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面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，并发通常要求成千上万的QPS ，查询延时要求亚秒级响应。
同时Doris还提供了丰富的索引结构来加速数据读取与过滤，利用分区分桶裁剪功能，Doris可以支持在线服务业务的超高并发，单节点最高可支持上千QPS。
查询时能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。 父主题： 集群管理功能简介
Doris集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库，它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力，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。
能否并发式访问数据。 能否使用索引。 是否可以执行多线程请求。 数据复制使用的参数。 其中MergeTree和Distributed是ClickHouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。
Doris快速入门 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。
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。
应用场景 支持离线、在线海量KeyValue数据高速写入，并提供低延时的查询服务，用于在线应用或者报表展现等。扩展简单，实现高可用、低时延的海量数据存储和查询。 父主题： 应用场景
此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。 AutoBucket: 根据数据量，计算分桶数。
具体计算逻辑如下: 本次导入并发数=Math.min(源文件大小/最小处理量,最大并发数,当前BE节点个数) 本次导入单个BE的处理量=源文件大小/本次导入的并发数 其中:最小处理量 min_bytes_per_broker scanner默认为64M,最大并发数max broker
并发数 1~2147483647 租户最大可运行查询任务的并发数。该值是对单个FE的限定。例如设置并发数为1，Doris有三个FE节点，则从集群角度看，最大可运行的SQL数为3。 队列长度 1~2147483647 租户最大等待执行的查询任务数。
当表的分桶模式被设置为RANDOM时，因为没有分桶列，无法根据分桶列的值仅对几个分桶查询，对表进行查询的时候将对命中分区的全部分桶同时扫描，该设置适合对表数据整体的聚合查询分析而不适合高并发的点查询。
max_broker_concurrency配置限制了一个作业的最大的导入并发数。最小处理的数据量（默认64M），最大并发数，源文件的大小和当前集群BE的个数 共同决定了本次导入的并发数。
CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，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。
配置好参数后，单击测试。如果测试失败请检查用户名和密码是否正确。 测试完成后，单击确定按钮，连接设置页面会出现一条新的连接记录。 SQL命令 创建CATALOG的SQL命令以及参数说明。
影响 太迟钝，会造成磁盘间数据量差异较大，影响并发性能。 太频繁，会产生大量垃圾文件，占用磁盘，需同步调整垃圾文件超时时间。 父主题： 通用类
CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，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。
场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？
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