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Doris组件使用规范 本章节介绍Doris组件使用规范。 建表规范 【强制】创建表指定分桶buckets时，每个桶的数据大小为应保持在100M-3G之间，单分区中最大分桶数据不超过5000。 【强制】表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 【强制】分桶的列不要设置太多，一般
Doris规格约束 规格 当Doris集群中FE节点故障数大于等于一半或故障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。
cluster 创建角色 createRole cluster 创建租户 createTenante cluster Doris创建catalog测试 createTestCatalogV3 cluster Doris删除Catalog连接 deleteCatalogV3 cluster
按需转包年/包月 如果您需要长期使用当前按需购买的云数据库，可以将该云数据库转为包年/包月计费模式，以节省开支。按需计费变更为包年/包月会生成新的订单，用户支付订单后，包年/包月资源将立即生效。 假设用户于2023/04/18 15:29:16成功购买了一个按需计费的CloudT
Doris参数配置 操作场景 创建完Doris集群后，用户可以在表格存储服务控制台中多次修改集群Doris配置参数，对集群的性能进行调优。 修改集群静态参数需要重启集群，可能会导致业务的中断。 集群无运行中的任务时，才能修改参数。 CloudTable Doris集群重启过程中，不允许修改集群参数。
ClickHouse快速入门 ClickHouse为您提供方便易用、灵活稳定的云端ClickHouse托管服务。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
ClickHouse集群管理 ClickHouse产品介绍 ClickHouse为您提供方便易用、灵活稳定的云端ClickHouse托管服务。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ClickHo
集群高可用 开启集群高可用：在单个节点（分片）提供2个副本，默认3个Zookeeper节点。 关闭集群高可用：提供单节点clickhouse，仅用于测试，单节点clickhouse提供一个副本、一个分片，不支持节点扩容，该模式不可用于生产环境。 说明： 单节点不支持扩容，不支持数据迁移。 单节点用户非生产环境。
StarRocks集群管理 StarRocks简介 StarRocks是一款全托管分析型数据仓库，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离
TBinaryProtocol(transport) client = THBaseService.Client(protocol) transport.open() # 测试表名 tableNameInBytes = "test".encode("utf8") tableName = TTableName(ns="default"
持主备复制等。云数据库ClickHouse支持的表引擎，请参见下表。 MergeTree引擎为单副本，无法保证高可用和数据可靠性，建议只在测试环境中使用。Replicated*MergeTree引擎用于生产环境。 表1 表引擎 系列 描述 表引擎 特点 MergeTree Mer
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition，则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列，Aggregate和Uniq
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
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界，但
Doris应用场景 应用场景 报表分析 实时看板（Dashboards）。 面向企业内部分析师和管理者的报表。 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 ，
使用ClickHouse冷热分离 通过CloudTable管理面开启冷热分离特性。 开启冷热分离步骤 登录表格存储服务管理控制台。 控制台左上角，选择区域。 单击左侧“集群管理”，进入集群管理界面。 单击集群管理界面右上角的“购买集群”。 进入创建集群界面，在集群购买页面选择Cl
ClickHouse集群支持的监控指标 功能说明 监控是保持CloudTable服务可靠性、可用性和性能的重要部分，通过监控，用户可以观察CloudTable服务器的运行状态。本章节定义了表格存储服务上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义。 命名空间 SYS.CloudTable
ClickHouse数据迁移 本章节为您介绍数据迁移能力。 使用场景 ClickHouse集群节点扩容后，需要使用数据迁移对数据进行迁移。 注意事项 每个数据表只能绑定一个任务。一个集群仅支持一个执行中的任务。 本地表的数据库必须为atomic（默认）或ordinary，且表类型
添加租户 Doris的多租户管理，目的是为了多个用户在同一Doris集群内进行数据操作时，减少相互之间的干扰，能够将集群资源更合理的分配给各用户。且集成了租户生命周期管理、租户资源配置和租户资源使用统计等功能，为企业提供了成熟的多租户管理模型，实现集中式的租户和业务管理。 新建租户步骤
Broker Load Broker Load是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。本文为您介绍Broker Load导入的基本原理、基本操作、系统配置以及最佳实践。 适用场景 源数据在Broker可以访问的存储系统中，如HDFS、OBS。 数据量在几十到百GB级别。
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