据导入方式。 Broker Load Stream Load
进行数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据index_granularity的配置生成稀疏索引。根据索引字段查询，能快速过滤数据，减少数据的读取，大大提升查询性能。 【建议】明确数据查询的范围。
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
【建议】建表时第一个字段一定是最常查询使用的列，默认有前缀索引快速查询能力，选取分区分桶外最长查询且高基数的列，前缀索引36位，如果列超长也不能使用前缀索引能力。 【建议】亿级别以上数据，如果有模糊匹配或者等值/in条件，可以使用倒排索引或者是 Bloomfilter。如果是低基数列的正交查询适合使用bitmap索引。
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